Cum Big Data schimbă România?

Eseul „Cum Big Data schimbă România?” a apărut în volumul „7 teme fundamentale pentru România” în 2014 al Club România (link editura RAO). Poate fi descărcat în format PDF aici.

Cum Big Data schimba Romania?

Cuprins

Despre ce voi scrie?…………………………………………………………………………………… 1

Impactul social al inovațiilor disruptive ca efect al Big Data…………. 3

Potențialul ca oportunitate………………………………………………………………………. 7

Unde este România?………………………………………………………………………………….. 8

Soluții pentru România……………………………………………………………………………… 15

Despre ce voi scrie?

(Voltaire: dacă vrei să discuți cu mine, atunci definește-ți termenii.)

Despre Big Data

Nu doresc să redefinesc aici ceea ce este deja definit peste tot: în cărți, în reviste (de toate felurile și toate genurile) și, bineînțeles, pe internet. Însă doresc să vă spun că accesul în era cunoașterii (ca tranziție din era industrială) presupune să înțelegeți că și 512 este un număr rotund și că cei din generația Y¹ (și chiar și din generația X) trăiesc în această normalitate.

Prin urmare voi spune doar că Big Data este o denumire dată unui volum de date atât de imens încât nu poate fi procesat cu mijloacele clasice de gestiune a bazelor de date și nici cu cele tradiționale de analiză a datelor². Astfel atunci când vorbim despre Big Data ne interesează în special volumul, varietatea, velocitatea și valoarea datelor³.

Despre inovația disruptivă

O inovație disruptivă este acea inovație care generează noi segmente de piață

(de comunități) care modifică substanțial segmentele existente anterior apariției

http://www.deloitte.com/view/en_US/us/Services/additional –services/talent –human –capital hr/5d6e2bb18ef26210VgnVCM100000ba42f00aRCRD.htm accesat la data de 15 feb 2014.
http://en.wikipedia.org/wiki/Big_data accesat la data de 15 feb 2014.
http://searchcio.techtarget.com/news/2240182346/Gartners –basic –business –rules –for –capitalizing –on –big data accesat la data de 15 feb 2014.

inovației disruptive.^[1] Practic este vorba de identificarea și acoperirea unor nevoi/cerințe nesoluționate anterior. O inovație poate fi și susținută (opusul inovației disruptive), caz în care rezultatul obținut este o evoluție naturală a segmentelor (de piață, de comunități) existente.

De exemplu apariția automobilului nu este considerată a fi o inovație disruptivă, deși această inovație a generat, aparent, noi segmente de piață (de comunități). Însă având în vedere că, la apariția sa, automobilul a fost atât de scump încât foarte puțini și-au permis să cumpere unul, practic segmentul (de piață, de comunitate) nou apărut a fost atât mic și a crescut atât de lent de-a lungul anilor încât se poate considera că automobilul a fost o evoluție naturală a trăsurilor cu cai.

Iată și câteva exemple de inovații disruptive:

Emailul care a disrupt segmentul corespondenței poștale clasice;
Tehnologia video digitală care a disrupt segmentele clasice de aparate fotografice și video;

Unele dintre inovațiile disruptive pot avea un impact mai mare astfel încât produc schimbări sociale. Aceste inovații au câteva particularități^[2]:

Generează o schimbare sistematică prin capacitatea de scalare și de replicare;
Satisfac o nevoie supraservită (adică rezultatul anterior este prea complex și/sau prea scump față de așteptările societății) sau o nevoie neabordată deloc;
Oferă soluții care sunt mai simple și mai ieftine față de alternativele existente; pot fi pecepute ca fiind mai puțin performante, însă beneficiarii le consideră ca fiind „suficient” de acceptabile;
Generează resurse (donații, voluntari, capital intelectual) într-o formă care nu atrage alți competitori;
Sunt neatractive pentru (uneori chiar încurajate de) furnizorii existenți.

Despre efectul disruptiv al Big Data

Big Data este despre a monitoriza inflația în timp real, despre a salva viețile celor născuți prematur, este despre fiecare aspect al vieții. Are impact direct și semnificativ în creșterea eficienței economice, în îmbunătățirea serviciilor

publice de sănătate și de educație, în predicțiile despre schimbările societății. Corelarea cu internetul este doar o mică parte a ceea ce înseamnă Big Data^[3].

De exemplu posibilitatea de a monitoriza permanent funcționarea și deplasarea unui autovehicul prin intermediul unui set de senzori care colectează în timp real informații despre toți parametrii de funcționare permite îmbunătățirea semnificativă a proiectării autovehiculelor. În acest caz rezultatul disruperii cauzat de Big Data în domeniul fabricării autovehiculelor determină creșterea siguranței în trafic și reducerea costurilor de fabricație.

În domeniul asistenței medicale se estimează că până în anul 2020 peste jumătate din spitale se vor închide ca urmare a tranziției de la medicina bazată pe reacție la îmbolnăviri, la medicina bazată pe prevenirea îmbolnăvirilor. Paradoxal, deși numărul de spitale tinde să scadă, cel al medicilor va fi în continuă creștere. În Danemarca procentul spitalelor închise a ajuns deja la 70%^[4]! Această transformare nu ar fi fost posibilă fără o analiză atentă a unui volum uriaș de date care să fundamenteze cele mai înțelepte decizii și nici fără posibilitatea de a avea informații medicale precise și la zi despre fiecare abonat al serviciilor medicale respective. În acest caz rezultatul disruperii cauzat de Big Data în domeniul asistenței medicale este o populație mai sănătoasă și cheltuieli mai mici.

Impactul social al inovațiilor disruptive ca efect al Big Data

Dintre cele mai importante beneficii sociale ale inovațiilor disruptive enumăr transparența și eficiența instituțională (este vorba de instituțiile care prestează servicii publice). Există și beneficii colaterale semnificative cum sunt scăderea corupției, dar scopul principal al inovațiilor disruptive poate să nu fie lupta împotriva corupției.

Un exemplu în acest sens este recenta știre lansată de Primăria Sectorului 6 București care anunță în iarna 2013-2014 că utilajele de deszăpezire pot fi monitorizate online pe internet. Este un mare exercițiu de transparență instituțională! Bineînțeles că cetățenii și mass-media s-au grăbit să vadă minunea și au constatat că într-adevăr pot vedea pe internet și în timp real poziția utilajelor de deszăpezire. Dar tot la fel de bine s-a văzut în tot internetul că 2 dintre mașinile sub contract cu Primăria Sectorului 6 deszăpezeau tocmai în sectorul 3^[5]! In mod cert imediat după ce știrea a ajuns în mass-media^[6] reprezentanții primăriei și ai prestatorului au luat măsurile de remediere pe care și le-au putut permite.

Figura 1. Sesizarea unui blogger că utilajele din sectorul 6 deszăpezesc în sectorul 3.

Un alt exemplu relevant ca impact social este în domeniul traficului rutier în marile orașe. Până mai deunăzi primăriile defineau planuri care de care mai îndrăznețe pentru optimizarea traficului rutier, iar pe piața aplicațiilor de navigare auto principalii furnizori internaționali erau companiile TomTom, Garmin și Magellan. În ziua de astăzi dispunem și în România de servicii publice gratuite, furnizate de o companie privată care s-a dezvoltat în special pe beneficiile Big Data. Este vorba de compania Google și de serviciul său Google Maps.

În poza următoare puteți vedea o comparație între o hartă Google cu și fără date de trafic, ambele fiind gratuite și accesibile de pe oricare telefon inteligent conectat la internet.

Figura 2. Harta Google cu și fără date de trafic în timp real.

Prin urmare șoferii aflați în trafic pot folosi o aplicație gratuită care să le permită evitarea zonelor blocate. Oare ce înseamnă existența și utilizarea acestui serviciu pentru oricare dintre instituțiile care trebuie să intervină în situații de urgență (poliție, pompieri, ambulanță) și pentru care diferența dintre viață și moarte se măsoară în secunde?

În mod similar ca impact social, într-o localitate la nivelul celei mai mici unități de poliție, șeful secției de poliție ar trebui să cunoască evenimentele principale din zona de competență și din cele învecinate pentru a putea să își instruiască efectivele care vor realiza activitatea de patrulare. Aceasta presupune că dacă ar avea în subordine 30 de agenți care în ziua precedentă au derulat aceeași sarcină și la finalul programului au raportat ce au realizat timp de 8 ore (în medie 4 pagini per raport), înseamnă cel puțin 120 de pagini zilnic pe care șeful secției de poliție trebuie să le citească pentru a fundamenta decizia de alocare a resurselor într-o anumită zonă.

Colectarea datelor în sistemul SNRI (Sistemul Național de Raportare a

Incidentelor) cu funcționalități geospațiale îi permite șefului secției de poliție să aibă o singură imagine care să îi sintetizeze informațiile necesare fundamentării deciziei. Din această perspectivă SNRI a schimbat activitățile clasice de îndosariere și de capsare a hârtiilor în funcții de sortare și afișare a informațiilor de ordine publică în hartă.

Figura 3. Imagine de la o prezentare în public a SNRI.

Aplicând funcții avansate de analiză pe aceleași seturi de date, analiștii Poliției Române pot identifica tendințe sau modele de operare pe macro sau microcriminalitate asociate zonelor geografice. De pildă pot fi analizate din perspectiva criminalității profilele geografice ale unor zone precum instituții de învățământ, reprezentanțe diplomatice, instituții de interes public șamd.

Cerința inițială a oricărei implementări de sistem informatic presupune, de regulă, că acesta trebuie să se plieze pe cerințele și procedurile existente anterior la nivelul instituției. În cazul SNRI, acțiunile derulate în etapele de analiză și o proiectare în detaliu a sistemului au relevat inclusiv necesitatea de schimbare a fluxurilor informaționale în scopul eficientizării circulației și a granularității informațiilor din Poliția Română. Astfel, un beneficiu pus în practică odată cu operaționalizarea SNRI a fost și cel al standardizării modului de colectare și de interpretare a datelor. Rezultatul introducerii acestui nou mod de lucru a făcut ca în scurt timp, la nivel național, peste 35.000 utilizători să genereze cunoaștere instituțională materializată într-un Big Data care este materia primă zilnică pentru analiștii Poliției Române. În cazul SNRI impactul social este resimțit la nivelul întregii instituții a Poliției Române și la nivelul întregii societăți deservite de Poliția Română.

Potențialul ca oportunitate

În pofida tuturor schimbărilor semnificative pe care fenomenul Big Data deja lea produs în modul în care trăim, muncim și gândim, putem spune că suntem doar la începutul unei noi ere. Schimbările se anunță a fi și mai mari decât până în acest moment, prin urmare putem afirma cu certitudine că Big Data este o nouă oportunitate pentru fiecare individ, pentru fiecare instituție și pentru fiecare țară.

Luați în considerare următoarele fapte concrete:

Cel mai rapid supercomputer al anului 1975 a costat 5 milioane USD, iar un iPhone 4 care are o putere de calcul similară costă circa 400 USD;
Mașina autonomă Google (condusă automat, fără șofer) a parcurs deja aproape 500.000 km fără accident;
Eficiența exploatării sondelor de gaz a crescut de 3 ori în America de Nord doar în perioada 2007-2011;
Costul unui watt de energie solară a scăzut cu 85% comparativ anul 2000;
Mortalitatea generată de accidentele rutiere va scădea cu 1,5 milioane de persoane până în anul 2025 ca urmare a introducerii vehiculelor autonome (conduse de computer și nu de șofer);

conform unui raport publicat în mai 2013 de compania McKinsey despre impactul tehnologiilor disruptive^[7] și veți simți viteza și amploarea cu care cresc schimbările generate de fenomenul Big Data

Creșterea este semnalată și în analiza efectuată de Wikibon^[8] asupra pieței de Big Data, conform căreia aceasta va crește semnificativ în perioada 2014-2017 de la cca 30 miliarde USD la 50 miliarde USD. Figura următoare detaliază creșterea la nivel de componente ale pieței de Big Data.

Figura 4. Raport Wikibon asupra creșterii pieței Big Data până în anul 2017.

Iar Comisia Europeană adoptă estimarea făcută de McKinsey Global care sugerează că potențialul pieței de Big Data în administrația publică europeană este de 250 miliarde Euro anual. Prin contrast PIB-ul României pe anul 2011 a fost de 131,5 miliarde de Euro.

Unde este România?

Atunci când este vorba de a caracteriza nivelul la care se situează România întrun domeniu sau altul, consider că trebuie făcută distincția între nivelul de capabilități al cetățenilor (sau al mediului privat) și nivelul de capabilități al sistemului public. În cele ce urmează veți vedea de ce recomand această distincție, precum și care sunt unele dintre soluțiile posibile imediat pentru a crește semnificativ nivelul de capabilități al sistemului public din România.

Pentru a exemplifica diferența dintre capabilitățile sistemului public și cel al cetățenilor (al mediului privat) este suficient să aruncăm o privire la nefericitul accident aviatic din Apuseni din 20 ianuarie 2014 în urma cărora 2 voluntari șiau pierdut viața. Astfel potrivit unor înregistrări apărute în presă rezultă că cei aflați în dispeceratele a 2 instituții publice nu dețineau cunoștințele necesare transformării unor coordonate geografice dintr-un format în altul^[9].

Instituția A: Dar coordonatele geografice aveţi dumneavoastră de acolo?

Instituția B: Am.

Instituția A: Mi le spuneţi şi mie?

Instituția B: Un moment. Latitudine 46,6023. Longitudine 22,98421.

Instituția A: Dar de unde le aveţi pe acestea?

Instituția B: De la …

Instituția A: Au un format care nu ne este familiar nouă. Când aveţi veşti vă rog să mă sunaţi.

Instituția A: Spuneţi-mi, coordonatele acelea pe care mi le-aţi transmis dumneavoastră într-un format care nouă nu ne este familiar. Nu aveţi o transformare în format cu minute, secunde?

Instituția B: Nu.

Instituția A: Şi nu ştiţi cum se transformă?

Instituția B: Nu ştiu.

Prin contrast, în aproximativ aceeași perioadă, un recent absolvent de facultate preia un tabel cu informații structurate ca în tabelul alăturat.

Nr. crt.	LOCALITATE	JUDET	AN INFIINTARE SUBUNITATE	AN PRODUCTIE AUTOSPECIALA	TIP_AUTOSPECIALA
1	ALBA IULIA	ALBA	…	1978	INTERVENTIE INALTIME
2	ALBA IULIA	ALBA	…	1979	APA/SPUMA
…	…	…	…	…	…

La o primă vedere pare un tabel banal cu care suntem bombardați zilnic. Adică la o simplă citire a lui, tabelul nu ne spune mare lucru. Însă după o scurtă observare a conținutului, tânărul generează un raport menit să fundamenteze o decizie strategică privind nevoia de investiții în sistemul public de intervenții în situații de urgență. Astfel presupune că:

sediile instituțiilor se află în centrul localităților;
viteza de deplasare până la locul incidentului este de 40 km/h; și apoi proiectând rezultatul pe rețeaua de drumuri naționale și județene rezultă următoarea hartă cu zonele geografice care pot fi deservite într-un termen de 20 minute de la semnalarea incidentului.

De aici mai este un singur pas în adoptarea unei decizii: pentru creșterea zonei care poate fi deservită într-un interval de timp de 20 minute este mai util să înființăm noi unități în teritoriu sau este suficient să creștem viteza de deplasare (adică înnoirea parcului auto)?

Astfel a rezultat o simulare, tot aproximativă, dar suficient de corectă pentru a putea fundamenta o decizie strategică de investiție, cu zona care poate fi deservită în cazul creșterii vitezei de deplasare la 60 km/h.

Diferența dintre zonele deservite la o viteză medie de deplasare de 60 km/h față de 40 km/h este marcată cu culoarea roșie.

Astfel pe baza acestei analize simple a rezultat că din cei 238.391 kmp și cele 13.754 de localități din România într-un termen de 20 minute pot fi deservite următoarele localități/suprafețe: – la o viteză medie de deplasare de 40 km/h:

785 de localități o 64.705 kmp – la o viteză medie de deplasare de 60 km/h:
341 de localități o 120.000 kmp

Ba mai mult, luând în considerare și data fabricației mașinilor de intervenție a rezultat o imagine zguduitoare prin mesajul puternic pe care îl transmite.

Mai mult de 60% din parcul auto al autospecialelor de intervenție cu apă/spumă este vechi de peste 20 de ani!

În aceeași idee de analiză geospațială a informațiilor rezultă o hartă a capabilității SMURD la finalul anului 2013.

Acestea sunt exemple pozitive despre ce înseamnă impactul analizelor geospațiale ale informațiilor în vederea fundamentării deciziilor strategice.

De ce s-a ajuns la o discrepanță atât de mare între capabilitățile instituțiilor publice și cele ale cetățenilor (ale mediului privat)?

A nu se înțelege că toate instituțiile publice sau că toți funcționarii publici din România au un nivel scăzut de competență. Există numeroase cazuri fericite de instituții și de funcționari publici cu care ne putem mândri, însă din nefericire tendința este una descrescătoare. Și atunci trebuie să ne întrebăm de ce se întâmplă această scădere a calității serviciilor publice și, implicit, scădere a calității vieții în România.

O evaluare obiectivă și pertinentă a capabilităților cetățenilor este oferită de rezultatele obținute de reprezentanții României la olimpiadele internaționale. Dar la care dintre materii?

Atunci când corelăm fenomenul Big Data cu calitățile individuale constatăm că principalele elemente în care un individ poate face diferența (poate performa) sunt indexarea informațiilor și analiza informațiilor. Având în vedere că Big Data înseamnă procesarea unor volume uriașe de informații structurate și nestructurate, marea provocare constă în identificarea unor noi criterii de indexare a informației astfel încât să fie posibilă parcurgerea informației într-un timp scurt și fără a fi nevoie de parcurgerea întregului volum de informații doar pentru a ajunge la o anumită informație. Definirea unor criterii de indexare a volumelor uriașe de informații înseamnă în primul rând algoritmi matematici. Pe de altă parte analiza volumelor mari de informații presupune identificarea unor noi algoritmi de analiză care să facă față volumelor și diversității de informații. Și în acest caz este vorba de algoritmi matematici.

Deci atunci când este să analizăm capabilitățile indivizilor în ceea ce privește Big Data este relevant să luăm în considerare rezultatele obținute de România la olimpiadele internaționale de matematică. Astfel în perioada 1959 – 2013 România a avut 54 de participări la olimpiada internațională de matematică și a obținut 73 de medalii de aur, 124 de medalii de argint, 96 de medalii de bronz și 3 mențiuni^[10]. Prin urmare putem spune că România deține o adevărată rezervă naturală de materie cenușie care ar putea fi transformată într-un avantaj competitiv pe plan internațional.

Oare de ce aceste rezultate remarcabile la nivel individual nu se regăsesc în performanța sistemului public?

Consider că răspunsul constă în politizarea excesivă a administrației publice, iar rezultatul este o deprofesionalizare a aparatului administrativ care, prin efect, generează rezultate dureroase la nivelul calității vieții în România.

Ceea ce tânărul din exemplul de mai sus nu știe, dar face, iar administrația publică nu știe și nu face, este că simularea tânărului se numește informație acționabilă. Astfel simularea permite adoptarea imediată de decizii, pe când tabelul pe baza căruia a fost construită simularea este mai degrabă un inventar de date. Aceasta este diferența majoră dintre informațiile acționabile și colecțiile de date.

Pentru a genera informație acționabilă este nevoie de analiști de informații cu competențe geospațiale. Efortul de calitate în analiza informațiilor merită făcut, deoarece în momentul în care o instituție ajunge să producă informații acționabile ea trece pe un palier superior de performanță. De exemplu o asemenea instituție publică poate ajunge să comunice inter-instituțional și să genereze decizii în timp real^[11]. Saltul de performanță în mediul privat este descris excelent într-un articol din Harvard Business Review și sintetizat astfel:

„Google, Amazon și alte companii nu au prosperat prin oferirea de informații, ci prin oferirea de scurtături pentru deciziile și acțiunile clienților lor”.^[12]

Soluții pentru România

(Voltaire: O ţară bună se reface de la sine. Dacă e condusă cu dreptate.)

Consider că în vederea identificării de soluții este necesar ca mai întâi să identificăm problemele reale. Aceasta este o mare provocare, deoarece am observat că în România problemele reale sunt extrem de rar identificate și tratate.

Dar mai întâi să înțelegem care este diferența dintre o nevoie percepută și una reală. Cred că cel mai relevant exemplu este cel al unei persoane care merge la medic și îi spune „doctore, mă doare capul”. Medicul are 2 opțiuni în fața unei astfel de situații:

să prescrie automat un medicament generic („ia o aspirină și îți va trece”);
să facă investigații aprofundate și pe baza rezultatelor să decidă tratamentul adecvat.

Cel mai probabil veți prefera a doua opțiune. Și asta deoarece, spre deosebire de prima opțiune, în cea de-a doua medicul își va exercita competența profesională și va recomanda tratamentul corect. Din punct de vedere al nevoii, în primul caz medicul tratează nevoia percepută de către pacient („asta ai spus că te doare, atunci asta tratez”), iar în cel de-al doilea caz medicul își exercită competența profesională pentru a identifica nevoia reală și pentru a propune tratamentul adecvat.

Un caz tragicomic, din această perspectivă, s-a petrecut la alegerile locale din

2012 când unul dintre candidații la postul de primar general al capitalei și-a prezentat programul electoral: „eu și colegii mei din partid am mers din cartier în cartier și i-am întrebat pe oameni despre problemele cu care se confruntă; apoi le-am sintetizat și inclus pe toate în programul meu”. Este un exemplu clasic de tratare a nevoii percepute! Oare care ar fi fost soarta calității vieții bucureștenilor dacă li s-ar fi tratat doar nevoile percepute? (spre norocul bucureștenilor acel candidat nu a devenit primar general)

Așadar, observând cu atenție cauzalitatea lucrurilor, putem identifica sursa discrepanțelor dintre capabilitățile sistemului public și cele ale cetățenilor (al mediului privat) ca fiind generată de:

Criterii de performanță pentru instituțiile/serviciile publice:
- Cum se măsoară performanța unui serviciu de urbanism al unei primării? Dar al ministerului culturii? Dar al companiei de drumuri sau al celei feroviare?
- Care este răspunderea cuantificabilă pe care trebuie să și-o asume orice manager al unei instituții publice?
- Dacă nu avem răspunsuri la aceste întrebări atunci vom continua să pierdem vieți omenești până când vom găsi și materializa răspunsurile.
Accesibilitatea și eficiența cheltuirii banului public:
- Banul public este un motor principal al economiei românești;
- În mass-media se vorbește despre proiecte care de care mai mari din punct de vedere al bugetului alocat, deci surse de finanțare există; însă ce se alege de pe urma lor, cum măsurăm eficiența lor?
- Cât de des auzim că s-au cheltuit de mai multe ori bani pentru același lucru sau că un proiect a costat mult mai mult decât ar fi costat într-o altă țară din Europa de Vest?
- Cât de ușor poate accesa un IMM proiecte finanțate din banul public? Oare nu cumva există mereu și mereu aceiași câștigători ai licitațiilor publice (chiar dacă se ascund sub diverse denumiri)?

Soluții propuse pentru problemele identificate:

Definirea de indicatori de performanță pentru fiecare instituție și pentru fiecare serviciu public:

Acest lucru înseamnă definirea de criterii obiective și transparente pe baza cărora este măsurată performanța fiecărui serviciu finanțat din banul public. Astfel vom ști cum se măsoară curățenia stradală, asistența socială, asistența medicală șamd. Iar cel mai important lucru este că îl vom măsura cu toții la fel, adică vom avea aceeași unitate de măsură (vom evita dubla măsură, procedeu prin care în ziua de astăzi negrul este făcut alb și invers).
Un exemplu de bună practică în acest sens este Marea Britanie care, de exemplu, doar pentru administrația publică locală a definit cca 200 de indicatori de performanță care acoperă toate serviciile publice pe care trebuie să le presteze o primărie.

Introducerea contractului de management bazat pe indicatori de performanță:

Activitatea oricărui manager de instituție publică trebuie să fie evaluată în baza performanței dovedite de funcționarea instituției/serviciului public pe care îl gestionează. Astfel la începutul unui nou mandat, managerului i se predă instituția/serviciul public împreună cu valorile indicatorilor de performanță aferenți. La finalul mandatului sau la final de perioadă de raportare, managerul trebuie să răspundă pentru modul în care a evoluat instituția/serviciul public pe care l-a avut în răspundere.
Această măsură are darul de a transforma schimbările de personal pe baza preferințelor politice și a obedienței în schimbări de personal bazate pe competența profesională relevantă serviciului public.

Transparență în fundamentarea deciziilor de achiziții publice:
- Publicarea pentru consultare publică a notei de fundamentare pentru orice achiziție publică înainte de a lansa procedura de achiziție publică.
- Este un efort minim, decizia poate fi luată în primele 5 minute de guvernare, iar impactul benefic asupra societății și a sistemului public va fi unul semnificativ.
- Astfel va fi facilitat accesul IMM-urilor la proiectele publice și va fi stimulată calitatea și eficiența achizițiilor publice. Această măsură poate fi corelată cu cea a indicatorilor de performanță, astfel încât orice notă de fundamentare va trebui să explice modul în care va crește calitatea/eficiența instituției/serviciului public în urma derulării achiziției propuse.
Introducerea rolului de Analist de Informații (Chief Analyst Officer): – Existența analistului de informații este răspunsul la întrebarea „cine știe care și unde sunt datele necesare fundamentării unei decizii?”
- Poate reprezenta Capul Limpede al oricărei instituții publice, al oricărei guvernări.

Având în vedere modul, direcția și ritmul în care s-a transformat administrația publică din România, soluțiile propuse mai sus pot fi considerate ca fiind de-a dreptul radicale. Însă dacă niciun politician nu își va asuma măsuri radicale de eficientizare și de creștere a calității serviciilor publice, atunci va fi rolul inovațiilor disruptive să producă schimbări în stilul caracteristic oricărei disruperi: se va întâmpla brusc și va mătura tot.

[1] Joseph L. Bower, Clayton M. Christensen – „Disruptive Technologies: Cathing the Wave”; http://hbr.org/1995/01/disruptive –technologies –catching –the –wave/

[2] Clayton M. Christensen, Heiner Baumann, Rudy Ruggles, Thomas M. Sadtler – Disruptive inovation for social change; http://hbr.org/2006/12/disruptive –innovation –for –social –change/ar/1

[3] Viktor Mayer-Schonberger, Kenneth Cukier – Big Data: A Revolution that will transform how we live, work and think

[4] http://www.forbes.com/sites/davechase/2013/01/17/healthcares –trillion –dollar –disruption/ accesat la data de 15 feb 2014

[5] http://www.criserb.com/blog/urmareste –deszapezirea –online –pentru –sectorul –6.html accesat la data de 15 feb 2014.

[6] http://www.gandul.info/stiri/foto –cum –a –ajuns –un –utilaj –de –deszapezire –din –sectorul –6 –in –oceanul –atlantic 11984755 accesat la data de 15 feb 2014.