Инструменты разработки и сопровождения информационных систем субъектов экономической деятельности с использованием ИТ-аутсорсинга тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат наук Салов Николай Андреевич

• Салов Николай Андреевич
• кандидат наук
• 2019

Оглавление диссертации кандидат наук Салов Николай Андреевич

ВВЕДЕНИЕ

1 Анализ современных научных исследований по управлению проектами разработки и сопровождения информационных систем субъектов экономической деятельности

1.1 Современные особенности развития организаций информационно-телекоммуникационного сектора Российской Федерации

1.2 Роль и место аутсорсинга в процессе разработки и сопровождения информационных систем субъектов экономической деятельности

1.3 Анализ современных методов и инструментов экономики для поддержки принятия решений по использованию аутсорсинга при реализации ИТ-проектов

1.4 Выводы по главе

2 Нейро-нечеткие алгоритмы и модели разработки и сопровождения информационных систем субъектов экономической деятельности с использованием ИТ-аутсорсинга

2.1 Нечетко-логическая модель выбора приоритетного направления применения ИТ-аутсорсинга в проекте разработки и сопровождения информационных систем субъектов экономической деятельности

2.2 Алгоритм поддержки принятия решения о передаче работ проекта разработки и сопровождения информационных систем субъектов экономической деятельности сторонним исполнителям

2.3 Нечетко-логический алгоритм выбора исполнителя для конкретных работ проекта разработки и сопровождения информационных систем субъектов экономической деятельности

2.4 Нейро-нечеткая экономико-математическая модель управления информационными рисками ИТ-аутсорсинга при разработке и сопровождении информационных систем субъектов экономической деятельности

2.5 Выводы по главе

3 Компьютерная реализация и результаты практического применения разработанных инструментов разработки и сопровождения информационных

систем субъектов экономической деятельности

3.1 Логико-информационная модель применения ИТ-аутсорсинга при разработке и сопровождении информационных систем субъектов экономической деятельности

3.2 Архитектура и режимы функционирования программных средств для поддержки принятия решений по разработке и сопровождению информационных систем субъектов экономической деятельности

3.3 Результаты практического использования компьютеризированных инструментов в АО «Радиозавод»

3.4 Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ГЛОССАРИЙ

ПРИЛОЖЕНИЕ А. Результаты корреляционно-регрессионного анализа

показателей инновационной активности секторов ИКТ, машиностроения и

химического производства

ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Акт реализации результатов диссертационной работы в

АО «Радиозавод»

ПРИЛОЖЕНИЕ В. Акт о внедрении результатов диссертационного

исследования в учебный процесс

ПРИЛОЖЕНИЕ Г. Свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Инструменты разработки и сопровождения информационных систем субъектов экономической деятельности с использованием ИТ-аутсорсинга»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. В современных условиях хозяйствования одним из важнейших факторов обеспечения конкурентоспособности субъектов экономической деятельности является способность производить высокотехнологичную и наукоемкую продукцию на основе использования передовых информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) и программного обеспечения (ПО). Данное обстоятельство нашло отражение в важнейших документах, определяющих стратегическое развитие Российской Федерации. Так, форсированный сценарий реализации национальной Стратегии развития отрасли информационных технологий предполагает к 2020 году рост объема сектора ИКТ на 130% по отношению к 2012 году [105], при этом по итогам 2016 года был достигнут рост на 37% [1]. В то же время, несмотря на то, что Национальная Стратегия инновационного развития предполагает увеличение доли инновационных результатов до 25% к 2020 году [99], указанный показатель в отечественном секторе ИКТ составляет только 6,4% [1]. Особое влияние на развитие российских предприятий ИКТ оказывает необходимость реализации стратегии импортозамещения, целью которой в том числе является снижение зависимости отечественных организаций от импорта программного обеспечения. Согласно плану Минкомсвязи России по импортозамещению ПО, доля зарубежных корпоративных и отраслевых программных продуктов должна сократиться с 70%-90% (в зависимости от конкретного типа ПО), как минимум до 50% к 2025 году [103].

Указанные обстоятельства, с одной стороны, определяют необходимость решения проблемы повышения экономической эффективности существующих и разрабатываемых информационных систем субъектов экономической деятельности (ИССЭД), а также качества их адаптации к нуждам конкретных предприятий. С другой стороны, указанные директивные документы обеспечивают нормативно-правовую поддержку реализации соответствующих ИТ-проектов. Очевидно, что сложность ИТ-проектов указанного типа обуславливает необходимость консолидации усилий и объединения компетенций организаций,

реализующих указанные проекты (операторов ИТ-проектов), для решения стоящих перед ними задач, что может быть достигнуто путем применения ИТ-аутсорсинга, который предполагает передачу сторонним исполнителям (ИТ-аутсорсерам) отдельных работ по проекту и/или бизнес-функций.

Повышение степени востребованности аутсорсинга также подтверждается динамикой соответствующего сегмента рынка ИТ-услуг - по итогам 2016 года он показал рост на 16%, достигнув объема 88,4 млрд. рублей [71].

Следует отметить, что проекты разработки и сопровождения ИССЭД обладают определенной спецификой, которую требуется учитывать при их реализации. Во-первых, им присуще существенное влияние множества факторов неопределенности, которое обуславливается высокой степенью их уникальности и инновационным характером задач. Во-вторых, при реализации проектов по разработке и сопровождению систем, включающих ПО и компьютерно-телекоммуникационного оборудования (КТО), возможно использование большого числа разнородных быстроразвивающихся технологий и программных средств. В-третьих, современные подходы проектирования ПО и КТО, а также инструменты командной разработки делают возможным распределение процесса реализации проекта на основе процедур аутсорсинга работ и/или бизнес-функций между большим числом узкоспециализированных высококвалифицированных территориально-распределенных исполнителей, что позволяет использовать наиболее технологичные решения для минимизации затрат. В то же время известные подходы поддержки принятия решений по привлечению к выполнению работ сторонних исполнителей при реализации проектов различного вида не учитывают указанные особенности ИТ-проектов, что в определенной степени снижает эффективность их применения.

Данная ситуация обуславливает наличие противоречия между потребностью отечественного ИКТ-сектора в быстром увеличении доли инновационного ПО и КТО, что возможно только при условии консолидации усилий и объединения компетенций различных организаций, и несовершенством имеющегося инструментария применения ИТ-аутсорсинга при реализации проектов разработки и сопровождения ИССЭД. Указанное противоречие приводит к необходимости

решения научной задачи создания инструментов разработки и сопровождения ИССЭД с использованием ИТ-аутсорсинга, реализующих возможности теории нечеткой логики и искусственных нейронных сетей для поддержки принятия управленческих решений по взаимодействию со сторонними исполнителями при реализации ИТ-проектов в условиях неопределенности.

Вышесказанное определяет актуальность научного исследования.

Степень разработанности темы.

Вопросы управления проектами, в том числе в ИТ-сфере, нашли отражение в трудах таких ведущих отечественных и зарубежных ученых, как Алешин А.В., Арчибальд Р., Боэм Б., Брукс Ф., Вендров А.М., Ильин И.В., Липаев В.В., Ройс У., Стоянова О.В., Фалько С.Г., Фатрелл Р., Шапиро В.Д. Данные авторы предложили базовые методологии управления ИТ-проектами, показатели оценки эффективности их реализации, модели оценки влияния характеристик исполнителей работ проекта на процесс их выполнения. На основе анализа указанных работ были определены роль и место аутсорсинга при реализации ИТ-проектов.

Проблемы применения аутсорсинга подробно рассмотрены в публикациях Аникина Б.А., Готтшалька П., Котлярова И.Д., Мансуровой Н.А., Очнева В.В., Рудой И.Л., Спарроу Э., а также диссертационных работах Демчевой Е.А., Ивановой М.М., Игнатьева А.В., Казанцевой С.М., Курбанова А.Х., Михальцовой Е.В., Мухиной И.С., Павлова А.Ю., Первова П.А. и других. Указанные ученые обосновали экономическую эффективность применения аутсорсинга в проектах различного вида, методики оценки целесообразности привлечения сторонних исполнителей при реализации данных проектов и выбора аутсорсеров. В данных трудах также показана необходимость учета факторов внешней и внутренней среды организации при принятии управленческих решений о привлечении сторонних исполнителей, а также управления рисками применения аутсорсинга.

Вопросам управления рисками, в том числе информационными, посвящены работы Бадаловой А.Г., Белозерского А.Ю., Емельянова А.А., Завгороднего В.И., Золотовой Т.В., Ивановой И.В. и других.

Учитывая, что указанные задачи в ряде случаев решаются в условиях

неопределенности, целесообразным представляется использование математических и инструментальных методов экономики на основе интеллектуальных алгоритмов анализа информации, рассмотренных в публикациях Борисова А.Н., Борисова В.В., Джейна Р., Дли М.И., Заде Л., Круглова В.В., Лина Т., Мешалкина В.П., Орлова А.И., Тельнова Ю.Ф., Халина В.Г.

Однако, несмотря на значительное число работ по проблемам поддержки принятия решений по использованию аутсорсинга, указанные выше особенности инновационных проектов разработки и сопровождения ИССЭД в достаточной степени отражения не нашли.

Цель исследования состоит в создании нейро-нечетких инструментов разработки и сопровождения ИССЭД с использованием ИТ-аутсорсинга для поддержки принятия решений по взаимодействию со сторонними исполнителями при управлении ИТ-проектами в условиях неопределенности.

Для реализации данной цели поставлены и решены следующие основные задачи диссертационного исследования:

1. Анализ современных нечетко-логических методов и нейро-нечетких инструментов поддержки принятия решений по использованию аутсорсинга при реализации инновационных ИТ-проектов разработки и сопровождения ИССЭД. Обоснование набора приоритетных направлений применения ИТ-аутсорсинга при разработке и сопровождении ИССЭД, а также нечетко-логической модели их выбора как инструмента управленческой деятельности.

2. Разработка алгоритма поддержки принятия решений по передаче отдельных работ проекта сторонним исполнителям.

3. Обоснование нечетко-логического алгоритма выбора исполнителя для конкретных работ проекта разработки и сопровождения ИССЭД.

4. Разработка нейро-нечеткой экономико-математической модели управления информационными рисками ИТ-аутсорсинга.

5. Создание логико-информационной модели применения ИТ-аутсорсинга при разработке и сопровождении ИССЭД, а также программной реализации данной модели.

6. Практическое применение предложенных нейро-нечетких инструментов в

АО «Радиозавод».

Объектом исследования являются субъекты различных видов экономической деятельности, реализующие проекты разработки, сопровождения и эксплуатации информационных систем.

Предмет исследования - процессы управления разработкой и сопровождением информационных систем субъектов экономической деятельности на основе ИТ-аутсорсинга с использованием математических и инструментальных методов экономики.

Информационной базой исследования являются данные Министерства экономического развития РФ; Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ; Росстата; национальные стандарты; законодательные и нормативные правовые акты РФ по тематике диссертации.

Методологической базой исследования являются методы системного анализа социально-экономических явлений и процессов, нечетко-логические методы экономики, методы проектирования сложных экономических информационных систем, методы применения интеллектуальных технологий анализа экономической информации, алгоритмы экспертных оценок и принятия организационно-экономических решений в условиях неопределенности.

Научная новизна работы заключается в создании новых инструментов разработки и сопровождения ИССЭД в условиях неопределенности с использованием аутсорсинга, включающих модель выбора приоритетных направлений применения ИТ-аутсорсинга при реализации ИТ-проектов; алгоритмы поддержки принятия решения о целесообразности передачи отдельных работ проекта сторонним исполнителям и выбора исполнителя для указанных работ; логико-информационную модель применения ИТ-аутсорсинга и структуру системы поддержки принятия решений по разработке и сопровождению информационных систем в условиях неопределенности.

Наиболее существенные научные результаты, полученные лично автором и выносимые на защиту, заключаются в следующем:

1. С учетом выявленных специфических особенностей процедур разработки и сопровождения ИССЭД обоснованы набор приоритетных направлений

применения ИТ-аутсорсинга и нечетко-логическая модель их выбора, которая, в отличие от процедур Аникина Б.А., Котлярова И.Д., Спарроу Э., учитывает уровень информационного риска реализации проекта, а также лингвистические показатели компетентности сотрудников служб информатизации организации, реализующей проект. Это позволило осуществлять инструментальную поддержку принятия решений по минимизации указанных рисков на основе использования потенциала оператора проекта (стр. 51-60 диссертации).

2. Разработан алгоритм поддержки принятия решения о передаче отдельных работ ИТ-проекта сторонним исполнителям на основе анализа и классификации указанных работ, который, в отличие от известных, включает использование таких показателей классификации, как влияние конкретной работы на информационную безопасность эксплуатанта указанной системы и надежность ИТ-аутсорсера, а также представлением характеристик работы в виде антецедентов иерархической нечетко-логической продукционной базы правил с последующей настройкой ее параметров при помощи нейронной сети для учета тенденций развития участника проекта как экономической системы. Применение указанного алгоритма в качестве инструмента управленческой деятельности дает возможность повысить экономическую эффективность реализации ИТ-проекта на основе привлечения широкого круга участников (стр. 61-70).

3. Предложен нечетко-логический алгоритм выбора исполнителя для конкретных работ при разработке и сопровождении ИССЭД, который отличается от известного алгоритма академика РАН Мешалкина В.П. наличием предварительной фильтрации множества возможных соисполнителей проекта на основе вероятностного тематического моделирования неструктурированных текстовых документов, описывающих ИТ-аутсорсеров и указанные работы. Применение данного алгоритма позволило учитывать вариабельность важности показателей оценки исполнителей на различных этапах реализации проекта в условиях недостатка и противоречивости информации, вызванных его инновационным характером (стр. 71-85).

4. Разработана нейро-нечеткая экономико-математическая модель управления информационными рисками ИТ-аутсорсинга, отличающаяся от

известных моделей Белозерского А.Ю. на основе нечетких когнитивных карт и Ивановой И.В. на основе нечеткой байесовской сети представлением информационных рисков в виде каскада гибридных нейронных сетей, описывающих взаимосвязи типа «индикатор - источник - неблагоприятное событие - последствия». Это позволило создать процедуру оптимизации комплекса мероприятий по управлению интегральным информационным риском с учетом совокупных затрат на указанные мероприятия на основе результатов решения задачи нелинейного булевого программирования (стр. 86-100).

5. Разработана логико-информационная модель применения ИТ-аутсорсинга при разработке и сопровождении ИССЭД, отличающаяся комплексным использованием интеллектуальных подмоделей анализа информационных рисков на различных этапах реализации ИТ-проектов и выбора привлекаемых сторонних исполнителей в условиях неопределенности, а также корреляционно-регрессионной подмодели внешней среды для определения степени значимости входных переменных. При этом доказано, что программная реализация указанной модели и разработанных инструментов, встраиваемых в систему поддержки принятия решений по управлению ИТ-проектами, допускает их экспансию в новые экономические приложения (стр. 102-120).

Соответствие паспорту специальности. Тема диссертационного исследования и полученные результаты соответствуют Паспорту специальности 08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки) действующей Номенклатуры научных специальностей, по которым присуждаются ученые степени (Приказы Минобрнауки от 23 октября 2017 г. № 1027, от 23 марта 2018 г. № 209), пунктам:

1.10. Разработка и развитие математических моделей и методов управления информационными рисками.

2.8. Развитие методов и средств аккумуляции знаний о развитии экономической системы и использование искусственного интеллекта при выработке управленческих решений.

Теоретическая и практическая значимость исследования: 1. Разработанные нечетко-логическая модель выбора приоритетных

направлений применения ИТ-аутсорсинга и нейро-нечеткая экономико-математическая модель управления информационными рисками при передаче работ сторонним исполнителям вносят вклад в развитие теории управления информационными рисками.

2. Предложенные алгоритмы принятия решения о передаче отдельных работ проекта сторонним исполнителям и выбора исполнителя для указанных работ имеют определенное значение для развития интеллектуальных методов поддержки принятия управленческих решений.

3. Разработанные логико-информационная модель применения ИТ-аутсорсинга при разработке и сопровождении ИССЭД и система поддержки принятия решений могут быть использованы для повышения обоснованности принимаемых решений при реализации проектов по информатизации широкого круга функциональных областей организаций различных форм собственности, а также органов государственного и муниципального управления.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы, включающего 214 наименований, и 4 приложений. Диссертация содержит 165 страниц машинописного текста, 37 рисунков и 11 таблиц.

1 Анализ современных научных исследований по управлению проектами разработки и сопровождения информационных систем субъектов

экономической деятельности

1.1 Современные особенности развития организаций информационно-телекоммуникационного сектора Российской Федерации

В настоящее время не существует единого понимания структуры ИКТ-отрасли: так, «Международный коммуникационный союз (ITU) в понятие ИТ-рынка включает такие сегменты, как компьютерное аппаратное обеспечение и услуги в области ПО и аппаратного обеспечения; Европейский проект по ИТ-статистике и мониторингу EITO - ИТ-оборудование, ПО, ИТ-услуги; аналитическая компания Gartner - аппаратное обеспечение, системы для data-центров, ПО, ИТ-услуги и т.д.» [136]. Все это приводит к усложнению объективного анализа статистической информации о развитии данного сектора экономики. В соответствии с определением, данным Минкомсвязи РФ, под сектором информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) понимается «совокупность видов экономической деятельности, связанных с производством продукции, предназначенной для выполнения функции обработки информации и коммуникации с использованием электронных средств, включая передачу и отображение информации» [90]. Исходя из этого определения к сектору ИКТ относятся виды экономической деятельности, группировка которых представлена в таблице 1.1 [104].

Таблица 1.1 - Собирательная группировка видов экономической деятельности сектора ИКТ

Код ОКВЭД2 Наименование вида деятельности

26.1 Производство элементов электронной аппаратуры и печатных схем (плат)

26.20 Производство компьютеров и периферийного оборудования

26.30 Производство коммуникационного оборудования

26.40 Производство бытовой электроники

Продолжение таблицы 1.1 - Собирательная группировка видов экономической

деятельности сектора ИКТ

26.80 Производство незаписанных магнитных и оптических технических носителей информации

46.51 Торговля оптовая компьютерами, периферийными устройствами к компьютерам и программным обеспечением

46.52 Торговля оптовая электронным и телекоммуникационным оборудованием и его запасными частями

58.2 Издание программного обеспечения

61.10 Деятельность в области связи на базе проводных технологий

61.20 Деятельность в области связи на базе беспроводных технологий

61.30 Деятельность в области спутниковой связи

61.90 Деятельность в области телекоммуникаций прочая

62.01 Разработка компьютерного программного обеспечения

62.02 Деятельность консультативная и работы в области компьютерных технологий

62.03 Деятельность по управлению компьютерным оборудованием

62.09 Деятельность, связанная с использованием вычислительной техники и информационных технологий, прочая

63.11 Деятельность по обработке данных, предоставление услуг по размещению информации и связанная с этим деятельность

63.12 Деятельность ^еЬ-порталов

95.11 Ремонт компьютеров и периферийного компьютерного оборудования

95.12 Ремонт коммуникационного оборудования

По оценкам экспертов отечественный ИКТ-сектор пока не достиг уровня западных экономик, что говорит о наличии естественного потенциала развития и роста [119]. При этом международные исследования говорят о том, что «существует тесная связь между развитием ИКТ и экономическим благополучием страны» [86]. Коммерческие организации уже долгое время осознают значение сектора ИКТ - «возрастающая конкуренция в целом ряде отраслей российской экономики (прежде всего в банковском секторе, в области страхования, телекоммуникаций, розничной торговли) увеличивает потребность в снижении издержек производства, стимулирует оптимизацию бизнес-процессов на базе использования ИТ-решений. Это, в свою очередь, требует целого ряда ИТ-сервисов, включая услуги в области консалтинга, системной интеграции, услуг по внедрению и поддержке ИТ-решений, обучению и т.д.» [151]. На рисунке 1.1

представлена статистика использования специализированных программных средств отечественными организациями [2].

Рисунок 1.1 - Статистика использования специализированных программных

средств отечественными организациями

В последние годы ИКТ-сектор рассматривается и на макроэкономическом уровне в качестве одного из основных драйверов отказа от сырьевой модели российской экономики в пользу инновационной [18, 123]. В связи с этим Правительство РФ уделяет повышенное внимание поддержке ИКТ-сектора - уже принят ряд законодательных документов, направленных на интенсификацию развития этого сектора экономики: «Стратегия развития информационного общества в Российской Федерации на 2017 - 2030 годы» [100]; Государственная программа «Информационное общество (2011-2020 годы)» [101]; «Стратегия развития отрасли информационных технологий в Российской Федерации на 2014 -2020 годы и на перспективу до 2025 года» [105]; «План импортозамещения программного обеспечения» Минкомсвязи РФ [103].

Несмотря на то, что по оценкам экспертов указанные документы «не согласованы, могут обладать дублирующими функциями или противоречить друг другу • • • [и существует] необходимость в разработке единого подхода к регулированию и поддержке отечественного ИТ-сектора в целях консолидации действий различных госструктур» [136], их принятие имеет важное значение для перспектив развития отечественного ИКТ-сектора.

Основные показатели функционирования отечественного сектора ИКТ представлены в таблице 1.2 [1].

Таблица 1.2 - Основные показатели функционирования сектора ИКТ в 2012-2016

годах

Показатель 2012 2013 2014 2015 2016

Выручка, млрд. руб. 2932 3221 3404 3844 4032

Число организаций, тыс. ед. 150 155 159 166 167

Численность занятых, тыс. чел. 1294 1323 1336 1349 1361

Валовая добавленная стоимость, млрд. руб. 1780 1845 2149 2262 2265

Валовая добавленная стоимость на одного сотрудника, тыс. руб./чел. 1376 1395 1609 1677 1664

Валовая добавленная стоимость, % от ВВП 3,1 3 3,1 3 2,9

Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме, % 3,9 5,1 5,1 5,7 6,4

Затраты на НИР на одного сотрудника, тыс. руб./чел. 15,93 12,17 14,74 24,95 25,01

Отношение затрат на НИР к выручке, % 0,7 0,5 0,58 0,88 0,84

Как видно из данной таблицы, в последние годы отечественный сектор ИКТ показывает стабильно положительную динамику по показателям выручки, числа организаций и численности занятых. В то же время «Стратегия развития отрасли информационных технологий в РФ на 2014-2020 годы и на перспективу до 2025 года» предполагает рост объема сектора ИКТ в базовом сценарии на 51%, а в форсированном сценарии (показатели которого являются целевыми) - на 130% к 2020 году по отношению к 2012 году [105]. При этом по итогам 2016 года был достигнут рост лишь на 37%.

Также важно учитывать объективные условия санкционных ограничений, в которых в настоящее время находится Россия. Крупнейшие зарубежные ИТ-

производители объявили о возможном прекращении продажи и поддержки своих решений для российских потребителей [194], что, в силу критичной зависимости многих организаций от импорта ИКТ, обуславливает рост информационного риска нарушения непрерывности бизнеса и функционирования информационной системы страны в целом. В таблице 1.3 представлены основные индикаторы импортозамещения отраслевого софта согласно «Плану импортозамещения программного обеспечения» Минкомсвязи России [103].

Таблица 1.3 - Основные индикаторы импортозамещения отраслевого

программного обеспечения

Направление Доля Максимальная Максимальная

импорта в 2014 г., % доля импорта к 2020 г., % доля импорта к 2025 г., %

Программное обеспечение для промышленности (PLM, CAD, CAM, CAE) 88 60 50

Программное обеспечение для ТЭК 95 70 50

Программное обеспечение для строительства (BIM, CAD, CAM) 80 60 50

Программное обеспечение для 90 70 50

здравоохранения

Программное обеспечение для финансового сектора 70 60 50

Программное обеспечение для 80 65 50

транспорта

Как видно из данной таблицы, доля импорта отраслевого ПО должна сократиться с 70%-95% (в зависимости от направления) по крайней мере до 50% к 2025 году. Статистика Минкомсвязи РФ говорит о том, что в 2018 году «высокими темпами растет доля российского ПО и в закупках федеральных органов исполнительной власти. Она увеличилась с 20% до 65%.» [137].

В то же время отраслевые эксперты скептически относятся к такой оценке и считают, что цифра завышена: так, импортозамещение систем управления базами данных (СУБД) оценивается на уровне 5-7%; офисного ПО - 35%; антивирусного ПО - до 95% [120]. Проблемы с реализацией стратегии импортозамещения наблюдаются также и в топливно-энергетическом комплексе: в 2016 году «оценка

уровня зависимости от импортного ПО составляет от 80% в транспортировке и хранении до 99% в нефтегазопереработке», также на примере одной нефтяной компании с государственным участием (название не указывается) показано, что 87% составили безальтернативные закупки [121]. Особо стоит отметить, что «иностранное ПО закупается для использования на особо опасных и критически важных объектах, в том числе» [121]. Сложности импортозамещения не обошли стороной и оборонно-промышленных комплекс (ОПК): в 2017 году «долю российского ПО на предприятиях ОПК можно оценить в 15-20%» [72]. Потребность в отечественном ПО практически всех видов на настоящий момент не удовлетворена - в некоторой степени исключение составляет сегмент систем управления предприятием, что, по всей видимости, объясняется наличием отечественных разработок компаний «1С», «Парус» и «Галактика» [72].

Сказанное говорит об объективной необходимости активизации деятельности отечественных организаций в области реализации ИТ-проектов «создания, развития и широкого внедрения отечественных разработок, а также производства продукции и оказания услуг на их основе» [102] для ликвидации зависимости социально-экономического развития России от интересов других стран.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Салов Николай Андреевич, 2019 год

-| Источники |

НеЬлагоприя тные события

-| Последствия

Каскад нейро-нечетких сетей оценки вероятности

Ь*

Дерево ущербов

Величина риска

4.3 Обработка риска

Оптимизационная модель выбора комплекса мероприятий

Реализация мероприятий

4.4 Оценка эффективности обработки риска

4.5 Мониторинг и пересмотр

Отдел ИБ

БизнесТ аналитики

Риск-менеджеры

Рисунок 3.2 - Логико-информационная модель применения ИТ-аутсорсинга

Отправной точкой процесса поддержки принятия решений по использованию ИТ-аутсорсинга является определение концептуальной возможности привлечения сторонних исполнителей к выполнению работ проекта.

Решение этой задачи в рамках предлагаемой автором логико-информационной модели предполагает применение нечетко-логической модели выбора приоритетного направления применения ИТ-аутсорсинга (см. п. 2.1).

На основании анализа внутренней среды организации (в частности информационных систем и бизнес-процессов) архитекторы информационных систем (или сотрудники, на которых возложены соответствующие обязанности) выделяют информационные ресурсы, создание которых предполагается в процессе реализации проекта, режимы их взаимодействия с имеющимися информационными ресурсами, а также предполагаемые изменения в функционирующих информационных системах организации. Для этого целесообразным представляется использование объектного моделирования, стандартом «де-факто» для которого в настоящее время является язык UML (Unified Modeling Language - унифицированный язык моделирования) -графическая нотация моделирования для описания, визуализации, проектирования и документирования объектно-ориентированных систем. Популярность данного языка объясняется следующими его преимуществами: семантическая близость к современным методам программирования на объектно-ориентированных языках программирования (ЯП); универсальность за счет охвата большинства аспектов поведения системы; простота чтения и интерпретации диаграмм; возможность расширения [172].

Наиболее релевантными задаче в данном случае представляются следующие виды диаграмм [172]:

1. Диаграмма вариантов использования (Use Case Diagram).

Данная диаграмма является исходным концептуальным представлением системы и состоит из акторов (объектов, субъектов и систем, взаимодействующих с моделируемой системой), прецедентов (сервисов, предоставляемых акторам) и отношений между ними.

2. Диаграмма последовательности (Sequence Diagram).

Данная диаграмма позволяет изобразить на единой временной оси жизненный цикл компонентов моделируемой системы и взаимодействие акторов в процессе реализации некоторого прецедента в виде последовательности отправки

запросов и получения ответов.

3. Диаграмма компонентов (Component Diagram).

Данная диаграмма позволяет определить разбиение моделируемой системы на структурные компоненты в виде инкапсулированных классов с интерфейсными оболочками, портами и внутренними структурами, а также взаимосвязи между ними в виде отношений типа «клиент-источник», отражающие предоставление некоторого сервиса одним компонентом другому.

На основании этих моделей сотрудники отдела информационной безопасности (или сотрудники, выполняющие их функции) описывают возможные угрозы информационной безопасности в соответствии с аспектами «триады безопасности» (доступность, целостность, конфиденциальность), которые возникают при эксплуатации соответствующих информационных ресурсов. Основными нормативными документами в данном случае являются государственные стандарты в области информационной безопасности, включая:

- ГОСТ Р ИСО/МЭК 15408-2008 «Информационная технология. Методы и средства обеспечения безопасности. Критерии оценки безопасности информационных технологий», описывающий способы оценки безопасности систем, рекомендации для разработки систем с функциями информационной безопасности, методы оценки защищенности информации от несанкционированного раскрытия, модификации и нарушения доступности, в том числе вследствие реализации угроз, связанных с человеческим фактором [44];

- ГОСТ Р ИСО/МЭК 27001-2006 «Информационная технология. Методы и средства обеспечения безопасности. Системы менеджмента информационной безопасности. Требования», описывающий основные требования по разработке, внедрению, функционированию, мониторингу, анализу, поддержке и улучшению системы менеджмента информационной безопасности среди общих бизнес-рисков организации [45];

- ГОСТ Р ИСО/МЭК 15026-2002 «Информационная технология. Уровни целостности систем и программных средств», определяющий концепцию и требования к уровням целостности программных средств и содержащий основные положения, требования и процессы для установления уровней целостности [43].

Опираясь на полученные на предыдущих этапах результаты, а также с учетом анализа внутренней и внешней среды стейкхолдера проекта бизнес-аналитики выполняют стоимостную оценку выделенных угроз информационной безопасности. Обработка полученной информации в соответствии с процедурой, подробно описанной в п. 2.1, позволяет получить оценку уровня информационного риска реализации проекта по разработке и сопровождению ИССЭД.

На основании анализа внутренней среды организации (в частности персонала, информационных систем и НИОКР), а также сопоставления и анализа внешней среды специалисты отдела обучения персонала (или сотрудники, выполняющие обязанности по обучению и оценке компетентности) совместно с руководителями служб информатизации производят оценку компетентности сотрудников служб информатизации оператора проекта, уровня развития используемых практик и инструментов и оценивают относительную важность критериев оценки в рамках конкретного проекта. Основными нормативными документами на данном этапе являются спецификация методологии CMMI for Development [195], а также внутренние регламенты оператора проекта. Обработка полученной информации в соответствии с процедурой, подробно описанной в п. 2.1, позволяет получить интегральную оценку уровня компетентности сотрудников служб информатизации оператора проекта. На основании полученных интегральных показателей при использовании нечетко-логической модели выбирается приоритетное направление использования ИТ-аутсорсинга в рамках проекта по разработке и сопровождению ИССЭД.

Выбор приоритетного направления определяет дальнейший процесс разработки и сопровождения ИССЭД. В рамках предлагаемой логико-информационной модели процесс принятия решения о целесообразности передачи работы стороннему исполнителю основывается, в том числе, на анализе характеристик потенциального ИТ-аутсорсера, а также технико-экономических характеристик самой работы. Таким образом процедуры выбора стороннего исполнителя и оценки целесообразности передачи работ на ИТ-аутсорсинг являются взаимозависимыми - для оценки целесообразности требуется предварительно выбрать исполнителя, но окончательное заключение контракта на

обслуживание следует выполнять только после получения положительной оценки целесообразности. Для фиксирования условий привлечения потенциального ИТ-аутсорсера с целью обеспечения объективной оценки целесообразным представляется заключение предварительного соглашения с указанием исчерпывающего перечня причин, по которым возможным становится его аннулирование без последствий для всех участников контракта.

В соответствии с предлагаемой логико-информационной моделью информация о рынке ИТ-услуг поступает в информационную систему оператора ИТ-проекта в виде плохо структурированных текстовых документов. С учетом того, что объем данной информации достаточно велик и «ручная» обработка всего этого объема представляется достаточно трудоемкой, модель предполагает предварительную фильтрацию множества потенциальных соисполнителей с использованием вероятностно-тематической модели (см. п. 2.3). Результатом применения фильтра является предварительно ранжированный список потенциальных исполнителей проекта, который в дальнейшем используется для их детальной оценки.

На основании информации о текущем этапе проекта по разработке и сопровождению ИССЭД бизнес-аналитики оценивают характеристики этапа и их влияние на относительную важность показателей оценки потенциальных исполнителей. Используя полученный на предыдущем этапе список ИТ-аутсорсеров на основании анализа информации о внешней среде организации (в частности, о рынке ИТ-услуг) сотрудники служб информационной безопасности, бизнес-аналитики, сотрудники служб обучения персонала и руководители информатизации оператора проекта выполняют оценку потенциальных сторонних исполнителей. Основными нормативными документами в данном случае являются государственные стандарты в области информационной безопасности, перечисленные ранее; спецификации методологии CMMI for Development, а также внутренние регламенты оператора проекта. Результатом обработки полученной информации в соответствии с нечетко-логическим алгоритмом выбора стороннего исполнителя (см. п. 2.3) является ранжированный список ИТ-аутсорсеров для соответствующей работы проекта по разработке и сопровождению ИССЭД.

После заключения предварительного соглашения с одним из потенциальных исполнителей из полученного ранжированного списка в соответствии с предлагаемой логико-информационной моделью предполагается принятие решение о целесообразности передачи работы на ИТ-аутсорсинг. Входными данными алгоритма принятия этого управленческого решения являются: характеристики потенциального стороннего исполнителя работы, технико-экономические характеристики самой работы, а также информация о внутренней среде оператора проекта. На основании анализа характеристик поставщика и опыта взаимодействия с ним, аналитики, юристы, специалисты по информационной безопасности, специалисты ИТ-служб и служб аттестации персонала оценивают рейтинг потенциального исполнителя работы (основными нормативными документами являются государственные стандарты в области информационной безопасности, описанные ранее; спецификации методологии CMMI for Development, а также внутренние регламенты экономического субъекта). На основании анализа данных о внутренней среде организации и сопоставлении ее с элементами внешней среды (в частности, с конкурентами и рынком ИТ-услуг) сотрудники отдела ИБ, руководители ИТ-служб, специалисты по обучению и аттестации персонала, опираясь на государственные стандарты в области информационной безопасности, спецификации CMMI for Development и внутренние регламенты оценивают готовность ИТ-служб выполнить работу самостоятельно. Помимо этого, архитекторы программного обеспечения, бизнес-аналитики и специалисты по информационной безопасности оценивают влияние работы на информационную безопасность оператора проекта, опираясь на описанные ранее государственные стандарты в области информационной безопасности, как нормативные документы. Также руководители ИТ-служб совместно с бизнес-аналитиками прогнозируют стоимостные и временные показатели выполнения работы, опираясь на внутренние регламенты. Результатом использования полученной информации в рамках применения алгоритма поддержки принятия решения о передаче работы на ИТ-аутсорсинг (см. п. 2.2) является оценка целесообразности привлечения стороннего исполнителя для выполнения конкретной работы проекта по разработке и сопровождению ИССЭД.

В случае, если было принято решение о передаче работы стороннему исполнителю, возникают дополнительные информационные риски, для управления которыми в рамках предложенной логико-информационной модели используется нейро-нечеткая экономико-математическая модель (см. п. 2.4). Входными данными для данной модели процедуры являются характеристики передаваемой на ИТ-аутсорсинг работы, а также информация о внешней и внутренней среде оператора проекта. Исполнителями процедуры являются сотрудники отдела информационной безопасности, бизнес-аналитики, риск-менеджеры. Нормативными документами, которыми следует пользоваться исполнителям на данном этапе, являются описанные ранее стандарты управления информационной безопасностью, а также стандарты в области методологии управления рисками (в частности, семейство стандартов ГОСТ Р ИСО/МЭК 31000 «Менеджмент риска. Принципы и руководство» [42], описывающих принципы риск-ориентированного управления и представляющих рекомендации по управлению рисками, с которыми сталкивается организация), а также внутренние регламенты оператора проекта в области риск-менеджмента.

Результаты спецификации индикаторов, источников, неблагоприятных событий и их последствий используются для построения дерева ущербов и оценки вероятности наступления информационных рисков с помощью каскада нейро-нечетких сетей, что позволяет оценить величину интегрального информационного риска выполнения работ проекта. Полученная величина интегрального информационного риска используется при планировании обработки риска - на основании анализа внешней и внутренней среды оператора проекта риск-менеджеры и бизнес-аналитики принимают решение о целесообразности воздействия на источники неблагоприятных событий и вырабатывают комплекс мероприятий, направленных на снижение величины риска, оптимизируя его при помощи модели, основанной на нелинейном булевом программировании.

Каждый этап управления рисками предполагает постоянный мониторинг и пересмотр принимаемых управленческих решений на основе анализа информации об изменениях внешней и внутренней среды организации, который выполняется риск-менеджерами и бизнес-аналитиками (основными регламентирующими

документами в данном случае являются стандарты риск-менеджмента, описанные ранее, и внутренние регламенты). Помимо этого, предполагается осуществление обратной связи между процедурой управления рисками и процедурами выбора стороннего исполнителя и оценки целесообразности передачи работ на ИТ-аутсорсинг. Целесообразным представляется учет величины соответствующих информационных рисков, а также выработанных мероприятий при осуществлении указанных процедур.

Предложенная модель описывает информационные потоки, циркулирующие в информационной системе оператора проекта, а также между оператором и внешней средой, и содержащие сообщения, которые необходимо учитывать в процессе принятия решений по использованию ИТ-аутсорсинга. Помимо этого модель уточняет перечень основных нормативных и регламентирующих документов, на основе которых функционируют указанные интеллектуальные подмодели, а также состав агентов, привлекаемых в процессе поддержки принятия решений с их использованием. Данная модель отличается комплексным использованием интеллектуальных подмоделей анализа информационных рисков на различных этапах реализации ИТ-проектов и выбора привлекаемых сторонних исполнителей в условиях неопределенности, а также корреляционно-регрессионной подмодели внешней среды для определения степени значимости входных переменных.

Научные результаты, описанные в данном параграфе, опубликованы в работе

[133].

3.2 Архитектура и режимы функционирования программных средств для поддержки принятия решений по разработке и сопровождению информационных систем субъектов экономической деятельности

Очевидно, что эффективное применение разработанных интеллектуальных методов поддержки принятия решений по использованию ИТ-аутсорсинга в проектах по разработке и сопровождению ИССЭД возможно лишь при наличии компьютеризированных инструментов, упрощающих их применение для широкого круга пользователей [148]. Предложенная логико-информационная модель позволяет реализовать систему поддержки принятия решений (СППР), реализующую основные этапы поддержки указанных решений. При этом проектирование данной системы должно осуществляться в соответствии со следующими принципами:

1. Принцип сохранения модульности.

В связи с тем, что поддержка принятия решений об использовании ИТ-аутсорсинга представляет собой взаимосвязанную совокупность отдельных модулей, используемых на различных этапах проекта по разработке и модификации ИССЭД, эти модули должны быть максимально изолированы друг от друга.

Под модулем в данном случае понимается самостоятельная составляющая часть программного обеспечения, которая имеет определенное назначение и обеспечивает специфицированные функции обработки автономны от других составляющих системы.

Применение указанного подхода позволяет: распределить разработку СППР между несколькими исполнителями; минимизировать количество точек отказа для каждого отдельно взятого модуля; упростить доработку системы за счет снижения количества зависимостей и общих состояний.

2. Принцип гетерогенности.

Наличие возможности реализовывать различные компоненты СППР с использованием нескольких технологий и языков программирования позволяет выбирать наиболее подходящие платформы и инструменты для решения каждой

задачи, что положительно сказывается на скорости разработки системы, а также ее надежности и быстродействии.

В связи с этим автором предлагается использование микросервисной архитектуры организации программного обеспечения (Micro Service Architecture, MSA). При использовании данного подхода монолитное приложение проектируется в виде набора небольших сервисов, каждый из которых функционирует в собственном ограниченном контексте и взаимодействует с другими сервисами, используя легковесные механизмы (например, HTTP) [191].

К преимуществам использования микросервисной архитектуры можно отнести [191]:

- простота реализации небольших сервисов по сравнению с монолитными системами;

- гибкость распределения реализации сервисов между большим количеством независимых разработчиков;

- концептуальная ориентация на возможность горизонтальной масштабируемости разрабатываемой системы;

- простота идентификации зависимостей между отдельными сервисами;

- гибкость модификации существующего и внедрения нового функционала СППР.

Несмотря на указанные преимущества, ряд авторов подвергают микросервисную архитектуру критике. Например, в источнике [175] отмечаются такие ее недостатки, как: высокие сетевые издержки по сравнению с монолитной архитектурой; отсутствие стандартизации форматов сообщений между сервисами и т.д.

Важно учитывать указанные недостатки в процессе проектирования СППР, что позволит минимизировать их негативное влияние на надежность и производительность системы.

3. Принцип интеграции СППР в информационное пространство организации.

Как видно из логико-информационной модели, применение интеллектуальных моделей связано с анализом информации из большого количества источников. Этот факт говорит о том, что система поддержки принятия

решений должна обладать возможностями интеграции с информационными системами, используемыми в организации.

В связи с этим автором предлагается организация интеграционной шины на основе REST API, который в настоящее время является одним из наиболее распространенных стандартов организации взаимодействия систем. Сообщения из информационных систем организации с помощью REST-адаптера транслируются в HTTP(S) -запросы единообразной структуры (в частности, в формат JSON-LD) и поступают на шлюзы соответствующих модулей разрабатываемой СППР. Шлюз, в свою очередь, выполняет проверку прав доступа к той или иной точке приложения и осуществляет вызов соответствующего сервиса системы.

Использование такого подхода позволяет унифицировать интерфейсы взаимодействия информационных систем организации и внедрить СППР в единое информационное пространство.

Такая интеграция в том числе позволяет нивелировать указанный выше недостаток микросервисной архитектуры, связанный с отсутствием стандартизации форматов сообщений. Кроме того, подавляющее большинство сервисов функционирует в локальной сети организации, что минимизирует сетевые издержки, характерные для MSA.

Блок-схема архитектуры СППР, предлагаемой автором, представлена на рисунке 3.3.

Основные функциональные возможности системы поддержки принятия решений были сформированы на основе анализа предлагаемой логико-информационной модели и включают в себя:

- сбор и хранение информации о внешней и внутренней среде оператора проекта за счет интеграции СППР в информационное пространство организации;

- корреляционно-регрессионный анализ показателей функционирования внешней среды оператора проекта;

- формирование и редактирование функций принадлежности и лингвистических переменных, используемых в процессе принятия решений;

- редактирование совокупности показателей, применяемых для поддержки принятия решения;

- формирование и редактирования баз нечетких продукционных правил для реализуемых интеллектуальных моделей;

- трансляция продукционных правил в фрагменты гибридных нейросетей и обучение нейро-нечетких сетей, применяемых при поддержке принятия решений;

- обучение и анализ качества вероятностно-тематической модели, используемой для предварительной фильтрации множества потенциальных исполнителей работ проекта;

- графическое представление иерархии «индикатор - источник -неблагоприятное событие - последствия» на основе анализа информации о внешней и внутренней среде организации;

- расчет коэффициентов важности показателей, применяемых для поддержки принятия решений на различных этапах проекта;

- поддержка принятия решения о выборе приоритетного направления применения ИТ-аутсорсинга в рамках проекта по разработке и сопровождению ИССЭД на основе нечетко-логической модели;

- оценка целесообразности передачи конкретных работ проекта стороннему исполнителю на основе классификации указанных работ;

- выбор исполнителя для конкретных работ проекта на основе реализации нечетко-логического алгоритма;

- оценка величины интегрального информационного риска привлечения сторонних исполнителей к выполнению конкретной работы проекта при помощи каскада нейро-нечетких сетей;

- оптимизация комплекса мероприятий, направленных на минимизацию интегрального информационного риска использования ИТ-аутсорсинга, на основе решения задачи нелинейного булева программирования;

- разграничение прав доступа пользователей для обеспечения безопасности данных;

- мониторинг и логирование работы системы с целью своевременного обнаружения проблем функционирования;

- периодическое резервное копирование и архивированных данных, хранящихся в системе.

Рисунок 3.3 - Блок-схема архитектуры СППР по использованию ИТ-аутсорсинга в проекте разработки и сопровождения ИССЭД

Предусматриваются следующие режимы функционирования СППР:

1. Режим администрирования, в котором выполняются сервисные операции, такие как настройка прав доступа, конфигурирование балансировщика нагрузки, системы мониторинга и резервного копирования, адаптеров.

2. Режим работы инженера по знаниям, в котором доступны сервисы, предназначенные для формирования и редактирования функций принадлежности, лингвистических переменных, правил продукционных баз знаний.

3. Режим работы специалиста по машинному обучению, в котором доступны сервисы, предназначенные для обучения вероятностно-тематической модели и нейронных сетей.

4. Режим пользователя, который ориентирован на использование основных прикладных возможностей системы (поддержки принятия решений). В данном режиме предполагается ввод фактических значений показателей соответствующих моделей, на основании которых СППР выводит и объясняет результаты, а также формирует рекомендации.

Для реализации нечетко-логических и нейросетевых компонентов СППР применялся пакет программ Matlab. Такой выбор обусловлен следующими основными преимуществами данного пакета [157]:

- в отличие от других широко используемых математических пакетов, Matlab является открытой системой, что позволяет в случае необходимости вносить изменения в программный код процедур и функций (такая необходимость, в частности, возникает при использовании операции вычисления степени принадлежности нечетких множеств друг другу в процессе реализации алгоритма поддержки принятия решения о передаче отдельных работ проекта разработки и сопровождения ИССЭД на ИТ-аутсорсинг);

- пакет характеризуется сравнительно высокой скоростью выполнения вычислений, возможностью параллельного выполнения команд и производительностью;

- в системе реализовано и хорошо отлажено большое количество функционала, в частности имеются пакеты, реализующие функции и приложения для моделирования сложных нелинейных систем путем создания, обучения, визуализации и моделирования искусственных нейронных сетей (Neural Network Toolbox), а также для создания экспертных систем на основе аппарата нечеткой логики и проектирования нечетких нейросетей (Fuzzy Logic Toolbox). Все это позволяет значительно снизить трудоемкость реализации нечетко-логических алгоритмов и нейро-нечетких моделей для поддержки принятия управленческих решений по взаимодействию со сторонними организациями при реализации ИТ-проектов в условиях неопределенности.

Реализация вероятностно-тематических моделей осуществлялась с использованием языка программирования Python, выбор которого обоснован в основном тем, что для данного ЯП существует отлаженная и стабильно развивающаяся библиотека BigARTM - «библиотека с открытым кодом для моделирования больших текстовых коллекций документов и массивов транзакционных данных; эффективная потоковая параллельная реализация вероятностного тематического моделирования на основе аддитивной регуляризации». В составе данной библиотеки реализованы следующие регуляризаторы: сглаживание и разреживание распределений терминов в темах; сглаживание и разреживание распределений тем в документах; декоррелирование распределений терминов в темах; отбор тем путем обнуления распределений терминов в темах и вероятности темы во всех документов. Также в библиотеке реализованы такие метрики качества, как перплексия, разреженность, средняя чистота и контрастность тем, средний размер лексического ядра тем, доля фоновых слов во всех коллекции и т.д. [34]. Все это позволяет значительно снизить трудоемкость реализации предварительной фильтрации потенциальных соисполнителей ИТ-проекта за счет упрощения обучения, анализа качества и применения вероятностно-тематической модели.

Язык Python использовался также и для реализации других сервисов СППР, что обусловлено удобством его применения и наличием библиотек, упрощающих реализацию большинства функций системы, например:

- NumPy, реализующей высокоуровневые математические функции, предназначенные для работы с многомерными массивами;

- SciPy, реализующей операции поиска экстремумов функций, вычисления интегралов, обработки сигналов, работы с генетическими алгоритмами, решения уравнений и т.д.;

- Matplotlib, реализующей возможности визуализации данных двумерной и трехмерной природы и т.д.

Для интеграции сервисов, написанных на Python и Matlab, использовалась библиотека mlabwrap, представляющая собой высокоуровневый мост между этими двумя платформами.

Помимо этого, наличие полнофункционального веб-фреймворка Django для языка Python позволило использовать его для реализации REST API. К преимуществам данного фреймворка можно отнести: высокая скорость разработки за счет наличия большого числа совместимых библиотек, возможностей автоматизированной генерации CR^D-контроллеров, API Endpoints и т.д.; безопасность за счет наличия функциональности противостояния SQL-инъекциям, межсайтовым запросам, Cross Site Scripting (XSS), а также современной криптографической подсистемы; универсальность; масштабируемость и т.д.

Наличие в составе фреймворка Django системы объектно-реляционного преобразования (ORM) позволяет использовать для хранения данных СППР большинство современных систем управления базами данных (СУБД). В качестве реляционной СУБД автором была выбрана PostgreSQL. Такой выбор обоснован преимуществами данной СУБД, к которым можно отнести: бесплатность и открытость кода ПО; возможность описания управляющих конструкций, сложных вычислений и пользовательских объектов с помощью языка PL/pgSQL; реализация возможностей объектной модели; сравнительно высокая производительность; наличие документации и соответствие стандартам и т.д.

В качестве документо-ориентированной СУБД использовалась MongoDB, к достоинствам которой относятся: гибкость структур данных, автоматическое масштабирование, высокая производительность, отказоустойчивость, простота конфигурирования и использования, и т.д.

В принципе, СУБД могут быть заменены на другие варианты, в том числе после начала эксплуатации системы (за счет применения ORM, как абстракции для выполнения операций с данными, и механизма миграций для отслеживания изменений в структуре БД).

Для осуществления мониторинга и логирования работы системы предполагается применение системы Graylog, позволяющей централизованно собирать, хранить и анализировать информацию о функционировании программного и аппаратного обеспечения СППР.

Важной процедурой является резервное копирование баз данных СППР, которое позволяет обеспечить быстрое и недорогое восстановление информации

вследствие их потери, связанной с отказом оборудования, стихийными и техногенными бедствиями, воздействием вредоносных программ, человеческого фактора и т.д.

Предполагается совместное использование инкрементного и полного резервного копирования для обеспечения возможности восстановления данных в различных ситуациях. Для этого предлагается использовать встроенные в СУБД PostgreSQL и MongoDB инструменты.

Для автоматизации развертывания сервисов, входящих в состав описываемой СППР, предлагается использовать программное обеспечение Docker, позволяющее упаковать приложение вместе с его окружением в контейнер, который может использоваться в любой операционной системе с поддержкой механизма cgroups в ядре. Это позволяет упростить сборку и развертывание указанных сервисов (в том числе в разных операционных системах), а также гибко управлять распределением нагрузки (например, с помощью режима роя Docker Swarm) для повышения стабильности и скорости работы СППР под высокой нагрузкой.

Описанная программная реализация предложенной логико-информационной модели применения ИТ-аутсорсинга в проекте разработки и сопровождения ИССЭД позволяет обеспечить встраивание интеллектуальных алгоритмов поддержки принятия решения в СППР по управлению ИТ-проектами и их экспансию в новые экономические приложения.

Основные научные результаты, описанные в данном параграфе, опубликованы в работе [133].

3.3 Результаты практического использования компьютеризированных

инструментов в АО «Радиозавод»

Разработанные в диссертации нейро-нечеткие компьютеризированные инструменты практически использовались в АО «Радиозавод» - одном из крупнейших промышленных предприятий России, занимающихся производством автоматизированных комплексов и систем управления специального назначения в интересах Министерства обороны РФ и других силовых ведомств, являющегося структурной частью холдинга АО «Росэлектроника», входящего в ГК «Ростехнологии». Значительную долю в объеме производства занимает продукция военного назначения, в частности автоматизированных комплексов управления вооружением и формированиями противовоздушной обороны (ПВО) и артиллерии. Также в АО «Радиозавод» налажено производство продукции гражданского назначения - сельскохозяйственной и электробытовой техники, светотехники и передвижной медицинской техники [10].

К основным видам производства АО «Радиозавод» относятся [10]:

1. Сборочно-монтажное производство: изготовление и монтаж печатных плат, в том числе по технологии поверхностного монтажа компонентов; сборка и отладка узлов, блоков, приборов; изготовление кабелей, жгутов любой сложности.

2. Металлообработка: изготовление деталей, каркасов с применением установок лазерной и плазменной резки, координатно-пробивных прессов с ЧПУ, гибочных прессов с ЧПУ, гравировально-фрезерных машин, машин для холодной формовки углов и т.д.

3. Сборочное производство: электродуговая сварка стали в среде защитных газов с присадочной омедненной проволокой.

4. Гальванопроизводство с использованием различных видов покрытий.

5. Термообработка: термообработка черных и цветных металлов в электрических печах, в печах-ваннах; вакуумный отжиг электротехнических сталей; цементация стальных деталей; термовоздушное оксидирование.

Показатели финансового состояния АО «Радиозавод» представлены в таблице 3.1 [9].

Таблица 3.1 - Показатели финансового состояния АО «Радиозавод» в 2012-2016 гг.

Показатель 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Выручка от 1477578 3771017 1859915 2569294 4594040 4113893

реализации

продукции, услуг, тыс. руб.

Прибыль до 21681 434215 82379 141940 494387 390850

налогообложения,

тыс. руб.

Чистая прибыль, 10795 332489 59623 98795 357432 298559

тыс. руб.

Рентабельность 0,73 8,82 3,21 3,85 7,78 7,26

продаж, %

Значительное снижение объема выручки, прибыли и рентабельности в 2013 году по сравнению с 2012 годом связано с резким приростом указанных показателей в 2012 году, что является результатом реализации в этот период долгосрочного экспортного контракта [8]. В целом АО «Радиозавод» показывает поступательное развитие со стабильной тенденцией роста.

Стратегия развития предприятия направлена на занятие лидирующих позиций в выбранных сегментах рынков вооружений и военной техники, а также продукции народно-хозяйственного назначения за счет обеспечения конкурентоспособности функциональных характеристик и стоимости продукции, а также эффективности деятельности. Достижение поставленных целей обеспечивается следующими программами: «Программа инновационного развития ГК «Ростехнологии» на период 2011-2020 годов», «Программа инновационного развития ХК (ИС) АО «Росэлектроника» на период до 2020 года», «Программа инновационного развития АО «Радиозавод». Одним из приоритетных направлений данных программ является модернизация производственно-технологической базы [111-112].

В АО «Радиозавод» в рамках указанного направления поставлен ряд конкретных задач - одной из первоочередных является внедрение новейших технологий в каркасно-штамповочном производстве [39]. На начальном этапе предполагается модернизация CAM-системы производства деталей с применением координатно-пробивных и гибочных прессов с числовым программным

управлением (ЧПУ).

CAM (Computer Aided Manufacturing) - система компьютерного изготовления. Под компьютерным изготовлением в данном случае понимается «автоматизированное формирование на основе имеющейся геометрической модели изделия управляющих программ для изготовления деталей изделия на оборудовании с ЧПУ» [159].

Структурная схема CAM-системы с возможностью автоматизации обработки конструкторско-технологических элементов [154] представлена на рисунке 3.4.

Рисунок 3.4 - Структурная схема САМ-системы

Для модернизации САМ-системы в АО «Радиозавод» был инициирован ИТ-проект разработки ИССЭД. В качестве информационной системы управления проектом (ИСУП) использовалось функционирующее на предприятии открытое серверное веб-приложение Redmine.

С целью определения концептуальной возможности привлечения сторонних исполнителей к реализации указанного проекта с использованием нечетко-

логической модели выбора приоритетного направления применения ИТ-аутсорсинга была проведена оценка уровня информационного риска реализации проекта и компетентности сотрудников служб информатизации предприятия. Результаты данного анализа показали, что наиболее релевантным актуальному состоянию внешней и внутренней среды предприятия является направление выборочного аутсорсинга.

На начальном этапе проекта специалистами служб информатизации АО «Радиозавод» совместно со специалистами заинтересованных функциональных подразделений предприятия была разработана общая модель системы.

Разработанная модель включала в себя следующие элементы:

- назначение и цели разработки и внедрения системы;

- плановые сроки начали и окончания работ по созданию системы;

- порядок оформления и предъявления результатов работ по созданию системы;

- обобщенное описание сценариев использования системы для различных ролей;

- обобщенный список функциональных требований, предъявляемых к системе;

- описание инфраструктуры и среды эксплуатации системы;

- базовые технические спецификации аппаратного и программного обеспечения разрабатываемой системы.

В качестве методологии разработки программного обеспечения в рамках инициированного проекта была выбрана гибкая методология (Agile), ориентированная на использование итеративной модели разработки и динамического формирования требований к системе.

В соответствии с выбранной методологией процесс разработки был сведен к последовательности коротких циклов (итераций), длительность каждой из которых составляла 2 недели. При этом каждая итерация предполагает выполнение полного цикла проектирования и разработки и включает все этапы, которые требуются для приращения функциональности разрабатываемой CAM-системы: анализ бизнес-требований; формирование списка функциональных требований, реализация

которых запланирована на данную итерацию (features); системный анализ и дизайн архитектуры; дизайн интерфейсов; кодирование; сборка и unit-тестирование; приемочное тестирование; системная интеграция; сборка и поддержка.

Совокупность работ проекта для каждой итерации формировалась на основе списка функциональных требований, запланированных к реализации на данной итерации, а также обратной связи заинтересованных сторон (feedback). В ИСУП данные требования оформлялись в виде «историй» (feature) и помещались в «резерв проекта» (backlog).

Для оценки целесообразности передачи указанных работ сторонним исполнителям применялся разработанный алгоритм поддержки принятия соответствующего управленческого решения (см. п. 2.2), в результате чего для реализации части работ было запланировано использование ресурсов служб информатизации предприятия, а остальные работы передавались на ИТ-аутсорсинг.

Соисполнители работ выбирались с учетом этапа проекта на основе разработанного нечетко-логического алгоритма выбора стороннего исполнителя из множества ИТ-аутсорсеров, сформированного путем предварительной фильтрации заведомо нерелевантных на основе вероятностно-тематической модели.

После распределения работ между соисполнителями проекта и оценки ими длительности выполнения формировался состав итерации на основе приоритета работ таким образом, чтобы совокупная оценочная длительности выполнения всех работ соответствовала длительности итерации. Начиная с данного момента добавление новых работ в текущую итерацию не производилось. Запланированные работы, срок выполнения которых превысил длительность итерации, переносились на следующую итерацию. Со стороны ИСУП для этого соответствующие «истории» были перенесены в «резерв итерации», им были назначены версия, соответствующая номеру текущей итерации, а также исполнители.

В процессе выполнения работ сотрудники служб информатизации предприятия, а также другие «внутренние» исполнители производили внесение в ИСУП информации о затрачиваемом времени в соответствующие данным работам «истории». Для внесения информации о затрачиваемом сторонними

исполнителями времени производился импорт данных в ИСУП из предоставляемых ими отчетов в формате электронных таблиц. В результате в ИСУП имеются данные о всех трудозатратах на реализацию работ проекта с детализацией по конкретным задачам, исполнителям, видам деятельности и т.д.

Для расчета затрат на оплату труда с использованием данной информации по формуле (3.1) были рассчитаны затраты на оплату труда исполнителей работ.

ЗОТ = ЗОТ + ЗОТ + (3.1)

где ЗОТ - суммарные затраты на оплату труда; З0Т - затраты на оплату труда сотрудников служб информатизации предприятия; З0Т - затраты на оплату труда сторонних исполнителей; З|]Т - затраты на оплату труда сотрудников служб информатизации, незанятых в процессе выполнения работ проекта.

Для расчета затрат на оплату труда сотрудников служб информатизации предприятия использовалась формула (3.2).

Зот = £"=10ЗП,7уЛ/р(1 + ПФР+Ф0СС./оФОМС), (3.2)

где i - порядковый номер работы проекта, выполняемой сотрудником службы информатизации предприятия; ОЗП; - средняя заработная плата исполнителя i-й работы; - трудозатраты на выполнение i-й работы (в днях); - количество рабочих дней в месяц; ПФР - взносы на обязательное пенсионное страхование (по ставке 22%); ФСС - взносы на социальное страхование (по ставке 2,9%); ФОМС - взносы на обязательное медицинское страхование (по ставке 5,1%).

Таким образом, затраты на оплату труда сотрудников служб информатизации предприятия составили 2644,2 тыс. руб.

Способ расчета оплаты труда сторонних исполнителей зависит от применяемой модели оплаты, которая закрепляется при заключении соглашения между предприятием и исполнителем. В рамках рассматриваемого проекта для всех сторонних исполнителей была выбрана модель Time & Materials, суть которой

в данном случае заключается в оплате времени, которое затратил исполнитель на выполнение работы, по оговоренной ставке. Для расчета использовалась формула

(3.3).

зОТ = £Г=1 , (3.3)

где j - порядковый номер работы проекта, выполняемой сторонним исполнителем; г^ - оговоренная ставка исполнителя j-й работы за единицу времени (час, день); Т] - срок выполнения^й работы в соответствующих единицах.

Таким образом, затраты на оплату труда сторонних исполнителей составили 6780,7 тыс. руб.

Для расчета затрат на оплату труда сотрудников служб информатизации, незанятых в процессе выполнения работ проекта, можно воспользоваться формулой (3.4).

зНт = С ни озп/ль(1 + ПФР+ф0С0С;ФОМС), (3 4)

где t - продолжительность реализации проекта (в днях); i - порядковый номер незанятого сотрудника; ОЗП, - средняя заработная плата j-го сотрудника; -количество рабочих дней в месяц.

В рамках рассматриваемого проекта сотрудники, не привлекаемые к выполнению работ, были распределены между другими проектами. В связи с этим данная категория затрат не рассчитывалась и была принята равной нулю.

Таким образом, суммарные затраты на оплату труда составили 2644,2 + 6780,7 = 9424,9 тыс. руб.

Помимо затрат на оплату труда исполнителей, необходимо также учесть и затраты на приобретение лицензий программного обеспечения, которое требуется как в процессе выполнения работ проекта, так и для последующего функционирования разрабатываемой CAM-системы. Тогда суммарные затраты на приобретение лицензий ПО рассчитываются по формуле (3.5).

зпо — 3

ПО

+ 3Ф

(3.5)

где 3П0 - затраты на приобретение лицензий ПО, требующегося для выполнения работ проекта; 3фО - затраты на приобретение лицензий ПО, требующегося для функционирования CAM-системы.

Для управления лицензиями ПО на предприятии используется SAM-система (Software AssetManagement). В данной системе хранится информация о количестве приобретенных лицензий, сроке их использования и проекте, в рамках которого лицензия была приобретена. На основании данных отчета, сформированного SAM-системой, был произведен расчет затрат на приобретение лицензий. В данном случае приобретались два типа лицензий: повременная и бессрочная. Затраты на приобретение повременных лицензий рассчитывались по формуле (3.6).

зПО — SUiP^, (3.6)

где i - порядковый номер программного продукта с повременной лицензией; Pn - стоимость лицензии i-го программного продукта на определенный срок использования; tj - срок использования i-го программного продукта; ftj -количество приобретенных лицензий i-го программного продукта.

Для расчета затрат на приобретения бессрочных лицензий использовалась формула (3.7).

зПО = £Г=1№ , (З.7)

где I - порядковый номер программного продукта с бессрочной лицензией; Р; - стоимость бессрочной лицензии на 1-й программный продукт; п^ - количество приобретенных лицензий 1-го программного продукта.

Таким образом, затраты на приобретение лицензий программного обеспечения составили 154,6 + 409,8 = 564,4 тыс. руб.

Еще одной статьей затрат на реализацию проекта являются затраты на оплату машинного времени. В рамках проекта модернизации САМ-системы использовались как собственные вычислительные мощности предприятия, так и арендуемая облачная инфраструктура. В связи с этим затраты на оплату машинного времени рассчитывались по формуле (3.8).

ЗМВ = зМВ + ЗМВ, (3.8)

где ЗМВ - затраты на оплату машинного времени собственных вычислительных мощностей; ЗМВ - затраты на оплату машинного времени арендуемой облачной инфраструктуры.

На предприятии электропитание рабочих станций и серверов организовано с использованием источников резервного питания (ИБП). Используемые ИБП имеют встроенное программное обеспечение, позволяющее вести статистику энергопотребления подключенного оборудования. На основе данной статистики по формуле (3.9) были рассчитаны затраты на оплату машинного времени собственных вычислительных мощностей - они составили 19,4 тыс. руб.

ЗМВ = £¿=1 ^^иВт^ (3.9)

где i - порядковый номер ИБП; - количество потребленной через г-й ИБП электроэнергии; СкВт-ч - стоимость 1 кВт-ч.

Затраты на оплату машинного времени арендуемой облачной инфраструктуры оценивались по факту выставляемых провайдером счетов, так как по договору провайдер резервирует вычислительные мощности в то время, пока сервера находятся в выключенном состоянии. Они составили 309,9 тыс. руб.

Таким образом, суммарные затраты на оплату машинного времени составили 19,4 руб. + 309,9 = 329,3 тыс. руб.

Исходя из рассмотренных статей затрат, суммарные затраты на реализацию ИТ-проекта модернизации САМ-системы составили 9424,9 + 564,4 + 329,3 = 10318,6 тыс. руб.

Для оценки эффекта от использования предложенных в диссертации инструментов разработки и сопровождения ИССЭД были рассчитаны оценки затрат на реализацию ИТ-проекта собственными силами (без привлечения сторонних исполнителей) и для случая комплексной передачи проекта на ИТ-аутсорсинг.

Для расчета затрат на реализацию проекта собственными силами использовалась формула (3.10).

З = Зот + Зот + Зпо + ЗМв, (3.10)

где ЗОТ - затраты на оплату труда сотрудников служб информатизации, рассчитываемые по формуле (3.2); З|]т - затраты на оплату труда сотрудников служб информатизации, незанятых в процессе выполнения работ проекта, рассчитываемые по формуле (3.4); ЗПО - затраты на приобретение лицензий ПО, рассчитываемые по формуле (3.5); ЗМВ - затраты на оплату машинного времени, рассчитываемые по формуле (3.8).

При расчете указанных показателей для работ, которые в рамках реализации направления выборочного аутсорсинга выполнялись сотрудниками служб информатизации, использовались уже вычисленные значения. Для работ, переданных в рамках реализации направления выборочного аутсорсинга на ИТ-аутсорсинг, была произведена экспертная оценка необходимых для расчета параметров на основе сравнительного анализа характеристик внутренней информационной среды предприятия и сторонних исполнителей работ.

Таким образом, оценка затрат на реализацию ИТ-проекта собственными силами составила 9414,5 + 1132,2 + 996,7 = 11543,4 тыс. руб.

Для оценки затрат на реализацию проекта в случае его комплексной передачи на ИТ-аутсорсинг был выбран потенциальный ИТ-аутсорсер, которому были предъявлены функциональные требования к CAM-системе. В качестве модели оплаты услуг поставщика предполагалось использование модели Fixed Price, при которой бюджет на разработку системы утверждается перед стартом работ и остается неизменным на протяжении всего проекта. Для оценки затрат на

реализацию проекта при данном подходе использовалась формула (3.11).

З = зОТ + зНТ + зА, (3.11)

где З0Т - затраты на оплату труда сотрудников служб информатизации, рассчитываемые по формуле (3.2); З|]Т - затраты на оплату труда сотрудников служб информатизации, незанятых в процессе выполнения работ проекта, рассчитываемые по формуле (3.4); ЗА - затраты на оплату услуг ИТ-аутсорсера.

Затраты на оплату труда сотрудников служб информатизации в данном случае связаны в основном с необходимостью обеспечивать коммуникацию с ИТ-аутсорсером, производить тестирование разработанного им функционала и т.д. -их величина была оценена экспертным методом. В качестве оценки затраты на оплату услуг ИТ-аутсорсера была принята величина, которую указал в проекте контракта выбранный исполнитель. Оценка затрат на реализацию проекта в случае полной его передачи на ИТ-аутсорсинг составила 643,4 + 11682,8 = 12326,2 тыс. руб.

Таким образом, затраты на реализацию проекта при реализации направления выборочного аутсорсинга составили 10318,6 тыс. руб., что на 1224,8 тыс. руб. (11,9%) меньше, чем в случае выполнения проекта собственными силами, и на 2007,6 тыс. руб. (19,5%) меньше, чем в случае комплексной передачи проекта на ИТ-аутсорсинг.

С использованием предложенной нейро-нечеткой экономико-математической модели управления информационными рисками были проанализированы основные источники рисковых ситуаций, риски и их последствия. Для минимизации негативного воздействия интегрального информационного риска разрабатывался комплекс организационно-управленческих мероприятий, состав которого оптимизировался путем решения задачи нелинейного булева программирования. Наиболее критичные из идентифицированных информационных рисков, а также оценки их остаточной величины после реализации разработанного комплекса мероприятий (с учетом затрат на его реализацию) представлены в таблице 3.2.

Таблица 3.2 - Остаточные величины информационных рисков с учетом затрат на

реализацию комплекса организационно-управленческих мероприятий

Вариант реализации Неблагоприятное событие Величина информационного риска, тыс. руб. Остаточная величина информационного

ДМ ПМ риска, тыс. руб.

Выборочный Выход за рамки 1000,2 764,5 1528,3

аутсорсинг бюджета

Несоответствие 311,8 169,2

качества ПО

Снижение мотивации 223,3 131

персонала

Выполнение Выход за рамки 1456,1 1120 1631,5

собственным бюджета

и силами Срыв сроков 468,2 254,5

Несоответствие 321,4 162

качества ПО

Комплексная Утечка 1013 419 1726,2

передача на ИТ- интеллектуальной собственности

аутсорсинг Срыв сроков 727,8 431,6

Несоответствие 120,2 96,4

качества ПО

С учетом того, что остаточная величина информационного риска с учетом затрат на реализацию комплекса организационно-управленческих мероприятий в случае реализации направления выборочного аутсорсинга составила 1528,3 тыс. руб., полная величина затрат на реализацию проекта составила 10318,6 + 1528,3 = 11846,9 тыс. руб.

В случае выполнения проекта собственными силами затраты составят 11543,4 + 1631,5 = 13174,9 тыс. руб., что на 1328 тыс. руб. (11,2%) больше. При комплексной передаче проекта на ИТ-аутсорсинг затраты составят 12326,2 + 1726,2 = 14052,4 тыс. руб., что больше на 2205,5 тыс. руб. (18,6%).

Таким образом, применение разработанных инструментов позволило получить экономический эффект в размере около 1,33 млн. руб. за счет сокращения затрат на реализацию проекта на 11,2%.

133

3.4 Выводы по главе

Процесс принятия решения по использованию ИТ-аутсорсинга при разработке и сопровождении ИССЭД протекает под воздействием большого количества факторов внутренней и внешней среды оператора ИТ-проекта, оценка совокупного воздействия которых и реакции системы на него представляется затруднительной. Так как оценки даже учтенных факторов зачастую являются неточными и нечеткими, то значительная часть информации представлена экспертными данными. Все это говорит о том, что указанные решения принимаются в условиях неопределенности.

Разработанная автором логико-информационная модель применения ИТ-аутсорсинга при разработке и сопровождении ИССЭД отличается комплексным использованием интеллектуальных подмоделей анализа информационных рисков на различных этапах реализации ИТ-проектов и выбора привлекаемых сторонних исполнителей, а также корреляционно-регрессионной подмодели внешней среды для определения степени значимости входных переменных.

Эффективное применение указанных подмоделей возможно лишь при наличии компьютеризированных инструментов, упрощающих их использование для широкого круга пользователей. В связи с этим автором была обоснована программная реализация логико-информационной модели, позволяющая обеспечить встраивание разработанных инструментов в систему поддержки принятия решений по управлению ИТ-проектами и их экспансию в новые экономические приложения.

Предложенные нейро-нечеткие инструменты разработки и сопровождения ИССЭД практически использовались в АО «Радиозавод» в рамках проекта по модернизации САМ-системы каркасно-штамповочного производства деталей с применением координатно-пробивных и гибочных прессов с ЧПУ.

Применение разработанных инструментов позволило получить экономический эффект в размере около 1,33 млн. руб. за счет сокращения затрат на реализацию проекта на 11,2%.

134

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенного исследования была решена актуальная научная задача создания и практического применения инструментов разработки и сопровождения ИССЭД с использованием ИТ-аутсорсинга с применением алгоритмов теории нечеткой логики и искусственных нейронных сетей для поддержки принятия управленческих решений по взаимодействию со сторонними исполнителями в условиях неопределенности. Данная задача имеет существенное значение для развития теории и практики применения математических и инструментальных методов экономики для повышения обоснованности принимаемых в рамках ИТ-проектов управленческих решений.

При этом были разработаны следующие инструменты: набор приоритетных направлений применения ИТ-аутсорсинга и нечетко-логическая модель их выбора; алгоритм поддержки принятия решения о передаче отдельных работ проекта по разработке и сопровождению ИССЭД сторонним исполнителям; нечетко-логический алгоритм выбора исполнителя для указанных работ; нейро-нечеткая экономико-математическая модель управления информационными рисками ИТ-аутсорсинга; логико-информационная модель применения ИТ-аутсорсинга и ее программная реализация.

Практическое применение предложенных в диссертации инструментов в АО «Радиозавод» позволило повысить эффективность реализации крупного ИТ-проекта на основе использования ИТ-аутсорсинга.

135

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Абдрахманова Г.И., Гохберг Л.М., Демьяненко А.В., Дьяченко Е.Л., Ковалева Г.Г., Коцемир М.Н., Кузнецова И.А., Ратай Т.В., Рыжикова З.А., Стрельцова Е.А., Фридлянова С.Ю., Фурсов К.С. Цифровая экономика: краткий статистический сборник. М.: НИУ ВШЭ, 2018. 96 с.

2. Абдрахманова Г.И., Гохберг Л.М., Кевеш М.А., Ковалева Г.Г., Коцемир М.Н., Кузнецова И.А., Лола И.С., Остапкович Г.В., Рыжикова З.А., Фридлянова С.Ю. Индикаторы цифровой экономики: 2017: статистический сборник. М.: НИУ ВШЭ, 2017. 320 с.

3. Абраменкова И.В., Стоянова О.В., Дли М.И., Зайцев О.В. Система поддержки принятия решений по управлению информационными ресурсами // Программные продукты и системы. 2010. № 4. C. 75-78.

4. Акимов В.А., Лапин В.Л., Попов В.М. Надежность технических систем и техногенный риск. М.: Деловой экспресс, 2002. 367 с.

5. Аникин Б.А., Рудая И.Л. Аутсорсинг и аутстаффинг: высокие технологии менеджмента. М.: Инфра-М, 2009. 320 с.

6. Анфилатов В.С., Емельянов А.А., Кукушкин А.А. Системный анализ в управлении. М.: Финансы и статистика, 2002. 368 с.

7. Аньшин В.М. Применение теории нечётких множеств к задаче формирования портфеля проектов // Проблемы анализа риска. 2008. Т. 5. № 3. С. 8-21.

8. АО «Радиозавод». Годовой отчет за 2013 год. [Электронный ресурс] // Радиозавод. - URL: http://www.penza-radiozavod.ru/download/otchet_2013.pdf.

9. АО «Радиозавод». Для акционеров. [Электронный ресурс] // Радиозавод. - URL: http://penza-radiozavod.ru/o-kompanii/dlya-aktsionerov.html.

10. АО «Радиозавод». О компании. [Электронный ресурс] // Радиозавод. -URL: http://www.penza-radiozavod.ru/o-kompanii/.

11. АО «Радиозавод». Производство. [Электронный ресурс] // Радиозавод. - URL: http://www.penza-radiozavod.ru/o-kompanii/proizvodstvo.html.

12. Арланов И.В. Теоретические основы выбора поставщика услуг при

управлении проектами с использованием механизма аутсорсинга // Вестник ГУУ. 2013. № 19. С. 123-127.

13. Арчибальд Р. Управление высокотехнологичными программами и проектами. 3-е изд., перераб. и доп. М.: ДМК Пресс, 2010. 464 с.

14. Бадалова А.Г. Методологический подход к разработке сбалансированной классификации рисков предприятия // Российское предпринимательство. 2010. № 11 (3). С. 92-99.

15. Бадалова А.Г., Пантелеев А.В. Управление рисками деятельности предприятия. М.: Вузовская книга, 2017. 234 с.

16. Батьковский М.А., Калачихин П.А., Тельнов Ю.Ф. Модель выбора и оценки организационных инноваций на предприятии с использованием математического аппарата нечеткой логики // Управленец. 2017. № 5 (69). С. 1825.

17. Белозерский А.Ю. Методическое обеспечение анализа и управления рисками металлургических предприятий в условиях неопределенности: дис. ... д-ра. экон. наук. М., 2012. 343 с.

18. Болтина Л.В. Российская экономика: отказ от сырьевой модели в пользу инновационной // Российское предпринимательство. 2011. Т. 12. № 12. С. 10-14.

19. Борисов А.Н. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига: Зинатне, 1982. 256 с.

20. Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей. Примеры использования. Рига: Зинатне, 1990. 184 с.

21. Борисов В.В., Круглов В.В., Федулов А.С. Нечеткие модели и сети. М.: Горячая линия - Телеком, 2007. 284 с.

22. Борисов В.В., Федулов А.С., Зернов М.М. Основы нечёткой математики. Часть 2. Основы нечёткой арифметики. Учебное пособие. Смоленск: РИО филиала МЭИ в г. Смоленске, 2013. 67 с.

23. Боэм Б. Инженерное проектирование программного обеспечения. М.: Радио и связь, 1985. 512 с.

24. Брукс Ф. Мифический человеко-месяц, или как создаются

программные системы. М.: Символ-Плюс, 2010. 281 с.

25. Бутусов О.Б., Дубин М.Е., Мешалкин В.П., Никифорова О.П. Нечетко-логический алгоритм выбора поставщика в цепи поставок // Прикладная информатика. 2012. № 5 (41). С. 114-119.

26. Бутусов О.Б., Дубин М.Е., Мешалкин В.П., Никифорова О.П. Система поддержки принятия решений на основании нечеткого алгоритма для выбора поставщика в цепи поставок // Известия МГТУ. 2012. № 2. С. 312-318.

27. Вендров А.М. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем. М.: Финансы и статистика, 2006. 544 с.

28. Вендров А.М. Современные технологии создания программного обеспечения // Jet Info. 2004. № 4 (131). 31 с.

29. Вентцель Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология. М.: Наука, 1988. 208 с.

30. Волков В.А., Баев Г.О., Орлов А.И., Фалько С.Г. Требования и оценка реализуемости проектов создания изделий ракетно-космической техники // Научный журнал КубГАУ. 2014. № 99. С. 1-13.

31. Воронин Э.Е. Формирование и развитие механизма аутсорсинга промышленного предприятия: дис. ... канд. экон. наук. Саратов, 2011. 180 с.

32. Воронцов К.В., Потапенко А.А. Аддитивная регуляризация тематических моделей // Доклады Академии наук. 2014. Т. 456. № 3. С. 268-271.

33. Воронцов К.В., Потапенко А.А. Регуляризация, робастность и разреженность вероятностных тематических моделей // Компьютерные исследования и моделирование. 2012. Т. 4. № 4. С. 693-706.

34. Воронцов К.В., Фрей А.И., Ромов П.А., Янина А.О., Суворова М.А., Апишев М.А. BigARTM: библиотека с открытым кодом для тематического моделирования больших текстовых коллекций // Аналитика и управление данными в областях с интенсивным использованием данных. 2015. С. 28-36.

35. Высоцкий В.В. Проблемы минимизации рисков при аутсорсинге информационных услуг // Вестник Национального технического университета Харьковский политехнический институт. Серия: Информатика и моделирование. 2010. № 31. С. 58-64.

36. Георгиев М. Скорость важнее качества [Электронный ресурс] // Сайт Михаила Георгиева. - URL: https://mikhailgeorgiev.ru/work/skorost-vazhnee-kachestva.html.

37. Глава Минкомсвязи: России нужен еще миллион программистов [Электронный ресурс] // Российская газета. - URL: https://rg.ru/2017/10/20/reg-ufo/glava-minkomsviazi-rossii-nuzhen-eshche-million-programmistov.html.

38. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 2003. 473 с.

39. Годовой отчет АО «Радиозавод» за 2014 год [Электронный ресурс] // Радиозавод. - URL: http://www.penza-radiozavod.ru/download/otchet_2014.pdf.

40. Гомзин А.Г., Коршунов А.В. Системы рекомендаций: обзор современных подходов // Труды Института системного программирования РАН. 2012. Т. 22. С. 401-417.

41. ГОСТ 34.601-90 Информационная технология (ИТ). Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Стадии создания. М.: Стандартинформ, 2009. 6 с.

42. ГОСТ Р ИСО 31000-2010 Менеджмент риска. Принципы и руководство. М.: Стандартинформ, 2012. 21 с.

43. ГОСТ Р ИСО/МЭК 15026-2002 Информационная технология. Уровни целостности систем и программных средств. М.: ИПК Издательство стандартов, 2002. 12 с.

44. ГОСТ Р ИСО/МЭК 15408-1-2008 Информационная технология. Методы и средства обеспечения безопасности. Критерии оценки безопасности информационных технологий. Часть 1. Введение и общая модель. М.: Стандартинформ, 2009. 36 c.

45. ГОСТ Р ИСО/МЭК 27001-2006 Информационная технология. Методы и средства обеспечения безопасности. Системы менеджмента информационной безопасности. Требования. М.: Стандартинформ, 2008. 25 с.

46. ГОСТ Р ИСО/МЭК 90003-2014 Разработка программных продуктов. Руководящие указания по применению ИСО 9001:2008 при разработке программных продуктов. М.: Стандартинформ, 2015. 52 с.

47. Готтшальк П. ИТ-аутсорсинг: построение взаимовыгодного сотрудничества. М.: Альпина Бизнес Букс, 2007. 390 с.

48. Грибанов Ю.И. Риски и проблемы внедрения ИТ-аутсорсинга на предприятиях промышленности // Креативная экономика. 2013. № 2 (74). С. 77-82.

49. Даве В., Кестел Д. Руководство к своду знаний по управлению проектами. Руководство PMBOK. 5-е изд. М.: Олимп-Бизнес, 2018. 590 с.

50. Демчева Е.А. Научно-технический аутсорсинг как инструмент управления развитием химических предприятий: дис. ... канд. экон. наук. М., 2008. 155 с.

51. Джарратано Д., Райли Г. Экспертные системы: принципы разработки и программирование. М.: Издательский дом Вильямс, 2007. 1152 с.

52. Дли М.И., Салов Н.А. Выбор стратегии использования ИТ-аутсорсинга в условиях неопределенности // Экономика и управление: проблемы, решения. 2018. № 8. Т. 2. С. 5-12.

53. Дли М.И., Салов Н.А. Организация работ жизненного цикла экономической информационной системы на основе рыночной системы координации с использованием теории децентрализованных приложений // Транспортное дело России. 2017. № 4. С. 29-33.

54. Дли М.И., Салов Н.А. Управление жизненным циклом экономической информационной системы с применением теории децентрализованных приложений // Прикладная информатика. 2018. № 1 (73). С. 5-12.

55. Долматов A.C. Математические методы риск-менеджмента. М.: Экзамен, 2007. 319 с.

56. Емельянов А.А. Имитационное моделирование в управлении рисками. Санкт-Петербург: Инжэкон, 2000. 376 с.

57. Завгородний В.И. Информационные риски: сущность, концепция управления. М.: ЗАО «Издательство «Экономика», 2007. 168 с.

58. Завгородний В.И. Информация и экономическая безопасность предприятия // Прикладная информатика. 2006. № 2. С. 107-113.

59. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. 165 с.

60. Заде Л.А. Тени нечетких множеств // Проблемы передачи информации. 1966. Т. 2. № 1. С. 37-44.

61. Зацепа С. Рентабельность малого бизнеса и ИТ-аутсорсинг // Управление компанией. 2006. № 7. C. 56-58.

62. Золотова Т.В. Модели и методы управления риском и их применение к эколого-экономическим системам: дис. ... д-ра. физ.-мат. наук. М., 2010. 330 с.

63. Иванов В.А. Сущность, классификация инноваций и их специфика в аграрном секторе // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2008. № 2. С. 50-59.

64. Иванова И.В. Нечетко-логические и вероятностные инструменты компьютеризированного управления информационными рисками промышленных предприятий: дис. ... канд. экон. наук. М., 2013. 153 с.

65. Иванова М.М. Формирование организационно-экономического механизма управления привлеченным персоналом на предприятии: дис. ... канд. экон. наук. М., 2012. 198 с.

66. Игнатьев А.В. Научно-методические основы аутсорсинга функций и процессов в сфере ИКТ в малых и средних промышленных предприятиях: дис. ... канд. экон. наук. СПб., 2013. 157 с.

67. Игнатьев A.B. Алгоритм принятия решения о переводе на аутсорсинг функций в сфере ИКТ в малых и средних промышленных предприятиях [Электронный ресурс] // Современные исследования социальных проблем (электронный научный журнал). - URL: http://sispjikras.ru/e-ru/issues/2012/7/ignatyev.pdf.

68. Ильин И.В., Суомалайнен Ю.С. Разработка методики оценки инвестиционных проектов на основе метода реальных опционов и теории нечетких множеств // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. 2009. № 6-2 (90). С. 114-119.

69. Ильин И.В., Широкова С.В., Левина А.И., Ильяшенко О.Ю. Управление информационно-технологическими проектами. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2017. 318 с.

70. ИТ-Аутсорсинг (рынок России) [Электронный ресурс] // TAdviser -портал выбора технологий и поставщиков. - URL: http://www.tadviser.m/mdex.php/Статья:ИТ-аутсорсинг_(рьIнок_России).

71. ИТ-услуги (рынок России) [Электронный ресурс] // TAdviser - портал выбора технологий и поставщиков. - URL: http://www.tadviser.ru/index.php/Статья:ИТ-услуги_(рынок_России).

72. Итоги исследования процесса импортозамещения в сфере ИТ на предприятиях оборонно-промышленного комплекса, проведенного среди участников форума ИТОПК-2016 [Электронный ресурс] // Итопк.рф. - URL: http://итопк.рф/wp-content/uploads/2017/05/conf_0pros-1.pdf.

73. Казанцева С.М. Методология проектирования промышленных организационных систем на основе аутсорсинга бизнес-процессов: дис. ... докт. экон. наук. СПб., 2005. 324 с.

74. Какие вызовы экономика ставит перед российской системой образования? [Электронный ресурс] // Фонд развития интернет-инициатив (ФРИИ). - URL: https://www.iidf.ru/upload/documents/Исследование%20ФРИИ%20Кадровый%20го лод.рё£

75. Клименко А.В., Стоянова О.В., Дли М.И., Бояринов Ю.Г. Нейронечеткий метод построения моделей сложных объектов // Прикладная информатика. 2007. № 3. С. 119-127.

76. Колтунова Е. Классификация методологий, моделей и стандартов управления разработкой ПО [Электронный ресурс] // Интерфейс Ltd. - URL: http://www.silicontaiga.ru/home.asp?artId=6373.

77. Коршунов Ю.М. Математические основы кибернетики. М.: Энергия, 1980. 424 с.

78. Котляров И.Д. Алгоритм принятия решения об использовании аутсорсинга в нефтегазовой отрасли // Проблемы экономики и управления нефтегазовым комплексом. 2010. № 11. C. 33-38.

79. Круглов В.В., Дли М.И. Интеллектуальные информационные системы: компьютерная поддержка систем нечеткой логики и нечеткого вывода. М.:

Издательство Физико-математической литературы, 2002. 252 с.

80. Круглов В.В., Дли М.И., Голунов Р.Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. М.: Физматлит, 2001. 201 с.

81. Курбанов А.Х. Аутсорсинг в системах публичного управления и менеджмента: методологические и концептуальные основы организации и развития: дис. ... докт. наук. СПб., 2012. 354 с.

82. Лещинский Б.С., Конкина Ю.А. Выбор поставщика в условиях разнотипности данных с использованием методов теории нечетких множеств // Вестник Томского государственного университета. Экономика. 2008. № 2 (3). С. 44-51.

83. Липаев В.В. Программная инженерия: методологические основы. Берлин: Директ-Медиа, 2015. 608 с.

84. Лозенко В.К., Братолюбов В.Б. Какой товар захочет покупатель завтра? [Электронный ресурс] // Ценология, технетика, электрика. Сайт профессора Кудрина: третья научная картина мира. - URL: http://www.kudrinbi.ru/public/384/index.htm.

85. Мазур И.И., Шапиро В.Д., Ольдерогге Н.Г. Управление проектами: Учебное пособие. 2-е изд. М.: Омега-Л, 2010. 960 с.

86. Макаров В.В., Иванова Н.О. Классификация инфокоммуникационных предприятий на основе их инновационного потенциала // Проблемы современной экономики. 2016. № 1 (57). С. 76-78.

87. Мансурова Н.А., Румянцева Ю.О. Поддержка принятия управленческих решений при переходе на IT-аутсорсинг // Экономические исследования. 2015. № 4. С. 16-29.

88. Мешалкин В.П., Белозерский А.Ю., Дли М.И. Методика построения комплексной математической модели управления рисками предприятия металлургической промышленности // Прикладная информатика. 2011. № 3 (33). С. 100-120.

89. Мешалкин В.П., Дли М.И., Гимаров В.А. Динамическая классификация сложных технологических систем. М.: Физматлит, 2006. 344 с.

90. Минкомсвязь России закрепила понятия «Сектор ИКТ» и «Сектор

контента и СМИ» [Электронный ресурс] // Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации. - URL: http://minsvyaz.ru/ru/events/34655/.

91. Митрофанова Е. Как оптимизировать бизнес-модель компании // Фин. директор. 2005. № 7-8. С. 25-32.

92. Михальцова Е.В. Разработка модели оптимизации и метода распределения работ при управлении проектами в области информационных технологий: дис. ... канд. экон. наук. М., 2009. 133 с.

93. Мобильность ИТ-специалистов в России [Электронный ресурс] // Headhunter. - URL: https://hhcdn.ru/file/16389923.pdf.

94. Мой круг API. Руководство [Электронный ресурс] // Работа в IT-индустрии - Мой круг. - URL: https://moikrug.ru/info/api.

95. Мухаметзянов И.З., Мешалкин В.П. Нечетко-логическая процедура прогнозирования развития нефтеперерабатывающих предприятий в условиях неопределенности // Нефтегазовое дело. 2014. № 12 (4). С. 126-133.

96. Мухина И.С. Совершенствование методики принятия управленческого решения о внедрения аутсорсинга в организациях связи: дис. ... канд. экон. наук. Новосибирск, 2014. 220 с.

97. Недосекин А.О. Методологические основы моделирования финансовой деятельности с использованием нечетко-множественных описаний: дис. ... д-ра экон. наук. СПб., 2003. 280 с.

98. Нечаев В.Б., Филатов Е.А. Состояние и перспективы развития проектной управленческой деятельности в РФ // Вестник ИрГТУ. 2015. № 6 (101). С.240-242.

99. О Стратегии инновационного развития РФ на период до 2020 года: распоряжение Правительства РФ от 8 декабря 2011 г. № 2227-р.

100. О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017 - 2030 годы: указ Президента Российской Федерации от 9 мая 2017 г. № 203.

101. Об утверждении государственной программы «Информационное общество (2011-2020 годы)»: постановление Правительства РФ от 15.04.2014 г. №

102. Об утверждении Доктрины информационной безопасности Российской Федерации: указ Президента Российской Федерации от 5 декабря 2016 г. № 646.

103. Об утверждении плана импортозамещения программного обеспечения: приказ Минкомсвязи России от 1 апреля 2015 г. № 96.

104. Об утверждении собирательных классификационных группировок «Сектор информационно-коммуникационных технологий» и «Сектор контента и средств массовой информации»: приказ Минкомсвязи России от 7 декабря 2015 г. № 515.

105. Об утверждении Стратегии развития отрасли информационных технологий в Российской Федерации на 2014 - 2020 годы и на перспективу до 2025 года: распоряжение Правительства РФ от 1 ноября 2013 г. № 2036-р.

106. Орлов А.И. Основные идеи статистики интервальных данных // Научный журнал КубГАУ. 2013. № 94. С. 1-23.

107. Орлов А.И. Прикладная статистика. М.: Издательство «Экзамен», 2004.

656 с.

108. Орлов А.И. Теория принятия решений. М.: Издательство «Март», 2004.

656 с.

109. Очнев В.В., Нуждин Р.В. Развитие сбалансированных технологий менеджмента на основе инструментов аутсорсинга [Электронный ресурс] // Сайт Центра исследований региональной экономики (ЦИРЭ). - URL: http://www.lerc.ru.

110. Павлов А.Ю. Управление развитием аутсорсинга ИТ-услуг: дис. ... канд. экон. наук. М., 2007. 148 с.

111. Паспорт Программы инновационного развития Государственной корпорации «Ростехнологии» на период 2011 - 2020 годов [Электронный ресурс] // Ростех. - URL:http://rostec.ru/content/files/reports/PasportPirRostec.pdf.

112. Паспорт программы инновационного развития ХК (ИС) АО «Росэлектроника» на период до 2020 года [Электронный ресурс] // Российская Электроника. - URL: http://www.ruselectronics.ru/about/innovative/passport.pdf.

113. Патентование программного обеспечения [Электронный ресурс] // WIPO. Всемирная организация интеллектуальной собственности. - URL:

http://www.wipo.int/ sme/ru/documents/patenting_software.htm.

114. Первов П.А. Разработка методов принятия управленческих решений по применению аутсорсинга на предприятиях: дис. ... канд. экон. наук. Нижний Новгород, 2005. 182 с.

115. Переверзева Т.Н., Попов С.А., Суркова Т.В. Разработка методики выбора поставщика аутсорсинговых услуг // Вестник НГУ. Серия: Социально-экономические науки. 2011. № 1. С. 118-124.

116. Пименов С.В. Инновационное обеспечение развития предприятий пищевой промышленности: дис. ... докт. экон. наук. СПб., 2012. 371 с.

117. Портал Смартсорсинг [Электронный ресурс] // Смартсорсинг.ру: сообщество профессионалов в сфере ИТ-аутсорсинга. - URL: http:// smartsourcing.ru/.

118. Пособие по освоению методики внедрения готовых приложений на основе методики Oracle AIM [Электронный ресурс] // Корпоративный менеджмент: финансы, бизнес-планы, управление компанией. - URL: https://www.cfin.ru/itm/standards/manual_oracleaim.shtml.

119. Потенциал роста российского ИТ-бизнеса [Электронный ресурс] // Аналитический отчет. - URL: https://fs.moex.com/files/16552.

120. Почему Реестр российского ПО так и не смог запустить в стране импортозамещение [Электронный ресурс] // Интернет-издание о высоких технологиях - CNews. - URL: http://www.cnews.ru/news/top/2018-04-24_pochemu_reestr_rossijskogo_po_tak_i_ne_smog_zapustit.

121. Проблемы импортозамещения ПО и АСУТП в топливно-энергетическом комплексе [Электронный ресурс] // Союз разработчиков программного обеспечения и ИТ-решений ТЭК. - URL: http://soyuzmash.ru/docs/prez/prez-ksian-151117-4.pdf.

122. Промышленное производство в России. 2016: статистический сборник / Е.Ю. Базылева [и др.]. М.: Росстат, 2016. 347 с.

123. Ревинова С.Ю. Интенсификация использования ИКТ для инновационного развития экономического роста в России // Вестник РУДН. Серия: Экономика. 2015. № 4. C. 106-120.

124. Ройс У. Управление проектами по созданию программного обеспечения. М.: Лори, 2007. 448 с.

125. Рубанов В.Г., Филатов А.Г. Интеллектуальные системы автоматического управления. Нечеткое управление в технических системах. Белгород: Изд-во БГТУ им. Шухова, 2010. 171 с.

126. Рудая И.Л. Аутсорсинг: методология и практика: монография. Самара: Универс групп, 2009. 230 с.

127. Салов Н.А. Выбор оптимальных коэффициентов регуляризации тематических моделей в задаче коллаборативной фильтрации исполнителей и работ жизненного цикла экономических информационных систем // Современные информационные технологии: проблемы и перспективы / сб. трудов Всерос. науч. конф. Смоленск: Универсум, 2017. С. 3-6.

128. Салов Н.А. Выработка рекомендаций в электронных сервисах поиска исполнителей для работ жизненного цикла экономических информационных систем на основе мультимодальной тематической модели // Экономика и управление: проблемы, решения. 2018. № 5. Т. 1. С. 42-48.

129. Салов Н.А. Исследование возможности восстановления совместной кластерной структуры исполнителей и задач жизненного цикла экономической информационной системы на основе их текстовых описаний // Транспортное дело России. 2018. № 1 (134). С. 32-36.

130. Салов Н.А. Коллаборативная фильтрация задач жизненного цикла экономических информационных систем и исполнителей на основе совместной кластеризации // Энергетика, информатика, инновации / сб. трудов УП-ой науч.-техн. конф. Смоленск: Универсум, 2017. Т. 1. С. 358-361.

131. Салов Н.А. Оценка целесообразности передачи работ проекта на ИТ-аутсорсинг в условиях неопределенности // Экономика и управление: проблемы, решения. 2018. № 6. Т. 2. С. 50-59.

132. Салов Н.А. Тематическое моделирование в задаче коллаборативной фильтрации исполнителей и работ жизненного цикла экономических информационных систем // Логистика и экономика ресурсоэнергосбережения в промышленности / сб. трудов XI Межд. науч.-техн. конф. Тула: ТГУ, 2017. С. 140-

133. Салов Н.А., Какатунова Т.В., Тюкаев Д.А. Компьютеризированные инструменты применения ИТ-аутсорсинга при разработке и сопровождении информационных систем субъектов экономической деятельности в условиях неопределенности // Экономика и управление: проблемы, решения. 2018. № 8. Т. 1. С. 59-69.

134. Салов Н.А., Тюкаев Д.А., Халин В.Г. Экономико-математическая модель управления рисками ИТ-аутсорсинга в условиях неопределенности // Экономика и предпринимательство. 2018. № 9. С. 986-996.

135. Сатунина А.Е., Сысоева Л.А. Управление проектом корпоративной информационной системы предприятия. М.: Финансы и статистика, 2009. 352 с.

136. Седых И.А. Рынок компьютерных услуг [Электронный ресурс] // Институт «Центр развития» — Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». - URL: https://dcenter.hse.ru/data/2017/07/29/1173669542/Рынок%20компьютерных%20усл уг%201%202017^

137. Состоялась годовая расширенная коллегия Минкомсвязи России [Электронный ресурс] // Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации. - URL: http://minsvyaz.ru/ru/events/38134/.