Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Тезаурус как средство информационного поиска в экономических автоматизированных информационных системах 11
1.1. Общее понятие тезауруса. Методы построения тезаурусов экономических информационно-поисковых систем 11
1.2. Проблемы информационного поиска в полнотекстовых информационных системах в экономике. Практика создания тезаурусов по экономике 21
Выводы 42
Глава 2. Методика и инструментарий формализованного представления предметной области электронной коммерции 44
2. 1. Формирование общих представлений о предметной области электронной коммерции. Определение тематического охвата тезауруса и сбора массива лексических единиц по электронной коммерции 44
2.2. Инструментальные средства разработки и сопровождения тезаурусов 51
2. 3. Методика и практические результаты формирования тезауруса электронной коммерции 67
Выводы 89
Глава 3. Оценка экономической эффективности внедрения тезауруса в информационную систему 91
3.1. Технологии и факторы, влияющие на экономические аспекты создания тезауруса. Обзор и оценка зарубежных методик расчета экономической эффективности внедрения информационных технологий 91
3.2. Российские разработки в области экономической оценки внедрения информационных технологий 105
3.3. Расчет экономической эффективности внедрения автоматизированной информационной системы с тезаурусом 113
Выводы 123
Заключение 125
Литература
- Проблемы информационного поиска в полнотекстовых информационных системах в экономике. Практика создания тезаурусов по экономике
- Инструментальные средства разработки и сопровождения тезаурусов
- Методика и практические результаты формирования тезауруса электронной коммерции
- Российские разработки в области экономической оценки внедрения информационных технологий
Введение к работе
Активное развитие в России электронной коммерции на основе современных информационных технологий предъявляет высокие требования к информационному и лингвистическому обеспечению автоматизированных информационных систем участников рынка электронной коммерции. Для электронной коммерции, как технологии совершения коммерческих операций с применением электронных средств обмена данными, первоочередной задачей является определение ее предметной области и создание понятийного аппарата, который может быть наиболее полно разработан составлением словарей-тезаурусов, описывающих языковые единицы предметной области.
На основе тезаурусов формируется лингвистическое обеспечение автоматизированных информационных систем. Создание такого тезауруса позволит участникам системы электронной коммерции в России использовать его в своих автоматизированных информационных системах, что повысит эффективность этих систем, обеспечив полноту и точность информационного поиска, позволит общаться участникам системы на едином языке, который адекватно отражает объекты предметной области и отношения между ними. Наличие русскоязычного тезауруса в перспективе позволит грамотно согласовывать существующую терминологию систем электронной коммерции за рубежом с соответствующими российскими системами.
Сообществом участников электронной коммерции в России было сделано множество попыток создания словарей терминов, но попыток создания русскоязычного тезауруса как основы лингвистического обеспечения не было. Единый подход к формированию тезауруса также не был выработан. В федеральных целевых программах РФ этому вопросу также уделено мало внимания. Следовательно, вопросы создания лингвистического обеспечения автоматизированных систем электронной коммерции становятся актуальными, а использование экономико-математических методов и моделей для этой цели позволяет усовершенствовать применяемые информационные технологии. Актуальным для современных информационно-поисковых систем в электронной коммерции является улучшение качества их функционирования, это может быть решено с помощью тезауруса.
Степень разработанности проблемы.
В своих исследованиях автор опирался на работы отечественных (ОС. Баранов, О.Э. Башина, А.А. Кантарович, О.А. Кобелев, Г.Я. Резго, В.И. Скиба, В.В. Царев и др.) и зарубежных (А. Викофф, К.Т. Гордон, А. Колекчиа и др.) ученых в области электронной коммерции, товарного обращения, создания русскоязычных идеографических словарей, которые внесли большой вклад в разработку понятийного аппарата электронной коммерции. В процессе диссертационного исследования изучены работы отечественных (В.И. Горькова, Ю.И. Шемакин и др.) и зарубежных (С. Брэдфорд, Кендел, М. Спирмен и др.) ученых в области математических методов и моделей, информетрии.
В процессе диссертационного исследования изучена мировая и отечественная практика по разработке закона ЮНИСИТРАЛ по электронной торговле, по проекту «Соглашения по электронной торговле», разработанным Центром по упрощению процедур и практики в управлении, торговле и на транспорте (СЕФАКТ) Европейской экономической комиссии ООН. Международной торговой палатой разработаны проекты: «Пересмотренные руководящие принципы Международной торговой палаты для рекламной и маркетинговой деятельности в Интернет», «Общие методы осуществления международных торговых операций». Одним из последних проектов Международной торговой палаты является «Проект по терминам электронной коммерции» [60]. Однако в России не создавались и не использовались экономико-математические методы и модели для исследова ния и оценки лингвистического обеспечения систем электронной коммерции.
В зарубежной и отечественной теории и практике использование математических и информетрических методов и программных средств для создания лингвистического обеспечения систем электронной коммерции практически не исследовано. По нашему мнению это связано с относительной новизной самого феномена электронной коммерции, что видно хотя бы из того факта, что общепринятого определения термина «электронная коммерция» современная наука и практика как за рубежом, так и у нас в стране, еще не выработала. Как научная дисциплина электронная коммерция находится на этапе сбора фактов и их осмысления. В литературе по этой тематике часто можно наблюдать, например, смешение понятия «электронная коммерция» и «электронная торговля», хотя электронная торговля является только частью электронной коммерции.
Формирование терминологии в сфере электронной коммерции не может не подчиняться тем же законам, что и сама коммерческая деятельность. Ведущие ученые давно исследующие феномен коммерческой деятельности подчеркивают, что она представляет собой «комплекс массовых процессов и явлений стохастического характера, в ней формируются определенные тенденции и закономерности, обнаруживаются причинно-следственные связи» [67]. Поскольку терминология электронной коммерции на русском языке только формируется, то пока не было попыток создания русскоязычного тезауруса как основы лингвистического обеспечения автоматизированных систем электронной коммерции.
Не использовались математические и информетрические методы, программные средства для исследования и оценки лингвистического обеспечения систем электронной коммерции. Однако накопленный практический опыт и наличие в Интернет большого массива текстов по электронной коммерции [72 - 75, 78 - 80, 82, 86, 89, 90 - 93, 95, 97 - 101,104 - 108, 111 - 114, 118 - 120, 125 - 127, 137 - 145, 150 - 154, 157, 158, 169 - 174] позволяют практически приступить к решению этой сложной задачи. Не исследовалось и не оценивалось ранее и влияние тезауруса на экономические характеристики информационных систем электронной коммерции.
Целью исследования является разработка системы информационно-лингвистического обеспечения электронной коммерции, а также разработка методов формализованного представления предметной области электронной коммерции. Целью исследования также является создание методики формирования информационно-лингвистического обеспечения (тезауруса) электронной коммерции и методики оценки экономической эффективности внедрения тезауруса в автоматизированные информационные системы.
Для достижения указанной цели были поставлены и решены следующие задачи:
У исследовать опыт государственных, научных и коммерческих организаций в РФ, которые занимаются проблемами составления словарей терминов и создания лингвистического обеспечения для экономических информационных систем и систем электронной коммерции, в частности с целью разработки методических рекомендаций по формированию тезауруса электронной коммерции;
провести математический анализ с целью выявления основных закономерностей формирования и параметров тезауруса электронной коммерции;
исследовать существующие методики оценки экономической эффективности автоматизированных информационных систем;
разработать математическую модель информационно-лингвистического обеспечения (тезауруса) электронной коммерции;
У выработать рекомендации по выбору инструментария для проектирования тезауруса систем электронной коммерции;
У создать методику формирования информационно-лингвистического обеспечения (тезауруса) электронной коммерции;
б
сформировать методику оценки экономической эффективности внедрения в автоматизированные информационные системы тезауруса;
Объект исследования - предприятия и организации системы электронной коммерции.
Предмет исследования - лингвистический базис информационной инфраструктуры экономических систем электронной коммерции.
Методологической и теоретической основой исследования явились законодательные нормативные акты [11 - 17], действующие в Российской Федерации и регулирующие взаимоотношения в сфере электронной коммерции, государственные стандарты по формированию тезаурусов [1 - 10, 215], отечественные и зарубежные исследования по созданию терминологического аппарата электронной коммерции, труды ведущих специалистов по электронной коммерции, статистике, информетрии, экономическому анализу и экономико-математическому моделированию.
В ходе исследования использовались методы математической статистики, информетрии, инструментальные средства проектирования лингвистического обеспечения автоматизированных информационных систем, коммуникационные технологии.
Для решения задач диссертационного исследования применен ряд пакетов прикладных программ (утилит), свободно распространяемых в Интернет программа URS версии 1.1 компании "НооЛаб", Новосибирск, программа TextAnalyst™ (http://www.rvb.ru), программа MathCad Professional 2000і и др.
Диссертационная работа по своему содержанию соответствует паспорту специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики (пункт 2.2.6).
В процессе исследования предметной области электронной коммерции изучались труды известных отечественных и зарубежных ученых в области электронной коммерции и товарного обращения (А. Викоффа, О.А, Кобелева, Г,Я. Резго, В.И. Скибы, О.Э. Башиной и др.), информетрии (С. Брэдфорда, В.И. Горьковой), математических методов и моделей (Спирмэна, М. Кендэла), создания русскоязычных идеографических словарей (О.С. Баранова), методики оценки экономической эффективности внедрения новых информационных технологий (компании «Watkins Johnson», США, компании «JC Penney», США, корпорации «S.C. Johnson &S011», США и др.).
Информационной базой исследования явились: Российский торгово-экономический словарь под ред. проф. С.Н. Бабурина, учебники по электронной коммерции разработанные группой специалистов РГТЭУ в 2001 - 2003 гг., словари и текстовые материалы по электронной коммерции, стандарты РФ по подготовке тезаурусов и др., другие издания по электронной коммерции, словари и текстовые материалы по электронной коммерции, полученные из сети Интернет.
Научная новизна работы заключается в разработке и практическом применении системы информационно-лингвистического обеспечения электронной коммерции с развитой системой базисных отношений (прикладного тезауруса). В диссертации получены следующие результаты, содержащие научную новизну:
1. Впервые определены состав, структура и основные математические и статистические параметры тезауруса с использованием математических и информстрических методов, в том числе статистически достоверный объем тезауруса электронной коммерции, который позволяет оптимизировать объем работ по формированию тезауруса.
2. Создана методика разработки системы информационно-лингвистического обеспечения (прикладного тезауруса), являющегося формализованным представлением предметной области электронной коммерции с использованием программного обеспечения, свободно распространяемого в Интернет, позволяющая формировать и поддерживать тезаурус электронной коммерции в актуальном состоянии.
3. Впервые разработан русскоязычный тезаурус электронной коммерции, позволяющий закрепить имплицитно существующие базисные отношения в предметной области электронной коммерции.
4. Предложена методика оценки экономической эффективности внедрения тезауруса в информационные системы электронной коммерции, которая позволяет определить стоимость создания и поддержки тезауруса.
5. Определены критерии оценки экономической эффективности применения тезауруса в информационных системах электронной коммерции, исходя из которых разработка и внедрение тезауруса в информационные системы становится экономически оправданной.
Практическая значимость работы заключается в том, что положения, содержащие научную новизну, могут применяться научными организациями и участниками системы электронной коммерции в информационных системах с целью повышения эффективности использования этих систем в обеспечении полноты и точности информационного поиска. Как одна из форм представления знаний, тезаурусная форма позволяет выявить наиболее существенные связи объектов в предметной области электронной коммерции.
Самостоятельное практическое значение имеют:
разработанный русскоязычный тезаурус электронной коммерции;
методика формирования тезаурусов такого рода;
методика оценки экономической эффективности внедрения нового информационно-лингвистического обеспечения (тезауруса) в информационные системы электронной коммерции;
математические закономерности и числовые характеристики формирования тезауруса электронной коммерции.
Апробация и реализация результатов исследования.
Результаты работы докладывались на международной научно-практической конференции «Васильевские чтения: национальные традиции в торговле, экономике, политике и культуре» (РГТЭУ, 2004 г.), на ме ждународной научно-практической конференции «Румянцевские чтения. Экономика, государство, общество в XXI веке» (РГТЭУ, 2005 г.), на международной научно-практической конференции «Румянцевские чтения. Экономика, государство, общество в XXI веке» (РГТЭУ, 2006 г.), обсуждались на совместном заседании кафедры статистики и кафедры информационных технологий Российского государственного торгово-экономического университета.
Отдельные положения диссертационного исследования используются в практической деятельности Института повышения квалификации информационных работников ВИНИТИ РАН, что подтверждено актом о внедрении. Результаты исследования используются в учебном процессе по дисциплинам: информационные технологии, информационные технологии в налогообложении, интеллектуальные информационные системы, электронная коммерция, статистические методы оценки и прогнозирования коммерческой деятельности и др. в РГТЭУ.
Публикации.
По теме исследования опубликовано 7 работ общим объемом 2,85 печ.л.
Объем и структура работы.
Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения и приложений. Работа изложена на 152 страницах, содержит 5 таблиц, 15 рисунков, 10 приложений. Библиография насчитывает 284 наименования.
Проблемы информационного поиска в полнотекстовых информационных системах в экономике. Практика создания тезаурусов по экономике
Во второй половине 90-х годов 20 века в Интернет начали появляться информационно-поисковые системы (ИПС) отечественного производства, которые позволяли не только проводить поиск нужной пользователю информации в ресурсах сети, но и структурировали и классифицировали ее. Большое значение в функционировании ИПС имеет лингвистическое обеспечение [206]. Именно лингвистическое обеспечение отвечает за такие процессы, как индексирование документов и запросов, эффективный поиск в базах данных по тематическим запросам и межсистемное информационное взаимодействие. Лингвистическое обеспечение в автоматизированных информационных системах позволяет наиболее эффективным образом реали-зовывать функции поиска [209].
В составе лингвистического обеспечения необходимо наличие классификационного и (или) дескрипторного информационного языка. Классификационный язык — информационный язык, предназначенный для индексирования документов и информационных запросов посредством понятий и кодов какой-либо классификационной системы. Именно классификационная система выполняет такие функции, как организационная (систематизация литературы), поисковая (поиск информации) и образовательная (комплексное представление о системе знаний).
К числу классификационных информационно-поисковых языков относятся универсальные классификационные системы (УДК [164], ДКД, ББК, Классификация Библиотеки Конгресса, Классификация двоеточием Ранганатана, ГРНТИ) и локальные (отраслевые, специальные) классификационные системы [183].
В русскоязычном секторе Интернет наилучшим образом зарекомендовали себя следующие ИПС: Яндекс (http://www.yandex.ru/), Рамблер (http://www.rambler.ru/ ) и Апорт (http://www.aport.ru/).
Лидером среди ИПС по величине индекса цитирования (числу обращений), исходя из статистических данных (http://www.yandex.ru/cy? base=l), является система Яндекс.
На первом уровне тематического дерева каталога Яндекса десять тем, а число уровней в глубину не превышает четырех. Помимо тем, в каталоге имеется ряд дополнительных признаков (фасет), позволяющих уточ нить характер ресурсов, которые пользователь хочет увидеть в тематических категориях. Сайты в рубриках расположены по убыванию их взвешенного индекса цитируемости. Взвешенный индекс учитывает количество ссылок на сайт с других сайтов, придавая этим ссылкам разный "вес" (то есть значимость) в зависимости от авторитетности ссылающегося сайта. Каталог Яндекса позволяет найти нужный сайт, сужая область поиска в дополнение к основной рубрикации по темам.
Для повышения эффективности поиска ИПС позволяет использовать многофункциональный язык запросов, в который включены не только логические операторы булевой алгебры, такие, как ОБЪЕДИНЕНИЕ, ПЕРЕСЕЧЕНИЕ, ОТРИЦАНИЕ (в пределах предложения или документа), но и специальные операторы, позволяющие проводить поиск информации по элементам HTML-кода (тегам). Так же существует возможность задавать расстояния между словами, составляющими запрос, причем вариантов такого поиска шесть. Элементам запроса можно присваивать весовой коэффициент для ранжирования по значимости. Для составления сложного запроса можно воспользоваться расширенным поиском.
Второй по популярности среди ИПС русскоязычного сектора Интернет является система Рамблер. Одноуровневый каталог представлен 56 разделами, разбитыми по категориям или расположенными в алфавитном порядке (на выбор пользователя). Результатом поиска по дереву каталога является список ссылок на сайты по выбранной категории. Если поиск осуществляется через строку запроса, то результатом его будет список ссылок на ресурсы Интернет, отсортированных по сайтам, страницам и по дате. Язык поисковых запросов состоит в основном из операторов булевой алгебры (ОБЪЕДИНЕНИЕ, ПЕРЕСЕЧЕНИЕ, ОТРИЦАНИЕ). Можно также осуществлять поиск с использованием символов. Например, для поиска цитат можно использовать двойные кавычки.
Инструментальные средства разработки и сопровождения тезаурусов
Создание тезауруса предполагает прохождение процедуры упорядочения массива слов предметной области. Каждое слово предметной области необходимо расположить по отношению к другим словам в определенном положении в соответствии с заданным параметром, т.е. схемой упорядоче ния.
Наиболее часто упорядоченность определяется ранжированием (порядком размещения) компонентов по частоте их появления в тексте (в порядке убывания или в порядке возрастания). Создаются частотные словари, в которых слова расположены в порядке убывания частоты появления каждого слова в исследуемом тексте. Естественно, что термины должны быть тематически взаимосвязаны, т.е. относиться к определенной тематической области, в нашем случае к области электронной коммерции.
Одним из способов исследования объединения терминов по единому тематическому признаку может быть объединение по признаку частоты встречаемости в текстах документов конкретной предметной области. Документы необходимо отбирать в соответствии с их тематической общностью. В результате подбора должна быть сформирована репрезентативная выборка.
Статистические параметры текстов, используемые в дальнейшем при формировании тезауруса, определяются полнотой отбора наименований компонентов. С увеличением объема выборки в определенный момент происходит насыщение множества компонентов системы документального информационного потока. В качестве критерия оценки степени насыщения множества компонентов системы документального информационного потока используются функциональные зависимости, аппроксимирующие эмпирические данные роста числа неповторяющихся наименований компонентов от количества отрезков текста в форме экспоненты [54].
Для расчета объема словаря и выборок вводится критерий насыщения словаря. Под насыщением понимается состояние, когда наиболее употребительные слова встречаются в выборке 10 тыс. слов не реже одного раза, а малоупотребительные слова встречаются за пределами текстов длиной 10 тыс. слов. Исследователями в области информетрических процессов установлены эмпирические критерии степени насыщения словаря. Для текстов на естественном языке в [54, с. 43] установлен следующий коэффициент: V = IQ4D, (2.1) где V - число неповторяющихся терминов, D - число отрезков текста.
По степени насыщения принимается решение о достаточности или недостаточности суммарной выборки. Практика исследования систем документальных информационных потоков показывает, что коэффициент насыщения около 0,9 достаточен для практического применения.
Согласно закону Ципфа [54, с.55] наиболее важные ключевые слова тезауруса сконцентрированы в зоне ядра частотного распределения (5-10 % ключевых слов (КС), имеющих высокие значения частоты. Практически для построения тезауруса электронной коммерции это означает, что необходимо определить статистически достоверный объем выборки, объем выборки ключевых слов, достаточный для получения 50 % словаря ключевых слов, объем выборки для всего массива ключевых слов. Например, в [94] содержится около 80 тыс, слов, что, вероятно, достаточно для получения полноценного и статистически достоверного массива ключевых слов. В технологической цепочке подготовки тезауруса электронной коммерции необходим этап подготовки информационного массива текстов для их частотного анализа.
Для выбора инструментальных средств формирования словника для последующего проектирования на его основе тезауруса электронной коммерции нами был исследован русскоязычный сектор Интернет с целью поиска программных средств [58, 188], используемых специалистами других предметных областей для решения аналогичных задач.
Наибольший интерес представляют программные средства Русской виртуальной библиотеки (http://www.rvb.ru). На сайте представлены программы, позволяющие автоматизировать процесс анализа текста и/или текстовых массивов (каталог лингвистических программ и ресурсов). Данный каталог включает в себя описание программ, связанных с анализом текстов и вычислительной лингвистикой, а также соответствующих ресурсов, доступных сегодня в глобальной сети Интернет. Упор при составлении каталога делался на бесплатные программы, доступные для загрузки или использования в режиме on-line. Также описаны коммерческие версии некоторых наиболее интересных программ.
Методика и практические результаты формирования тезауруса электронной коммерции
При формировании тезауруса с использованием описанных инструментальных средств необходимо избавиться от лексического разнообразия текста: синонимов, многозначности, частей речи, стилистики и свести термин к инварианту - понятию, которое становится основой для сопоставления разных текстов. Таким образом, основой тезауруса должны стать не понятия, а языковые выражения: слова, термины и др., которые лишь соотносятся с этими понятиями.
Для сопоставления различных близких по смыслу понятий между ними должны быть установлены отношения. В информационно-поисковых языках для автоматической обработки текстов на естественном языке используются наборы семантических отношений, таких как часть, источник, причина и т.п. В идеале отношения между понятиями должны в первую очередь описывать некие инвариантные свойства, которые не зависят или слабо зависят от темы конкретного текста, в котором упомянуто понятие.
Тезаурус должен представлять собой иерархическую сеть понятий, соответствующих значениям отдельных слов, текстовых выражений или синонимическим рядам. Таким образом, основными элементами тезауруса являются понятия, языковые выражения, отношения «языковое выражение - понятие», отношения между понятиями.
Для каждого языкового выражения описывается: - его многозначность - связи с одним или более понятиями, что означает - данное языковое выражение может служить текстовым выражением этого понятия. Отнесение языкового выражения к разным понятиям также является неявным указанием на его многозначность; - его морфологический состав (часть речи, число, падеж); - особенности написания (например, с большой буквы) и т.п.
Каждое понятие тезауруса имеет уникальное название, список язы ковых выражений, которыми это понятия может быть выражено в тексте, список отношений с другими понятиями. В качестве уникального названия понятия обычно выбирается одно из его однозначных текстовых выражений. Но название понятия может быть сформировано и парой его неоднозначных текстовых выражений - синонимов, записанных через запятую и однозначно его определяющих.
В качестве примера рассмотрим формирование словарной статьи понятия ДЕНЬГИ для предметной области электронной коммерции. Эта словарная статья интересна тем, что включает разные типы лексических единиц предметной области. Анализ будем проводить с использованием ряда материалов, в том числе с использованием доклада Торгово-промышленной палаты РФ «Электронная торговля в России: перспективы развития и роста».
Получен следующий набор терминов (рис. 2.8), имеющих сильную семантическую связь с термином ДЕНЬГИ в обрабатываемом наборе текстов (термины сгруппированы в алфавитном порядке):
Из набора терминов видно, что это синонимы одного и того же понятия в данной предметной области. Кроме того, сильную семантическую связь с данным термином имеют понятия: Средства платежа 40/84 Цифровой бумажник 56/78 Цифровой кошелек 62/84 Кошелек 48/77 Электронный бумажник 58/72
Эти термины близки к понятию ДЕНЬГИ в системах электронной коммерции и являются ассоциативно связанными дескрипторами данной предметной области. В тексте данные термины представлены, например, следующими фрагментами:
«При реализации лее слепой подписи покупатель сам создает электронные купюры, пересылает их в банк, где при поступлении реальных денег на счет они заверяются печатью и отправляются обратно клиенту». «Платежи с помощью цифровых наличных, хранящихся на компьютере пользователя». «Кошельки», таким образом, выступают, в качестве личных денежных счетов в системе Интернет». «Ниже приведена схема платежа с помощью цифровых денег». «Одной из важных отличительных черт электронных денег яв ляется возможность осуществлять микроплатежи». «В свою очередь «учреждение в сфере электронных денег» трактуется как «предприятие или любое другое юридическое лицо, которое выпускает средства платежа в форме электронных денег». «Цифровой бумажник (Digital wallet): программное обеспечение, позволяющее клиенту безопасно производить расчеты через Интернет».
Полученный набор терминов достаточен для формирования статьи тезауруса. Последующие статьи тезауруса формируются аналогичным образом, учитывая возможности выделения эквивалентных дескрипторов, вышестоящих дескрипторов, вышестоящих родовых дескрипторов, обозначающих целое, нижестоящих видовых дескрипторов, ассоциативно связанных дескрипторов и др.
Российские разработки в области экономической оценки внедрения информационных технологий
Методика оценки годового дохода при внедрении новых информационных технологий была разработана в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики (МЭСИ) в рамках решения автоматизации задачи декларирования доходов граждан для Госналогслужбы России.
В методике определены следующие базовые понятия, используемые в расчетах экономической эффективности при внедрении новых информационных технологий.
Экономический эффект - результат внедрения информационной технологии, выраженный в стоимостной форме, в виде экономии от ее внедрения [115,136].
Эффективность предлагается подразделить на два вида - прямую и косвенную. Прямая эффективность выражается в снижении трудовых и стоимостных затрат на обработку информации. Косвенная эффективность характеризует качественные изменения, происходящие в результате внедрения информационной технологии. Они выражаются в улучшении самой информационной системы и в повышении качества управления объектом.
Как видно, указанный подход использован в рассмотренных выше методиках, что свидетельствует о единообразии подходов к оценке эффективности информационной технологии в РФ и за рубежом.
Информационно-технологический процесс, подвергающийся пере проектированию, рассматривают в двух вариантах - базовом и проектном. Таким образом, экономическая эффективность проекта оценивается трудовыми и стоимостными показателями, которые позволят измерить экономию относительно базового варианта.
Годовой эффект от внедрения новой информационной технологии рассчитывается по формуле [136]: Эг = Эп + Эк, (3.4) где Эп - прямой эффект; Эк - косвенный эффект. Прямой эффект определяется по следующей формуле: Э ДС- -КО Е,,, (3.5) где ДС - абсолютное снижение стоимостных затрат (см. формулу 3.9); Ец - нормативный коэффициент эффективности (Ец = 0,15), Ко - капитальные вложения в базовом варианте; К] -капитальные вложения в проектном варианте.
Значение коэффициента Ей принимается равным 0,15 для всех отраслей промышленности. Он представляет собой минимальную норму эффективности капитальных вложений, ниже которых они нецелесообразны.
Произведение (Ко-КІ) Ея в данном случае следует рассматривать как нормативную прибыль, которая должна быть получена от внедрения новой информационной технологии.
К трудовым показателям относятся следующие: 1. абсолютное снижение трудовых затрат; ДТ = То-Т,, (3.6) где То - трудовые затраты на обработку информации по базовому варианту, ч; Ті - трудовые затраты на обработку информации по новой ИТ, ч.
2. коэффициент относительного снижения трудовых затрат: Кт=ДТ7То ЮО%, (3.7) где 1т - индекс снижения трудовых затрат, или повышение производительности труда: TT=To/T,, (3.8)
К стоимостным показателям относятся следующие: 1. абсолютное снижение стоимостных затрат: ДС = Со-С,, (3.9) где Со - стоимостные затраты на обработку информации по существующей ИТ; Сі - стоимостные затраты на обработку информации по новой ИТ. 2. коэффициент относительного снижения стоимостных затрат: Кс = ДС/О, 100%, (3.10) 3. индекс снижения стоимостных затрат: 1с = СЬ/С], (3.11) Коэффициенты Кс и 1с характеризуют рост производительности труда за счет внедрения новой информационной технологии.
Помимо рассмотренных показателей дополнительно рассчитывается срок окупаемости затрат (Тоз) и расчетный коэффициент эффективности капитальных затрат (Ер). Тоз = Кп/АС = (Ко-К1)/(Со-С1), (3.12) где Кц - дополнительные затраты на создание и внедрение новой информационной технологии.
Коэффициент доли окупаемости дополнительных капитальных вложений за год. Расчетное значение коэффициента не должно быть ниже нормативного: Еи Ер=1/Тоз, (3.13)
При расчете экономической эффективности необходимо также рассчитать показатель общих годовых затрат. Общие годовые стоимостные затраты на обработку информации рассчитываются по формуле С = Сзп + СНР + Сит5 (3.14) где Сэл - сумма заработной платы сотрудника; Сн? - сумма накладных расходов; СИт - стоимость решения задачи с применением новой ИТ.
