Управление качеством данных в условиях цифровой трансформации государства в сфере интеллектуальной собственности

В эпоху цифровой трансформации государства данные становятся стратегическим активом, определяющим эффективность государственного управления, качества государственных сервисов и уровень общественного доверия. Цель исследования – анализ факторов, влияющих на качество данных в сфере интеллектуальной собственности, и рассмотрение методов управления, обеспечивающих соответствие информации требованиям потребителей и задачам цифровой трансформации государства. В качестве методов использовались аналитический обзор нормативных документов и научной литературы, классификация показателей качества данных, системный анализ жизненного цикла данных и описание практических механизмов аудита и мониторинга. В результате предложена классификация критериев качества и их соотнесение с пользовательскими историями, выявлены риски, влияющие на снижение качества данных, и предложены методы управления. Научная новизна исследования заключается в формировании методической основы системного управления качеством данных в сфере интеллектуальной собственности, а практическая значимость – в возможности использования полученных результатов в формировании подхода к построению системы управления качеством данных, ориентированной на потребности потребителей и задачи национальных программ цифровизации. Практическая ценность работы заключается в возможности применения предложенных решений органами государственной власти и организациями, осуществляющими управление данными в сфере интеллектуальной собственности. Сделан вывод о необходимости комплексного подхода, объединяющего нормативные, организационные и технологические меры, а в качестве перспективы дальнейших исследований предлагается эмпирическая апробация предложенных решений на примере существующих системных процессов в сфере интеллектуальной собственности.

1. Scelta, G. et al. (2019), “Frontier Technology Quarterly: Data Economy: Radical transformation or dystopia?” available at: https://www.researchgate.net/publication/331073664_Frontier_Technology_Quarterly_January_2019_Data_Economy_-_radical_transformation_or_dystopia (accessed: 22.02.2026).

2. Нобатов, А. М., Бабаназаров, Н. Ш. Роль технологий больших данных в экономике / А. М. Нобатов, Н. Ш. Бабаназаров // Вестник науки. – 2023. – Т. 2. – № 2 (59). – С. 42–45.

3. Бузмакова, М. В., Полушкина, И. Н. Влияние больших данных на экономическую деятельность и проблемы их стоимостной оценки / М. В. Бузмакова, И. Н. Полушкина // Современные технологии управления. – 2025. – № 1 (109). сайт. – URL: https://sovman.ru/article/10905/ (дата обращения: 10.03.2026).

4. Чернышов, К. Д. Проблема защиты персональных данных в условиях цифровой экономики / К. Д. Чернышов // Вестник науки. – 2024. – Т. 5, № 12–2 (81). – С. 174–178.

5. Дзусова, С. С. Цифровая трансформация и перспективы развития финансовых технологий в секторе государственного управления / С. С. Дзусова // Финансовая жизнь. – 2020. – № 1. – С. 69–73.

6. Байшев, А. В. Характеристики качества данных / А. В. Байшев // Вестник Тувинского государственного университета. Технические и физико-математические науки. – 2023. – Т. 1. – № 1. – С. 6–13.

7. Sebastian-Coleman, L. (2012), Measuring Data Quality for Ongoing Improvement: A Data Quality Assessment Framework. Morgan Kaufmann Publishers Inc. San Francisco United States.

8. Wang, R. Y. and Strong, D. M. (1996), “Beyond accuracy: What data quality means to data consumers”, Journal of Management Information Systems, vol. 12, no. 4, pp. 5–33.

9. DAMA-DMBOK: Свод знаний по управлению данными. Второе издание / DAMA International [пер. с англ. Г. Агафонова]. – Москва: Олимп-Бизнес, 2020. – 828 с.

10. Rahul, K. and Banyal, R. K. (2020), “Data life cycle management in big data analytics”, Procedia Computer Science, vol. 173, pp. 364–371.

11. Мирошниченко, М. А., Еремина, И. А., Перелович, Р. С. Консолидация государственных данных в национальной системе управления данными // Естественно-гуманитарные исследования. – 2023. – № 2 (46). – С. 406–411.

12. Khatri, V. and Brown, C. V. (2010), “Designing data governance”, Communications of the ACM, vol. 53, no. 1, pp. 148–152.

13. Тугускина, Г. Н., Рожкова, Л. В., Сальникова, О. В. Управление знаниями в современных организациях / Г. Н. Тугускина, Л. В. Рожкова, О. В. Сальникова // Известия вузов. Поволжский регион. Общественные науки. – 2019. – № 2 (50). – С. 210–218. – DOI 10.21685/2072-3016-2019-2-20.