В проектах, в которых участвую, я преимущественно занимаюсь системами документооборота. Однако ими одними дело не заканчивается, так как наши заказчики хотят видеть не только отлаженные процессы прохождения множества документов по различным инстанциям, но и желают объективно оценивать, насколько хорошо они справляются с управлением города.
Все это приводит к обрастанию наших основных продуктов аналитическими подсистемами, интеграционным решениям, объединяющим документооборот с различными учётными информационными системами городских комитетов исполнительной власти и их учреждений.
Процесс этот постоянный, непрерывный и в чем-то творческий, поскольку приходится постоянно искать какие-то новые решения. Так в конце 2016 года мы реализовали системы визуализации потока обращений граждан на карте, которая наглядно представляет в графическом виде результаты работы власти с населением.
Информационный поток в этой области немаленький. В Санкт-Петербурге на конец 2016 года официально проживает более пяти миллионов жителей, от которых в администрацию города, районов и муниципальных образований ежегодно поступает множество предложений, заявлений и жалоб.
Мы не будем касаться порядка рассмотрения этих документов, так как это отдельная больншая тема, а просто определим исходные данные обращений, предлагаемых нам для анализа.
Каждое обращение имеет:
- Дату регистрации и дату принятия решения что позволяет нам проводить анализ данных за любой, выбранный, промежуток времени;
- Результат (разрешено положительно для заявителя, отказано, отправлено по инстанции);
- Данные о принадлежности заявителя к какой-либо социальной группе (определён специальный классификатор) и гражданство заявителя;
- Область или несколько областей вопросов, которые заявитель ставит в своём обращении (определён специальный классификатор);
- Адрес местожительства заявителя и, в ряде случаев, указание на объект заявления (название организации или учреждения, адрес участка местности и т.д.);
- Район города.
Инструмент для представления этих данных в виде различных графиков и диаграмм у наших заказчиков уже существовал, однако эти средства анализа не позволяли рассчитать показатели ниже уровня района.
Для большей наглядности мы решили использовать геоинформационные технологии, представив каждое обращение, как точку в специальном слое. Далее, на основе этого слоя мы построим «температурную» карту.
«Температурной» карта названа потому, что на ней, в зависимости от значений показателей, выбранных для анализа, различными цветами (в нашем случае это серый цвет 🙂 будет раскрашена территория города. Этот подход позволит более наглядно представить информацию о результатах рассмотрении обращений граждан и выполнять более детальный анализ, перейдя от уровня района на уровень муниципальных образований, кварталов и микрорайонов города.
Для привязки обращений к карте был использован адресный слой Санкт-Петербурга, где каждому пространственному объекту соответствует строка адреса.
Процесс создания специального слоя по обращениям граждан проходил в несколько этапов.
Первый этап — привязка обращений граждан к карте и оценка реализуемости выбранного подхода. Да, всё верно, наш проект мог закончиться на первом этапе, если бы число привязанных нами к карте документов оказалось менее 70% от их общего количества. Предпосылки тому существовали:
1) процесс сопоставления адреса обращения с адресом в адресном слое мог быть осуществлён только на сравнении частично структурированных строк.
2) данные по обращениям вводились вручную оператором, что означало неизбежность ошибок, описок и неполноту информации
В результате задача решилась путём создания «тяжёлой» процедуры обработки данных, которая:
1) Приводила адреса обращений и адреса из адресного слоя в общий вид, пригодный для сравнения;
2) Исправляла наиболее типичные ошибки, допущенные при ручном вводе
3) Учитывала специфику адресного пространства Санкт-Петербурга (двойное наименование угловых домов на перекрёстках улиц; наличие улиц с похожими названиями «Красноармейская», «Советская», «линии Васильевского острова»; одинаковые названия «геонимов» в «топонимах» (например, переулок Школьный в Осиновой роще и переулок Школьный в Стрельне); и т.д.)
Процедура выполнялась несколько раз и дополнительно «обучалась» нами для всё большего увеличения обработанных обращений. Наконец, в списке «нераспознанных» обращений остались адреса, которые, из-за ошибок написания, наша система не смогла найти на карте. Впрочем, часть из них удалось использовать, откорректировав исходные данные вручную.
В итоге из 800 тысяч записей удалось связать с геоинформационными данными 715 тысяч (89,3%), стало ясно, что с задачей мы справились и теперь возможно перейти к следующему этапу — отображению информации на карте.
К тому моменту у нас уже был развернут картографический сервер с картой города и требовалось:
1) написать сервис, возвращающий объекты карты по указанным параметрам;
2) написать клиентскую оболочку, позволяющую задать параметры сервиса и наглядно отобразить результаты пользователю.
В качестве подложки использовалась OpenStreetMap, однако в промышленном варианте предполагалось использование картографического материала, предоставляемого Комитетом по градостроительству и архитектуре Санкт-Петербурга.
Обращения граждан, связанные со строительством жилья по районам Санкт-Петербурга за 2016-й год.
Наглядно видно «узкое место». Проблемы со строителями Выборгского района в 2016 году локализовались на уровне муниципального округа «Светлановское».
Подобная система, правда пока выполненная в виде «пилотного» проекта, уже умеет выполнять анализ по множеству параметров и наглядно отобразить аналитику на карте. Идея такого представления данных нашим заказчикам понравилась и сейчас мы ведём работы по встраиванию геоинформационных технологий в нашу систему электронного документооборота.
