Методы и модели принятия решений при выборе служб облачных вычислений в процессе цифровой трансформации организации тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Максимов Константин Викторович

• Максимов Константин Викторович
• кандидат наук
• 2023

Оглавление диссертации кандидат наук Максимов Константин Викторович

Глоссарий

Введение

Глава 1. Анализ моделей и методов оценки экономической эффективности

использования цифровых технологий в организации

1.1. Анализ актуальности перехода организаций на использование служб облачных вычислений в процессе цифровой трансформации

1.2. Анализ методов и моделей оценки эффективности принятия управленческих решений

1.3. Анализ особенностей принятия решения об использовании служб облачных вычислений в процессе цифровой трансформации организации

Выводы по Главе

Глава 2. Разработка методов и моделей поддержки принятия решений при выборе служб облачных вычислений в процессе цифровой трансформации организации

2.1. Метод поддержки принятия решений при выборе служб облачных вычислений

2.2. Модель принятия решений при выборе службы облачных вычислений

2.3. Модель принятия решений при выборе провайдера служб облачных вычислений

2.4. Модель оценки экономической эффективности от внедрения служб облачных вычислений в организации

Выводы по Главе

Глава 3. Анализ эффективности моделей поддержки принятия решений при

выборе служб облачных вычислений

3.1. Понятие эффективности использования службы облачных вычислений

3.2. Анализ данных о потенциально эффективных службах облачных вычислений

3.3. Применение разработанной интегральной модели для выбора службы облачных вычислений

3.4. Применение методов медианы Кемени и МАИ для выбора провайдера службы облачных вычислений

Выводы по Главе

Заключение

Список литературы

ГЛОССАРИЙ

Облачные вычисления (cloud computing) — парадигма для предоставления возможности сетевого доступа к масштабируемому и эластичному пулу общих физических или виртуальных ресурсов с предоставлением самообслуживания и администрированием по требованию [66].

Модель развертывания облачных вычислений (cloud deployment model)

— способ организации облачных вычислений, основанный на управлении и совместном использовании физических или виртуальных ресурсов [66].

Служба облачных вычислений (cloud service) — одна или более возможностей, предоставляемых через облачные вычисления, вызываемая посредством определенного интерфейса [66].

Потребитель службы облачных вычислений (cloud service customer) —

сторона, которая находится в деловых отношениях в целях использования служб облачных вычислений [66].

Технологии облачных вычислений — информационные технологии, реализующие модель облачных вычислений [66].

Облачные ресурсы — любые виды компьютерных ресурсов, распределяемые между потребителями с помощью технологии облачных вычислений. [66]

Эффективность (лат. effectivus) — соотношение между достигнутым результатом и использованными ресурсами.

Экономическая эффективность (англ. Economic efficiency) — это

соотношение полученных результатов производства (продукции и услуг), и затрат труда и средств производства.

Инновация — введённый в употребление новый или значительно улучшенный продукт (товар, услуга) или процесс, новый метод продаж или новый организационный метод в деловой практике, организации рабочих мест или во внешних связях.

ИТ-отрасль или отрасль информационных технологий — совокупность организаций, результатами деятельности которых являются услуги, в основном предназначенные для выполнения (или содействующие выполнению) функции сбора, удаленной обработки и преобразования, хранения, представления данных и информации электронным способом, а также разработка аппаратно-программных комплексов с высокой добавленной стоимостью программной части, информационных систем и программного обеспечения, включая тиражное [99].

Информационные технологии (ИТ, также — информационно-коммуникационные технологии) — процессы, методы поиска, сбора, хранения, обработки, предоставления, распространения информации и способы осуществления таких процессов и методов [99].

Цифровые технологии — технологии, использующие электронно-вычислительную аппаратуру для записи кодовых импульсов в определенной последовательности и с определенной частотой.

Цифровая трансформация — переход от традиционной системы управления предприятием на инновационную на основе внедрения релевантных информационно-коммуникационных технологий в деятельность предприятия, направленных на преобразование бизнеса и/или его трансформацию в цифровую форму для получения и/или удержания конкурентных преимуществ в современном обществе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и модели принятия решений при выборе служб облачных вычислений в процессе цифровой трансформации организации»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования обусловлена наличием системы условий и противоречий, определяющих необходимость повышения эффективности инновационных решений, принимаемых современными организациями в процессе цифровой трансформации их экономической деятельности. Цифровая трансформация, как актуальное социально-экономическое и технологическое явление, задает направление долгосрочного устойчивого развития для большинства отечественных организаций. Она подразумевает переход от традиционных методов ведения хозяйственной деятельности к инновационным подходам и комплексным решениям, принимаемым на основе активного использования цифровых технологий во всех видах и сферах экономической деятельности. Понятие «цифровые технологии» охватывает широкий спектр решений, наиболее распространенными из которых сегодня являются технологии машинного обучения, интернета вещей, робототехника, технологии дополненной и виртуальной реальности, а также облачные технологии.

Использование облачных технологий в хозяйственной деятельности организаций находит воплощение в создании или приобретении услуг служб облачных вычислений (СОВ), что позволяет повышать эффективность основных и вспомогательных бизнес-процессов. Преимуществами приобретения услуг СОВ являются возможность отказаться от необходимости использования

собственного программного или аппаратного обеспечения, масштабировать ресурсы в режиме реального времени, а также простое внедрение и легкий доступ. Важным экономическим преимуществом такого решения является возможность осуществлять оплату только за фактически используемые ресурсы.

Однако в условиях современных институциональных и организационно-экономических отношений, в которые вступают организации, задача обоснованного и экономически выгодного выбора СОВ является нетривиальной и требует учета ряда критически значимых количественных и качественных критериев. Недостаточная научно-методологическая проработка этой задачи в

трудах отечественных и зарубежных ученых нередко приводит к снижению эффективности инновационных решений, принимаемых организациями в процессе цифровой трансформации их деятельности, что выражается в росте издержек и снижении экономической эффективности инновационных проектов цифровизации.

Эти факты обуславливают высокую актуальность диссертационного исследования, посвященного разработке методов и моделей принятия решений при выборе служб облачных вычислений в процессе цифровой трансформации организаций.

Степень разработанности задачи исследования. В научной литературе опубликованы результаты исследований, выполненных российскими авторами Заложнев A.Ю., Чистов Д.В., Шуремов Е.Л., Разумников С.В., по оценке эффективности использования служб облачных вычислений на основе количественных показателей [12, 13, 51, 52, 53, 54, 59].

Практические и теоретические разработки в области методологии оценки инновационной деятельности предприятий и цифровизации экономики нашли отражение в работах: Бурдина А.А., Дроговоз П.А., Зеленцова Л.С., Коршунова Е.Д, Михненко П.А., Пименов В.В. [6, 7, 8, 41, 42, 43].

Теоретические вопросы создания моделей для принятия решений и практические аспекты методов их верификации для повышения достоверности результатов достаточно подробно исследованы такими учеными как Емельянов А.А., Лихтенштейн В.Е., Ношин В.Д., Орлов А.И., Подиновский В.В., Росс Г.В. и Саати Т [10, 11, 25, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50].

При рассмотрении математических моделей, которые используют оценки эффективности ИТ были проанализированы научные труды Д.В. Вяткина, И.Д. Котляров, С.В. Крюков, Е.И. Зоткиной, В.А. Мельникова, О.М. Галеева, А.Л. Басовского, В.Н. Лившица, А.И. Науменко, С.А. Смоляк и других [1, 2, 19, 20, 22]. Для выделения теоретической основы по оценке рисков при внедрении ИТ были

изучены исследования, представленные в работах К.Н. Митус, Т.В. Скрынник, С.Г. Фалько [38, 39, 40, 59, 61, 62].

Следует отметить, что практически отсутствуют исследования, посвященные разработке инструментов, позволяющих организациям оценить эффективность использования служб облачных вычислений на основе количественных и качественных показателей, что определило структуру и содержание диссертации.

Целью исследования является разработка методов и моделей оценки эффективности инновационной деятельности организации на основе сравнительного анализа альтернатив с учетом особенностей цифровой трансформации российской экономики.

Для достижения цели работы были поставлены и решены следующие задачи:

1. Определить методы и модели оценки эффективности внедрения цифровых технологий и выявить степень их применимости для оценки эффективности внедрения облачных сервисов.

2. Обосновать критерии оценки качества цифровых технологий. Разработать модель оценки возможности использования цифровых технологий на основе критериев качества для организации в процессе цифровой трансформации.

3. Предложить метод выбора поставщика цифровых технологий на основе критериев, выдвигаемых потребителем.

4. Разработать модель принятия решений о выборе проекта по использованию цифровых технологий в условиях ограничений, накладываемых на финансовые ресурсы организации в процессе цифровой трансформации.

5. Разработать и провести практическую апробацию методики оценки эффективности внедрения цифровых технологий.

Объект исследования: организации, реализующие или готовящиеся к реализации инициатив в области цифровой трансформации.

Предметом исследования являются организационно-экономические отношения, возникающие в процессе цифровой трансформации организации с использованием моделей и инструментов по принятию решений.

Научная задача заключается в разработке инструментов, методов и моделей принятия решений об использовании цифровых технологий в процессе цифровой трансформации организации.

Соответствие паспорту научной специальности. Область исследования соответствует пункту 7. Экономика инноваций подпункт 7.5. «Цифровая трансформация экономической деятельности. Модели и инструменты цифровой трансформации» паспорта специальностей научных работников ВАК Минобрнауки РФ по специальности 5.2.3. «Региональная и отраслевая экономика» (экономические науки).

Научная новизна диссертационного исследования состоит в теоретическом обосновании направлений развития и разработке новых методов и моделей принятия решений и оценки экономической эффективности инновационных решений в процессе цифровой трансформации организаций, что имеет важное значение для повышения технологического лидерства российской экономики.

1. Научную новизну диссертационного исследования составляют следующие основные научные результаты, полученные в ходе исследования лично автором:

2. Разработаны модель и система количественных и качественных критериев выбора типов цифровых технологий (СОВ), потенциально востребованных в конкретной организации. В отличие от известных метолов, разработанная система критериев включают в себя критерии технической готовности, информационной безопасности, степени риска и психологического фактора.

3. Разработан новый метод принятия решения о выборе поставщика цифровых технологий (СОВ) на основе метода анализа иерархий и разработанных критериев оценки провайдера СОВ. В отличие от известных методов, авторский подход предполагает осуществление проверки качества решения методом

медианы Кемени, что позволяет повысить эффективность экспертно-аналитических процедур.

4. Разработана модель оценки необходимости внедрения СОВ в организации в процессе цифровой трансформации. В отличие от известных методов, модель позволяет принимать решение о необходимости использования СОВ с использованием критерия экономической эффективности и повышать обоснованность управленческих решений в процессе цифровой трансформации организации.

5. Разработан метод комплексной оценки эффективности внедрения СОВ в организации в процессе цифровой трансформации. В отличие от известных, авторский метод базируется на совокупности новых методов и моделей, отличающихся свойством упреждающего устранения выявленных недостатков.

6. Разработана модель принятия решения о выборе проекта по использованию цифровых технологий в условиях ограничений, накладываемых на финансовые ресурсы организации в процессе цифровой трансформации. В отличие от известных, модель учитывает фактор риска использования СОВ и позволяет максимизировать прибыль организации при их использовании.

Высокая достоверность результатов обеспечена использованием непротиворечивых теоретических оснований исследования и общепризнанных современных экономико-математических методов, внутренней логической структурой исследования, количественным и качественным анализом полученных результатов. Апробирование построенных моделей и методов в российских организациях подтвердило применимость полученных результатов на практике.

Высокая достоверность результатов обеспечена использованием непротиворечивых теоретических оснований исследования и общепризнанных современных экономико-математических методов, внутренней логической структурой исследования, количественным и качественным анализом полученных результатов. Апробирование построенных моделей и методов в российских организациях подтвердило применимость полученных результатов на практике.

Диссертация соответствует пункту 7. Экономика инноваций подпункт 7.5. «Цифровая трансформация экономической деятельности. Модели и инструменты цифровой трансформации» паспорта специальностей научных работников ВАК Минобрнауки РФ по специальности 5.2.3. «Региональная и отраслевая экономика» (экономические науки).

В первой главе «Анализ моделей и методов оценки экономической эффективности использования цифровых технологий в организации» приведен обзор существующих моделей и методов оценки экономической эффективности цифровых технологий и проектов, а также систематизированы подходы к анализу выгод от ИТ [26-29].

Вторая глава «Разработка методов и моделей поддержки принятия решений при выборе служб облачных вычислений в процессе цифровой трансформации организации» посвящена разработке моделей и методов оценки экономической эффективности инноваций в организации в процессе цифровой трансформации. В частности, разработаны методы и модели оценки эффективности от использования служб облачных вычислений. Значительное место уделено проверке используемых методов и моделей с учётом их недостатков [30-31].

В третьей главе «Анализ эффективности моделей поддержки принятия решений при выборе служб облачных вычислений» приведено понятие эффективности для организации при цифровой трансформации. Проведена апробация разработанных моделей и методов оценки экономической эффективности инноваций в организации в процессе цифровой трансформации. Приведены результаты практического применения построенных методов и моделей для конкретной российской организации [32-36].

В заключительной части работы приведена общая характеристика проведенных исследований, сформулированы основные результаты, выводы и рекомендации по итогам исследования.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ ОЦЕНКИ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ОРГАНИЗАЦИИ

В данной главе дано определение служб облачных вычислений. Рассмотрены различные модели СОВ. Проанализированы актуальные проблемы, с которыми сталкиваются организации в процессе цифровой трансформации при использовании информационных технологий и служб облачных вычислений. В частности, проанализированы теоретические аспекты применения существующих методов и моделей оценки экономической эффективности при использовании информационных технологий. Обоснована необходимость применения служб облачных вычислений в организациях. Сформулирована актуальная задача разработки методов и моделей оценки экономической эффективности, с ориентацией на использование служб облачных вычислений в организациях.

1.1. Анализ актуальности перехода организаций на использование служб облачных вычислений в процессе цифровой трансформации

С развитием новых видов предоставления и использования цифровых технологий в процессе цифровой трансформации для улучшения деятельности организаций возникал необходимость более тщательного исследования их оперативного использования с целью удовлетворения запросов потребителей. Наиболее значимым этот вопрос представляется в контексте формирования деятельности в организациях. Это связано с тем, что организации в процессе цифровой трансформации имеют огромный потенциал для использования инновационных ИТ-технологий, в частности, различных методов и средств в области СОВ. Этот потенциал обусловлен наличием в организации компетентных профессионалов, деятельность которых базируется в области информационных технологий. Также, эта

необходимость обуславливается спецификой деятельности организаций в, и сформировавшейся тенденцией, которая заключается в сравнительно низком пороге вхождения в сферу новых технологий, и конкретно в область служб облачных вычислений. [36]

В контексте исследования, представляется важным дать формальное определение ИТ организации. Это необходимо для более четкого понимания типа организаций, заинтересованных в использовании экономико-математических моделей эффективности выбора СОВ. Обычно считается, что ИТ организация - это прежде всего предприятие, работающее в области ИТ, что может оказываться недостаточным для последующего исследования в контексте темы диссертации.

Для определения термина «информационные технологии» проанализируем нормативно-правовую базу РФ. Согласно ст.2 ФЗ от 27.07.2006 N 149-ФЗ (ред. от 25.11.2017) «Об информации, информационных технологиях и о защите информации», под информационными технологиями подразумеваются процессы и методы сбора, поиска, хранения, представления и распространения информации, а также различные способы осуществления данных процессов. [97]

Для раскрытия темы исследования также важно рассмотреть интерпретацию понятия организаций, деятельность которых базируется в сфере ИТ. Так, согласно п.4. ч.2 ст.57 ФЗ от 24.07.2009 N 212-ФЗ (ред. от 19.12.2016, с изм. от 31.10.2019) «О страховых взносах в Пенсионный фонд Российской Федерации, Фонд социального страхования Российской Федерации, Федеральный фонд обязательного медицинского страхования», организация, осуществляющая свою деятельность в - это компания, деятельность которой ориентирована на [96]:

- создание и запуск программ для ЭВМ и баз данных на материальных носителях или в электронном виде по каналам связи;

- на оказание услуг по приспособлению, повышению эффективности и улучшению программ для ЭВМ и баз данных;

- оказание услуги, предполагающей установку, тестирование, проверку и курирование программ для ЭВМ и баз данных. [9]

Стоит отметить, что определение организаций, осуществляющих свою деятельность в отрасли ИТ в упомянутом нормативном документе не исчерпывающее. Так, выделим следующие признаки компаний, осуществляющих такого рода деятельность:

- проектирование информационных систем и отдельных их компонентов;

- разработка информационных систем и их отдельных компонентов;

- внедрение и сопровождение информационных систем и их отдельных компонентов;

- реализация и облуживание информационных систем и их отдельных компонентов.

Для компаний, осуществляющих деятельность в рамках, целесообразно считать актуальными проблемы, которые касаются и других юридических лиц. При этом для решения задач организации могут быть применены СОВ. Для рассматриваемых компаний применение систем облачных вычислений считается крайне актуальным, что можно аргументировать содержание Распоряжения Правительства РФ от 01.11.2013 № 2036-р «Стратегия развития отрасли информационных технологий в Российской Федерации на 2014-2020 годы и на перспективу до 2025 года», в котором отмечается, что в рамках Стратегии развития отрасли ИТ будет проводится работа, направленная на достижение массового характера применения СОВ в рамках деятельности российский предприятий малого и среднего бизнеса. По прогнозам, представленным в упомянутой Стратегии, рост данной сферы бизнеса будет динамичным, и может достигнуть показателей, равных 80% в год. Согласно прогнозам аналитических компаний и специалистов, к 2020 году мировой рынок СОВ вырос с 50 млрд. долларов США до 240 млрд. долларов США, и в настоящее время эти показатели неуклонно растут и показывают большую динамику [98, 99, 101].

Представляется необходимым отметить тот факт, что сегодня сфера ИТ содержит в себе группу компаний, оказывающих услуги, которые и выступают в качестве результата их деятельности. Такого рода услуги нацелены на реализацию таких функций, как сбор информации, ее преобразование, выполнение хранения и предоставления по необходимости путем применения электронного способа ее передачи. По общему правилу, следует относить к категории собирательной классификации, именуемой «Отрасль информационных технологий», такие виды деятельности экономического характера, как ОКВЭД2 ОК 029-2014 (КДЕС Ред. 2): 62.01, 62.02, 62.03, 63.11) [98].

Прежде всего, укажем рассмотренные в [66] определения, касающиеся категорий облачные вычисления, службы облачных вычислений, а также моделей облачных вычислений.

Категория облачных вычислений (cloud computing) - представляет собой особую парадигму, в качестве функций которой стоит предоставление способов по получения доступа в сети, эластичному пулу общего физического или виртуального ресурса информации с возможностью использования функций по самостоятельному обслуживанию и применением функций управления в случае необходимости.

Служба облачных вычислений (cloud service) представляет собой категорию, вмещающую одну или более функциональных возможностей, которые подлежат предоставлению посредством использования сервиса «облако» по выполнению вычислений, с помощью возможностей интерфейса.

Рассматривая определение понятия модель развертывания облачных вычислений (cloud deployment model), представляется важным отметить, что, в первую очередь, это такой способ выполнения облачных вычислений, который находит свое базирование на реализации управленческих функций и совместном применении функций физических, а равно и виртуальных ресурсов.

Также приведем определение термина облачные сервисы. Современная наука содержит определение сервиса, как особой категории, включающей в себя совокупность технологий по реализации функций распределенной обработки данных, при которой осуществляется предоставление доступа к сервисам в интернете для пользователя посредством использования мощностей и возможностей компьютеров [33]. Из определения облачных сервисов следует, что это частный случай служб облачных вычислений, далее нами будет рассматриваться только службы облачных вычислений.

На Рисунке 1.1 автором представлена схема взаимосвязи терминов и определений, применяемых в области облачных вычислений из ГОСТ КОЛЕС 17788-2016 [66].

Облачные вычисления

Программное обеспечение как услуга (БааБ)

Технологии облачных вычислений

Платформа как услуга (РааБ)

Облачные ресурсы

Служба облачных вычислений

Инфраструктура как услуга (1ааБ)

Информационная система построенная с использованием технологии облачных вычислений (ИСОТ)

Потребитель служб облачных вычислений

Поставщик служб облачных вычислений

Модель развертывания облачных вычислений

Частное облако Публичное облако Общественное облако

Гибридное облако

Рисунок 1.1 - Схема взаимосвязи терминов, применяемых в области

облачных вычислений По нашему мнению, необходимо учитывать, что СОВ по своей сути является частью ИТ-аутсорсинга. Изложение определения понятия СОВ

следует изложить как особое явление экономического характера, включающее в себя элементы, характеризующие транзакционные издержки, конкурентные преимущества, социальный обмен и технологических укладов [3, 4, 19]. В Таблице 1 представлены экономические теории с учетом особенностей СОВ.

Таблица 1 - Экономические теории, влияющие на появление СОВ

Теория Авторы Краткое описание влияния на СОВ

Теория фирмы и транзакционных издержек Рональд Коуз (1936 г.) Минимизировать издержки используя преимущества СОВ перед традиционными ИТ

Борьба за конкурентные преимущества Майкл Портер (1985 г.) На базе СОВ оптимально отдать все компетенции, за исключением ключевых, которые трудно скопировать конкурентами

Теория социального обмена и теория доверия. Питер Блау (1960 г.) Роберт Морган и Шелби Хант (1990 г.) Реализовывать проекты касательно ИТ-технологий с использованием СОВ учитывая, как экономические плюсы, так и принимая во внимание элементы социального характера-удовлетворение, цели, достижения и пр.

Теория технологических укладов Кристофер Фримэн и Карлота Перес (1980 г.) Сергей Глазьев и Дмитрий Львов (1986 г.) СОВ как следствие развития информационных технологий в рамках текущего технологического уклада

Стоит отметить, что начало применения результатов и преимуществ вычислений как функционального предложения для социума было утверждено в двадцатом веке Д. Маккарти [15]. Воплощение в жизнь самого первого проекта по типу облако было осуществлено Salesforce.com. "Software as a Service" - продукт, появившийся в конце двадцатого века. В результате, громогласные победы в этой сфера, присущие вышеназванной компании,

выступили в качестве побуждающего фактора и для иных организаций, предоставляющих разнообразные услуги в ИТ-сфере. Другими компаниями были предприняты масштабные попытки, многообразные исследования по созданию схожих технологий. Для примера разберем кейс, представленный компанией Amazon.com. Так, в 2005 году компанией было запущен сервис облачных вычислений "Amazon Web Services". Через год компанией Google также был разработан и выпущен сервис "Google Apps", а еще через два года к этим компаниям «подключилась» организация Microsoft, которой была выпущена и разработана платформа СОВ, - "Azure Services Platform" [39, 40].

Аналитики прогнозируют к 2023 г. рост годового совокупного объема облачного трафика более чем в 12 раз [38, 40].

В настоящее время отмечается активный рост рынка облачных вычислений на мировом уровне. Это было подтверждено независимыми аналитическими исследованиями таких крупных компаний, как Gartner, Forrester, Research, Microsoft, International Data Corporation. Стоит отметить, что прогресс в данной области привел к тому, что сейчас большое количество компаний ориентируются на использование СОВ для работы корпоративных сервисов и приложений, что позволяет систематизировать и усовершенствовать внутренние и внешние аспекты деятельности организаций [51, 52, 53]. На Рисунке 1.2 показана статистика использования СОВ в организациях.

Важно акцентировать внимание на факте того, что у технологий типа «облако» есть способности по реализации изменений в имеющейся структуре компьютеров. Облачные технологии влекут активную разработку программного обеспечения, инструментов и средств, а также влекут переработку знаний и возможностей по осуществлению хранения и обработки информации. Особенности, раскрываемые при использовании облачных технологий существенным образом, разнятся с так называемыми традиционными, привычными ИТ-технологиями и продуктами [54].

Учитывая вышеизложенное, констатируем необходимость и оправданность выработке иного, нового подхода в работе, по оценке их возможностей.

На Рисунке 1.2 изображен объём и динамика рынка публичных облачных услуг.

Объем и динамика рынка публичных облачных услуг в РФ в 2017-2025, млрд руб.

Сама суть проведения облачных вычислений заключается в наличии желания и возможности у современных компаний к выполнению покупок технологий и услуг в рамках облачных сервисов. [51, 52, 53].

Ключевыми отличиями существующих ИТ в организации на базе собственной ИТ-инфраструктуры перед облачными вычислениями являются [59, 92, 93, 94]:

1. Облачные вычисления имеют возможность масштабировать ресурсы по требованию в режиме реального времени.

2. Оплата за пользование облачными вычислениями производится за фактически используемые ресурсы.

3. Облачные вычисления имеют возможность эластично изменять объем потребляемых ресурсов.

Рассмотрим особенности, касающиеся облачных вычислений. Схема модели современных облачных технологий может быть представлена двумя частями, именуемыми внешней и внутренней. Их соединение происходит

2017 2018 2019 2020 2021П 2022П 2021П 2024П 2025П

Объ£м рынка » Годовой тейп прироста

Источник: ТМТ Консалтинг

Рисунок 1.2- Объём и динамика рынка облачных услуг [26]

посредством использования сети Интернет. Роль так называемого облака отведена внутреннему элементу. Во внешней части можно наблюдать компьютер или сети, применяемые для выполнения входа в облачную технологию. Во внутренней части принято выделять такие элементы, как серверы, приложения, а также выделяется хранилище данных.

Вся сущность вычислений, носящих облачный характер, может быть описана посредством моделей, обладающих структурированной и строго очерченной группой функций [27].

Облачные вычисления могут содержать в себе нижеизложенные, наиболее существенные модели:

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Максимов Константин Викторович, 2023 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Басовский Л.Е., Лунева A.M., Басовский А.Л. Экономический анализ -Басовский Л.Е. - Учебное пособие Издательство: «ИНФРА-М» 2008. 224 c.

2. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов: Теория и практика. Учебное пособие. 5-е изд., перер. и доп. М.: Поли Принт Сервис, 2015. 1300 c.

3. Виханский О.С. Стратегическое управление: Учебник. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Гардарика, 1998. 296 с.

4. Глазьев С.Ю. Стратегия опережающего развития России в условиях глобального кризиса. М.: Экономика, 2010. 254 с.

5. Груничев Ю.А. Исследование и разработка методики оценки экономической эффективности аутсорсинга и инсорсинга ИТ-услуг: автореф. дис. канд. экон. наук. — М.: Московский технический ун-т связи и информатики, 2010. 25 c.

6. Дроговоз, П. А. Обзор современных методов интеллектуального анализа данных и их применение для принятия управленческих решений/П.

A. Дроговоз, А. С. Рассомагин//Экономика и предпринимательство. -2017. -№ 3. C. 689-693

7. Дроговоз П.А., Харин Н.И. Экономический эффект от внедрения технологий цифрового производства в нефтегазовой отрасли // Финансы и кредит. 2021. Т. 21. № 3. С. 672-693 Емельянов А. А., Власова Е. А., Дума Р.

B.. Имитационное моделирование экономических процессов / Под редакцией А. А. Емельянова. - М.: Финансы и статистика, 2012. - 416 с.

8. Дроговоз П.А. Управление стоимостью инновационного промышленного предприятия / Под ред. Т.Г. Садовской. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2007. 240 с.

9. Жихарев В. Н., Орлов А. И. Законы больших чисел и состоятельность статистических оценок в пространствах произвольной природы //

Статистические методы оценивания и проверки гипотез: межвуз. сб. науч. тр. Пермь: Изд-во Пермского госуд. ун-та, 1998. С. 65-84.

10. Жуков М.С., Орлов А.И. Использование экспертных ранжировок при расчетах кредитного риска в банке //Инновации в менеджменте, М. 2017. №01. С.18-25

11. Жуков М.С., Орлов А.И. Задача исследования итогового ранжирования мнений группы экспертов с помощью медианы Кемени // Научный журнал КубГАУ. 2016. №122. С. 785-806

12. Заложнев А.Ю. Внутрифирменное управление. Оптимизация процедур функционирования. М.: ПМСОФТ, 2005. -- 290 с.

13. Заложнев А.Ю., Заложнева Л.Л., Чистов Д.В., Шуремов Е.Л. Эволюция и принципы построения информационных систем управления предприятием // Программные продукты и системы, 2014, № 2. С.34-38

14. Калачанов В.Д., Кобко Л.И. Экономическая эффективность внедрения информационных технологий / Изд. МАИ - 2014. 180 с.

15. Календжян С.О., Стапран Д.А. Три постулата теории аутсорсинга и делегирования полномочий // Российское предпринимательство. — 2016. — Т. 17. — № 18. — С. 2415-2432

16. Кацко, И.А. Разработка системы поддержки принятия решений для отрасли растениеводства / И.А. Кацко, Д.А. Крепышев // Системы и средства искусственного интеллекта. - 2013. - Т. 1. - С. 124-126.

17. Кемени, Дж., Снелл Дж. Кибернетическое моделирование: Некоторые приложения / Дж. Кемени, Дж.Снелл. - М.: Советское радио, 1972. - 192 с.

18. Кислинская М.В. Психологический аспект использования информационных технологий в образовательном процессе // Психология и педагогика: методы и проблемы практического применения, № 35-1 / 2014, ст. 166-170.

19. Котляров И.Д. Проблемы оценки экономического эффекта аутсорсинга // Проблемы экономики и управления нефтегазовым комплексом №6 /2013. С.87-99

20. Крюков, С.В. Модели и методы анализа инвестиционных проектов / С.В.Крюков // Экономический поиск. По страницам докторских диссертаций. - Ростов-на-Дону: Изд-во РГЭУ, 2000. С.107-113

21. Ларичев, О.И. Системы поддержки принятия решений: современное состояние и перспективы развития / О.И. Ларичев, А.Б. Петровский // Итоги науки и техники.-М.: ВИНИТИ, 1987.-Т.21.-С. 131-164.

22. Лившиц С.В. О методологии оценки эффективности производственных инвестиционных проектов в российской переходной экономике // Экономика и экономические методы. 2004. Т. 40. № 3. С. 49-58

23. Литвак, Б.Г. Разработка управленческого решения: Учебник / Б.Г.Литвак. - 3-е изд., испр. / Б.Г. Литвак. - М.. Дело, 2002. - 392 с.

24. Литвак Б.Г. Экспертная информация: методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982. 184 с.

25. Лихтенштейн В. Е., Росс Г. В. Оптимизация заключения договоров и поиск оптимальных правил остановки // Прикладная информатика №1(25), с. 69-76, 2010

26. Максимов К.В. Эффективность использования облачных вычислений: методы и модели оценки // Прикладная информатика №1(61), с. 66-73, 2016

27. Максимов К.В. Эффективность использования облачных сервисов: методы анализа рисков и экспертная оценка // Экономика и менеджмент систем управления №4.1 (22), с. 130-137, 2016

28. Максимов К.В. Принятие решения об использовании облачных сервисов на основе оценки неосязаемых выгод и нормирования капитала // Прикладная информатика Vol.12. No.2 (68). с. 13-20, 2017

29. Максимов К.В. Планирование деятельности ИТ-компании в условиях неопределенности с учетом использования облачных сервисов // Прикладная информатика Vol. 13. No. 1 (73). с. 114-120, 2018

30. Максимов К.В. Методы и модели принятия решения об использовании облачных сервисов для организации отсрасли информационных технологий (Часть 1) // Контроллинг № 72. С. 64-71, 2019.

31. Максимов К.В. Методы и модели принятия решения об использовании облачных сервисов для организации отсрасли информационных технологий (Часть 2) // Контроллинг № 73. С. 72-80, 2019.

32. Максимов К.В. Инструменты и модели оценки эффективности принятия решения в процессе цифровой трансформации организации // Russian Economic Bulletin. 2023. Т. 6. № 1. С. 302-308

33. Максимов К.В. Минимизация рисков при использовании облачных ИТ-сервисов // Сборник материалов Одиннадцатого Международного научного конгресса "Роль бизнеса в трансформации общества - 2016", 2016

34. Максимов К.В. Оценка эффективности использования облачных сервисов с учетом нематериальных активов // Экономико-прикладные проблемы системного управления в современных экономических условиях, 2017

35. Максимов К.В. Модель принятие решения об использовании облачных сервисов на основе нормирования капитала // Сборник материалов IV Международной научно-практической конференции Том 1, С. 72-75, 2017

36. Максимов К.В. Облачные сервисы как явление на стыке экономических теорий // В сборнике: Экономика и управление: теория и практика Сборник статей. гл. ред. Э. Н. Рябинина. Чебоксары, 2018. С. 120-123.

37. Марченко, А.Н. Совершенствование управления стоимостью SaaS-приложений на основе ключевых показателей эффективности / А.Н. Марченко // Экономика и предпринимательство - № 6 (71). - 2016. - С. 763772

38. Митус, К.Н. Внедрение технологии SaaS как фактор повышения конкурентоспособности предприятия / К.Н. Митус // Проблемы и пути повышения конкурентоспособности предприятий: материалы II Всеукр. науч.-практ.

конф., г.Севастополь, 9-11 октября 2008 г. - Севастополь: Изд-во СевНТУ, 2008. - С.139-140.

39. Митус, К.Н. Выбор метода оценки эффективности информационных технологий с помощью определения уровня организационной зрелости корпорации / К.Н. Митус // Вестник СевГТУ. — Севастополь: Изд-во СевНТУ, 2010. — Вып. 109: Экономика и финансы.- С. 98-102.

40. Митус К.Н., Кацко И.А. Выбор наилучших методов оценки эффективности информационных технологий с помощью медианы Кемени // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. - 2015. - № 110. - с. 773-785.

41. Михненко П.А. Теория организации и организационное поведение. Учебник. - М.: Синергия, 2019. С. 192

42. Михненко П.А. Динамическая модификация SWOT-анализа. // Экономический анализ: теория и практика. 2015. № 18 (417). С. 60-68

43. Михненко П.А. Цифровой менеджмент: модели развития концепции // Инновации в менеджменте. 2020. № 3(25). С. 30-39.

44. Ногин В. Д. Упрощенный вариант метода анализа иерархий на основе нелинейной свертки критериев // Журнал вычисл. матем. и матем. физ. -2004. - Т. 44. - № 7. - С. 1261-1270.

45. Орлов, А.И. Анализ экспертных упорядочений / А.И. Орлов // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета - №112. - 2015. - С. 21-51.

46. Орлов, А.И. О развитии статистики объектов нечисловой природы / А.И. Орлов // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета - №93. - 2013. - С. 4150.

47. Орлов, А.И. Экспертные оценки: Учебное пособие / А.И. Орлов. - М., 2002. - 31 с.

48. Орлов А.И. Эконометрика. Изд. 3-е, испр. и доп. - М.: Экзамен, 2004. -576 с.

49. Подиновский, В.В. Введение в теорию важности критериев / В.В. Подиновский. - М.: Физматлит, 2007. - 64 с.

50. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. - М.: Наука, 1982. 256 с.

51. Разумников С.В. Анализ возможности применения методов Octave, RiskWatch, Cramm для оценки рисков ИТ для облачных сервисов [Электронный ресурс] // Современные проблемы науки и образования. - 2014

- №. 1. - C. 1. - Режим доступа: http://www.science-education.ru/115-12197.

52. Разумников С.В. Анализ существующих методов оценки эффективности информационных технологий для облачных ИТ-сервисов [Электронный ресурс] // Современные проблемы науки и образования. - 2013

- №. 3. - C. 1. - Режим доступа: www.science-education.ru/109-9548.

53. Разумников С.В. Модели поддержки принятия решений при выборе облачных ИТ-сервисов для внедрения на предприятии: автореф. дис. канд. тех. наук: 05.13.10 / ЮТИ ТПУ, 2016. 25 С.

54. Разумников С.В. Использование метода линейного программирования для оценки эффективности применения облачных ИТ-сервисов // Приволжский научный вестник. - 2013 - №. 7(23). - C. 43-45.

55. Рогачев, А.Ф. Моделирование оптимальных инвестиционных стратегий фирмы в условиях неопределенности / А.Ф. Рогачев, Д.А. Мелихов // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. - 2009. -Т. 4. -№ 24-1. - С. 129-132.

56. Рогачев, А.Ф. Моделирование оптимальных инвестиционных стратегий фирмы в условиях неопределенности / А.Ф. Рогачев, Д.А. Мелихов // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. - 2009. -Т. 4. -№ 24-1. - С. 129-132.

57. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию / Р. Каплан, Д. Нортон - М.: Олимп-бизнес, 2007. - 304 с.

58. Середенко Е.С. Оценка экономической эффективности аналитических информационных систем: автореф. дис. канд. экон. наук: 08.00.13 / МГУ им. М.В. Ломоносова, 2014. 28 С.

59. Скрынник Т.В. Оценка рисков проектов внедрения информационных технологий в процесс управления производственными предприятиями : на примере газовой промышленности : дис. канд. экон. наук : 08.00.05 / Рос. гос. ун-т нефти и газа им. И.М. Губкина - Москва, 2009. - 141 с.

60. Тушавин, В.А. К вопросу о сравнении эффективности алгоритмов ранжирования / В.А. Тушавин // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки - №1. - 2016. -С. 67-70.

61. Фалько С.Г., Федоров Б.С. Контроллинг инновационных проектов. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. 56 с.

62. Фалько С.Г. Контроллинг для руководителей и специалистов. - М.: Финансы и статистика, 2008. 272 с.

63. Цифровая экономика: 2019 : краткий статистический сборник / Г. И. Абдрахманова, К. О. Вишневский, Л. М. Гохберг и др.; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». - М.: НИУ ВШЭ, 2019. - 96 с. - 250 экз. - ISBN 978-5-7598-1927-1 (в обл.).

64. Щербаков, С.М. Вопросы оценки экономической эффективности применения Интернет-технологий / С.М. Щербаков // Учет и статистика. -2005. - № 7. - С. 199-205.

65. Янушко, В.В. Системный анализ задач концептуального проектирования / В.В. Янушко // Известия ЮФУ. Технические науки - № 4(93). - 2009. - С. 93-98

66. ГОСТ ISO/IEC 17788-2016 Информационные технологии. Облачные вычисления. Общие положения и терминология // [Электронный ресурс]. -Режим доступа: http://internet-law.ru/gosts/gost/63806/. Дата обращения: 25.02.19.

67. ГОСТ Р 56781-2015 Бенчмаркинг служб аутсорсинга и провайдеров услуг аутсорсинга

68. Dent, A. (2015). Aligning IT and business strategy: an Australian university case study. Journal of higher education policy and management. Том: 37 Выпуск: 5 Стр.: 519-533.

69. Kumar S., Dutta K., Mookerjee V. (2009). Maximizing business value by optimal assignment of jobs to resources in grid computing. European Journal of Operational Research, 194 (3), pp. 856-872.

70. Li, Q; Wang, C; Wu, J; Li, J; Wang, ZY. (2011). Towards the businessinformation technology alignment in cloud computing environment: an approach based on collaboration points and agents. International journal of computer integrated manufacturing. Том: 24 Выпуск: 11 Стр.: 1038-1057.

71. Tan, C; Liu, KC; Sun, LL; Spence, C. (2013). An Evaluation Framework for Migrating Application to the Cloud: Software as a Service. Proceedings of 2nd conference on logistics, informatics and service science (liss 2012), vols 1 and 2.

72. Wu, L., Kumar Garg, S., Buyya, R. (2012). SLA-based admission control for a Software-as-a-Service provider in Cloud computing environments. Journal of Computer and System Sciences, 78 (5), pp. 1280-1299.

73. Xuan, Z., Nattapong, W., Hao, L., Xuejie, Z. (2010). Information security risk management framework for the cloud computing environments. In: 10th IEEE International Conference on Computer and Information Technology (CIT 2010).

74. Yang, LJ. (2012). Development Strategy of the Digital Library in University Based on SWOT Analysis. Software engineering and knowledge engineering: theory and practice. Vol 2. Том: 115. Стр.: 893-900.

75. NISTIR 8074 Volume 2 (Draft) Supplemental Information for the Report on Strategic U.S. Govern-ment Engagement in International Standardization to Achieve U.S. Objectives for Cybersecurity [Electronic resource] // National Institute of Standards and Technology.- Access mode: http://csrc.nist.gov/publications/drafts/nistir-8074/nistir_8074_vol1_draft_report.pdf.- 24.11.2015.

76. D:A-5.1 Report on A4Cloud contribution to standards. Version 1.1. Deliverable Lead Organisation [Electronic resource] // Cloud Accountability Project (CSA).-Access mode: http://www.a4cloud.eu/sites/default/files/D15.1 Report on A4Cloud contribution to standards.pdf.- 24.11.2015.

77. Hibbard,E.A. Latest in Cloud Computing Standards [Electronic resource] // EricA. Hibbard.-Access mode:http://www.slideshare.net/rnewton/summary-cloudstandardseahv2130225.- 24.11.2015.

78. Cisco Global Cloud Index: Forecast and Methodology, 2014-2019. WhitePaper [Electronic re-source] // Cisco.-Access mode: http: //www. cisco.com/c/en/us/solutions/collateral/service-provider/global-cloud-index-gci/Cloud_Index_White_Paper.pdf.- 24.11.2015.

79. NIST Special Publication 500-291, NIST Cloud Computing Standards Roadmap[Text]. - impl.01.07.2011.-Gaithersburg: National Institute of Stan-dards and Technology, 2011. -76 p. 7.ITU-T. FG Cloud TR. Version 1.0. (02/2012). Part 6: Overview of SDOs involved in cloud computing. [Electronic resource] // Switzerland, Geneva.-Access mode: http://www.itu.int/dms_pub/itu-t/opb/fg/T-FG-CL0UD-2012-P6-PDF-E.pdf.- 24.11.2015.

80. ISO/IEC 17788:2014 Information technology -Cloud computing - Overview and vocabulary [Text]. - impl.15.10.2014. -Brussels:European Committee for Electrotechnical Standardization, 2014. - 16 p.

81. ISO/IEC 17789:2014 Information technology -Cloud computing - Reference architecture [Text]. - impl.10.10.2014. -Brussels:European Committee for Electrotechnical Standardization, 2014. -53 p. 10.Recommendation ITU-T Y.3500. Information technology - Cloud computing - Overview and vocabu-lary [Text]. -impl.13.08.2014.-Geneva: International Telecommunication Union, 2014. - 18 p.

82. Recommendation ITU-T Y.3501. Cloud com-puting framework and highlevel requirements[Text]. - impl.22.05.2013.- Geneva: International Telecommunication Union, 2013. -26 p.

83. Recommendation ITU-T Y.3502. Information technology - Cloud computing - Reference architecture [Text]. - impl.13.08.2014.- Geneva: International Telecommunication Union, 2014. -62 p.

84. Recommendation ITU-T Y.3503. Require-ments for desktop as a service [Text]. - impl.22.05.2014.- Geneva: International Telecommunication Union, 2014. -34 p.

85. Recommendation ITU-T Y.3510. Cloud com-puting infrastructure requirements [Text]. - impl.22.05.2013.- Geneva: International Telecommunication Union, 2013. -28 p.

86. Recommendation ITU-T Y.3511. Framework of inter-cloud computing [Text]. - impl.09.03.2014.- Geneva: International Telecommunication Union, 2014. - 46 p.

87. Recommendation ITU-T Y.3512. Cloud computing - Functional requirements of Network as a Ser-vice [Text]. - impl.29.08.2014.- Geneva: International Telecommunication Union, 2014. -36 p.

88. Recommendation ITU-T Y.3513. Cloud computing - Functional requirements of Infrastructure as a Service [Text]. - impl.29.08.2014.- Geneva: International Telecommunication Union, 2014. -26 p.

89. Рекомендация MC3-TX.1601. Основы безопасности облачных вычислений [Текст]. -введ. 24.01.2014. -Женева: Международный союз электросвязи, 2014. - 32с.

90. NIST Special Publication 800-145.The NIST Definition of Cloud Computing [Text]. - impl.01.11.2011.-Gaithersburg: National Institute of Standards and Technology, 2011. - 7 p.

91. NIST Special Publication 800-146, Cloud Computing Synopsis and Recommendations [Text]. - impl.10.05.2012.-Gaithersburg: National Institute of Standards and Technology, 2012. -81 p.

92. NIST Special Publication 500-299. NIST Cloud Computing Security Reference Architecture. Working Document.[Electronic resource] // National

Institute of Standards and Technology.-Access mode: http://bigdatawg.nist.gov/_uploadfiles/M0007_v1_3376532289.pdf.- 24.11.2015.

93. NIST Special Publication 800-144 Guidelines on Security and Privacy in Public Cloud Computing. [Text]. - impl.01.12.2011.- Gaithersburg: National Institute of Standards and Technology, 2011. -80 p.

94. Проект ГОСТ Р Защита информации. Требования по защите информации, обрабатываемой с использованием технологий "Облачных вычислений". Основные положения [Электронный ресурс] // Техэксперт.-Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/1200102839.- 24.11.2015.

95. Department of defense (DoD). Cloud computing security requirements guide (SRG). Version 1, Re-lease 1. - impl.12.01.2015.- Developed by the Defense Information Systems Agency (DISA) for the Department of Defense (DoD), 2015. -152 p.

96. ISO/IEC 27000:2014. Информационные технологии. Методы обеспечения защиты. Системы управления защитой информации. Общий обзор и словарь[Текст]. -введ. 15.01.2014. - Женева: Международная организация по стандартизации, 2014. -44 с.

97. ISO/IEC 15408-1:2009. Information technology - Security techniques -Evaluation criteria for IT security - Part 1: Introduction and general model [Text]. - impl.15.12.2009. - Brussels:European Committee for Electrotechnical Standardization, 2014. -64p.

98. Федеральный закон от 27.07.2006 N 149-ФЗ (ред. от 25.11.2017) "Об информации, информационных технологиях и о защите информации" // http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_61798/

99. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 1 ноября 2013 г. N 2036-р г. Москва "Стратегия развития отрасли информационных технологий в Российской Федерации на 2014 - 2020 годы и на перспективу до 2025 года" // https://rg.ru/2013/11/08/texnologii-site-dok.html

100. Приказ Минкомсвязи России от 30.12.2014 № 502 // [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.glavbukh.ru/npd/edoc/99_420248074. Дата обращения: 25.02.19.

101. Рекомендация МСЭ-Т Х.1205. Обзор кибербезопасности [Текст]. - введ. 18.04.2008. -Женева: Международный союз электросвязи, 2008. -64с.