doi: 10.17586/2226-1494-2017-17-5-929-937


УДК 004.62

МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ НА ПРИМЕРЕ ФИНАНСОВОГО ПЛАНИРОВАНИЯ

Арустамов С.А., Вареникова А.П.


Читать статью полностью 
Язык статьи - русский

Ссылка для цитирования: Арустамов С.А., Вареникова А.П. Модели и методы информационной поддержки принятия управленческих решений на примере финансового планирования // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2017. Т. 17. № 5. С. 929–937. doi: 10.17586/2226-1494-2017-17-5-929-937

Аннотация

Предмет исследования.Исследована задача оптимизации управления предприятием и формирования интегрированной информационной среды управления для распределенной поддержки принятия решений. Рассмотрена проблема локальной автоматизации деятельности предприятия. Показана необходимость интеграции гетерогенных информационных систем для задач планирования и прогнозирования. Метод. Предложена оригинальная модель документооборота организации с применением методов темпорального вероятностного моделирования бизнес-процессов. Разработана модель интеграции гетерогенных информационных систем с использованием онтологического подхода.Рассмотрена структура онтологий, проведена классификация концептов онтологий. Предложены методы сопоставления концептов и интеграции объектов информационных систем. Основные результаты. На основании предложенных моделей и методов разработана математическая модель финансового планирования, учитывающая вероятностный характер рассматриваемых событий и позволяющая выполнить резервирование денежных средств на будущие расходы. Апробация предложенных методов выполнена на примере информационной системы финансового планирования Университета ИТМО в период 2016–2017 гг. Система включает в себя данные из различных корпоративных подсистем: бухгалтерский учет, учет кадров, расчет заработной платы, учет договорных обязательств, закупочная логистика. Применение системы позволяет осуществить резервирование денежных средств на период 2–3 месяца, что в среднем составляет около 20% от годового бюджета финансовой единицы. Программные решения выполнены с применением технологий СУБД Oracle и языка PL/SQL в составе корпоративной информационной системы управления Университета ИТМО. Практическая значимость. Предложенные подходы могут быть использованы при решении задач интеграции гетерогенных информационных систем и источников данных в разных областях. Разработанные методы могут применяться не только для финансового планирования, но и в иных задачах оптимизации управления, в которых требуется осуществить планирование и прогнозирование деятельности.


Ключевые слова: математическое моделирование, оптимизация управления, интеграция информационных систем, онтология, финансовое планирование, прогнозирование

Список литературы

1. Сербиновский Б.Ю. и др. Инновационная модель и интегрированная информационная среда в управлении университетом нового типа. Новочеркасск: ЮРГТУ (НПИ), 2009. 226 с.
2. Попова И.А., Шлей М.Д., Вареникова А.П. Информационная система управления сетевым университетом // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2016. № 7. С. 123–130.
3. Gorzen-Mitka I., Okreglicka M. Improving decision making in complexity environment // Procedia Economics and Finance. 2014. P. 402–409. doi: 10.1016/S2212-5671(14)00819-3
4. Ермошкин Н.Н., Тарасов А.А. Стратегия информационных технологий предприятия: Как Cisco System и ведущие компании мира используют Интернет Решения для Бизнеса. М.: МосГУ, 2003. 360 с.
5. Экономика образования: планирование, анализ и контроль финансово-хозяйственной деятельности образовательных организаций высшего образования» (категория руководители и сотрудники финансовых и бухгалтерских служб) / Под ред. М.А. Дмитриева. М.: МПГУ, 2016. 166 с.
6. Исаев Д.В., Кравченко Т.К. Информационные технологии управленческого учета. М.: ГУ ВШЭ, 2006. 297 с.
7. Балдин А.В., Елисеев Д.В., Агаян К.Г. Обзор способов построения темпоральных систем на основе реляционной базы данных // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2012. № 8. С. 309–318. doi: 10.7463/0812.0441884
8. Maree M., Belkhatir M. Addressing semantic heterogeneity through multiple knowledge base assisted merging of domain-specific ontologies // Knowledge-Based Systems. 2015. V. 73. P. 199–211. doi: 10.1016/j.knosys.2014.10.001
9. Zhao Y., Li Z., Wang X., Halang W.A. Decision support in e-business based on assessing similarities between ontologies // Knowledge-Based Systems. 2012. V. 32. P. 47–55. doi: 10.1016/j.knosys.2011.08.020
10. Митрофанова О.А., Константинова Н.С. Онтологии как системы хранения знаний // Всероссийский конкурсный отбор обзорно-аналитических статей по приоритетному направлению «Информационно-телекоммуникационные системы». 2008. T. 48. № 2. С. 1–54.
11. Матюшин М.М., Вакурина Т.Г., Котеля В.В., Скобелев П.О., Лахин О.И., Кожевников С.С., Симонова Е.В., Носкова А.И. Методы и средства построения онтологий для визуализации связанных информационных объектов произвольной природы в сложных информационно-аналитических системах // Информационно-управляющие системы. 2014. № 2. С. 9–17.
12. Hinkelmann K., Gerber A., Karagiannis D., Thoenssen B, Merwe A., Woitsch R. A new paradigm for the continuous alignment of business and IT: Combining enterprise architecture modelling and enterprise ontology // Computers in Industry. 2016. V. 79. P. 77–86. doi: 10.1016/j.compind.2015.07.009
13. Du J., Zhou L. Improving financial data quality using ontologies // Decision Support Systems. 2016. V. 54. P. 76–86. doi: 10.1016/j.dss.2012.04.016
14. Otero-Cerdeira L., Rodríguez-Martínez F.J., Gómez-Rodríguez A. Ontology matching: a literature review // Expert Systems with Applications. 2015. V. 42. N 2. P. 949–971. doi: 10.1016/j.eswa.2014.08.032
15. Jean-Mary Y.R., Shironoshita E.P., Kabuka M.R. Ontology matching with semantic verification // Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web. 2009. V. 7. N 3. P. 235–251. doi:10.1016/j.websem.2009.04.001
16. Shvaiko P., Euzenat J. Ontology matching: State of the art and future challenges // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2013. V. 25. N 1. P. 158–176. doi: 10.1109/TKDE.2011.253
17. Арустамов С.А., Вареникова А.П. Модель прогнозирования расходов для планирования проектной деятельности вуза // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2016. Т. 16. № 6. С. 1111–1119. doi: 10.17586/2226-1494-2016-16-6-1111-1119.
 



Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License
Информация 2001-2024 ©
Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики.
Все права защищены.

Яндекс.Метрика