Развитие информационно-аналитического инструментария поддержки принятия стратегически ориентированных решений в многоуровневой экономике тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Плетняков, Вадим Александрович

• Плетняков, Вадим Александрович
• кандидат экономических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Плетняков, Вадим Александрович

ВВЕДЕНИЕ.

1 ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ СТРАТЕГИЧЕСКИ ОРИЕНТИРОВАННЫХ РЕШЕНИЙ В МНОГОУРОВНЕВОЙ ЭКОНОМИКЕ: СИСТЕМЫ, МЕТОДЫ, ТЕХНОЛОГИИ.

1.1 Экономическое содержание и место стратегически ориентированных решений в управлении многоуровневой экономикой

1.2 Объективная и субъективная составляющие в процессе принятия управленческих решений в экономике.

1.3 Возможности и ограничения существующих систем поддержки принятия решений в обеспечении процесса принятия решений стратегического характера.

1.4 Технологии оперативной аналитической обработки данных: потенциал использования в процессе принятия стратегически ориентированных решений.

2 РАЗВИТИЕ ТЕХНОЛОГИЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В КОНТЕКСТЕ МНОГОМЕРНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ.

2.1 Адаптация существующих методов принятия решений для интеграции в концепцию многомерного анализа данных.

2.2 Технологии использования методов добычи данных для получения знаний из систем оперативной аналитической обработки данных.

2.3 Подготовка и структурирование данных для реализации эффективной поддержки принятия решений: управление мастер-данными.

3 РАЗРАБОТКА ИНСТРУМЕНТАРИЯ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ СТРАТЕГИЧЕСКИ ОРИЕНТИРОВАННЫХ РЕШЕНИЙ В МНОГОУРОВНЕВОЙ ЭКОНОМИКЕ.

3.1 Методика поддержки принятия решений на базе интеграции многокритериальных методов принятия решений и методов добычи данных в концепцию оперативной аналитической обработки данных.

3.2 Апробация комплексной методики поддержки принятия решений стратегического характера в экономике.

3.3 Программная реализация интегрированной системы поддержки принятия стратегически ориентированных решений в экономике.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Развитие информационно-аналитического инструментария поддержки принятия стратегически ориентированных решений в многоуровневой экономике»

Актуальность темы исследования. Масштабные процессы модернизации экономики России, целенаправленно стимулируемые федеральным и региональными правительствами, ориентированы на достижение качественно нового состояния общества. В условиях увеличения сложности экономических систем, динамичного проникновения в их деятельность современных технологий, включая информационно-коммуникационные, наблюдаемых тенденций усиления глобальной конкуренции для успешного достижения приоритетных целей развития российской экономики необходимо существенное повышение качества принимаемых управленческих решений на всех уровнях экономики.

В процессе управления многоуровневой экономикой особое место занимают стратегически ориентированные решения, обеспечивающие межуровневое согласование и практическую реализацию стратегий в условиях высокой динамичности, сложности и неопределенности факторов внешней среды, множественности альтернатив развития и слабоструктурированного характера возникающих проблем. Фактически решения такого типа позволяют осуществить трансляцию решений более высокого уровня вниз по управленческой иерархии, определяя качество выполнения всей цепочки принятия решений в системе управления многоуровневой экономикой. Важная роль стратегически ориентированных решений в сопряжении со сложностью их принятия требует формирования, развития и применения соответствующего модельно-аналитического инструментария в рамках систем поддержки принятия решений.

В последние годы происходит интенсивное развитие систем поддержки принятия решений (СПГТР) с использованием современных информационно-коммуникационных технологий, что привело к их широкому распространению и проникновению в процессы управления. На практике многие организации со сложной иерархической структурой и значительными масштабами деятельности активно используют информационно-аналитические системы для поддержки принятия решений. Однако их применение в большей степени характерно для крупных частных корпораций, тогда как их использование государственными структурами для поддержки принятия решений стратегического характера, затрагивающих все уровни национальной экономики, носит ограниченный характер. Существующая потребность в адекватных современным управленческим задачам системах поддержки принятия стратегически ориентированных решений в многоуровневой экономике актуализирует разработку соответствующих концепций, моделей, технологий и инструментов.

В совокупности вышесказанное обусловливает актуальность проведения исследования, направленного на развитие модельно-аналитического и инструментарно-методического аппарата поддержки процесса принятия решений стратегического характера в экономике для повышения их качества.

Степень разработанности проблемы. Анализ научных трудов и практических разработок в области развития теории и практики систем поддержки принятия управленческих решений, разработки модельного и инструментарного наполнения соответствующих систем и совершенствования методов и технологий решения слабоструктурированных задач развития сложных многоуровневых экономических систем показал, что российские и зарубежные ученые уже на протяжении достаточно длительного периода времени занимаются указанными вопросами.

Развитию теории принятия решений посвящены работы следующих ученых: Д. Канемана, Г. Райфа, А. Тверски, С. Паркинсона, Ч. Хитча и др1. Разработке и практическому внедрению многокритериальных методов

1 Kahneman D., Tversky A. Prospect theory: An analysis of decisions under risk, 1979; Канеман Д., Тверски A. Рациональный выбор, ценности и фреймы // Психологический журнал. - 2003. - Т. 24. - № 4. - С. 31-42.; Райф Г. Анализ решений (введение в проблему выбора в условиях неопределенности): Пер. с англ. — М.: Наука, 1977; Паркинсон С. 11. Законы Паркинсона/ С. 11. Паркинскон; [пер. с англ.]. — М.: Эксмо, 2007; Хитч 4. Руководство обороной. М.: Сов. радио, 1968. принятия решений посвятили свои труды А. Андрейчикова, Р. Беллман, Г. Горелова, С. Емельянов, Р. Кини, С. Крюков, О. Ларичев, Дж. фон Нейман, В.Ногин, В. Парето, В. Подиновский, И. Черноруцкий и др.1. В том числе многокритериальные задачи принятия решений с объективными моделями исследовали Р. Бенайюн, Г. Каменев, И. Кацко, Г. Саймон и др. Субъективные модели задач принятия решений разрабатывали И. Анич, Д. Боусу, М. Пирлот, Б. Рой, Т. Саати др".

Существенный вклад в разработку методов принятия решений и их инструментарной и аналитической поддержки внесли исследователи:

B. Ганти, У. Дайал, Б. Девлин, В. Инмон, Р. Карикхофф, В. Ким, Л. Матвеева, Р. Кимпбалл, Э. Кодд, У. Курц, Л. Лакхал, М.-З. Ли, С. Недьяр, Н. Пендс, Й. Потгитер, М. Росс, В. Сидельников, Е. Стрельцова, К. Сюй, Дж. Хан,

C. Чаудхури и др3.

Проблематикой принятия управленческих решений в разных экономических условиях занимались следующие отечественные и зарубежные специалисты: М. Альперович, В. Артемьев, А. Бащлыков,

Андрейчиков А. В. Математические модели и средства аналитического планирования на основе метода анализа иерархии : монография / А. В. Андрейчиков, М. А. Кузнецов, О. Н. Андрейчикова ; ВолгГТУ. - Волгоград : РПК "Политехник", 2004; Беллман Р.Э., Капаба Р. Динамическое программирование и современная теория управления, 1969; Гвишиани Д.М., Емельянов C.B. — Многокритериальные задачи принятия решений. М.: Машиностроение, 1978; Кини Р. Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения: Пер. с англ./ Под ред. И. Р. Шахова. — М.: Радио и связь, 1981; Крюков C.B. Оценка эффективности инновационных проектов с учетом реальных опционов // 111 Международная научно-практическая конференция «Инновационное развитие российской экономики». Москва, 2010г.; Ларичев О. И., Мошкович Е. М. Качественные методы принятия решений. М.: Физматлит, 1996; Нейман Дж. фон. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970; Ногин В.Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2002; Петросян Л. А., Зенкевич Н. А., Шевконляс Е. В. Теория игр. СПб: БХВ-Петербург, 2012,432 с; Бабшщев В. С., Подиновский В. В., Шорин В. Г. Выбор решений но многим критериям упорядоченным по важности. Москва 1977.; Черноруцкий И. Г. Методы оптимизации в теории управления. СПб.: Питер, 2004.

Бенайюн Р., Ларичев О.И. Линейное программирование с многими критериями. Метод ограничений. //Автоматика н телемеханика, 1971, №8; Lotov A.V., Bushenkov V.A., Kainenev G.K. Interaclive decision maps. Approximation and Visualization of Pareto Frontier. Appl. Optimization. V. 89. Kluwer Academic Publishers. Boston / Dordrecht / New York / London. 2004; Кацко И.А., Крепышев Д.А., Сенникова A.E. Элемента теории многокритериальных решений в системных исследованиях // Научный журнал «Труды КубГАУ». - Краснодар: КубГАУ, 2011- № 5- С.7-13; Саймон Г. Models of Bounded Rationality, Vol. 3. MIT Press. 1997; Анич И., Ларичев О.И. Метод ЭЛЕКТРА и проблема ацикличности отношений альтернатив // Автоматика и телемеханика. 1996. № 8; Pirlot M, Bouyssou D. Analysing the correspondance between strict and non-strict concordance relations. Bonn, Allemagne; 2009; Саати T. -Принятие решений при зависимостях и обратных связях: Аналитические сети. Изд.: ЛКИ, 2008.

Гаити В., Дайал У., Чаудхури С., Технология баз данных в системах поддержки принятия решений // Отбытые системы, 2002; Inmon W. H.Building the Data Warehouse, Third Edition. John Wiley & Sons, Inc. New York, 2002 - 428 p; Матвеева Л.Г. и др. Прикладной экономико-математический инструментарий управления социально-экономическими системами,-Таганрог: Изд-воТТИ ЮФУ, 2011.-241 е.; Кимбалл Р. Инструменты для Хранилища данных: руководство по пространственному моделированию; Сидельников В.И., Белова C.B. Построение динамической модели кредитного учреждения. Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2006. Т. 72. № 17. С. 346-349; Стрельцова Е.Д., М.О. Яблонская, О.Ф.Ковалёв Комплекс экономико-математических моделей оценки качества управления информационными ресурсами// Вестник Адыгейского университета.-2011.-№2.-С. 181-185; Codd, E.F.; Codd S.B. and Salley C.T. Providing OLAP to User-Analysts: An IT Mandate (1993); Karikhoff S.W. Semiempirical estimation of sorption of hydrophobic pollutants on natural sediments and soils, 1981).

В. Бритков, Е. Вязилов, В. Геловани, И. Гордиенко, О. Ларичев, Д. Пауер и

В данном исследовании принятие решений рассматривается применительно к сложным многоуровневым иерархическим системам и стратегическому управлению, теория которого в настоящее время достаточно развита. Основной вклад в его развитие внесли такие ученые, как О

И. Адизес, Р. Акофф, И. Ансофф, П. Друкер, Ф. Зельцник, А. Чандлер и др." В той или иной степени отдельные его аспекты с учетом многоуровневого характера экономики затрагивают М. Боровская, И. Глущенко, Г. Гольдштейн, А. Захарова, А. Никитаева, Э. Трахтенгерц, В. Цыгичко, Д. Черешкин и др3.

Несмотря на достаточно большое количество исследований в пространстве очерченной проблематики, развитие инструментария поддержки принятия стратегически ориентированных решений при объективизации подцелей и элементов стратегии, то есть трансляции стратегий на другие иерархические уровни управления экономической системой, носит ограниченный характер.

Недостаточная степень разработанности применимых на практике инструментарных средств поддержки принятия решений в многоуровневой экономике с использованием специальных методов, моделей и технологий в

Апьперович М. Технологии хранения и обработки корпоративных данных (Data Warehousing, OLAP, Data Mining}; Артемьев В. Обзор возможностей применения ведущих СУБД для построения хранилищ данных (DataWarehouse). Корпоративные базы данных - 2008. М., 2008; Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных странах. 3-е изд., М.: Логос, 20()б; Power DJ. Decision Support Systems: concepts and resources for managers. Quorum Hooks division Greenwood Publishing. 2002.272p; Геловани B.A., Башлыков. A.A., Бритков В.Б., Вязилов Е.Д. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием информации о состоянии природной среда. М.: Эдиторал УРСС, 2001. ;,304с.

Акофф PJL Планирование в больших экономических системах. Ныо-Йорк, 1970. Пер. с англ. Г.Б. Рубальского под ред. H.A. Ушакова. - М.: «Советское радио», 1972; Chandler A.D., Jr. The Visible Hand: The Managerial Revolution in American Business. Uelknap Press: Cambridge, MA, 1977; Друкер П. Задачи менеджмента в 21 веке. Изд.: Вильяме, 2007.

Боровская М.А., Шевченко И.К., Лабункая Е.И. Программно-целевой подход к реализации промышленной политики в многоуровневой экономике: инструментарный аспект//Национальные интересы: приоритеты л безопасность«Издательский дом Финансы и кредит», 2011, № 30 (123), С. 2-6.; Глушенко И. И. Стратегия развития инновационной деятельности как основа социального прогресса России // Ученые записки РГСУ. - 2006. - m 3 (51). - С. 111-123; Гольдштейн, Г.Я. Стратегический менеджмент / ГЛ. Гольдштейн. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2003; Мицель A.A., Захарова A.A. Применение нечетких лингвистических моделей при разработке стратегии развития муниципального образования //Известия ТПУ, 2005, т.308, № 4, с. 178-182; Горелова Г.В., Матвеева Л.Г., Никитаева А.Ю. Системный подход и инструментарное обеспечение управления в территориально-локализованных экономических системах мезоуровня. - Ростов н/Д: Изд-во ЮФУ, 2007; Трахтенгерц, Э. А. Компьютерная поддержка формирования целей и стратегий / Э. А. Трахтенгерц Ин-т проблем упр. им. В.А. Трапезникова Рос. акад. наук . - М. : СИНТЕГ, 2005 . Цыгичко В.Н., Черешкин Д.С. Информационно-аналитическая поддержка стратегических решений. Информационное общество, 2006, вып. 1, с. 61-68. сопряжении с их важностью для эффективного информационно-аналитического обеспечения процесса принятия стратегически ориентированных управленческих решений обусловили постановку цели и этапных задач диссертационного исследования.

Цель и задачи исследования. Цель исследования - обоснование концепции формирования интегрированной системы поддержки принятия стратегически ориентированных решений в многоуровневой экономике и разработка реализующего ее информационно-аналитического и модельного инструментария.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе необходимо решение следующих задач:

- исследовать теоретико-концептуальные и инструментально-методические основы принятия стратегически ориентированных решений в многоуровневой экономике;

- оценить возможности существующих классов систем поддержки принятия решений в части эффективной поддержки принятия стратегически ориентированных решений в многоуровневой экономике и определить направления их развития;

- синтезировать концептуальную модель системы поддержки принятия стратегически ориентированных решений, интегрирующей методы, учитывающие субъективные предпочтения, и методы объективного анализа данных при выработке управленческих решений;

- определить инструментарий и технологии интеграции этапов анализа данных и оценки альтернатив в процессе принятия решений для управления многоуровневыми экономическими системами;

- сконструировать функциональный модуль системы поддержки принятия управленческих решений, обеспечивающий интеграцию методов анализа данных и принятия решений для обоснования эффективных стратегически ориентированных решений;

- разработать и апробировать методику поддержки принятия решений стратегического характера на базе интеграции многокритериальных методов принятия решений и методов добычи данных в концепцию оперативной аналитической обработки данных;

- осуществить программную реализацию концепции гибридной СППР на основе сочетания методов субъективного моделирования проблемной ситуации и оперативного анализа многомерных данных в рамках объективных моделей.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования является процесс принятия стратегически ориентированных решений в многоуровневой экономической системе. В качестве предмета исследования выступают системы, методы, модели, инструменты и технологии информационно-аналитической поддержки процесса принятия стратегически ориентированных управленческих решений в многоуровневой экономике.

Диссертационная работа выполнена в рамках паспорта специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки): п. 2.3 Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях; 2.5 Разработка концептуальных положений использования новых информационных и коммуникационных технологий с целью повышения эффективности управления в экономических системах.

Рабочая гипотеза диссертационного исследования базируется на совокупности теоретических положений и практических выводов, в соответствии с которыми увеличение эффективности реализации стратегий развития многоуровневых экономических систем в современных российских условиях возможно за счет повышения качества принятия стратегически ориентированных решений, которые, обеспечивая трансляцию стратегических установок на тактический уровень и перевод стратегий в программно-проектный формат их реализации, несут в себе черты типов решений, характерных для различных иерархических уровней экономики. В соответствии с авторской позицией, решение данной задачи требует развития адекватного комплексного информационно-аналитического наполнения систем поддержки принятия решений, реализующего интеграцию методов анализа объективной действительности, экономико-математического моделирования и методов построения моделей субъективного характера.

Теоретико-методологической основой исследования послужили фундаментальные работы отечественных и зарубежных исследователей в области теории принятия решений, теории систем, экономико-математического моделирования, методологии создания и использования систем поддержки принятия решений, стратегического управления, а также концептуальные положения современной экономической теории, эволюционной экономики, институционализма и теории управления социально-экономическими системами.

Исследование осуществлялось на комплексной платформе различных методологических подходов, в том числе нормативного, системного, процессного и структурно-функционального подходов.

Инструментарно-методический аппарат исследования представляет собой аргументированный синтез научных методов: категориального, сравнительного, многомерного, субъектно-объектного, статистического, кластерного, экономического анализа, структурного и динамического анализа, табличных и графических методов концептуализации и интерпретации данных, методов типологизации, концептуального, графического и экономико-математического моделирования. В рамках проведенного исследования применялись программные приложения Deductor Studio Lite, MS Excel и Web-HIPRE. Для апробации результатов исследования использовалось разработанное автором программное приложение, реализующее поддержку принятия стратегически ориентированных решений в экономике. Адекватное использование аналитического потенциала указанных методов в рамках разработанной логики и алгоритма исследования обеспечило достоверность и обоснованность его промежуточных и итоговых выводов и результатов.

Информационно-эмпирическая база работы формировалась на основе материалов монографических исследований и периодических изданий, Росстата РФ, федеральных, региональных и отраслевых стратегий, программ и проектов социально-экономического развития, законодательных и нормативных документов государственных органов РФ и зарубежных стран, ресурсов сети Интернет, а также собственных исследований автора.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту:

1. Современный теоретико-методический базис и инструментальный аппарат поддержки принятия решений не позволяют в полной мере обеспечить качественную трансляцию управленческих решений с высших на низшие уровни иерархии экономической системы и эффективный перевод стратегических решений в тактические. Решение данной исследовательской задачи требует введения некоторого промежуточного, связующего звена в процессе управления - стратегически ориентированных решений, позволяющих повысить результативность реализации стратегий экономического развития. Улучшение процесса принятия стратегически ориентированных решений и, соответственно, управленческих решений как основного результата данного процесса возможно при комплексном использовании на единой концептуальной платформе специализированных методов и технологий анализа, моделирования и оценки альтернатив, включая кластеризацию, операции с многомерным кубом, метод анализа иерархий, методы многокритериальной теории полезности и т.д.

2. Применение технологий поддержки принятия управленческих решений стратегического характера должно проходить в рамках единого комплекса методов поддержки принятия решений, имеющего программную реализацию. Существующие классы СГТПР обладают необходимым для управления многоуровневой экономикой функционалом в части моделирования проблемной ситуации на основе имеющихся фактических данных. Это свидетельствует о целесообразности их использования в качестве исходной базы для создания системы поддержки принятия стратегически ориентированных решений. Приоритетным направлением развития СПГТР для повышения качества решений стратегического характера является расширение ее возможностей по формулированию целей и критериев принятия решений с учетом одновременно объективных параметров и субъективных предпочтений в составе соответствующих инструментов и технологий.

3. Методологически обоснованное создание концептуальной модели интеграции в значительной степени отличных друг от друга методов поддержки принятия решений в единую конструкцию возможно с использованием специализированной методики построения системы поддержки принятия решений стратегического характера в многоуровневой экономике. Моделируемая таким образом система содержит методы анализа данных и методы принятия решений, что позволяет обозначить ее как интегрированную или гибридную СППР (ГСППР).

4. Создание гибридной СППР целесообразно проводить на базе существующего класса систем оперативной аналитической обработки данных - OLAP - посредством интеграции в них технологий интеллектуального анализа данных и методов оценки многокритериальных альтернатив, так как это обеспечивает доступ пользователя ко всему спектру необходимых для принятия эффективных решений инструментов, включая проведение глубокого анализа данных. При решении задачи такого типа имеет смысл сохранение новой системой текущих требований к использованию квалификации аналитиков и лиц, принимающих решения, что позволяет автоматизировать выполнение процедур анализа (избегая таких рутинных операций как оценка релевантности коллекций OLAP-отчетов по отношению к проблемной ситуации, их классу, функциональной области или объекту), а также расчет агрегированных данных по создаваемым моделям субъективного характера.

5. Решение проблемы интеграции методов анализа данных и методов принятия решений в рамках СППР целесообразно проводить с применением инструментария управления мастер-данными на основе использования формализованных процедур расчета релевантности OLAP-отчетов и оценки важности критериев, являющихся при этом измерениями многомерного куба. Это обеспечивает универсальный характер решения проблемы интеграции при любых вариантах реализации СППР, что обусловлено различным характером интегрируемых методов - основанных на использовании субъективных и объективных данных - как при разработке нового инструментального аппарата и программных средств, так и при включении в механизм взаимодействия уже существующих решений.

6. Комплексное применение методов анализа данных на базе технологий OLAP (On-Line Analysis Processing), OLAM (On-Line Analysis Mining), OLAMoR (On-Line Analysis Mining of Reports, авторский термин) и методов оценки альтернатив к программам стратегического развития экономики РФ позволяет получить качественно отличные результаты решений стратегического характера и снять ограничения, накладываемые традиционными методами управления многоуровневой экономикой. Это определяет целесообразность создания модельной конструкции, содержащей алгоритм применения совокупности методов субъективного и объективного моделирования проблемной ситуации.

7. Существующие программные решения, реализующие ряд методов анализа данных и методов принятия решений, обеспечивают выполнение в информационно-аналитическом плане только части процесса поддержки принятия решения и имеют ограниченную эффективность, что связано с лимитирующим влиянием технологических ограничений и несет дополнительные организационные затраты. Эти ограничения возможно устранить с использованием специализированного программного обеспечения, предназначенного для комплексного использования методов объективного и субъективного моделирования проблемной ситуации в процессе принятия стратегически ориентированных решений.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке концепции и развитии реализующего ее информационно-аналитического и модельного инструментария интегрированной поддержки принятия стратегически ориентированных решений в многоуровневой экономике.

К числу положений, содержащих элементы научной новизны, относятся следующие:

1. Уточнено содержание и определены признаки стратегически ориентированных решений в экономике, под которыми в авторской интерпретации понимаются управленческие решения, представляющие собой элемент стратегии или другого стратегического документа, являющиеся точным набором указаний и правил действий и принимаемых после, а также в целях реализации уже сформулированных стратегических решений. Показано, что такие решения играют важную роль в многоуровневой экономике, обеспечивая трансляцию стратегических решений с высших на низшие уровни иерархии и повышение качества реализации стратегий экономического развития. В соответствии с этим предложена концепция развития модельно-аналитического аппарата поддержки принятия решений стратегического характера, отличающегося от существующих разработок исследователей (Э. Трахтенгерц, А. Захарова) учетом объективных и субъективных параметров и ограничений для повышения эффективности достижения стратегических целей и реализации приоритетов развития экономики.

2. Проведена оценка возможностей и ограничений существующих классов систем поддержки принятия решений и их инструментально-методического содержания с позиции комплексного информационноаналитического обеспечения процесса принятия стратегически ориентированных решений, направленных на решение неструктурированных, слабоструктурированных и уникальных проблем экономики; на основе этого определено, что в качестве базовой технологической платформы для поддержки принятия решений рассматриваемого типа на разных уровнях управленческой иерархии целесообразно использовать класс приложений оперативной аналитической обработки данных.

3. Доказано, что эффективное применение СППР для принятия стратегически ориентированных решений возможно при условии использования в дополнение к применяемым в ОЬАР-приложениях методам интеллектуального анализа данных, исследованием которых занимаются Дж. Хан, К. Слой, С. Недьяр, методов многокритериального сравнения альтернатив. В соответствии с этим обоснована необходимость адекватного расширения функциональности СППР в части учета субъективных представлений лиц, принимающих решения, и оценки релевантности данных по отношению к проблемной ситуации, что позволит производить как анализ данных с целью получения новой информации, так и многокритериальную оценку и выбор альтернатив.

4. Разработана авторская методика интеграции технологии интеллектуального анализа данных с методами оперативной аналитической обработки данных как функционального модуля системы поддержки принятия решений, имеющая отличающие ее от работ Хана Цзявэя и Лина Вэя специфические особенности: ориентацию на работу с наборами отчетов, созданными из многомерных кубов, и отчетами, описывающими проблемную ситуации с важных для лица, принимающего решения, сторон. В развитие исследований К. Сюй и М.-З. Ли проведена математическая формализация процесса создания и использования наборов отчетов для принятия решений при помощи инструментария интеллектуального анализа данных (ИАД).

5. Синтезирована модельная конструкция, интегрирующая методы оценки многокритериальных альтернатив (MOMA), методы оперативной аналитической обработки данных с методами ИАД в рамках системы поддержки принятия решений стратегического характера и отличающаяся от разработок Р. Кимбалла и JI. Лакхала составом используемых методов и способом совместного применения OLAP и ИАД. Определены направления и инструменты повышения эффективности сочетания различных методов в структуре СППР и решения возникающих при этом методологических, технических и организационных проблем. Обоснована целесообразность использования в качестве данных о значениях критериев сравнения альтернатив данных как из многомерного куба, так и из множества отчетов, базирующаяся на авторской трактовке оценок критериев как дополнительных измерений OLAP-куба.

6. Доказана продуктивность использования разработанной авторской концепции ГСППР для поддержки стратегически ориентированных решений в многоуровневой экономике в процессе апробации данной системы на примере реализации государственной программы развития атомного энергопромышленного комплекса в федеральных округах Российской Федерации, что позволяет сделать вывод об оправданности дальнейшего ее развития и использования.

7. Разработано программное приложение, реализующее авторскую концепцию системы поддержки принятия решений стратегического характера в экономике, отличающееся от существующих разработок OLAP-приложений комплексным использованием методов анализа данных и методов построения субъективных моделей. В программе используется в роли интегрирующего элемента метод анализа иерархий для поддержки принятия решений при одновременном проведении оперативного анализа многомерных данных.

Теоретическая и практическая значимость работы состоит в концептуальном обосновании и программной реализации оригинальной методики поддержки принятия стратегически ориентированных управленческих решений в рамках реализации стратегий экономического развития на разных уровнях иерархии экономики.

Материалы исследования и его выводы могут найти применение при развитии технологий реализации методов объективного и субъективного моделирования проблемных ситуаций, в том числе использовании их в рамках единого алгоритма процесса поддержки принятия решений на разных уровнях иерархии экономики, а также при создании новых типов систем поддержки принятия решений, интегрирующих разноплановые методы и технологии, включая их конечное воплощение в виде компьютерных приложений.

Выводы, сформулированные в работе, дополняют положения теории принятия решений применительно к содержанию и специфике методического и информационно-аналитического обеспечения поддержки принятия решений по реализации процесса трансляции целей и элементов стратегий на более низкие уровни управления экономических систем, организационно-методической поддержке анализа проблем долгосрочного развития экономики и управления многоуровневыми системами. Основные результаты работы могут быть использованы в процессе планирования, реализации и модернизации стратегий социально-экономического и инновационного развития национальной многоуровневой экономики в части совершенствования их информационно-коммуникационного и модельно-аналитического обеспечения, развития новых методов поддержки принятия решений и технологий их практической реализации.

Практическая значимость диссертационного исследования заключается в возможности применения сформулированных предложений в части совершенствования инструментарного наполнения СППР в рамках управления экономическими системами при разработке программ и проектов реализации стратегий развития экономики. Целесообразно применение предложенных в работе методов, инструментов, моделей и систем в процессе дальнейшей разработки и внедрения СППР, ориентированных на слабоструктурированные решения в экономике с учетом специфики ее иерархической структуры. Разработанное автором компьютерное приложение может использоваться для поддержки принятия решений стратегического характера в экономике. Результаты исследования могут быть использованы в учебных целях при проведении лекционных и практических занятий по курсам: «Информационные технологии и системы в менеджменте», «Принятие управленческих решений».

Апробация результатов диссертационного исследования. Основные результаты и положения диссертационного исследования докладывались и обсуждались на конференциях, проводившихся в Юго-западном банке ОАО «Сбербанк России» и Южном федеральном университете в г. Ростове-на-Дону, международных конференциях в г.г. Ростове-на-Дону, Волгограде и др.

Авторские выводы и результаты исследования используются в учебном процессе в таких курсах, как «Корпоративные информационные системы», «Принятие управленческих решений», «Информационные технологии управления инновациями», «Информационные системы в менеджменте».

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 10 научных работ общим объемом 10,5 п.л. (авторский вклад - 10,2 пл.), в т.ч. одна монография и 3 статьи в периодических научных изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ для публикации основных результатов диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук.

Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, 10 разделов, объединенных в 3 главы, заключения, списка использованных источников, включающего 172 наименования. Работа изложена на 180 листах, содержит 14 таблиц, 25 рисунков и 2 приложения.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Плетняков, Вадим Александрович

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе проведенного исследования при анализе процесса стратегического управления в многоуровневых экономических системах было выявлено недостаточное качество трансляции стратегических решений на тактический уровень посредством использования некоторых промежуточных решений, получивших обозначение стратегически ориентированных, или решений стратегического характера. Эмпирической основой данного вывода послужили инструменты стратегического управления экономикой страны, в том числе государственные программы развития экономики, федеральные целевые программы, реализуемые недостаточно эффективно, что приводит к систематическому невыполнению целевых показателей.

Анализ показал, что для реализации стратегий экономического развития национальной экономики и ее иерархических подсистем требуется принятие комплекса взаимосвязанных решений на различных экономических уровнях, причем решения для верхних уровней принимаются раньше и определяют цели для нижних уровней. Одной из характерных особенностей этого процесса является формулировка конечных целей под влиянием представлений лиц, принимающих решения, о предпочтительных состояниях объекта управления. Это позволяет говорить о возможности выделения таких многоуровневых совокупностей решений для отдельного рассмотрения.

Изучение сущности стратегически ориентированных решений и определение их места в процессе управления многоуровневой экономикой показали, что для их поддержки необходимо использование как методов построения объективных моделей, используемых при тактическом управлении, так и методов выяснения субъективных предпочтений ЛПР, характерных для стратегического управления. Это обусловлено характером самих решений, принимаемых на синтетическом промежуточном уровне в рамках заданных целей и на основе фактических данных.

На основе систематизации и сравнительного анализа различных классов систем поддержки принятия решений был выявлен класс приложений, в наибольшей степени отвечающий потребностям поддержки решений стратегического характера - класс приложений OLAP, обладающий в значительной степени универсальностью и имеющий возможность оперирования на различных уровнях управления. Продукты в рамках данного класса, предлагаемые компаниями-разработчиками, структурируются в зависимости от способов практической реализации технологии, у которых есть свои достоинства и недостатки, нуждающиеся в учете.

В настоящее время OLAP-системы развиваются в направлении повышения их технических характеристик (появление DROLAP), а также увеличения аудитории пользователей (технологии WOLAP). На данный момент технически более совершенным видится использование HOLAP-технологии для хранения данных, и расширения возможностей с помощью Web-технологий. Такое приложение сможет обеспечить высокую скорость и удобство работы с ним. Однако сами возможности OLAP по анализу также не полностью удовлетворяют потребности пользователей.

На основе проведенного анализа автором обосновано, что одним из основных направлений развития указанной технологий является расширение возможностей OLAP с помощью использования методов интеллектуального анализа данных (ИАД), или Data Mining. Также целесообразно использование гибридной технологии, получившей название On-Line Analytical Mining.

Таким образом, для принятия ключевых решений стратегического характера в современной российской экономике целесообразно применять интегрированные в одном алгоритме технологии: OLAP и OLAM для анализа данных. Такая версия СППР-приложения позволила бы справиться с ограничениями, присущими анализу исключительно с использованием OLAP и удовлетворила потребности в поддержке решений, принимаемых в многоуровневой экономике. Важность применения соответствующего аналитического аппарата существенно возрастает именно для повышения качества реализации стратегических программ по модернизации экономики.

При этом качество анализа не может быть выше качества данных, на котором оно основывается. Практика показывает, что новые системы сталкиваются с проблемой низкого качества данных и малой истории. В работе предложено в качестве одного из альтернативных базе данных источников использовать существующие OLAP-отчеты, имеющие качественные отличия, в числе которых включение предварительно отобранной и агрегированной информации, множество вариантов отчетов, возникновение новых отчетов. Метод получил обозначение OLAM of Reports (OLAMoR).

Как показало исследование, процесс анализа данных представляет собой четко формализованный процесс, осуществляемый посредством методов, реализованных в приложениях OLAP и Data Mining (OLAM, OLAMoR). Тогда как принятие решений происходит на основании субъективных оценок различных критериев и альтернатив лицом, принимающим решения и, как правило, проходит в рамках какого-либо метода, для решений стратегического характера это, прежде всего, методы оценки многокритериальных альтернатив (MOMA). Таким образом, принятие решений должно осуществляться с использованием специализированных методов обеих групп, которые для большей эффективности работы системы необходимо интегрировать в рамках одной системы. Формирование СППР, построенных на указанной интеграции, позволит создать эффективный механизм реализации приоритетных стратегических целей экономического развития страны.

Из всего вышесказанного можно сделать вывод, что существует три основных направления совершенствования OLAP-приложений: использование совместно с методами анализа данных специальных методов принятия решений, реализующих оценку многокритериальных альтернатив; увеличение аналитических возможностей OLAP-приложения с помощью применения методов Data Mining - OLAM-анализ; повышение качества данных для целей эффективного их анализа и определение способов технического обеспечения возможности реализации двух указанных направлений выше направлений расширения функциональности в совокупности СППР, в рамках концепции гибридной, или интегрированной СППР.

На основе анализа процесса использования методов поддержки принятия решений, ориентированных на применение методов объективного анализа данных, так и использования методов субъективного моделирования проблемной ситуации, - MAUT, ELECTRE, АНР - были выявлены их возможности и ограничения с точки зрения поддержки принятия решений стратегического характера в экономике.

В ходе исследования было выявлено, что при обратной записи данных в DW или многомерный куб, возникает проблема управления агрегатами, что в случае использования HOLAP и MOLAP конфигураций, может привести к «взрыву данных» («data explosion»). Проблема «взрыва данных» также может вызвать потерю СППР своей функциональности.

Суть предложенного в рамках исследования метода анализа данных OLAMoR заключается в анализе коллекций сравнимых отчетов методами Data Mining параллельно с OLAP-анализом. В работе представлен авторский вариант формализации процесса оценки сравнимости отчетов и набор возможных действий, выполняемых по отношению к ним в целях анализа, что позволило в последствии осуществить программную реализацию этого процесса.

Для эффективного применения таких методов анализа данных технологий, как OLAM и OLAMoR и методов поддержки принятия решений, реализованных в рамках одной СППР, обоснована необходимость использования специфических средств. В работе предложено использование Master Data Management, конкретно - Analytical MDM, обладающего широкими возможностями по проверке данных и поддержке проведения операций над ними. Таким образом, AMDM позволяет не только решить проблемы организаций с качеством данных, но и в целом повысить эффективность функционирования систем поддержки принятия решений, тем более что их зависимость от качества данных имеет тенденцию к увеличению.

Полученные результаты позволили сформулировать концепцию гибридной СППР, состоящей из четырех элементов - методов поддержки принятия решений: OLAP; OLAM; OLAM of Reports; Метод оценки многокритериальных альтернатив.

На основе этого автором разработан алгоритм принятия решений стратегического характера и определено место соответствующих методов в нем, раскрыто содержание и преимущества процесса их совместной работы.

В результате апробации авторской концепции гибридной СППР на примере реализации программы развития атомного энергопромышленного комплекса РФ, в процессе которой принято решение, учитывающее качественную информацию и фактические данные, использованы специализированные методы - OLAP, ИАД, MOMA. Это подтвердило целесообразность практического применения авторской модельной конструкции поддержки принятия стратегически ориентированных решений в экономике.

Использование приложений, реализующих отдельные методы поддержки принятия решений определенных классов, в рамках апробации концепции позволило сделать вывод о необходимости реализации программного продукта, изначально предназначенного для использования всей совокупности методов ГСППР. В ходе исследования автором разработана и апробирована программа, реализующая методы OLAP и субъективного моделирования проблемной ситуации для оценки многомерных данных с точки зрения важности отдельных измерений (критериев) для проблемной ситуации. Ее апробация позволила сделать выводы о наличии у такой реализации ряда преимуществ, включающих удобство применения, увеличенную скорость принятия решения, возможность работы с оцененными данными способами, аналогичными использованию OLAP-методов над фактическими данным многомерного куба.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Плетняков, Вадим Александрович, 2012 год

1. Федеральный закон Российской Федерации от 28 сентября 2010 г. N 244-ФЗ "Об инновационном центре "Сколково"" // http://www.rg.ru/2010/09/30/skolkovo-dok.html

2. Законопроект «О реформе атомной энергетики». Пресс-Центр атомной энергетики и промышленности, www.minatom.ru/view/bill/pagel9/

3. Постановление Правительства РФ от 06.10.2006 N 605 "О федеральной целевой программе "Развитие атомного энергопромышленного комплекса России на 2007 2010 годы и на перспективу до 2015 года" // СПС КонсультантПлюс

4. Федеральная целевая программа «Электронная Россия (2002 2010 годы)» (утв. Постановление Правительства РФ от 28.01.2002 № 65 (в редакции Постановления Правительства РФ от 09.06.2010 № 403) // СПС КонсультантПлюс.

5. Алексеев А. Производственный аппарат промышленности: от деградации к модернизации. // Экономист. 2011. №2.

6. Альперович М. Технологии хранения и обработки корпоративных данных (Data Warehousing, OLAP, Data Mining).

7. Альперович M., Введение в OLAP и многомерные базы данных, 1999 г.

8. Андрейчиков А. В. Математические модели и средства аналитического планирования на основе метода анализа иерархии : монография / А. В. Андрейчиков, М. А. Кузнецов, О. Н. Андрейчикова ; ВолгГТУ. Волгоград : РПК "Политехник", 2004

9. Анич И., Ларичев О.И. Метод ЭЛЕКТРА и проблема ацикличности отношений альтернатив // Автоматика и телемеханика. 1996. № 8.

10. Апокин А. Повышение стимулов для инвестиций в основной капитал и технологии: основные направления экономической политики. // Вопросы экономики. 2011. №6.

11. Артемьев В. бзор возможностей применения ведущих СУБД для построения хранилищ данных (DataWarehouse). Корпоративные базы данных -2008. М., 2008

12. Асеев А.Л. Без науки у России нет будущего. // Всероссийский экономический журнал «ЭКО». 2010. №1.

13. Бабинцев В. С., Подиновский В. В., Шорин В. Г. Выбор решений по многим критериям упорядоченным по важности. Москва 1977.

14. Беличенко С.А. Осень биотехнологических инноваций. //Всероссийский экономический журнал «ЭКО». 2011. №12.

15. Беллман Р.Э., Калаба Р. Динамическое программирование и современная теория управления, 1969

16. Белоусов В. Предпосылки инновационного развития. // Экономист. 2011. №10.

17. Беляев Л. С. Решение сложных оптимизационных задач в условиях неопределенности. — Новосибирск: Наука, 1978

18. Бенайюн Р., Ларичев О.И. Линейное программирование с многими критериями. Метод ограничений. //Автоматика и телемеханика, 1971, №8.

19. Борисов А. Н., Виллюмс Э. Р., Сукур Л. Я. Диалоговые системы принятия решений на базе мини-ЭВМ.— Рига: Зинатне, 1986

20. Борисов А. H., Левченко А. С. Методы интерактивной оценки решений.1. Рига: Зинатне, 1982

21. Бородин A.M. Разработка быстрых алгоритмов доступа к многомерным данным в OLAP-системах : Автореф. дис. . канд. экон. наук: 05.13.17; Место защиты: «Сибирский государственный университет коммуникаций и информатики. — ГОУ ПВО «СибГУТИ», 2011. — 42 с.

22. Бройдо В.Л. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации. -СПб.: Питер, 2002.

23. Быкова О., Суслова С. Логистический трансферт технологий как метод диффузии инноваций // «Логистика». 2011, №8. - С.23-25

24. Васильева О. Накопление человеческого капитала и изобилие природных ресурсов. // Вопросы экономики. 2011. №12.

25. Виханский О.С. Стратегическое управление: учебник / О. С. Виханский.1. М.: Гардарика, 1999.

26. Ганти В., Герке Й., Рамакришнан Р. Добыча данных в сверхбольших базах данных // Открытые системы.

27. Ганти В., Дайал У., Чаудхури С., Технология баз данных в системах поддержки принятия решений // Открытые системы, 2002

28. Гантон Т. Мегапроекты и региональное развитие: патологии в проектном планировании // Пространственная экономика. 2007. № 3. С. 77-108

29. Гвишиани Д.М., Емельянов C.B. — Многокритериальные задачи принятия решений. М.: Машиностроение, 1978;

30. Геловани В.А., Башлыков. A.A., Бритков В.Б., Вязилов Е.Д. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатныхситуациях с использованием информации о состоянии природной среды, М.: Эдиторал УРСС, 2001. 304с.

31. Георгий Лукьянчиков, Алексей Щукин. От технопарков — к городам науки, «Эксперт» №48 (732), 06.12.2010.

32. Глущенко, И. И. Стратегия развития инновационной деятельности как основа социального прогресса России // Ученые записки РГСУ. 2006. - № 3 (51).-С. 111-123.

33. Гнеденко Б.В., Хинчин А.Я. Элементарное введение в теорию вероятностей. М.: Наука, 1982.

34. Голубева A.A. Электронное правительство: введение в проблему // Вестник СПбГУ. Сер. Менеджмент, 2005. Вып. 2. - С. 120-139.

35. Гольдштейн, Г.Я. Стратегический менеджмент / Г.Я. Гольдштейн. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2003.

36. Горелова Г.В., Матвеева Л.Г., Никитаева А.Ю. Системный подход и инструментарное обеспечение управления в территориально-локализованных экономических системах мезоуровня. Ростов н/Д: Изд-во ЮФУ, 2007

37. Гохберг М.Л. Новая инновационная система для «новой экономики». -М.: ВШЭ, 2002. 32 с.

38. Гэри Кокинз , «Управление эффективностью программ в государственном секторе экономики» // http://www.sas.com/officcs/europe/russia/whitepapers/CokisPerfMgmntWhitePa per.pdf

39. Друкер П. Задачи менеджмента в 21 веке. Изд.: Вильяме, 2007.

40. Евланов Л. Г. Теория и практика принятия решений. — М.: Экономика, 1984

41. Колесов Ю.Б., Сениченков Ю.Б.Имитационное моделирование сложных динамических систем. // http://www.exponenta.ru/soft/others/mvs/dssim.asp

42. Канеман Д., Тверски А. Рациональный выбор, ценности и фреймы // Психологический журнал. 2003. - Т. 24. - № 4. - С. 31-42.

43. Кимбалл Р. Инструменты для Хранилища данных: руководство по пространственному моделированию

44. Кини Р. Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения: Пер. с англ./ Под ред. И. Р. Шахова. — М.: Радио и связь, 1981

45. Кириллова С.С. Прогнозирование эффективности формирования малых инновационных предприятий при научно-образовательных центрах // Вестник ЮРГТУ (НПИ). 2012. - №1. - С.66.

46. Кузнецова Т. Целеполагание по правилам // Новый менеджмент. 2007. № 1.

47. Куценко Е., Тюменцева Д. Кластеры и инновации в субъектах РФ: результаты эмпирического исследования. Вопросы экономики. 2011. №9.

48. Ларичев О. И. Анализ процессов принятия человеком решений при альтернативах, имеющих оценки по многим критериям // Автоматика и телемеханика.—1981

49. Ларичев О. И., Мошкович Е. М. Качественные методы принятия решений. М.: Физматлит, 1996.

50. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных странах. 3-е изд., М.: Логос, 2006

51. Леженко А.И., Кузнецов И.А., Способы и методы интеллектуальной обработки информационных потоков в приложениях информационных и телекоммуникационных технологий // Труды международной конференции AITA 2011 4-8 апреля, 2011, Москва, ИПУ им. Трапезникова.

52. Максименко Е.В. Инновационная деятельность в субъектах Российской Федерации: состояние и правовое обеспечение // Web: hUp://innclub.info/wp-content/uploads/2012/02/Максименко.с1ос

53. Матвеева Л.Г. и др. Прикладной экономико-математический инструментарий управления социально-экономическими системами.- Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2011.- 241 с

54. Мезоэкономика развития. Под редакцией члена-корреспондента РАН Г.Б.Клейнера. ЦЭМИ РАН. М.: Наука, 2011. Серия «Экономическая наука современной России»

55. Мелихов А. Н., Бернштейн Л. С., Коровин С. Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. — М.: Наука, 1990

56. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. М.: Мир, 1973

57. Минцберг Г., Куинн Дж. Б., Гошал С. Стратегический процесс: концепции, проблемы,решения. СПб.: Питер, 2001. - 88 с.

58. Митус К.Н. Модель совокупной стоимости владения 8аа8 // Вкник Хмельницького нацюнального ушверситету. 2010. - Т.2. - № 3.

59. Мицель А.А., Захарова А.А. Применение нечетких лингвистических моделей при разработке стратегии развития муниципального образования // Известия ТПУ, 2005, т.308, № 4, с. 178-182

60. Нейман Дж. фон, Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970.

61. Нейман Дж. фон. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970

62. Никитаева А.Ю., Матвеева Л.Г. Моделирование системы взаимодействия государства и бизнеса в региональной экономике // Перспективные системы и задачи управления: Мат-лы 2-ой Всероссийской научно-практической конф. Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2007.

63. Никитаева А.Ю. Теория и практика управления взаимодействием государства и бизнеса: региональный аспект Ростов н/Д: Изд-во ЮФУ, 2007

64. Ногин В.Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2002.

65. Олейник А. Час икс: Асоциальная сеть, Ведомости, 30.11.2010, № 226

66. Павлютенкова М.Ю. «Электронная Россия» как инструмент административной реформы // http://open-gov.ru/2010/12/14/e-russia/

67. Паркинсон С. Н. Законы Паркинсона/ С. Н. Паркинскон; пер. с англ.. — М.: Эксмо, 2007

68. Петросян J1. А., Зенкевич Н. А., Шевкопляс Е. В. Теория игр. СПб: БХВ-Петербург, 2012,432 с.

69. Поляков A.A. Информационные системы в управлении // Вестник Московского ун-та. 2006. - № 3. - С. 21-40.

70. Попов С.А. Модульная программа для менеджеров. Модуль 4. Стратегическое управление. Инфра-М, 1999

71. Путин В.В. Выступление на встрече с членами Правительства, Федерального Собрания и членами президиума Государственного совета. Москва. Кремль. 5 сентября 2005 г. // www.gov.ru

72. Райфа Г. Анализ решений (введение в проблему выбора в условиях неопределенности): Пер. с англ. — М.: Наука, 1977

73. Саати Т. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: Аналитические сети. Изд.: ЛКИ, 2008

74. Саати Т., Керис К. Аналитическое планирование. Организация систем. М.: Радио и связь, 1991

75. Саймон Г. Models of Bounded Rationality, Vol. 3. MIT Press. 1997

76. Сидельников В.И., Белова C.B. Построение динамической модели кредитного учреждения. Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2006. Т. 72. № 17. С. 346-349

77. Скрипкин К.Г. Экономическая эффективность информационных систем. М.: ДМК Пресс, 2008. - 296 с.

78. Скрыль Т.В. Формирование информационного сектора экономики: теоретико методологический аспект // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. - Тамбов, 2008. - Вып. 4(60). - С. 290-299.

79. Сони С., Курц У. Analysis Services: Повышение производительности куба, используя Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services. // http://www.iso.ru/rus/document5920.phtml

80. Стратегическое управление. Основные управленческие процессы стратегического менеджмента // http://arbir.ru/ariicles/a2030.htm

81. Стрелец И.А. Новая экономика: гипотеза или реальность? // Мировая экономика и международные отношения. 2008. - № 2. - С. 16-23.

82. Стрельцова Е.Д., М.О. Яблонская, О.Ф.Ковалёв Комплекс экономико-математических моделей оценки качества управления информационными ресурсами// Вестник Адыгейского университета.-2011.-№2.-С. 181-185

83. Сурин А.В. Стратегия развития электронного правительства // Вестн. Моск. ун-та. 2006. - Сер. 21. - № 2. - С. 2-16.

84. Сухарев О. Промышленность: кризис и перспективы развития. // Экономист 2011. №2.

85. Трахтенгерц, Э. А. Компьютерная поддержка формирования целей и стратегий / Э. А. Трахтенгерц, Ин-т проблем упр. им. В.А. Трапезникова Рос. акад. наук . М.: СИНТЕГ, 2005

86. Фишберн П. Теория полезности для принятия решений. М., 1978 г., 352 с.

87. Хитч Ч. Руководство обороной. М.: Сов. радио, 1968.

88. Цыгичко В.Н. Руководителю о принятии решений. М.:ИНФРА-М, 1996.

89. Цыгичко В.Н., Черешкин Д.С. Информационно-аналитическая поддержка стратегических решений. Информационное общество, 2006, вып. 1, с. 61-68

90. Чандлер А. // Chandler A. Strategy and Structure. Cambridge (Mass.), 1962.

91. Черноруцкий И. Г. Методы оптимизации в теории управления. СПб.: Питер, 2004.

92. Alex Berson , Stephen J. Smith, Data Warehousing, Data Mining, and Olap, McGraw-Hill, Inc., New York, NY, 1997

93. Alter S. L. Decision support systems : current practice and continuing challenges. Reading, Mass.: Addison-Wesley Pub., 1980.

94. Andrew White. On Analytical MDM. // http://blogs.gartner.com/andrewwhite/2010/07/09/on-analytical-mdm

95. AnnaLee Saxenian. Regional Advantage: Culture and Competition in Silicon Valley and Route 128. Harvard University Press. 1996.

96. Barron, F. Hutton and Barrett, Bruce E., "Decision Quality Using Ranked Attribute Weights", Management Science, Volume 42, No. 11, November 1996.

97. Beiton V., Gear A.E. On a shortcoming of Saaty's method of analytical hierarchies// Omega. 1983,11.

98. Business intelligence effective data mining & analysis // http://www.iso.ru/journal/articles/257.html

99. Chandler A.D., Jr. The Visible Hand: The Managerial Revolution in American Business. Belknap Press: Cambridge, MA, 1977

100. Cheung, D. W., Zhou, B., Kao, B., Kan, H. and Lee, S. D. (May 2001). Towards the building of a Dense-Region Based OLAP System. Data and Knowledge Engineering, Elsevier Science, V36.

101. Codd E. F., Codd S. B., Salley C. T. Providing OLAP (On-Line Analytical Processing) to User-Analysts: An IT Mandate. E. F. Codd & Associates, 1993.

102. Codd, E.F.; Codd S.B. and Salley C.T. Providing OLAP to User-Analysts: An IT Mandate (1993)

103. Fayyad U., Piatetsky-Shapiro G., Smyth P., Uthurusamy R. Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. AAAI/MIT Press: 1996.

104. Haettenschwiler P. Neues anwenderfreundliches Konzept der Entscheidungs-unterstutzung. Gutes Entscheiden in Wirtschaft, Politik und Gesellschaft. Zurich: Hochschulverlag AG, 1999. — S. 189—208.

105. Hamalainen R.P., Seppalainen T.B. The analytic network process in energy analysis // Soci-Econ.Plann.Sci. 1986. V. 20, № 6.

106. Han. J. (1997) OLAP mining: An integration of OLAP with data mining: In Proceedings of the seventh IFIP 2.6 working conference on database semantics (pp. 1-9).

107. Inmon W. H.Building the Data Warehouse, Third Edition. John Wiley & Sons, Inc. New York, 2002 428 p

108. Jos'e Figueira. ELECTRE Methosa. Сайт университета Université Paris Dauphine. // http://ll.lamsade.dauphine.fr/deal03/ens/bouyssou/OutrankingMousseau.pdf

109. Joseph Fong , Shi-Ming Huang , Hsiang-Yuan Hsueh, Online analytical mining association rules using Chi-square test, International Journal of Business Intelligence and Data Mining, v.2 n.3, p.311-327, October 2007

110. Karikhoff S.W. Semiempirical estimation of sorption of hydrophobic pollutants on natural sediments and soils, 1981

111. Kaser O., Lemire D., «Attribute-value reordering for efficient hybrid OLAP», DOLAP, 2003, pp. 1-8

112. Kevin Chihcheng Hsu , Ming-Zhong Li, Techniques for finding similarity knowledge in OLAP reports, Expert Systems with Applications: An International Journal, v.38 n.4, p.3743-3756, April, 2011

113. Kimball R., Margy R. The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling (2nd edition ed.). Wiley., 2002. pp. 358-362.

114. Lotov A.V., Bushenkov V.A., Kamenev G.K. Interactive decision maps. Approximation and Visualization of Pareto Frontier. Appl. Optimization. V. 89. Kluwer Academic Publishers. Boston / Dordrecht / New York / London. 2004, 310 pp.

115. Maynard J. Five Benefits of Software as a Service // http://www.trumba.com/connect/knowledgecenter/pdf/SaaspaperWP-001.pdf

116. Olson, D. L., Fliedner, G. and Currie K. "Comparison of the REMBRANDT system with analytic hierarchy process", European Journal of Operational Research, Vol. 82, No. 3, pp. 522-539

117. Open Advanced System for dISaster and emergency management (OASIS), Decision support activities research report, OASIS FP6 Conosrtium, http://www. 0asis-fp6.org/2008

118. Parsaye K. A Characterization of Data Mining Technologies and Processes // The Journal of Data Warehousing. -1998.-№ 1.

119. Pendse, N.: Database Explosion, The OLAP Report, 2000.

120. Pirlot M, Bouyssou D. Analysing the correspondance between strict and non-strict concordance relations. Bonn, Allemagne; 2009.

121. Porter M.E. (1998) Competitive Strategy: Techniques for Analyzing Industries and Competitors. ISBN: 5551859304. Publisher: Free Press.

122. Potgieter J., «OLAP Data Scalability», 2003

123. Power D.J. A Brief History of Decision Support Systems. DSSResources.COM, May 31, 2003.

124. Power DJ. Decision Support Systems: concepts and resources for managers. Quorum Books division Greenwood Publishing. 2002. 272p.

125. Power, D. J. (1997). What is a DSS? The On-Line Executive Journal for DataIntensive Decision Support 1(3).

126. Reda Alhajj , Mehmet Kaya, Employing OLAP mining for multiagent reinforcement learning, Design and application of hybrid intelligent systems, IOS Press, Amsterdam, The Netherlands, 2003

127. Sebastien Nedjar , Alain Casali , Rosine Cicchetti , Lotfi Lakhal, Reduced representations of Emerging Cubes for OLAP database mining, International Journal of Business Intelligence and Data Mining, v.4 n.3/4, p.267-300, November 2009

128. Sébastien Nedjar , Rosine Cicchetti , Lotfi Lakhal, Extracting semantics in OLAP databases using emerging cubes, Information Sciences: an International Journal, v.181 n.10, p.2036-2059, May, 2011

129. Wu. G. Editing and Prospect Theory: Ordinal Independence and Outcome Cancellation // Working Paper of Harvard Business School, 1993.

130. Окинавская Хартия глобального информационного общества // Интернет-ресурс: http://www.iis.ru/library/okinawa/charter.ru.htrnl

131. OLAP-средства и Web-технологии // http://www.iso.ru/journal/articles/257.html

132. Государство вложит в центр «Сколково» 54 млрд рублей». Коммерсантъ, 5 августа 2010 // http://www.kommersant.ru/news.aspx?DocsID= 1482479

133. Доклад Всемирного банка "Governance Matters VI: Aggregate and Individual Governance Indicators 1996-2006" // http://info.worldbank.org/governance/wgi/resources.htm

134. Есть ли в России НИС? Первые выводы // Инновационные тренды. №11. 01.2012

135. Здоровье не гарантировано // РИА Новости. 10 декабря 2009. Web: http://www.rian.ru/analytics/20091210/198374619.html

136. Технопарки в России» // http://www.raexpert.ru/researches/technopark/part3

137. Технопарки России, http://www.tadviser.ru/

138. Управление мастер-данными (MDM) // http://www-01.ibm.com/software/ru/data/masterdata/

139. Data Mining // Wikipedia: http://en.wikipcdia.org/wiki/Datamining.

140. Data Warehouse Cubes. // http://test.idejka.blink.pl/szklarska-poreba-rokosz-aukcja/data-warehouse-cubes

141. Economy Rankings, http://www.doingbusiness.org/rankings

142. Master Data Management // http://www.etltools.org/master-data-management.html

143. The Gartner Glossary of Information Technology Acronyms and Terms // http://www.gartner.com/technology/it-glossary/erp.jsp

144. The What, Why, and How of Master Data Management // http://msdn.microsoft.com/en-us/library/bbl90163.aspx

145. UK Science Parks / Overview. Financial Times Survey. 2000.

146. UN Global E-Government Survey 2003 // http://unpanl.un.org/intradoc/groups/public/documents/un/unpan016066.pdf.

147. Официальный сайт Госкомстата России www.gks.ru

148. Официальный сайт ИБРАЭ РАН Института проблем безопасного развития атомной энергетики Российской академии наук // http://www.russianatom.ru/enterprises/enriched

149. Официальный сайт Министерства экономического развития РФ// http://fcp.economy.gov.ru

150. Официальный сайт Минкомсвязи России // http://minsvyaz.ru/ru/directions/?regulator=40

151. Федеральные целевые программы России // http://programs-gov.ru

152. Электронная Россия // Web: http://www.elrussia.ru

153. Википедия // http://ru.wikipedia.org/wiki/Datamining

154. Wikipedia // en.wikipedia.org>wiki/Masterdatamanagement

155. Сайт BaseGroup Labs, Business Performance Management // http://www.basegroup.ru/solutions/tech/bpm/

156. Галактика ERP // Web: http://erp.galaktika.ru/

157. Web-HIPRE. Global decision support II Web: http://www.hipre.hut.fi/170. http://www.pivotcube.com/cgi-bin/index.cgi?page=products

158. SearchDataManagement // Web: searchdatamanagement.techtarget.com

159. Virtual lab // Web: http://ru.vlab.wikia.com/wiki/