Прикладная информатика, 2007, № 2 (8)

УВАЖАЕМЫЕ КОЛЛЕГИ!
Данный номер журнала «Прикладная информатика» содержит традиционные разделы,
в которые помещены статьи с результатами оригинальных авторских исследований. В пер
вую очередь это относится к подрубрикам Ecommerce, Ценообразование, Системы под
держки принятия решений, Логистика, Хаос и риски.
Многие статьи подрубрик Управление процессами, Контроллинг, Технологии разработ
ки ПО и Моделирующие системы содержат описания практически полезных результатов,
методов и средств прикладной информатики.
При подборе статей в данный номер обращалось особое внимание на то, каким обра
зом и с помощью каких исследований получены результаты. Поэтому сюда вошли статьи
молодых ученых и будущих кандидатов наук, хорошо систематизировавших свои материа
лы и подтвердивших их практическую ценность в процессе научной апробации или практи
ческой реализации (внедрения). В связи с этим редакционная коллегия отмечает, в пер
вую очередь, работы М.Г. Лужецкого, П.А. Тимошина, И.Д. Котлярова, Ю.В. Колмакова
и Ю.А. Никандровой.
Отметим, что авторы грамотно использовали как методы Computer Science, так и совре
менную прикладную математику. Однако в последнее время возрастает интерес к интел
лигентным методам и компьютерным средствам анализа процессов и поддержки принятия
управленческих решений: нейронным сетям, симуляторам, методам имитационного моде
лирования и так называемому искусственному интеллекту. Поэтому в следующем номере
редакция опубликует соответствующие материалы.
Редакционная коллегия сообщает читателям, что в маеиюне 2007 года состоятся две
важные конференции, к организации которых привлечен наш журнал:
 «Подготовка конкурентоспособных специалистов для современной ITиндустрии»,
14 июня на базе МФПА (Москва, Измайловский вал, д. 2, стр. 1, м. Семеновская);
 «Современные проблемы прикладной информатики», 23–25 мая на базе ИНЖЭКОН
(СанктПетербург, ул. Марата, д. 27, м. Владимирская).
Главный редактор
А.А. Емельянов

Читайте в номере
ECOMMERCE
КОНТРОЛЛИНГ
М.Г. Лужецкий
А.Н. Герасимов
Информационные системы в стратегическом управлении
Использование электронных таблиц для анализа показателей
и интеграции средств электронной коммерции . . . . . . . . . . . . . 3
рентабельности при оценке финансового состояния
предприятия . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
П.А. Тимошин
Перспективы развития и использования систем электронной
ТЕХНОЛОГИИ РАЗРАБОТКИ ПО
цифровой подписи . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
Н.С. Макаров
UML: поддержка проектирования и инструментальные среды . 66
ЦЕНООБРАЗОВАНИЕ
МОДЕЛИРУЮЩИЕ СИСТЕМЫ
И.Д. Котляров
Механизм формирования цен на программные продукты
А.А. Емельянов
для gridсетей . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
Моделирование информационных технологий на GPSS . . . . . 83
УПРАВЛЕНИЕ ПРОЦЕССАМИ
ЛОГИСТИКА
А.В. Анастасьин, А.А. Самарин, А.Ю. Сальников,
Ю.В. Колмаков, Р.В. Соколов
Логистическая информационная система распределения
А.Ю. Сиднев
Подход к организации адаптивной системы управления
товаров по филиалам дистрибьюторской фирмы . . . . . . . . . 110
обучением на основе использования информационных
технологий. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
ХАОС И РИСКИ
Ю.А. Никандрова
Автокорреляционные функции одномерных хаотических
СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
моделей . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
А.Н. Егорушков
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139
Бюджетирование как технология управления: теоретические
. . . . . 140
основы и концепции . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
Редакционная коллегия
Главный редактор
Емельянов А.А. д.э.н., проф.
Заместители главного редактора
Власова Е.А.
Артюхин В.В.
к.э.н., доцент
Члены редколлегии
Амбросов Н.В. д.э.н., проф.
Бабошин А.В.
Бендиков М.А. д.э.н., проф.
Бугорский В.Н. к.э.н., проф.
Волкова В.Н.
д.э.н., проф.
Диго С.М.
к.э.н., проф.
Дик В.В.
д.э.н., проф.
Дли М.И.
д.т.н., проф.
Звонова А.Н.
к.э.н.
Иванов Л.Н.
д.т.н., проф.
Козлов В.Н.
д.т.н., проф.
Коршунов С.В.
к.т.н., проф.
Малышев Н.Г.
д.т.н., проф.
Попов И.И.
д.т.н., проф.
Потемкин А.И.
д.т.н., проф.
Росс Г.В.
д.т.н., д.э.н., проф.
Рубин Ю.Б.
д.э.н., проф.
Сухомлин В.А.
д.т.н., проф.
Тельнов Ю.Ф.
д.э.н., проф.
Халин В.Г.
к.ф.м.н., проф.
Хубаев Г.Н.
д.э.н., проф.
Чистов Д.В.
д.э.н., проф.
Шахов Э.К.
д.т.н., проф.
Шориков А.Ф.
д.ф.м.н., проф.

М.Г. Лужецкий
Информационные системы
в стратегическом управлении и интеграции средств
электронной коммерции
Информационные системы масштаба предприятия известны достаточно давно
и пользуются стабильным спросом в качестве эффективного инструмента поддерж
ки принятия управленческих решений. Широкое распространение систем электрон
ной коммерции и их интеграция с существующими информационными системами ор
ганизаций требует расширения областей применения, рассмотрение которых за
служивает особого внимания. В статье приведены классы существующих инфор
мационных систем и оценены их возможности как инструментария стратегического
управления системами электронной коммерции.
Г
произвести их первоначальную конфигура
цию и интеграцию;
 отсутствием единых стандартов, кото
рые позволяли бы интегрировать разнород
ные инструментальные средства, организо
вав непрерывный автоматизированный техно
логический процесс работы с информацией.
оворя о специфике современных под
ходов к формированию стратегиче
ских планов развития компаний, спе
цифике самого процесса стратегического
управления деятельностью компании, нель
зя не отметить факт преимущественно ка
чественного описания стратегий и, как
следствие, субъективной оценки достиже
ния промежуточных или итоговых стратеги
ческих целей.
Ситуация, когда компании в меньшей
степени используют определенные число
вые показатели при реализации всех эта
пов стратегического управления, связана
с рядом причин:
С целью определения реальных про
блем в получении простого, доступного, но,
с другой стороны, и целостного решения,
которое бы обеспечивало поддержку всех
работ в рамках стратегического управлен
ческого цикла в системах электронной ком
мерции (ЭК), сначала проведем выделение
«вычислительных» (или информационных)
потребностей участников этапов стратеги
ческого управления, а затем сформируем
общую схему существующих программных
компонентов, которые могут быть задейст
вованы на этих этапах.
Этап сбора информации о внутренней
и внешней среде компании и ее анализ
предполагает получение:
 отсутствием полноценных методик стра
тегического управления, которые бы пол
ностью основывались на числовых показа
телях;
 отсутствием реализованных на пред
приятиях механизмов по централизованно
му сбору данных;
 преобладанием универсальной направ
ленности в функциях существующих инст
рументальных средств, что приводит к необ
ходимости либо наличия специальной ква
лификации у сотрудников предприятияполь
зователя, либо привлечения специалистов
сторонних компаний, которые бы смогли
 учетной информации из внутренних
учетных систем;
 характеристик работы информацион
ных систем (ИС), и, в частности, ИС элек
тронной коммерции;
IT)бизнес  E)commerce
3

ние (ЛПР), является наличие механизма, по
зволяющего:
 характеристик рынка товаров/услуг;
 метрик работы Internetпредставитель
ства компании;
 положение Internetпредставительства
в сети Internet.
 накладывать формируемые стратеги
ческие альтернативы на временну´ю ось,
в рамках которой разрабатывается общий
стратегический план;
 назначать ресурсы (как финансовые,
так и прочие) на каждую из стратегических
инициатив;
 получать графики распределения по
требностей в ресурсах по времени реали
зации стратегии;
 задавать влияние от реализации стра
тегических альтернатив на значения всего
множества задействованных в процессе стра
тегического управления компанией показа
телей;
 видеть как плановое изменение значе
ния показателя будет отражаться на доста
точности данного ресурса для реализации
стратегических альтернатив и обеспечения
операционной деятельности компании, в слу
чае, если показатель отражает один из ви
дов ресурсов, используемых компанией (на
пример, те же финансовые показатели).
Информационные системы в стратегическом управлении и интеграции средств электронной коммерции
После этапа сбора необходимо осуще
ствить выборку требуемой информации и
применить аналитические системы с целью
выявления ее агрегированных показателей
и внутренних многофакторных зависимо
стей.
Собрав информацию, лицо, ответствен
ное за формирование стратегии, помимо
всего прочего, должно выявить стратегичес
кие цели компании, причем необходима под
держка реализации иерархии целей, так как
осуществляется сначала «качественное»
целеполагание, а затем под каждую качест
венную цель необходимо подложить одну
или несколько конкретных количественных
целей. Спецификой этапа является потреб
ность в получении распределенного про
цесса формирования целей по уровням
управления компании как снизу вверх, так
и сверху вниз. И уже в конце, получая общую
картину, лицо, ответственное за итоговое
формирование стратегии, должно иметь ме
ханизм контроля реализуемости стратегии,
т.е. механизм автоматизированного просче
та взаимного влияния целевых переменных
друг на друга, расчета целостности сфор
мированной стратегии в рамках всего пред
приятия и выявления возможных разрывов
в целевых значениях. Кроме стратегиче
ских целевых показателей в рамках страте
гии должно формироваться и множество
«не стратегических» показателей, значе
ния которых также должны задаваться и за
тем контролироваться.
Имея целостное представление о стра
тегических целях компании и о распределе
нии значений целевых показателей по всем
уровням управления, необходимо присту
пать к формированию стратегических аль
тернатив, которые бы позволяли достигнуть
целевое состояние. На данном этапе основ
ной проблемой лица, принимающего реше
Формируя стратегические инициативы
и интегрируя их в деятельность предпри
ятия с учетом множества доступных ресур
сов, ЛПР должно иметь инструмент фор
мирования множества независимых ва
риантов путей достижения значений стра
тегических целевых показателей, а также
инструмент, позволяющий накладывать раз
рабатываемые альтернативы друг на друга
в разрезах времени и значений любых по
казателей из всего задействованного мно
жества.
Переходя от этапа стратегического пла
нирования к этапу реализации стратегии,
перед руководителями структурных под
разделений или функциональных направ
лений появляется задача формирования
операционных планов и бюджетов. Основ
ной проблемой на данном этапе является
наличие инструментов, позволяющих оце
нивать влияние предполагаемых операци
4
IT)бизнес  E)commerce

М.Г. Лужецкий
формационным обеспечением. Целью этой
систематизации является не сравнение
конкретных представителей информацион
ных систем между собой, а определение ос
новных возможностей различных классов
этих систем и выявление технологических
разрывов между ними.
Все системы, представленные в данной
таблице, можно разделить на несколько
групп, которые осуществляют:
 сбор первичной информации;
 операционное планирование и учет, а
также формирование регламентной отчет
ности;
онных действий на реализацию конкретных
стратегических альтернатив, а также реа
лизацию стратегии компании в целом. Конт
роль же над реализацией стратегии дол
жен позволять рассчитывать все множество
задействованных в ней показателей, исхо
дя из множества учетных данных, получае
мых из соответствующих информационных
систем.
В табл. 1 представлено распределение
существующих классов инструментальных
средств, полностью или частично решаю
щих задачи ЛПР на различных уровнях
управления системой электронной коммер
ции, либо являющихся ее необходимым ин
Таблица 1
Применимость существующих классов инструментальных средств
к поддержке этапов стратегического управления системой электронной коммерции
Оперативное
планирование
Макроэтапы
стратегического
управления
Анализ
внутренней
и внешней среды
Контроль
над
реализацией
стратегии
Формиро$
вание
стратеги$
ческих
целей
Формиро$
вание
стратеги$
ческих
альтернатив$
планов
Уровни
управления
компанией
Высшее руководство ком
пании
ERP
OLAP
DM
BPM
BPM
ERP
BPM
OLAP
DM
СППР
IMS
СППР
IMS
BPM
PMS
CASE
BPM
PMS
OLAP
Руководители
структур
ных подразделений или
функциональных направ
лений
ERP
CRM
PLM
OLAP
Q&R
DM
WebLog Analysis
Статистические
Internetсистемы
СППР
PMS
CASE
Операционный
уровень
управления
ERP
CRM
Учетные системы
Технологический
мониторинг
DWH
Базы
знаний
DWH
Базы
знаний
DWH
Базы
знаний
ИПС
Необходимые обеспечи
вающие системы
DWH
Информационные
хранилища
Базы знаний
ИПС
DWH
Базы знаний
WebLog Analysis
Статистические
Internetсистемы
Технологический
мониторинг
IT)бизнес  E)commerce
5

Основным недостатком таких систем для
их применения в рамках целенаправленно
го анализа внешней среды на первом этапе
стратегического
планирования
системы
электронной коммерции (СЭК) являются:
 работу со специфическими Internet
данными;
 управление хранением структурирован
ной и не структурированной информации;
 анализ и формирование отчетности;
 интеллектуальный анализ данных;
 моделирование;
 управление проектами;
 поддержку стратегического управления.
 необходимость ручного формирова
ния запросов;
 сравнительно низкая релевантность
возвращаемых ссылок;
 отсутствие поддержки хронологии пре
доставляемой информации;
 сложность самостоятельной агрегации
в хранилища той информации, которая воз
вращается этими ИПС.
Рассмотрим
выделенные
группы
ИС
с целью определения базового набора вхо
дящих в них классов систем и их функцио
нальных возможностей для обеспечения
последующей интеграции.
Системы, позволяющие осуществлять
автоматизированный сбор первичной ин
формации для проведения анализа среды
перед началом самого процесса планиро
вания, представлены множеством инфор
мационнопоисковых систем (ИПС). Разви
тие систем данного класса связано с посто
янно увеличивающимися объемами сущест
вующей электронной информации как в рам
ках внутренних ИС, так и в среде Internet,
где, собственно, и функционируют системы
электронной коммерции. Все поисковые
системы можно условно разделить на два
отдельных направления:
 позволяющие осуществлять поиск ин
формации различных типов на основе за
просов пользователя;
 дающие возможность самостоятельно
просматривать заданные источники инфор
мации и осуществлять выборку в соответст
вии с регламентами, заложенными в них.
Информационные системы в стратегическом управлении и интеграции средств электронной коммерции
Первое направление сейчас очень об
ширно представлено в сети Internet такими
именами, как Yandex, Rambler, Mail, Google,
Yahoo, Msn, Visisimo и другими системами,
осуществляющими поиск информации из
основной части всего контента сети Inter
net. Помимо общих систем существуют так
же и специализированные, осуществляю
щие предметный поиск, например, проект
Google Scholar.
Второе направление ИПС является бо
лее предпочтительным именно для осуще
ствления стратегического управления СЭК.
Связано это с тем, что лицо, ответственное
за проведение анализа, самостоятельно
может устанавливать источники информа
ции, регламенты сбора информации, более
четко формировать критерии отбора ин
формации. В работе систем данного на
правления достаточно часто задействуются
системы первого направления, что увеличи
вает охват всей информационной среды се
ти Internet. Имея механизмы регламентиро
ванного поиска, в целом, аналитик может
самостоятельно развивать логику работы
систем, каталогизацию информации и фор
мирование технологий выборки конкретных
фактов из слабоструктурированной ин
формации.
Однако возвращаясь к специфике сети
Internet, стоит отметить, что достаточно
большая часть информации всетаки нахо
дится именно в слабо структурированном
виде. Это приводит к невозможности полно
ценного автоматизированного анализа ин
формации, которая бы могла лечь в основу
этапа формирования стратегических целей
или являться отражением результатов реа
лизации стратегии компании во внешней
среде, и особенно в среде Internet.
Операционное планирование и учет,
формирование регламентной отчетности
6
IT)бизнес  E)commerce

М.Г. Лужецкий
систем ERP, стоит отметить схожесть их ис
пользования в традиционном секторе эконо
мики. Единственным отличием в функциях,
чаще реализуемым в рамках ЭК, является
webдоступ к ядру ERPсистемы и более час
тая реализация интеграции с ИС внешних
субъектов на основе применения сети Internet.
Следующий класс — системы CRM, ко
торые автоматизируют управление взаимо
отношениями с клиентами и являются осо
бенно актуальными в Internetсреде. Связа
но это с тем, что количество клиентов (или
потенциальных клиентов) резко возрастает
и меняется формат взаимодействия с ними.
В качестве основных функций, реализуе
мых в системах класса CRM обычно выде
ляют:
выполняются в рамках таких основных
классов систем, как ERP (Enterprise Resour
ce Planning), CRM (Customer Relationship
Management) и SCM (Supply Chain Manage
ment), применение которых характерно как
для предприятий традиционного сектора,
так и для предприятий сетевого сектора
экономики.
Понятие «ERP» было введено в 1990 году
компанией Gartner. Системы класса MRPII
в интеграции с модулем финансового пла
нирования FRP (Finance Requirements Plan
ning) получили название систем планирова
ния ресурсов предприятий ERP. В основе
ERPсистем лежит принцип создания еди
ного хранилища (репозитория) данных, со
держащего всю корпоративную бизнес
информацию:
 финансовую информацию,
 производственные данные,
 данные по персоналу и др.
 функциональность продаж (управле
ние контактами, клиентами);
 функциональность управления прода
жами (прогнозирование, анализ циклов,
фиксированная
и
произвольная
отчет
ность);
 управление временем (индивидуаль
ное/групповое);
 поддержку
обслуживания
клиентов
(HelpDesk);
 маркетинг (управление маркетинговы
ми компаниями);
 мобильные продажи (выполнение опе
раций вне компании).
Системы третьего класса — SCM — ав
томатизированные системы управления це
почками поставок, основной задачей кото
рых является повышение эффективности
логистики. Все задачи, решаемые системой
SCM, можно классифицировать следую
щим образом [4]:
 операционные задачи:
 закупки и снабжение производства;
 управление складами;
 управление логистикой;
 оптимизация транспортных операций;
 сбыт, работа с дистрибьюторами;
В целом же ERPсистемы определяются
как набор интегрированных приложений,
которые комплексно, в едином информаци
онном пространстве поддерживают все ос
новные аспекты управленческой деятель
ности предприятий — планирование ресур
сов (финансовых, человеческих, матери
альных) для производства товаров/услуг,
оперативное управление выполнением пла
нов (включая снабжение, сбыт, ведение до
говоров), все виды учета, анализ результа
тов хозяйственной деятельности [3]. В рам
ках ERPсистем обычно реализуется сле
дующая функциональность: планирование
продаж и производства, управление спро
сом, укрупненное планирование мощно
стей, основной план производства, плани
рование потребностей в ресурсах, специ
фикация изделий, планирование потребно
стей в мощностях, маршрутизация работ,
управление закупками, запасами и прода
жами, управление финансами и управление
затратами.
Рассматривая именно деятельность сис
тем электронной коммерции и применение
IT)бизнес  E)commerce
7

 тактические задачи:
го учета хранятся в рамках программных
хранилищ информации, которые могут быть
реализованы в виде:
 логистика и нахождение звеньев це
почки поставок;
 выбор транспортных маршрутов;
 планирование территориального рас
пределения самого производствен
ного цеха.
 информационного хранилища неструк
турированной и слабоструктурированной
информации;
 DWH (Data Warehouse) — набора ин
тегрированных, предметноориентирован
ных таблиц данных, разработанных для
обеспечения процесса принятия реше
ний, где каждый элемент данных является
важным на определенный момент време
ни [1].
Помимо перечисленных выше классов сис
тем EPR, CRM и SCM, которые сейчас уже яв
ляются устоявшимися терминами и, по сути,
представляют собой отраслевые стандарты,
необходимо также принимать во внимание
работу специализированных учетных систем
в зависимости от специфики той области,
в которой функционирует СЭК. Сюда могут
быть отнесены такие типовые системы, как
бухгалтерские, а также специализирован
ные системы — банковские, страховые и др.
Помимо систем традиционного учета,
а также сбора неструктурированной и сла
боструктурированной информации отдель
но стоит выделить системы обеспечения
работы со специфическими Internetдан
ными. К ним можно отнести:
Первый вид хранилищ ориентирован на
хранение любой произвольной информа
ции, в которой нет четко сформированной
структуры. В связи с этим обработка храни
мой информации может быть весьма огра
ниченной. Говоря же о системах ЭК, и кон
кретно о ИС электронной коммерции, кото
рые функционируют в рамках сети Internet,
необходимо признать тот факт, что основные
объемы информации в сети — это именно
реализация концепции информационного
хранилища.
Второй вид хранилищ — DWH — облада
ет рядом специфических свойств [1]:
 системы анализа журналов работы
программных компонентов ИС ЭК;
 системы Internetстатистики, которые
являются независимыми агентами, осущест
вляющими мониторинг показателей самого
Internetпредставительства компании;
 системы технологического мониторин
га параметров работы программного обес
печения и оборудования.
Информационные системы в стратегическом управлении и интеграции средств электронной коммерции
Все эти классы систем в конечном итоге
должны быть замкнуты на единое место
хранения данных, где осуществляется агре
гация их информации и наложение отдель
ных статистик друг на друга с целью получе
ния наиболее достоверной и полной карти
ны того, как представлена компания в сети
и как это отражается на работе ИС элек
тронной коммерции.
Результаты работы систем сбора пер
вичной информации и систем операционно
 свойство предметной ориентирован
ности означает компоновку пулов инфор
мации по определенным предметным облас
тям или целям, обеспечивающим подготов
ку и принятие необходимых решений;
 интегрированность
предусматривает
сбор и доработку (предварительную обра
ботку) информации по определенной пред
метной области из различных источников
и превращение ее в организованный по за
данным правилам, подчиненным опреде
ленной цели, массив;
 неизменчивость состоит в том, что ин
формация не подвергается частым обнов
лениям, а только в случае крайней необхо
димости, т.е. в основном наращивается
по заданному, четко определенному гра
фику;
8
IT)бизнес  E)commerce

М.Г. Лужецкий
 поддержка хронологии заключается
в обязательности привязки данных ко вре
мени, т.е. информация, содержащаяся в хра
нилище, рассматривается в историческом
аспекте.
Обычно системы этого класса используют
ся для построения бланковых и табличных
(списковых) отчетов. В качестве бланковых
отчетов могут выступать всевозможные
формы, бланки, документы структура и со
держание которых не являются простым
перечислением, а представляют собой рас
положенные определенным образом поля
с данными из запроса. Табличные отчеты
строятся на множестве строк с данными из
запроса и представляют собой множество
таблично структурированных реквизитов
записей из базы данных.
Получив результаты работы аналитиче
ских и отчетных систем лицо, принимающее
решение, приступает к их формированию.
На этом этапе могут быть задействованы
системы DM (DataMining) и системы под
держки принятия решений (СППР), автома
тизирующие мыслительную деятельность
человека.
Необходимость в появлении технологии
интеллектуального анализа данных DM
продиктована следующими обстоятельст
вами [2]:
 тотальное применение webсерверов
обеспечивает доступ к огромному объему
разнородной информации, обработка кото
рой с помощью традиционных информаци
онных технологий невозможна;
 существует необходимость в выявле
нии скрытых зависимостей между различ
ными факторами, представленными в раз
личных формах (символьная, числовая, гра
фическая, неструктурированная, структури
рованная и т.д.);
 существует необходимость в выделе
нии из множества значений, принимаемых
факторами, тех, которые определяют пове
дение объекта и оказывают влияние на его
поведение в будущем.
Все перечисленные выше свойства де
лают инструменты DWH неотъемлемой ча
стью программных инструментов стратеги
ческого управления в рамках любых видов
компаний. А при рассмотрении именно СЭК,
хранилища данных должны будут собирать
в себе не только обычную бизнес статисти
ку, но и все значения Internetметрик и тех
нологических метрик работы ИС электрон
ной коммерции.
На основе собранного множества дан
ных в рамках хранилищ функционируют
аналитические и отчетные системы: OLAP
и Q&Rсистемы.
OLAP (Online Analitical Processing) — это
инструментарий который позволяет поль
зователю выборочно и легко извлекать и
просматривать данные с разных точек зре
ния [5]. OLAPданные хранятся в многомер
ной базе данных. Несмотря на то что реля
ционная база данных может пониматься как
двумерная, многомерная база данных рас
сматривает каждое свойство данных (такие
как продукт, географический регион продаж
и временной период) в качестве отдельной
«меры». Программное обеспечение OLAP
может обнаруживать пересечения «мер»
и показывать их. Такие атрибуты, как перио
ды времени, могут быть разбиты на подат
рибуты. Природа применяемых в рамках
OLAP инструментов «мер» может быть аб
солютно любой, поэтому такие системы мо
гут быть так же как и хранилища данных ис
пользованы совершенно в любой предмет
ной области.
Отдельно от OLAP рассматриваются
системы Q&R (Query and Report) — способ
доступа к данным и аналитическое ком
пьютерное приложение, которое позволя
ет пользователям строить запросы к базе
данных и конструировать отчеты через гра
фический пользовательский интерфейс.
Результатом решения данных задач и ста
ло появление DMтехнологии — технологии
целенаправленного отбора данных для иден
тификации шаблонов и установления их
взаимосвязи. Таким образом, именно сфе
IT)бизнес  E)commerce
9

ра ЭК с ее объемами информации и боль
шим количеством факторов особо остро
нуждается в этом инструменте.
В процессе принятия решения, помимо
обычных аналитических данных могут быть
задействованы и экспериментальные дан
ные или результаты моделирования. К сис
темам поддержки моделирования можно от
нести:
 IMS (Imitation Modeling Systems) — сис
темы имитационного моделирования;
 CASE (Computer Aided Software Engi
neering) — системы компьютеризированной
разработки программного обеспечения.
Информационные системы в стратегическом управлении и интеграции средств электронной коммерции
Системы IMS являются наиболее эф
фективным средством исследования слож
ных систем, ввиду того что при достиже
нии определенного уровня, математичес
кая модель системы становится сложной
для восприятия и использования. В отличие
от традиционного аналитического модели
рования принцип имитационного модели
рования основывается на том, что матема
тическая модель воспроизводит процесс
функционирования исследуемой системы
во времени. Причем имитируются элемен
тарные события, протекающие в системе
с сохранением логики их взаимодействия
между собой.
В отличие от имитационных моделей,
графические модели в рамках CASEсис
тем позволяют формировать графическое
представление процессов, что делает их
более понятными для аналитика. На теку
щем этапе различают системы структурно
функционального и объектного моделиро
вания, каждая из которых имеет свои пре
имущества и недостатки.
В некотором отдалении от инструментов
планирования и анализа конкретных число
вых показателей стоят системы управления
временным распределением задач и ресур
сов — системы PMS (Project Management
Systems) или системы управления проекта
ми (СУП). Под системами данного класса
понимается организационнотехнологиче
ский комплекс методических, технических,
программных и информационных средств,
направленный на поддержку и повышение
эффективности процессов планирования
и управления проектом, в основе которого
лежит программное обеспечение кален
дарного планирования.
В
рамках
процесса
стратегического
управления СУП может использоваться на
этапах формирования стратегии или если
быть более точным — стратегических ини
циатив, которые в свою очередь детализи
руются на этапе оперативного управления
деятельностью СЭК.
И, наконец, наиболее общими система
ми стратегического управления СЭК на
среднем и верхнем уровне являются остав
шиеся два класса систем — BPM (Business
Performance Management) и PLM (Product
Lifecycle Management).
Остановимся сначала на системах PLM,
которые находятся ближе к среднему уров
ню управления предприятием, в отличие от
BPM. Основным отличием PLMсистем от
ERP, CRM и SCM является ее целевая на
правленность. Так, по мнению автора, лю
бые информационные системы, в том числе
и такие системы управления, как ERP, SCM,
CRM или PLM, применяются для повышения
эффективности конкретной области дея
тельности. При этом даже весьма обобщен
ное перечисление контуров управления, где
они задействованы, может показать, что
эти системы ERP, CRM и SСM повышают
эффективность в определенных областях
своей целевой направленности и при этом
не оказывают прямого влияния на разраба
тываемую и выпускаемую продукцию. Це
левой направленностью же систем PLM яв
ляются непосредственно выпускаемые из
делия. Таким образом, системы PLM в слу
чае их применения в рамках СЭК будут
ориентироваться на полный цикл поддерж
ки выпускаемой продукции и оказываемых
посетителям Internetресурсов услуг, что
потребует их тесной интеграции с инфор
мационными системами электронной ком
мерции.
10
IT)бизнес  E)commerce