Научный журнал
Современные наукоемкие технологии
ISSN 1812-7320
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,916

РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИОННОГО АНАЛИЗА ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ

Трусов А.Н. 1 Иванченко П.Ю. 1 Кацуро Д.А. 1
1 Российский Экономический Университет им. Г.В. Плеханова Кемеровский филиал Российская Федерация
В данной работе рассматриваются вопросы автоматизированной обработки экономической информации, актуализированные в современном информационном обществе. Акцентируется внимание на использовании оптимизационных моделей и эффективных методах решения задач бизнес-планирования, оценки стоимости инновационных и инвестиционных проектов, экономического потенциала предприятий, регионов, отраслей. Отмечена связь проблем структуризации экономической информации и вопросов стандартизации хранения данных, сокращения временных затрат на их обработку и использование, экономической и информационной безопасности, в частности, путем безопасного хранения данных в облаке. Разработан алгоритм функционирования конкретной автоматизированной информационной системы (АИС), преобразующей информацию социально-экономического содержания от ее первичного извлечения с сайтов экономической статистики до результатов ее обработки в интересах конечного пользователя – экономиста-аналитика.
Автоматизированная информационная система
экономическое планирование
оптимизационный анализ
алгоритмизация
1. Иванченко П.Ю. Математическое моделирование информационной и экономической безопасности на предприятиях малого и среднего бизнеса / П.Ю. Иванченко, Д.А. Кацуро, А.В. Медведев, А.Н. Трусов // Фундаментальные исследования. – 2013. – № 10(13). – С. 2860–2863.
2. Медведев А.В. Концепция оптимизационно-имитационного бизнес-планирования / А.В. Медведев // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2014. – № 1. – Ч. 2. – С. 198–201.
3. Медведев А.В. Концепция оптимизационно-имитационного моделирования регионального социально-экономического развития / А.В. Медведев // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2013. – № 7. – С. 21–25.
4. Медведев А.В. Система поддержки принятия решений при управлении региональным экономическим развитием на основе решения линейной задачи математического программирования / А.В. Медведев, П.Н. Победаш, А.В. Смольянинов // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2013. – № 12.– С. 110–115.
5. Трусов А.Н. Извлечение и обработка информации с сайтов экономической статистики / А.Н. Трусов, Д.А. Кацуро, П.Ю. Иванченко // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2013. – № 12. – С. 120–122.
6. Трусов А.Н. К вопросу об извлечении, обработке и хранении экономической информации / А.Н. Трусов, Д.А. Кацуро, П.Ю. Иванченко // Материалы XXVII Международных Плехановских чтений: тезисы докладов аспирантов. – М., РЭУ им. Г.В. Плеханова. – 2014. – С. 175–176.
7. Трусов А.Н. К информационной поддержке обеспечения экономической безопасности в регионе / А.Н. Трусов // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2014. – № 5 (1). – С. 162–163.
8. Medvedev A.V. Information processing in mobile systems of decision support in business planning / A.V. Medvedev // European Journal of Natural History. – 2014. – № 3. – P. 29–30.
9. Medvedev A.V. Informational and analytical support business planning tasks / A.V. Medvedev // European Journal of Natural History. – 2014. – № 2. – Р. 60–61.

В условиях современного информационного общества и свободного доступа экономических аналитиков, предпринимателей, бизнесменов, органов управления к экономической информации и статистическим данным актуальным является ее использование для эффективного решения задач бизнес-планирования, оценки стоимости инвестиционных проектов (ИП) или оценки экономического потенциала предприятий и регионов [4, 2].

Решение указанных задач базируется на использовании оптимизационного пакета финансового анализа «Карма», описанного в работе [1], который позволяет:

● Моделировать экономическую деятельность предприятия, региона (строить математическую модель в форме задачи линейного программирования, задавать ее конфигурацию путем определения структуры вносимой информации);

● Прогнозировать эффективность экономической деятельности (путем расчета оптимальных инвестиций и объемов производства по критерию максимизации чистой приведенной стоимости);

● Получать и анализировать расчетов в табличной и графической формах.

В настоящее время внесение информации в «Карма» осуществляется преимущественно «ручным» способом, что неудобно для конечного пользователя. Для решения задач, поставленных в работах [2–5, 9], необходимо решить нижеследующие задачи:

1. Структуризации экономической информации на описывающую внутреннюю и внешнюю среду инвестиционного проекта (ИП), характеристики основных производственных фондов и продукции, а также информацию, специфическую для конкретного ИП (бизнес-планирование, стоимость бизнеса, экономическая, социально-экономическая, социальная политика и т.п.).

2. Стандартизации хранения данных для их дальнейшего автоматизированного внесения в программный продукт.

3. Сокращения временных затрат на получение, обработку, хранение и использование необходимых данных.

Анализ источников [6–8] позволил разработать следующую концепцию действий.

На рисунке представлен алгоритм функционирования автоматизированной информационной системы (АИС) по преобразованию информации социально-экономических контентов до результатов ее обработки в интересах конечного пользователя. Как видно из рисунка, алгоритм включает обработку информации на шести стадиях:

trus1.tif

Алгоритм функционирования АИС

1. Web. Вся всемирная паутина (интернет), из которой эксперт выбирает необходимую и актуальную экономическую информацию и показатели.

2. Excel. Таблицы, в которых будут храниться необработанные данные, полученные с помощью синтаксического анализа сайтов (парсинга).

3. Azure. Облачная платформа для хранения больших баз данных на серверах, расположенных в распределенных дата-центрах. В предложенном алгоритме необходима для структурированного и безопасного хранения обработанных данных, полученных путем парсинга сайтов экономической статистики или других интернет ресурсов.

4. XML. XML-файл, содержащий входную информацию, автоматически загружаемую в программный продукт финансового анализа и прогнозирования деятельности.

5. Карма. Программный продукт финансового анализа «Карма» и прогнозирования деятельности региона, предприятий или финансового сектора, решающий линейную задачу оптимального управления и обрабатывающий получаемую информацию.

6. Результат. Экспертная обработка полученных при работе «Карма» в табличном или графическом виде результатов, на основе которых принимаются решения об оптимальном распределении ресурсов предприятием, регионом или финансовым сектором.

Сайты экономической статистики содержат разнообразную информацию – экономическую, социальную, финансовую. При этом для оценки эффективности деятельности регионов, предприятий или финансового сектора необходима только определенная ее часть. Именно поэтому на начальном этапе функционирования алгоритма работу запускает эксперт, который определяет и рекомендует сайты экономической статистики с точки зрения валидности, актуальности и достоверности данных. После выявления таких сайтов в процесс обработки информации вступает дополнительный модуль (web-краулер) для синтаксического анализа (парсинг) данных сайтов. Полученная информация загружается в Excel-файл в виде временных рядов и хранится там до следующего этапа обработки полученных данных с помощью синтаксического анализа. Следующим этапом алгоритма является структурированная и стандартизированная загрузка необходимых экономических данных в облако. Существенным этапом всего процесса является создание и заполнение XML-файла данными путем подкачки необходимой информации из таблиц облачного сервиса в программный код XML-файла. Двумя финальными этапами является открытие созданного XML-файла в программном продукте «Карма» и произведение расчетов с целью поиска оптимального решения, а также формирование экспертного заключения об оптимальном распределении инвестиций, объемов производимой продукции, реализуемости проекта и т.п.

Следует отметить, что при реализации данного алгоритма мнение эксперта необходимо учитывать сразу на нескольких стадиях:

Во-первых, стадия выбора сайта экономической статистики или другого интернет ресурса с экономическими показателями, являющимися актуальными, достоверными и валидными для дальнейшего использования.

Во-вторых, стадия анализа Excel-файла для выбора необходимых данных, соответствующих математической модели, применяемой к той или иной сфере экономической деятельности.

В-третьих, стадия предобработки информации из облака для размещения ее в теги XML-файла.

В-четвертых, стадия постобработки информации в программном продукте «Карма» и поддержки принятия решений об оптимальном распределении инвестиционных ресурсов, финансировании и т.д.

В настоящее время предполагается полная автоматизация обработки информации, в соответствии с приведенным алгоритмом, лишь на стадии XML-файл → Карма.

Таким образом, реализация приведенного алгоритма позволит значительно упростить решение следующих задач:

1. Структурирование экономических показателей при бизнес-планировании.

2. Стандартизация хранения и сокращение временных затрат на обработку данных.

3. Ускорение процесса поиска, получения, предварительного анализа и выбора необходимых данных.

4. Решение вопросов информационной безопасности, в частности, путем безопасного хранения данных в облаке.

5. Автоматизация ввода данных любого объема в оптимизационный программный продукт «Карма».

6. Получение оптимального распределения ресурсов (инвестиций, материальных и финансовых затрат) региона, предприятия или финансового сектора.


Библиографическая ссылка

Трусов А.Н., Иванченко П.Ю., Кацуро Д.А. РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИОННОГО АНАЛИЗА ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ // Современные наукоемкие технологии. – 2014. – № 11. – С. 38-40;
URL: http://www.top-technologies.ru/ru/article/view?id=34770 (дата обращения: 06.04.2020).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074