Лугачев М.И.

МГУ им. М.В.Ломоносова, д.э.н., профессор, зав. кафедрой экономической информатики экономического факультета, тП@ econ . гши. ш

Экономическая информатика в университетском

образовании России

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА

Информатика, экономическая информатика, прикладная информатика, бизнес-информатика, ИТ-образование.

АННОТАЦИЯ

Статья посвящена описанию эволюции дисциплины «Экономическая информатика» в университетах России. Обсуждаются основные источники становления экономической информатики: создание вычислительных машин, становление вычислительной математики и математической экономики. Показана принципиальная интегрирующая роль академиков Л.В.Канторовича и А.Н.Тихонова в создании фундаментальных основ ИТ-образования в России. Отмечается неоднозначность последствий перехода отечественной вычислительной техники на единую серию ЭВМ «Ряд», создававшейся на базе IBM-360 с точки зрения экономических и технических результатов проведенной трансформации. Особое внимание в работе уделено подготовке ИТ-специалистов в рамках стандартов «Прикладная информатика», «Бизнес-информатика» и показана недостаточность этой подготовки для решения современных задач экономики информационных систем, которая является предметом экономической информатики. Именно классическая университетская ИТ-подготовка экономистов лежит в основе логики изложения материала этой статьи.

Мы попробуем представить картину развития экономической информатики в России, рассматривая динамику университетских структур, обеспечивающих широкую подготовку специалистов в области информатики вообще. Экономическую информатику создавали два тесно связанных потока знаний, сформировавшихся в недрах математики и экономики. Появившиеся в ответ на потребности науки и оборонных ведомств вычислительные машины, очевидно имели огромный потенциал их использования и в традиционных (невоенных) отраслях науки и народного хозяйства. Для реализации этого потенциала нужны были специалисты нового типа, способные эффективно использовать и развивать появляющиеся вычислительные возможности. Готовить таких

специалистов были способны только новые институты и факультеты, учебные планы которых соединяли бы компетентности математиков, физиков, экономистов, специалистов в области программирования -сформировавшие фундаментальные основы для развития информационных технологий. Забегая вперед, можно отметить, что такие институты и факультеты были созданы и успешно решают поставленные задачи по подготовке специалистов в области ИТ и ИС. Дело здесь лишь в том, что экономисты в этой деятельности пока не проявили себя в достаточной степени.

Начало компьютерной эры в СССР. Математика, технология и экономика.

Как известно, работы по созданию первой в СССР ЭВМ - малой электронной счетной машины (МЭСМ) - были начаты в Киеве коллективом под руководством С. А. Лебедева в 1948 году. МЭСМ была сдана в эксплуатацию в декабре 1951 года.

4 декабря 1948 г. Государственный комитет Совета министров СССР по внедрению передовой техники в народное хозяйство зарегистрировал за № 10475 изобретение И. С. Брука и Б. И. Рамеева «Автоматическая цифровая электронная машина». Это изобретение было воплощено в жизнь в Энергетическом институте АН СССР в Москве, в лаборатории, руководимой И. С. Бруком в виде вычислительной машины М-1. В январе 1952 году М-1 была запущена в опытную эксплуатацию. Одной из первых М-1 решала задачи по ядерным исследованиям группы академика С. Л. Соболева, в институте И. В. Курчатова. Она была изготовлена в единственном экземпляре, однако ее архитектура и многие принципиальные решения были приняты в дальнейшем за основу при разработке серийных машин «Минск», «Раздан» и др.

Но математика жила не только в традиционных научных и инженерных расчетах. В 1923-24 годах В.В.Леонтьев сформулировал задачу построения межотраслевого баланса, требовавшего больших вычислительных мощностей18. В конце 30-х годов появились работы Л.В.Канторовича, создавшие основу для проникновения математики в экономические расчеты. Была сформулирована знаменитая задача о «фанерном тресте», ставшая основой для формирования оптимизационного подхода в экономическом планировании. В 1937 г. Л.В.Канторович по просьбе инженеров местного фанерного треста решил задачу нахождения наилучшего способа обработки 5 видов материала на 8 станках с определенной производительностью каждого из них по каждому виду материала . В простой с виду задаче Л.В Канторович увидел и впервые сформулировал задачу линейного программирования и предложил способ ее решения, значительно сокращавший перебор при поиске оптимальных решений и предполагавший необходимое применение

18 В 1973 году за разработку метода «Затраты - выпуск» построения межотраслевого баланса В.В.Леонтьеву была присвоена Нобелевская премия по экономике.

вычислительной техники.19

Важным этапом творчества Л.В. Канторовича стала опубликованная в "Успехах математических наук" в 1948 году его большая статья "Функциональный анализ и прикладная математика", а затем - в 1956 году «Функциональный анализ и вычислительная математика» , которые сделали функциональный анализ естественным языком вычислительной математики. По выражению академика С.Л. Соболева, уже через несколько лет представить вычислительную математику без функционального анализа было, так же невозможно, как и без вычислительных машин.

Эти идеи единства функционального анализа и вычислительной математики, а также связи с экономикой последовательно воплощалась Л.В. Канторовичем в жизнь: при организации в 1948 г. подготовки специалистов по "вычислительной математике" на математико-механическом факультете ЛГУ и позднее - в 1958 году - при создании специальности "экономическая кибернетика" на экономическом факультете ЛГУ В 1959 г. Л.В.Канторович стал одним из организаторов (и преподавателей) знаменитого "шестого курса" экономического факультета ЛГУ. На "шестой курс" были зачислены и выпускники обычного пятого курса и ряд молодых экономистов для углубленного изучения математических методов и ЭВМ. Следует отметить, что некоторые выпускники этого курса оказали заметное влияние на развитие советской и российской экономической науки, в частности - это академики АН СССР: А.Г. Аганбегян, А.И.Анчишкин, Н.Я.Петраков, С.С.Шаталин.

Естественно, что процессы развития подготовки специалистов и в области вычислительной математики и экономико-математических методов не были изолированы. Одновременно аналогичные процессы формирования основы применения вычислительной техники в науке и экономике шли в Москве и МГУ В 1949 году на механико-математическом факультете МГУ была создана кафедра вычислительной математики, которую в 1952 -1960 годах возглавлял уже цитированный нами выше академик С. Л. Соболев. В то время на кафедре преподавали такие выдающиеся специалисты, как А. А. Ляпунов, М. В. Келдыш, М. Р. Шура-Бура и др.

В 1958 году выдающимся экономистом и статистиком академиком АН СССР В.С.Немчиновым в академии наук была создана лаборатория экономико-математических методов, а в 1962 году - на экономическом факультете МГУ - кафедра "Математических методов анализа экономики" (ММАЭ). В работе новой кафедры активное участие принимали знаменитые выпускники 6 курса Л.В.Канторовича - С.С.Шаталин (заведовал кафедрой в

19 В 1965 году Л.В.Канторович вместе с В.С. Немчиновым и В.В. Новожиловым получил Ленинскую премию «за научную разработку метода линейного программирования и математических моделей экономики». В 1975 году Л.В.Канторовичу и Т.Купмансу за создание основ линейного программирования была присвоена Нобелевская премия по экономике.

1970 -1983 годах) и Н.Я.Петраков - директор Института проблем рынка РАН (с 1990 по 2014). Сам Л.В.Канторович в течение ряда лет вел на этой кафедре научный семинар в 70-е годы ХХ века. Необходимость в выпускниках этой кафедры во многом формировалась и созданным в 1963 году на основе одноименной лаборатории Центральным экономико-математическим институтом АН СССР (ЦЭМИ АН СССР), служившим много лет профессиональным питомником для подготовки специалистов кафедрой ММАЭ МГУ. ЦЭМИ АН СССР, конечно, был создан по инициативе и при участии В.С.Немчинова. Первым директором института стал академик Н.П.Федоренко, а в 1985 году его сменил академик В.Л.Макаров -ближайший ученик Л.В.Канторовича.

1950-е и 60-е годы много добавили осознанию необходимости расширения подготовки специалистов в области программного обеспечения не только технологических, но и экономических процессов. Прежде всего, этому способствовали порожденные вычислительной математикой задачи новой науки «Исследование операций», алгоритмы решения задач управления запасами, а также - формулирование научных принципов управления предприятием. Появляется опыт применения первой информационной бизнес-системы Material Resource Planning (MRP), разработанной в 1950-х годах в США, но заработавшей на реальных задачах бизнеса в 1960-х. Даже сомневавшиеся окончательно убедились в огромных возможностях применения в экономике электронных вычислительных машин (ЭВМ).

Важным этапом развития данного направления в МГУ стала организация под руководством профессора И.С.Березина в 1955 году вычислительного центра, первого на вузовском пространстве СССР. ВЦ МГУ стал базовым для подготовки специалистов на кафедре вычислительной математики. Вычислительный центр создал научно-техническую платформу для существенного расширения контингента подготовки специалистов в области математического обеспечения ЭВМ. На основе кафедры вычислительной математики механико-математического факультета и вычислительного центра (ВЦ МГУ) был организован факультет вычислительной математики и кибернетики (ВМК) МГУ. Создателем нового факультета и первым его деканом стал академик А.Н.Тихонов, научный руководитель ВЦ МГУ и заведующий кафедрой вычислительной математики мехмата. Андрей Николаевич был первым, кто не только осознал потребности науки и народного хозяйства в специалистах нового типа, но и сумел добиться создания в стране системы подготовки кадров в области вычислительной математики и программирования . В феврале 1970 года вышел приказ Минвуза СССР № 114 об утверждении структуры факультета ВМК МГУ. Факультет ВМК МГУ стал первым в списке почти 50 вновь созданных в начале 1970-х подобных факультетов в крупных университетах СССР. Появилась целая отрасль подготовки специалистов в области математического обеспечения ЭВМ,

которая должна была поддержать крупные изменения в советской политике создания и использования вычислительной техники. Речь шла о переходе страны на новые стандарты информационных технологий -введения "Единой Системы" - линии ЭВМ, копировавшей архитектуру американских компьютеров серии IBM-360. Потребность же в таком решении уже сформировалась: она диктовалась разрабатывавшейся под руководством В.М.Глушкова концепцией Общегосударственной Автоматизированной Системы (ОГАС). ОГАС была призвана решить общенациональную проблему учета и контроля для беспрепятственного применения методов социалистического планирования и управления в СССР,

Компьютерная революция по-советски

18 марта 1968 года вышел приказ Министра радиопромышленности СССР № 138 о создании НИЦЭВТ и назначении его головной организацией по разработке Единой системы ЭВМ (ЕС ЭВМ) «Ряд». С тех пор не утихают споры и дискуссии о целесообразности решения выпускать машины ЕС путем копирования архитектуры мейнфреймов IBM S/360.

Следует отметить, что до 1968 года создание ЭВМ в СССР достаточно слабо координировалось. Существовали несколько конструкторских бюро в разных точках СССР, которые разрабатывали замечательные ЭВМ второго поколения, работавшие в различной математике и удовлетворявшие собственным технологическим стандартам. Безусловным лидером являлась мощная БЭСМ-6 конструкторского бюро С.А.Лебедева, использовавшего 6-битное слово. В народном хозяйстве популярными были ЭВМ Минск с 7-битным байтом (только ЭВМ Минск-32 конструктора В.В.Пржиялковского в итоге было выпущено около 3000 штук). Очень прогрессивным было выпускавшееся в Пензе семейство машин серии «Урал», разработки Б.И.Рамеева. Свои преимущества имели украинская «Мир», ереванская «Наири», вильнюсская «Рута-110», московская «Сетунь». (Отметим, что уникальная ЭВМ «Сетунь», использовавшая троичную систему счисления, была разработана в МГУ под руководством Н.П.Брусенцова). Не надо добавлять, что каждое семейство обеспечивалось собственной периферией и оригинальным матобеспечением. Это талантливое и интересное многообразие ЭВМ могло решать локальные задачи различной природы, но создать с их помощью национальную инфраструктуру для организации информационных процессов - было невозможно. Таким образом, весьма актуально звучал вопрос о перспективах развития отечественного электронно-вычислительного машиностроения. В 1966 году в народнохозяйственном плане упоминается, что новые ЭВМ третьего поколения должны быть построены на «единой структурной и микроэлектронной технологической базе и совместимых системах программирования для вычислительных центров и автоматизированных систем обработки информации».

В официальном отчете ИТМиВТ, в середине 1966-го ясного ответа, как

же строить «Ряд», С.А.Лебедев не дал. Однако вместе с академиком В. М. Глушковым выразил мнение, что копирование ЭВМ третьего поколения IBM S/360 означало бы отставание от мировых стандартов на несколько лет, поскольку серия S/360 начала выпускаться еще в 1964 году. Знали бы эти выдающиеся ученые, насколько оптимистичной была их оценка.

В существовавшем в СССР многообразии - ЭВМ семейства «Урал» были наиболее близки к требованиям третьего поколения. Башир Искандерович Рамеев сформулировал и реализовал идею семейства ЭВМ на принципе программной и конструктивной совместимости независимо и раньше IBM серии S/360. Однако при выработке решения Государственной комиссии министерства радиопромышленности СССР 1968 года отечественный вариант вообще не рассматривался. В обсуждении участвовали только американская IBM и британская ICL. Сделанный комиссией выбор до сих пор не оставляет равнодушным специалистов в области вычислительной техники. Спор о том, было ли это решение стратегической ошибкой и кто в этом виноват продолжается. Протоколы заседаний госкомиссий фиксируют возражения отечественных разработчиков Лебедева, Рамеева, Глушкова, других - но твердая позиция президента АН СССР М.В.Келдыша и министра радиопромышленности СССР

B.Д.Калмыкова решили вопрос в пользу копирования IBM S/360 .

Это было трагическое для советской отрасли ЭВМ решение, разрушившее стратегические ориентиры ее развия. Гигантский интеллектуальный капитал отечественных разработок в виде производившейся и перспективной вычислительной техники, а также -соответствующего программного обеспечения - становился ненужным вместе с его носителем - большим отрядом высококвалифицированных специалистов. Кто-то был способен переучиться, но ориентир был взят на подготовку новых профессионалов. Правда, остался серьезный контингент разработчиков для военных целей, возглавлявшийся учеником

C.А.Лебедева - академиком В.С.Бурцевым. Разработанное под руководством В.С.Бурцева компьютерное обеспечение ракетных комплексов С-300 до сих пор успешно решает поставленные задачи. Кроме того, оставленное им научное наследие и сейчас питает идеями разработчиков суперкомпьютерной техники.

Однако с точки зрения экономики можно с уверенностью сказать, что принятые в 1968 году Госкомиссией министерства радиопромышленности СССР решения судьбоносной силы национального масштаба для народного хозяйства страны все-таки не имели. Никакой, даже самый лучший с точки зрения технологий вариант развития отечественного компьютеростроения не смог бы исправить неэффективную социалистическую систему народного хозяйства. Идеалистическое плановое хозяйство было обречено и в том случае, если бы был успешно реализован проект ОГАС, поскольку в этом хозяйстве отсутствовали естественные рыночные механизмы управления экономикой. Элементы планирования могут быть хороши и

полезны, если не претендуют на универсальное применение всегда и везде. Западные экономисты, в частности - Л.фон Мизес еще 1920-е годы доказывали невозможность рационального экономического расчета в системе, где отсутствует частная собственность на ресурсы производства и нет реальных (рыночных) цен (теорема фон Мизеса) . До технологического перевооружения в СССР необходимо было заняться реформированием экономики - созданием условий для появления реальных экономических инструментов саморегулирования. Так что в 1968 году в СССР вполне можно было забыть об IBM, положиться на перспективное семейство ЭВМ «Урал» или оставить все существующие -отрицательных последствий для народного хозяйства могло быть меньше. Вместе с тем, трудно отрицать появившийся значительный прогресс в развитии национальной отрасли программирования, специалисты которого при переходе на международные стандарты приобрели новые возможности организации работы и получили доступ к накопленным мировым библиотекам программ. Подготовка и принятие решений в конкретных областях, в том числе и народного хозяйства - при этом обогатилась доступом к уже сформировавшимся базам отраслевых приложений.

Новая эра подготовки ИТ-специалистов

Итак, единая политика компьютерного обеспечения научных разработок и народного хозяйства СССР требовала адекватной массовой кадровой поддержки. Методические работы по организации всесоюзной подготовки необходимых специалистов фактически возглавил факультет ВМК МГУ опиравшийся на авторитет и знания высочайших профессионалов АН СССР. «Академическому» обеспечению методики подготовки ИТ-специалистов мог бы позавидовать любой научный центр мира. Нормативную составляющую обеспечивало министерство образования СССР.

Можно отметить, что в мире контроль за созданием методических основ для подготовки ИТ-специалистов традиционно является зоной интереса профессиональных общественных организаций. В США эту роль взяли на себя Ассоциация компьютерной техники (Association for Computing Machinery, ACM) и Компьютерное сообщество Института инженеров по электронике и электротехнике (Computer Society of the IEEE или IEEECS),

которые ведут данную работу, начиная с 60-х гг. прошлого века . В 1965 году комитетом по образованию организации АСМ был разработан первый проект типовой программы курсов бакалавриата по компьютерным наукам (Computer Science), который после доработки был опубликован в 1968 г. в окончательном виде, получив известность как Curriculum 68. Нормативной составляющей в разработанном документе не было, он имел рекомендательный характер для американских университетов, но де-факто довольно быстро превратился в международный стандарт подготовки ИТ-специалистов «Computing Curriculum (СС)». Под эгидой ACM и IEEE-CS

группа Питера Деннинга в 1989 г. подготовила доклад «Computing as a Discipline». В новой дисциплине «Computing» выделялись две составляющие: «Computer Science» и «Computer Engineering», Это нашло методическое воплощение в дальнейшем в фундаментальном куррикулуме СС2001 , получившем свое развитие в версиях СС2005 . Но СС2005 уже содержал принципиально отличие от предыдущих вариантов - в нем явно указывается на необходимость подготовки специалистов для прикладных отраслей. Мировые профессиональные организации AIS (Association of Information Systems) и AITP (Association for Information Technology Professionals) - создают IS2002 . В семье компьютинга появляется новый полноправный член - информационные системы. СС2005 «Computing» включает в себя следующие направления: Вычислительная техника (Computer Engineering - CE), Компьютерные науки (Computer Science - CS), Программная инженерия (Software Engineering - SE), Системы информационных технологий (Information Technology - IT), Информационные системы (Information Systems - IS). Российское высшее образование также реагирует на потребности в специалистах для подготовки, развития и эксплуатации приложений в профессиональной вузовской подготовке в 2000 году появляется новый государственный образовательный стандарт специальности 351340 «Прикладная информатика (по областям)» (приказ Минобразования России от 14.03.2000).

Документ уточняет: « Выпускник - информатик (с квалификацией в области) должен иметь специализацию, определяемую областью применения методов информатики и профессионально-ориентированных информационных систем, перечнем изучаемых дисциплин в конкретной области, информационных дисциплин и выпускной квалификационной работой». При этом определяется и область приложения квалифицированных знаний: «Информатик (с квалификацией в области) в большей степени имеет дело с профессионально-ориентированной оболочкой (которую он проектирует, создаёт и применяет), состоящей из специальных программных средств, информационного обеспечения и организационных мероприятий поддержки функционирования конкретных процессов в области применения, и в меньшей степени имеет дело с ядром информационной системы (разработкой комплекса вычислительных средств, операционной системы, систем управления базами данных и др.)».

Чуть позже, в 2003 году открывается еще один стандарт специальности 080500 «Бизнес-информатика» (приказ Минобразования РФ от 8.07.2003) для подготовки специалистов область профессиональной деятельности которых «включает: Проектирование архитектуры предприятия, Стратегическое планирование развития ИС и ИКТ управления предприятием, Организацию процессов жизненного цикла ИС и ИКТ управления предприятием, Аналитическую поддержку процессов

принятия решений для управления предприятием».

Таким образом, экономика России получает специалистов по «Прикладной информатике» для обеспечения ИТ-поддержки информационных процессов в отраслях: «экономика, юриспруденция, политология, психология, социология, политология, психология, экология, гуманитарно-социальные и других, в которых применяются профессионально-ориентированные информационные системы...», а также -специалистов по «Бизнес-информатике» для обеспечения информационных процессов внутри предприятий.

Сейчас де-факто мировым методическим стандартом подготовки ИТ-специалистов для прикладных отраслей является учебный план Information Systems 2010 (IS2010) , созданный всем профессиональным ИТ-миром с использованием Wiki-ресурса. Наиболее полно профессиональная область выпускников этого направления описана в СС2005. Здесь также проводится разграничения целевых областей подготовки специалистов ИС и ИТ: «Профессионалы этой специальности (Информационные Системы) главным образом имеют дело с информацией, которую компьютер может дать предприятию, чтобы оно могло лучше определить и достичь свои цели, а также - с процессами, которые предприятие внедряет или улучшает с помощью информационных технологий. ... Информационные Системы фокусируются на информационных аспектах информационных технологий. Информационные Технологии являются такого рода комплементом: сферой их интересов являются технологии сами по себе, но не информация, которую они обрабатывают. ИТ-Программы создаются для подготовки выпускников, обладающих правильным сочетанием теоретических знаний и практических навыков, позволяющих управлять информационными технологиями организации, и людьми, которые эти технологии используют».

Дидактическая роль экономической информатики

Представленное описание учебных планов для национальной подготовки специалистов в области «Прикладная информатика», «Бизнес-информатика» и близкого к ним американского куррикулума «Информационные системы - IS 2010» позволяет ввести в рассмотрение новое направление: «Экономическая информатика», чтобы проанализировать общее и различное и оценить его перспективы.

Во-первых, следует отметить, что «Экономическая информатика» не входит в национальный перечень специальностей профессиональной подготовки и одной из целей настоящего исследования является доказательство целесообразности рассмотрения этого вопроса, быть может - в контексте с другими направлениями, о чем пойдет речь ниже.

Экономическая информатика - это наука об информационных системах, применяющихся в экономике и бизнесе, а также - об экономике этих систем.

В этом определении содержится указание на различие областей

применения: экономическая информатика занимается сопоставлением затрат и выгод от применения информационных систем в традиционной схеме экономического анализа. И «Прикладная информатика», и «Бизнес -информатика» и «IS -2010» ориентированы на подготовку специалистов в области применения информационных технологий для решения задач предметной области. Оценка же эффективности таких решений остается предметом классической экономики. Кроме того, требует экономического описания и изучения информационный продукт, обладающий многими нетривиальными свойствами ценообразования, потребления и развития. Есть традиционные вопросы экономики: производство и распределения информационного продукта. Требует экономической интерпретации закон Мура, согласно которому более производительный информационный продукт обладает меньшей себестоимостью. Рынок информационных продуктов формируется и развивается по своим законам: на нем циркулируют и реальные материальные сущности, но главный двигатель этого рынка - неосязаемый сервис или услуга, обладающие свойством неисчерпаемости и стремящимися к нулю предельными издержками. Здесь из «информационного воздуха» создаются новые отрасли (игровые), «из ничего» возникают гигантские состояния. Наконец, сама информация становится товаром, для описания которого не годятся классические экономические модели: спрос не порождает предложения. Появляются информационные продукты, экономические свойства которых требуют современной интерпретации: неограниченность доступа к облачным сервисам, предоставляемым конечным пользователям бесплатно, рост рост потребительских свойств информационно-технологических продуктов без повышения их цены. Необычна и структура цены информационного продукта, в которой предельные издержки стремятся к нулю.

В наше время экономика информационных систем выглядит также естественно, как экономика любой отрасли народного хозяйства -например, экономика сельского хозяйства или экономика промышленности. Но рынок информации имеет мало общего с рынком зерна, а для описания рынка информационных продуктов нужны новые исследования.

Вообще, при обсуждении вопросов общего экономической информатики с компьютингом надо заметить, что прямая связь у этих наук есть только в случае рассмотрения информационных технологий (IT) и информационных систем (IS). При этом, для экономистов в термине «информационные технологии» - на первом месте «информационные», «информация», сервисы, обеспечивающие информационные процессы, а уж потом - «технологии». Как уже отмечалось выше, информационные системы являются объектом изучения экономической информатики и в самом названии характерно наличие определения «информационные», а не «вычислительные» - прямо следующее из базового направления «computing», поскольку современные прикладные задачи, в том числе и

экономического содержания - связаны прежде всего с обработкой и анализом содержательной информации, рассматривая собственно расчеты, как необходимый доступный инструмент.

Говоря об эффективности ИС, можно отметить объективную актуальность появления «Экономической информатики»: сегодня качественно изменилась среда применения информационных систем. По мнению некоторых экспертов практически исчез традиционный консалтинг в области использования ИС, направленный на формулировку целей и задач внедрения и выбор наилучшего варианта ИС для конкретного предприятия. За десятилетия активного вхождения ИС в практику планирования, управления и принятия решений организаций -сформировался достаточно квалифицированный контингент пользователей, способный самостоятельно ответить на исходные вопросы формулировки технического задания. Кроме того, стандартизация в области ИТ обеспечила процессы конвергенции, которые на практике минимизировали последствия ошибки выбора типа ИС. Главным вопросом консалтинга стала проблема эффективности функционирования ИС, ее влияния на процессы добавления стоимости предприятия. Ответить на этот вопрос можно только одним способом: дать подходы к оцениванию затрат и выгод от применения ЭВМ.

Очевидно, что экономической области деятельности для ИТ-специалистов, готовящихся по рассмотренным выше учебным планам и куррикулумам, не предусмотрено. Это не удивительно: сфера деятельности ИТ-специалистов носит характер инженерного, технологического сервиса для бизнеса. Тонкости выявления и оценивания затрат и выгод относятся к области экономики и традиционно не представляют интереса для студентов ИТ-направлений. Тем более, что работа по такому оцениванию не имеет структурированного характера, не может быть сведена к привычному бизнес-процессу или известному алгоритму с фиксированным числом итераций. Это - дело для экономистов.

Каков же итог обучения в области экономической информатики? Что будут знать и уметь выпускники, прошедшие полный цикл подготовки?

Принципиальным в организации ИТ-подготовки экономистов является формулировка двух важных положений .

Первое, - это правильное определение «точки входа» ИТ и ИС в конкретную предметную сферу экономики и бизнеса. Для экономики и бизнеса эту роль играет бизнес-процесс и обеспечивающие ИТ-сервисы, для образования - учебный процесс, для здравоохранения - лечебный процесс и т.д. Отличительной чертой главной сущности конкретного приложения является ее процессная природа, массовое распространение в предметной области, повторяемость во времени и пространстве. Спецификация главной сущности - задача специалистов - экономистов. Цель подготовки этих специалистов в области ИТ и ИС состоит в предоставлении им знаний, умений и навыков описания ИТ-сервисов, применяющихся для

автоматизации бизнес-процессов.

Второе положение - это четкое определение целей подготовки будущих специалистов в области ИТ и ИС. На наш взгляд, хорошие знания, умения и навыки в области ИТ и ИС позволяют выпускнику получить конкурентное преимущество на профессиональном рынке. Для классических университетов и современных НИУ представляется естественным сформулировать роль ИТ и ИС, как инструментов повышения эффективности основных бизнес-процессов: научной и образовательной деятельности. Главная цель применения этих инструментов - повышение качества подготовки специалистов и обеспечение высокого управленческого уровня операционной деятельности и конкурентоспособности организации. Достижение университетами высшего профессионального уровня в экономике и бизнесе возможно только путем построения логической цепи подготовки собственных ИТ-специалистов. Элементы или этапы этой цепи известны: бакалавриат - магистратура - аспирантура. Условно можно считать, что каждому этапу соответствует свой уровень ИТ-подготовки. Базовый - для бакалавра, профессиональный - для магистра, исследовательский - для аспиранта. Успех подготовки будет более заметным и для молодых специалистов, и для вуза, и для всей отрасли, если результатом каждого этапа будет специалист именно в конкретной предметной, а не технической области. Для этой цели необходимо создать соответствующую институциональную среду, элементом которой будет национальная система образования с образовательными стандартами и соответствующей специальностью - экономической информатикой.

Подобные предложения были бы справедливы и для других специальностей: историческая информатика, биологическая, медицинская, ... Представляется, что в списке вузовских специальностей они должны быть представлены все. Но по проекту нового приказа минобразования в этом списке значатся лишь бизнес-, био-, гео- и прикладная информатики .

Фактически, подготовка таких специалистов идет, она осуществляется зачастую интуитивно, существенно зависит от субъективных факторов. Однако десятилетия широкого использования информационных технологий и систем уже создали достаточный профессиональный задел отраслевых компетенций, есть представления о профессиональных стандартах - все это должно привести к официальному созданию соответствующих предметных специализаций и специальностей высшего образования.

Заключение

В мире и России уже сформировались профессиональные группы, занимающиеся проблемами экономики информационных систем. В современных условиях эти вопросы становятся ключевыми при решении вопросов выбора, внедрения и эксплуатации информационных систем на

предприятиях и в организациях.

В настоящее время не существует системы подготовки специалистов, способных анализировать экономические последствия внедрения информационных систем. Действующая система ИТ-образования решает, в основном, проблему подготовки технических специалистов.

Обеспечение инновационного развития конкретных прикладных отраслей высшего образования требует создания системы подготовки ИТ-специалистов внутри прикладных гуманитарных и социально-экономических отраслей. Для этого необходимо создание специальностей не только по прикладной (технической), но и по предметной информатике.

Литература

1. Канторович Л.В., «Математические методы организации и планирования производства», Л.: Издание Ленинградского государственного университета, 1939. - 67 с.

2. Канторович Л.В. Функциональный анализ и прикладная математика. "Успехи математических наук" 1948

3. Канторович Л.В. Функциональный анализ и вычислительная математика, 1956. http://en.cs.msu.ru/node/62 - история ВМК до 2000 г.

4. Максон: Две трагедии советской кибернетики. ОКО ПЛАНЕТЫ информационно-аналитический портал^М, 29-02-2012.

5. Ludwig von Mises. Die Wirtschaftsreсhnung im sozialistischen Gemeinwesen", Archiv fuer Sozialwissenschaften und Sozialpolitik, Vol. XLVII, No. 1 (April, 1920).

6. Мизес Л. Человеческая деятельность. Трактат по экономической теории. М., Экономика, 2000.

7. «Эффективность инвестиций в ИТ», М., СоДИТ, 2013, 194с.. ISBN 978-5-4465-0104-5.

8. Сухомлин В.А. Международные образовательные стандарты в области информационных технологий. Прикладная информатика, №1 (37), 2012.

9. Computing Curricula 2001 (CC2001). Computer Science, Final Report, (December 15, 2001). The Joint Task Force on Computing Curricula, IEEE Computer Society, Association for Computing Machinery.

10. Computing Curricula 2005 (CC2005). The Overview Report, covering undergraduate degree programs in Computer Engineering, Computer Science, Information Systems, Information Technology, Software Engineering. The Association for Computing Machinery (ACM), The Association for Information Systems (AIS), The Computer Society (IEEE-CS), 30 September 2005.

11. J.T. Gorgone, G.B. Davis, J.S. Valacich, H.Topi, D.L. Feinstein, H.E. Longenecker, Jr. IS 2002, Model Curriculum and Guidelines for Undergraduate Degree Programs in Information Systems. Association for Computing Machinery (ACM), Association for Information Systems (AIS), Association of Information Technology Professionals AITP.

12. H.Topi, J.S.Valacich, R.T.Wright, K.M.Kaiser, J.F.Nunamaker, Jr., J.C.Sipior, G.J. de Vreede. IS 2010, Model Curriculum and Guidelines for Undergraduate Degree Programs in Information Systems. Association for Computing Machinery (ACM), Association for Information Systems (AIS).

13. Лугачев М.И., Абрамов В.Г., Скрипкин К.Г., Тихомиров В.В. Методика разработки программ дисциплины «Информатика» для направлений непрофильного образования. Макс Пресс, М., 2006.

14. Лугачев М.И., Скрипкин К.Г., ИТ-компетентности как часть экономического образования. Вестник МГУ. Серия 6, «Экономика», №4, 2009.

15. Проект Приказа Минобрнауки России "Об утверждении перечней специальностей и направлений подготовки высшего образования" http://www.consultant.ru/law/hotdocs/26905.html

Базовыми понятиями экономической информатики являются:

Информация и экономическая информация;

Задача и экономическая задача;

Данные - это сообщения об объектах и процессах, представленные в структурированной либо неструктурированной форме, на каком-либо материальном носителе(бумажные документы, магнитные диски). Для того чтобы данные могли быть обработаны компьютером, над ними должно быть выполнено ряд операций по их вводу: вначале они рассматриваются как результат наблюдений или измерений, затем они фиксируются на материальном носителе (бумажные документы, сигналы и т.д.) и, наконец, данные переносятся в компьютер, где структурируются и находятся в виде баз данных или других формальных средств.

В широком смысле информация определяется как сведения о той или иной стороне материального мира и происходящих в нем процессах. Под термином «информация» чаще всего понимают содержательный аспект данных, в отличие от данных (“data” – факт).

С точки зрения науки, информация - это мера устранения неопределенности в отношении исхода интересующего нас события. То есть понятие информации связывается с вероятностью осуществления того или иного события.

Информация не может существовать сама по себе, поэтому подразумевается наличие объекта (источника) и субъекта (приемника). Объект отражает, а субъект воспринимает информацию. Материальной составляющей процессов хранения, передачи и преобразования информации выступают носители информации, каналы связи, передатчики и приемники.

Информацию, прежде всего, отличает предметное содержание, она является одним из главных ресурсов жизнедеятельности общества, но, в отличие от природных ресурсов ее объем не убывает со временем, а наоборот только возрастает.

Выделяют следующие свойства информации :

1.Достоверность и полнота.

Информация достоверна, если она не искажает истинное положение вещей. Информация полна, если ее достаточно для понимания и принятия решений.

2.Ценность и актуальность.

Ценность информации зависит от того, какие задачи решаются с ее помощью. Актуальную информацию важно иметь при работе в постоянно изменяющихся условия нашего мира.

3.Ясность и понятность.

Информация становится ясной и понятной, если она выражена языком, на котором говорят те, кому предназначена информация.

По виду человеческой деятельности информация подразделяется на научную, техническую, производственную, управленческую, экономическую, социальную, правовую и тд. Каждая из областей человеческого знания оперирует «своим» видом информации. Экономика, экономическая деятельность оперирует экономической информацией, на которую распространены как общие свойства информации, так и свойства, отражающие ее характерные особенности, вытекающие из ее природы.

Экономическая информация – это информация, отражающая и обслуживающая процессы производства, распределения, обмена и потребления материальных благ. Экономическая информация служит инструментом управления и одновременно принадлежит к его элементам. В этом случае экономическая информация рассматривается как разновидность управленческой информации

Для экономической информации характерны:

· Большие объемы.

Качественное управление экономическими процессами невозможно без детальной информации о них. Совершенствование управления и возрастание объемов производства сопровождается увеличением сопутствующих ему информационных потоков.

· Цикличность.

Для большинства производственных и хозяйственных процессов характерна повторяемость составляющих их стадий и информации, отражающей эти процессы. Это свойство экономической информации позволяет многократно использовать однажды созданную программу для обработки данных.

· Многообразие источников и потребителей .

Данное свойство обусловлено многообразием производственной и хозяйственной деятельности людей.

· Удельный вес логических операций при обработке.

Логические операции обеспечивают соответствующее упорядочение данных в массивах (первичных, промежуточных, постоянных и переменных). Значительное место занимают такие виды работ как упорядочение, распределение, подбор, выборка, объединение.

Экономическая информатика - область знания, которая рассматривает в качестве предмета - информационные системы, используемые для подготовки и принятия решений в сфере экономики и бизнеса. В качестве метода "Экономической информатики" рассматривается бизнес-процессов. Представление информационных систем включает в себя описание архитектуры информационных технологий (программирования, аппаратной части, телекоммуникаций и данных), бизнес-приложений ( , DSS, SCM, CRM) и управления информационными системами. Кроме того, важной составляющей является ИС, обсуждающая проблемы оценки затрат и выгод на этапах внедрения, эксплуатации и развития ИС в рамках принятой структуры управления.

Словарь бизнес-терминов. Академик.ру . 2001 .

Смотреть что такое "Экономическая информатика" в других словарях:

Экономика наука, изучающая использование различного рода ограниченных ресурсов в целях обеспечения потребностей людей и отношения между различными сторонами, возникающие в процессе хозяйствования; само хозяйство, то есть совокупность всех средств … Википедия

Дисциплина, изучающая структуру и общие свойства научной информации, а также закономерности её создания, преобразования, передачи и использования в различных сферах человеческой деятельности. Многие вопросы, входящие ныне в круг… …

Прикладная информатика Специализация: научно практический Периодичность: раз в два месяца Язык: русский Адрес редакции: Москва Главный редактор: Емельянов А. А … Википедия

Научное направление, занимающееся приложением идей и методов кибернетики к экономическим системам. В расширительном и не совсем точном смысле часто под К. э. понимают область науки, возникшую на стыке математики (См. Математика) и… … Большая советская энциклопедия

Координаты: 49°53′38″ с. ш. 10°53′12″ в. д. / 49.893889° с. ш. 10.886667° в. д. … Википедия

Экономический факультет Белорусский Государственный Университет … Википедия

Экономический факультет БГУ. Республика Беларусь, г. Минск, ул. К.Маркса 31. Смотреть карту Экономический факультет БГУ фак … Википедия

Полное официальное название с сентября 2007 го года Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Российский государственный университет туризма и сервиса (РГУТиС) Университет в Московской Области, в … Википедия

Экономический факультет БГУ одно из ведущих учебных заведений по подготовке высококвалифицированных экономических кадров. Экономический факультет БГУ начал работу 1 марта 1999 … Википедия

Книги

• Экономическая информатика. Учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры , Романова Ю.Д.. Приводятся основные концепции экономической информатики, дается анализ проблем информационной безопасности, описываются технологии хранения и обработки экономических данных, использования…
• Экономическая информатика. Учебное пособие , . Рассматриваются основные компьютерные технологии, используемые в профессиональной деятельности будущих экономистов. Изложены основные свойства экономической информации и требования к…

Министерство образования Украины

Киевский национальный экономический университет

«Экономическая информатика»

Введение.

Всегда и во всех сферах своей деятельности человек принимал решения. Важная область принятия решений связана с производством. Чем больше объем производства, тем труднее принять решение и, следовательно, легче допустить ошибку. Возникает естественный вопрос: нельзя ли во избежание таких ошибок использовать ЭВМ? Ответ на этот вопрос дает наука, называемая кибернетика.

Кибернетика (произошло от греческого "kybernetike" – искусство управления) - наука об общих законах получения, хранения, передачи и переработки информации.

Важнейшей отраслью кибернетики является экономическая кибернетика - наука, занимающаяся приложением идей и методов кибернетики к экономическим системам.

Экономическая кибернетика использует совокупность методов исследования процессов управления в экономике, включая экономико- математические методы.

В настоящее время применение ЭВМ в управлении производством достигло больших масштабов. Однако, в большинстве случаев с помощью ЭВМ решают так называемые рутинные задачи, то есть задачи, связанные с обработкой различных данных, которые до применения ЭВМ решались так же, но вручную. Другой класс задач, которые могут быть решены с помощью ЭВМ - это задачи принятия решений. Чтобы использовать ЭВМ для принятия решений, необходимо составить математическую модель.

Так ли необходимо применение ЭВМ при принятии решений?

Возможности человека достаточно разнообразны. Если их упорядочить, то можно выделить два вида: физические и умственные. Так уж устроен человек, что того, чем он обладает, ему мало. И начинается бесконечный процесс увеличения его возможностей. Чтобы больше поднять, появляется одно из первых изобретений - рычаг, чтобы легче перемещать груз - колесо. В этих орудиях пока еще используется только энергия самого человека. Со временем начинается применение внешних источников энергии: пороха, пара, электричества, атомной энергии. Невозможно оценить, насколько используемая энергия внешних источников превышает сегодня физические возможности человека. Что же касается умственных способностей человека, то, как говорится, каждый недоволен своим состоянием, но доволен своим умом. А можно ли сделать человека умнее, чем он есть? Чтобы ответить на этот вопрос, следует уточнить, что вся интеллектуальная деятельность человека может быть подразделена на формализуемую и неформализуемую.

Формализуемой называют такую деятельность, которую выполняют по определенным правилам. Например, выполнение расчетов, поиск в справочниках, графические работы, несомненно могут быть поручены ЭВМ. И как все, что может делать ЭВМ, она это делает лучше, то есть быстрее и качественнее, чем человек.

Неформализуемой называют такую деятельность, которая происходит с применением каких-либо неизвестных нам правил. Мышление, соображение, интуиция, здравый смысл - мы пока еще не знаем, что это такое, и естественно, все это нельзя поручить ЭВМ, хотя бы потому, что мы просто не знаем, что поручать, какую задачу поставить перед ЭВМ.

Разновидностью умственной деятельности является принятие решений. Принято считать, что принятие решений относится к неформализуемой деятельности. Однако это не всегда так. С одной стороны, мы не знаем, как мы принимаем решение. И объяснение одних слов с помощью других типа "принимаем решение с помощью здравого смысла" ничего не дает. С другой стороны, значительное число задач принятия решений может быть формализовано. Одним из видов задач принятия решений, которые могут быть формализованы, являются задачи принятия оптимальных решений, или задачи оптимизации. Решение задачи оптимизации производится с помощью математических моделей и применения вычислительной техники.

Современные ЭВМ отвечают самым высоким требованиям. Они способны выполнять миллионы операций в секунду, в их памяти могут быть все необходимые сведения, комбинация дисплей-клавиатура обеспечивает диалог человека и ЭВМ. Однако не следует смешивать успехи в создании ЭВМ с достижениями в области их применения. По сути, все что может ЭВМ - это по заданной человеком программе обеспечить преобразование исходных данных в результат. Надо четко себе представлять, что ЭВМ решения не принимает и принимать не может. Решение может принимать только человек-руководитель, наделенный для этого определенными правами. Но для грамотного руководителя ЭВМ является великолепным помощником, способным выработать и предложить набор самых различных вариантов решений. А из этого набора человек выберет тот вариант который с его точки зрения окажется более пригодным. Конечно, далеко не все задачи принятия решений можно решить с помощью ЭВМ. Тем не менее, даже если решение задачи на ЭВМ и не заканчивается полным успехом, то все равно оказывается полезным, так как способствует более глубокому пониманию этой задачи и более строгой ее постановке.

Этапы решения.

1. Выбор задачи

2. Составление модели

3. Составление алгоритма

4. Составление программы

5. Ввод исходных данных

6. Анализ полученного решения

Чтобы человеку принять решение без ЭВМ, зачастую ничего не надо. Подумал и решил. Человек, хорошо или плохо, решает все возникающие перед ним задачи. Правда никаких гарантий правильности при этом нет. ЭВМ же никаких решений не принимает, а только помогает найти варианты решений. Данный процесс состоит из следующих этапов:

1. Выбор задачи.

Решение задачи, особенно достаточно сложной - достаточно трудное дело, требующее много времени. И если задача выбрана неудачно, то это может привести к потере времени и разочарованию в применении ЭВМ для принятия решений. Каким же основным требованиям должна удовлетворять задача?

A. Должно существовать как минимум один вариант ее решения, ведь если вариантов решения нет, значит выбирать не из чего.

B. Надо четко знать, в каком смысле искомое решение должно быть наилучшим, ведь если мы не знаем чего хотим, ЭВМ помочь нам выбрать наилучшее решение не сможет.

Выбор задачи завершается ее содержательной постановкой. Необходимо четко сформулировать задачу на обычном языке, выделить цель исследования, указать ограничения, поставить основные вопросы на которые мы хотим получить ответы в результате решения задачи.

Здесь следует выделить наиболее существенные черты экономического объекта, важнейшие зависимости, которые мы хотим учесть при построении модели. Формируются некоторые гипотезы развития объекта исследования, изучаются выделенные зависимости и соотношения. Когда выбирается задача и производится ее содержательная постановка, приходится иметь дело со специалистами в предметной области (инженерами, технологами, конструкторами и т.д.). Эти специалисты, как правило, прекрасно знают свой предмет, но не всегда имеют представление о том, что требуется для решения задачи на ЭВМ. Поэтому, содержательная постановка задачи зачастую оказывается перенасыщенной сведениями, которые совершенно излишни для работы на ЭВМ.

2. Составление модели

Под экономико-математической моделью понимается математическое описание исследуемого экономического объекта или процесса, при котором экономические закономерности выражены в абстрактном виде с помощью математических соотношений.

Основные принципы составления модели сводятся к следующим двум концепциям:

1. При формулировании задачи необходимо достаточно широко охватить моделируемое явление. В противном случае модель не даст глобального оптимума и не будет отражать суть дела. Опасность состоит в том, что оптимизация одной части может осуществляться за счет других и в ущерб общей организации.

2. Модель должна быть настолько проста, насколько это возможно. Модель должна быть такова, чтобы ее можно было оценить, проверить и понять, а результаты полученные из модели должны быть ясны как ее создателю, так и лицу, принимающему решение.

На практике эти концепции часто вступают в конфликт, прежде всего из-за того, что в сбор и ввод данных, проверку ошибок и интерпретацию результатов включается человеческий элемент, что ограничивает размеры модели, которая может быть проанализирована удовлетворительно. Размеры модели используются как лимитирующий фактор, и если мы хотим увеличить широту охвата, то приходится уменьшать детализацию и наоборот.

Введем понятие иерархии моделей, где широта охвата увеличивается, а детализация уменьшается по мере того, как мы переходим на более высокие уровни иерархии. На более высоких уровнях в свою очередь формируются ограничения и цели для более низких уровней.

При построении модели необходимо учитывать также и временной аспект: горизонт планирования в основном увеличивается с ростом иерархии. Если модель долгосрочного планирования всей корпорации может содержать мало каждодневных текущих деталей то модель планирования производства отдельного подразделения состоит в основном из таких деталей.

При формулировании задачи необходимо учитывать следующие три аспекта:

1. Исследуемые факторы: Цели исследования определены довольно свободно и в большой степени зависят от того, что включено в модель. В этом отношении Легче инженерам, так как исследуемые факторы у них обычно стандартны, а целевая функция выражается в терминах максимума дохода, минимума затрат или, возможно, минимума потребления какого-нибудь ресурса. В то же время социологи, к примеру, обычно задаются целью "общественной полезности" или в этом роде и оказываются в сложном положении, когда им приходится приписывать определенную "полезность" различным действиям, выражая ее в математической форме.

2. Физические границы: Пространственные аспекты исследования требуют детального рассмотрения. Если производство сосредоточено более чем в одной точке, то необходимо учесть в модели соответствующие распределительные процессы. Эти процессы могут включать складирование, транспортировку, а также задачи календарного планирования загрузки оборудования.

3. Временные границы: Временные аспекты исследования приводят к серьезной дилемме. Обычно горизонт планирования хорошо известен, но надо сделать выбор: либо моделировать систему в динамике, с тем, чтобы получить временные графики, либо моделировать статическое функционирование в определенный момент времени.

Если моделируется динамический (многоэтапный) процесс, то размеры модели увеличиваются соответственно числу рассматриваемых периодов времени (этапов). Такие модели обычно идейно просты, так что основная трудность заключается скорее в возможности решить задачу на ЭВМ за приемлемое время, чем в умении интерпретировать большой объем выходных данных. с Зачастую бывает достаточно построить модель системы в какой-то заданный момент времени, например в фиксированный год, месяц, день, а затем повторять расчеты через определенные промежутки времени. Вообще, наличие ресурсов в динамической модели часто оценивается приближенно и определяется факторами, выходящими за рамки модели. Поэтому необходимо тщательно проанализировать, действительно ли необходимо знать зависимость от времени изменения характеристик модели, или тот же результат можно получить, повторяя статические расчеты для ряда различных фиксированных моментов.

3. Составление алгоритма.

Алгоритм - это конечный набор правил, позволяющих чисто механически решать любую конкретную задачу из некоторого класса однотипных задач. При этом подразумевается:

¨ исходные данные могут изменяться в определенных пределах: {массовость алгоритма}

¨ процесс применения правил к исходным данным (путь решения задачи) определен однозначно: {детерминированность алгоритма}

¨ на каждом шаге процесса применения правил известно, что считать результатом этого процесса: {результативность алгоритма}

Если модель описывает зависимость между исходными данными и искомыми величинами, то алгоритм представляет собой последовательность действий, которые надо выполнить, чтобы от исходных данных перейти к искомым величинам.

Удобной формой записи алгоритма является блок схема. Она не только достаточно наглядно описывает алгоритм, но и является основой для составления программы. Каждый класс математических моделей имеет свой метод решения, который реализуется в алгоритме. Поэтому очень важной является классификация задач по виду математической модели. При таком подходе задачи, различные по содержанию, можно решать с помощью одного и того же алгоритма. Алгоритмы задач принятия решений, как правило, настолько сложны, что без применения ЭВМ реализовать их практически невозможно.

4. Составление программы.

Алгоритм записывают с помощью обычных математических символов. Для того, чтобы он мог быть прочитан ЭВМ необходимо составить программу. Программа - это описание алгоритма решения задачи, заданное на языке ЭВМ. Алгоритмы и программы объединяются понятием "математическое обеспечение". В настоящее время затраты на математическое обеспечение составляют примерно полторы стоимости ЭВМ, и постоянно происходит дальнейшее относительное удорожание математического обеспечения. Уже сегодня предметом приобретения является именно математическое обеспечение, а сама ЭВМ лишь тарой, упаковкой для него.

Далеко не для каждой задачи необходимо составлять индивидуальную программу. На сегодняшний день созданы мощные современные программные средства - пакеты прикладных программ (ППП).

ППП - это объединение модели, алгоритма и программы. Зачастую, к задаче можно подобрать готовый пакет, который прекрасно работает, решает многие задач, среди которых можно найти и наши. При таком подходе многие задачи будут решены достаточно быстро, ведь не надо заниматься программированием.

Если нельзя использовать ППП для решения задачи без изменения его или модели, то нужно либо модель подогнать под вход ППП, либо доработать вход ППП, чтобы в него можно было ввести модель.

Такую процедуру называют адаптацией. Если подходящий ППП находится в памяти ЭВМ, то работа пользователя заключается в том, чтобы ввести необходимые искомые данные и получить требуемый результат.

5. Ввод исходных данных.

Прежде чем ввести исходные данные в ЭВМ, их, естественно, необходимо собрать. Причем не все имеющиеся на производстве исходные данные, как это часто пытаются делать, а лишь те, которые входят в математическую модель. Следовательно, сбор исходных данных не только целесообразно, но и необходимо производить лишь после того, как будет известна математическая модель. Имея программу и вводя в ЭВМ исходные данные, мы получим решение задачи.

6. Анализ полученного решения

К сожалению достаточно часто математическое моделирование смешивают с одноразовым решением конкретной задачи с начальными, зачастую недостоверными данными. Для успешного управления сложными объектами необходимо постоянно перестраивать модель на ЭВМ, корректируя исходные данные с учетом изменившейся обстановки. Нецелесообразно тратить время и средства на составление математической модели, чтобы по ней выполнить один единственный расчет. Экономико-математическая модель является прекрасным средством получения ответов на широкий круг вопросов, возникающих при планировании, проектировании и в ходе производства. ЭВМ может стать надежным помощником при принятии каждодневных решений, возникающих в ходе оперативного управления производством.

ОПИСАТЕЛЬНЫЕ ОГРАНИЧЕНИЯ

Эти ограничения описывают функционирование исследуемой системы. Они представляют особую группу балансовых уравнений, связанных с характеристиками отдельных блоков, такими как масса, энергия, затраты. Тот факт, что в модели линейного программирования балансовые уравнения должны быть линейными, исключает возможность представления таких принципиально нелинейных зависимостей, как сложные химические реакции. Однако те изменения условий функционирования, которые допускают линейное описание (хотя бы приближенно) могут быть учтены в модели. Балансовые соотношения могут быть введены для какой-то законченной части блок-схемы. В статических (одноэтапных) моделях такие соотношения можно

представить в виде:

Вход + выход = 0

Динамический (многоэтапный) процесс описывается соотношениями:

Вход + выход + накопления = 0,

где под накоплениями понимается чистый прирост за рассматриваемый период.

ОГРАНИЧЕНИЕ НА РЕСУРСЫ И КОНЕЧНОЕ ПОТРЕБЛЕНИЕ

С этими ограничениями ситуация довольно ясная. В самом простом виде ограничения на ресурсы - это ограничения сверху на переменные, представляющие расход ресурсов, а ограничения на конечное потребление продуктов - это ограничения снизу на переменные, представляющие производство продукта. Ограничения на ресурсы имеют следующий вид:

A i1 X 1 + ... + A ij X j + ... + A in X n Bi,

где A ij - расход i-го ресурса на единицу X j , j = 1 ... n, а Bi - общий объем имеющегося ресурса.

УСЛОВИЯ, НАЛАГАЕМЫЕ ИЗВНЕ

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЦЕЛЕВОЙ ФУНКЦИИ

Целевая функция модели обычно состоит из следующих компонент:

1) Стоимость произведенного продукта.

2) Капиталовложения в здания и оборудование.

3) Стоимость ресурсов.

4) Эксплуатационные затраты и затраты на ремонт оборудования.

Классификация экономико-математических моделей

Важным этапом изучения явлений предметов процессов является их классификация, выступающая как система соподчиненных классов объектов, используемая как средство для установления связей между этими классами объектов. Основой классификации являются существенные признаки объектов. Поскольку признаков может быть очень много то и выполненные классификации могут значительно отличаться друг от друга. Любая классификация должна преследовать достижение поставленных целей.

Выбор цели классификации определяет набор тех признаков, по которым будут классифицироваться объекты, подлежащие систематизации. Цель нашей классификации - показать, что задачи оптимизации, совершенно различные по своему содержанию, можно решить на ЭВМ с помощью нескольких типов существующего программного обеспечения.

Приведем несколько примеров классификационных признаков:

1. Область применения

3. Класс математической модели

Наиболее распространенными задачами оптимизации возникающими в экономике являются задачи линейного программирования. Такая их распространенность объясняется следующим:

1) С их помощью решают задачи распределения ресурсов, к которым

сводится очень большое число самых различных задач

2) Разработаны надежные методы их решения, которые реализованы в поставляемом программном обеспечении

3) Ряд более сложных задач сводится к задачам линейного программирования

Математическое моделирование в управлении и планировании

Один из мощных инструментов которым располагают люди, ответственные за управление сложными системами - моделирование. Модель является представлением реального объекта, системы или понятия в некоторой форме, отличной от формы их фактического реального существования. Обычно модель служит средством, помогающим в объяснении, понимании или совершенствовании. Анализ математических моделей дает в руки менеджеров и других руководителей эффективный инструмент, который может использоваться для предсказания поведения систем и сравнения получаемых результатов. Моделирование позволяет логическим путем прогнозировать последствия альтернативных действий и достаточно уверенно показывает какому из них следует отдать предпочтение.

Предприятие располагает некоторыми видами ресурсов, но общие запасы ресурсов ограничены. Поэтому возникает важная задача: выбор оптимального варианта, обеспечивающего достижение цели с минимальными затратами ресурсов. Таким образом эффективное руководство производством подразумевает такую организацию процесса, при которой не только достигается цель, но и получается экстремальное (MIN,MAX) значение некоторого критерия эффективности:

К = F(X1,X2,...,Xn) -> MIN(MAX)

Функция К является математическим выражением результата действия, направленного на достижение поставленной цели, и поэтому ее называют целевой функцией.

Функционирование сложной производственной системы всегда определяется большим числом параметров. Для получения оптимального решения часть этих параметров нужно обратить в максимум, а другие в минимум. Возникает вопрос: существует ли вообще такое решение, которое наилучшим образом удовлетворяет всем требованиям сразу? Можно уверенно ответить - нет. На практике решение, при котором какой-либо показатель имеет максимум, как правило, не обращает другие показатели ни в максимум ни в минимум. Поэтому выражения типа: производить продукцию наивысшего качества с наименьшими затратами - это просто торжественная фраза по сути неверная. Правильно было бы сказать: получить продукцию наивысшего качества при той же стоимости, или снизить затраты на производство продукции не снижая ее качества, хотя такие выражения звучат менее красиво, но зато они четко определяют цели. Выбор цели и формулирование критерия ее достижения, то есть целевой функции, представляют собой труднейшую проблему измерения и сравнения разнородных переменных, некоторые из которых в принципе несоизмеримы друг с другом: например безопасность и стоимость, или качество и простота. Но именно такие социальные, этические и психологические понятия часто выступают как факторы мотивации при определении цели и критерия оптимальности. В реальных задачах управления производством нужно учитывать то, что некоторые критерии имеют большую важность чем другие. Такие критерии можно ранжировать, то есть устанавливать их относительную значимость и приоритет. В подобных условиях оптимальным приходится считать такое решение, при котором критерии имеющие наибольший приоритет получают максимальные значения. Предельным случаем такого подхода является принцип выделения главного критерия. При этом один какой-то критерий принимается в качестве основного, например прочность стали, калорийность продукта и т.д. По этому критерию производится оптимизация, к остальным предъявляется только одно условие, чтобы они были не меньше каких-то заданных значений. Между ранжированными параметрами нельзя проводить обычные арифметические операции, возможно лишь установление их иерархии ценностей и шкалы приоритетов, что является существенным отличием от моделирования в естественных науках.

При проектировании сложных технических систем, при управлении крупным производством или руководстве военными действиями, то есть в ситуациях где необходимо принимать ответственные решения, большое значение имеет практический опыт, дающий возможность выделить наиболее существенные факторы, охватить ситуацию в целом и выбрать оптимальный путь для достижения поставленной цели. Опыт помогает также найти аналогичные случаи в прошлом и по возможности избежать ошибочных действий. Под опытом подразумевается не только собственная практика лица, принимающего решение но и чужой опыт, который описан в книгах, обобщен в инструкциях, рекомендациях и других руководящих материалах. Естественно, когда решение уже апробировано, то есть известно какое именно решение наилучшим образом удовлетворяет поставленным целям - проблемы оптимального управления не существует. Однако на самом деле практически никогда не бывает совершенно одинаковых ситуаций, поэтому принимать решения и осуществлять управление всегда приходится в условиях неполной информации. В таких случаях недостающую информацию пытаются получить используя догадки, предположения, результаты научных исследований и особенно изучение на моделях. Научно обоснованная теория управления во многом представляет собой набор методов пополнения недостающей информации о том как поведет себя объект управления при выбранном воздействии.

Стремление получить как можно больше информации об управляемых объектах и процессах включая и особенности их будущего поведения может быть удовлетворено путем исследования интересующих нас свойств на моделях. Модель дает способ представления реального объекта, который позволяет легко и с малыми затратами ресурсов исследовать некоторые его свойства. Только модель позволяет исследовать не все свойства сразу, а лишь те из них, которые наиболее существенны при данном рассмотрении. Поэтому модели позволяют сформировать упрощенное представление о системе и получить нужные результаты проще и быстрее чем при изучении самой системы. Модель производственной системы в первую очередь создается в сознании работника осуществляющего управление. На этой модели он мысленно пытается представить все особенности самой системы и детали ее поведения, предвидеть все трудности и предусмотреть все критические ситуации, которые могут возникнуть в различных режимах эксплуатации. Он делает логические заключения, выполняет чертежи планы и расчеты. Сложность современных технических систем и производственных процессов приводит к тому, что для их изучения приходится использовать различные виды моделей.

Простейшими являются масштабные модели в которых натурные значения всех размеров умножаются на постоянную величину - масштаб моделирования. Большие объекты представляются в уменьшенном виде, а малые в увеличенном.

В аналоговых моделях исследуемые процессы изучаются не непосредственно а по аналогичным явлениям, то есть по процессам имеющим иную физическую природу, но которые описываются такими же математическими соотношениями. Для такого моделирования используются аналогии между механическими, тепловыми, гидравлическими, электрическими и другими явлениями. Например колебания груза на пружине аналогичны колебаниям тока в электрическом контуре, также движение маятника аналогично колебаниям напряжения на выходе генератора переменного тока. Самым общим методом научных исследований является использование математического моделирования. Математической моделью описывает формальную зависимость между значениями параметров на входе моделируемого объекта или процесса и выходными параметрами. При математическом моделировании абстрагируются от конкретной физической природы объекта и происходящих в нем процессов и рассматривают только преобразование входных величин в выходные. Анализировать математические модели проще и быстрее, чем экспериментально определять поведение реального объекта в различных режимах работы. Кроме того анализ математической модели позволяет выделить наиболее существенные свойства данной системы, на которые надо обратить особое внимание при принятии решения. Дополнительное преимущество состоит в том, что при математическом моделировании не представляет труда испытать исследуемую систему в идеальных условиях или наоборот в экстремальных режимах, которые для реальных объектов или процессов требуют больших затрат или связаны с риском.

В зависимости от того, какой информацией обладают руководитель и его

сотрудники, подготавливающие решения, меняются и условия принятия решений и математические методы, применяемые для выработки рекомендаций.

Сложность математического моделирования в условиях неопределенности зависит от того какова природа неизвестных факторов. По этому признаку задачи делятся на два класса.

1) Стохастические задачи, когда неизвестные факторы представляют собой случайные величины, для которых известны законы распределения вероятностей и другие статистические характеристики.

2) Неопределенные задачи, когда неизвестные факторы не могут быть описаны статистическими методами.

Вот пример стохастической задачи:

Мы решили организовать кафе. Какое количество посетителей придет в него за день нам неизвестно. Также неизвестно сколько времени будет продолжаться обслуживание каждого посетителя. Однако характеристики этих случайных величин могут быть получены статистическим путем. Показатель эффективности, зависящий от случайных величин также будет случайной величиной.

В данном случае мы в качестве показателя эффективности берем не саму случайную величину, а ее среднее значение и выбираем такое решение при

котором это среднее значение обращается в максимум или минимум.

Заключение.

Информатика играет важную роль в современной экономической науке, что привело к выделению отдельного направления развития науки – экономическая информатика. Это новое направление объединяет в себе экономику, математику и информатику, и помогает экономистам решать задачи оптимизации деятельности предприятий, принимать стратегически важные решения о развитии промышленности и управлять производственным процессом.

Разработанная программная база основывается на математических моделях экономических процессов и предоставляет гибкий и надежный механизм предсказания экономического эффекта управленческих решений. С помочью ЭВМ быстро решаются аналитические задачи, решение которых не под силу человеку.

В последнее время компьютер стал неотъемлемой частью рабочего места управленца и экономиста.

Список литературы.

1. Фигурнов. ПК для начинающих. М.:ВШ – 1995.

2. Осейко Н. Бухгалтерский учет с помощью ПК. Третье издание. К.: СофтАрт, 1996.

3. Информационные системы в экономике. М.: ВШ – 1996.

4. Richard B. Chase, Nicholas J. Aquilano. Production And Operations Management: A Life Cycle Approach. Fifth Edition. Boston, MA: Irwin – 1989.

5. Вентцель Е.С. Исследование операций. М: ВШ – 1983

6. Мину Математическое программирование М: Радио и связь 1978

Экономическая информатика (информатика от франц. information - информация и automatique - автоматический; буквально « наука об автоматизации обработки информации») - наука об информационных системах, применяющихся для подготовки и принятия решений в управлении, экономике и бизнесе, а также об экономике этих систем.

Экономическая информатика - новая дисциплина, возникшая во второй половине XX века в связи с быстрым развитием вычислительной техники и ростом её применения в экономике. В англосаксонских странах информатика называется computer science (буквально «наука о компьютерах»), а экономическая информатика - information systems (буквально «информационные системы»). Современная экономическая информатика - прежде всего, прикладная дисциплина, систематизирующая принципы разработки и эксплуатации информационных систем (далее - ИС), предназначенных для решения различных экономических задач. Таким образом, она находится на стыке собственно информатики (computer science ) и предметной областью управления организацией, для которой предназначались создаваемые специализированные системы. Даже в англосаксонских странах подобное специализированное прикладное знание в ряде случаев называется «информатикой», в частности, существуют биоинформатика и военная информатика.

Экономическая информатика имеет и общую область с экономической теорией. Эта общая область - экономика информации , дисциплина, изучающая экономические закономерности создания и распространения информации на рынках и в организациях. В экономической информатике она позволяет описать ценность информации и воздействие рынков информационных благ на ценность ИС.

Объект и предмет экономической информатики

Ядро экономической информатики включает, прежде всего, прикладное знание, необходимое для построения ИС в экономике и управлении организациями любой сферы - бизнесом, некоммерческими структурами и государственными органами. Под ИС в экономической информатике понимается система, предназначенная для сбора, передачи, обработки, хранения и выдачи информации потребителям с помощью вычислительного и коммуникационного оборудования, средств программного обеспечения и обслуживающего персонала .

Влияние информационных систем на экономику организаций, которые их внедряют и используют, описывается в терминах бизнес-процессов . Внедрение информационных систем создает новые ИТ-сервисы , которые, в свою очередь, меняют параметры бизнес-процессов организации, их производительность, качество и устойчивость. В результате этого, в случае успеха внедрения, возрастает текущая прибыльность и/или долгосрочная конкурентоспособность организации. Поэтому изучение бизнес-процессов коммерческих и некоммерческих организаций - одна из основных областей исследования экономической информатики. Эти исследования включают в себя изучение составляющих бизнес- процесса , его количественных и качественных характеристик, используемых им ИТ-сервисов , связь бизнес-процесса и его результатов со структурой организации и т.д. В результате этих исследований решается сразу несколько задач:

Наряду с бизнес-процессами, экономическая информатика исследует компоненты самой ИС : информационные технологии, приложения и управление. Информационные технологии - технологическая инфраструктура, обеспечивающая реализацию информационных процессов . Она включает в себя все виды компьютерного и телекоммуникационного оборудования, системное программное обеспечение, управляющее работой последнего, и инструментальные среды , поддерживающие работу приложений. Информационные технологии рассматриваются в экономической информатике как средства совершенствования бизнес-процессов и преодоления их ограничений. В то же время внедрение информационных технологий не ведет автоматически к улучшению бизнес-процессов, для этого оно должно сочетаться с внедрением приложений, изменением самих бизнес-процессов, повышением квалификации сотрудников предприятия и совершенствованием управления информационными системами . Важную часть информационных технологий составляют платформы - программные системы, позволяющие разрабатывать приложения.

Приложения - специализированные программы, непосредственно поддерживающие те или иные ИТ-сервисы в составе бизнес-процессов . Приложения могут быть отдельными продуктами (бизнес-приложения) или входить в состав тех или иных интегрированных систем управления (функциональные подсистемы). В настоящее время разработаны приложения для всех областей операционной деятельности предприятия и управления им - для закупок, производства, маркетинга и сбыта, технического обслуживания, управления кадрами, технологического развития, финансов, бухгалтерского учета и т.д. Разнообразие и сложность современных приложений вели к значительным трудностям при их совместной работе на одном и том же предприятии.

Длительное время эта проблема решалась путем создания крупных монолитных пакетов приложений, включающих себя вышеперечисленные приложения в качестве функциональных подсистем. В наше время развитие средств интеграции, основанных, прежде всего, на архитектуре СОА , привело к обратной тенденции, разработке более узко сфокусированных приложений, ориентированных на конкретные предметные области.

Например, компания SAP , крупнейший в мире производитель делового ПО, в настоящее время выпускает пакет приложений SAP Business Suite , включающий в себя ERP -систему SAP ERP , CRM -систему SAP CRM , систему управления жизненным циклом продукта SAP PLM , систему управления цепью поставок SAP SCM и систему управления взаимоотношениями с поставщиками SAP SRM . Следует подчеркнуть, что все перечисленное - разные приложения, интегрированные посредством сервисов СОА. Для поддержки сервисов СОА компания SAP создала собственную интеграционную платформу SAP NetWeaver . Аналогичные по назначению интеграционные платформы имеются у других лидеров рынка - Oracle Fusion Middleware у компании Oracle , IBM WebSphere у компании IBM и т.д. Каждая из этих платформ может работать не только с приложениями фирмы-изготовителя, но и с приложениями других фирм, что повышает гибкость создаваемых систем.

Наконец, управление информационными системами обеспечивает координацию между собой всех прочих компонентов ИС , а также координацию развития информационных систем с требованиями бизнеса. Управление корпоративными информационными системами включает в себя управление персоналом, пользователями, качеством, финансами и безопасностью, а также оперативное управление и управление развитием ИС . Тем самым, управление оказывается крайне важным компонентом ИС , а его совершенствование, соответствующее совершенствованию приложений и их технологического фундамента, - условием сбалансированного развития системы в целом. Согласно современным представлениям, управление ИС - это, прежде всего, управление ИТ-сервисами .

Отдельной задачей выступает анализ и проектирование архитектуры информационных систем предприятия. Здесь модельный аппарат несколько шире, наряду с моделированием функций и данных, он включает в себя инженерные методы анализа и прогнозирования производительности ИС , статистический инструментарий, экономический анализ и т.д. Особой проблемой является интеграция архитектуры ИС с архитектурой бизнеса и архитектурой организации, решаемая методами теории менеджмента.

Задача совершенствования управления ИС решается методами теории менеджмента, включая методы исследования операций, теории организаций, логистики и т.д. Большое значение имеют методы и модели управления проектами. В последнее время растет роль методов контроля проектов, обеспечивающих достижение запланированного экономического эффекта в ходе внедрения ИС .

Для решения задачи анализа и повышения экономической эффективности ИС используются разнообразные методы экономического анализа. В настоящее время речь идет о неоклассическом инструментарии, новой институциональной экономической теории и теории менеджмента. Каждый из подходов использует разнообразные методы, описанные в категории Экономическая теория . Эти же классы методов используются в экономическом анализе информации и рынков информационных благ.

Краткая история

Хотя предыстория информатики восходит, по меньшей мере, к 19 веку , история применения компьютеров в экономике началась лишь в 50-е гг. 20 века. С этого момента мы и будем отсчитывать историю экономической информатики.

В начальный период, в 50-е - 60-е гг., компьютер был редким и дорогостоящим ресурсом. Поэтому первой задачей экономической информатики стало повышение эффективности использования компьютера. Первыми шагами на этом пути стало создание операционной системы - пакета программ, организующего и обслуживающего вычислительный процесс на компьютере, и языков программирования высокого уровня, а также компиляторов с этих языков. Уже на этом этапе выяснилось, что экономические задачи, в отличие, например, от научных задач требуют намного более простых вычислительных алгоритмов, зато нуждается в средствах обработки больших объемов данных, имеющих сложную структуру. В результате был разработан язык COBOL , поддерживающий сложные иерархические структуры данных. Дальнейшим развитием этого подхода стала разработка специализированных платформ, позволявших создавать и поддерживать все более сложные базы данных. Эти платформы получили название систем управления базами данных (СУБД).

В 70-е - 80-е гг наступил следующий период истории экономической информатики, характеризующийся растущим проникновением компьютеров в бизнес. Параллельно усложнялись и становились все более разнообразными сами компьютеры и их инфраструктура. Появились новые классы компьютеров - мини-компьютеры и персональные компьютеры (ПК), локальные и глобальные компьютерные сети, новые классы программного обеспечения. В результате компьютеры автоматизировали уже не отдельные трудоемкие задачи, а целые функции предприятия, в том числе, столь важные, как планирование производства и закупок, бухгалтерский и управленческий учет, проектные работы и др. Для этих целей были разработаны новые классы приложений - системы MRP и, позже, MRP II , первые интегрированные системы управления производством, системы управления проектами и т.д. Это, в свою очередь, потребовало средств документирования соответствующих функций бизнеса и описания используемых в них данных. Результатом стали первые стандарты семейства IDEF , включая стандарт описания функций IDEF 0, стандарт моделирования данных IDEF 1X и ряд других.

В эти же годы экономическая информатика впервые столкнулась с так называемым «парадоксом производительности». Он состоял в том, что при растущих вложения бизнеса и государства в ИТ, никаких признаков роста производительности, связанного с этими вложениями, не наблюдалось. В чеканной форме эту проблему выразил Нобелевский лауреат Р.Солоу: «Мы видим компьютерный век везде, кроме статистики производительности». Несмотря на вызов Р.Солоу, в 80-е гг. никаких признаков позитивного влияния инвестиций в ИТ на производительность обнаружено не было.

Резко усложнившаяся вычислительная среда предприятия, в частности, взрывной ростиспользования персональных компьютеров, вызвала опережающий рост затрат на ИС. В связи с этим в управлении ИТ усилилось внимание к контролю затрат. Для решения этой проблемы компания Gartner Group разработала модель TCO , позволявшую учесть всю совокупность затрат на использование ИС на всем протяжении жизненного цикла последней. Хотя эта модель стала значительным прогрессом в учете затрат на ИТ, она имела ряд недостатков, вследствие чего её широкое использование в ряде случаев приводило к неверным выводам. Крупнейшей среди подобных ошибок стала инициатива разработки сетевого компьютера, специально предназначенного для снижения TCO корпоративных ИС . Целый ряд крупных производителей ПК выбросили на рынок свои сетевые компьютеры, не имевшие никакого успеха. Интересно, что позже, в 2000-е гг. идеи сетевого компьютера были вновь востребованы и на этот раз с гораздо большим успехом. Тем не менее, в 80-е гг. проект оказался преждевременным.

90-е гг. ознаменовались двумя крупными техническими новшествами - переходом на т.н. архитектуру «клиент-сервер» и широким распространением интернета. Новая архитектура ИС означала переход к распределенным приложениям, одна часть которых выполняла обработку данных как таковую и располагалась на специально выделенных для этого компьютерах (серверах), а другая обеспечивала передачу запросов серверам, получение ответов от последних и представление результатов запросов конечному пользователю (клиент). Именно по этой схеме была организована электронная почта, работа с базами данных, а также предоставление доступа в интернет.

Интернет стал другой, еще более значимой революцией 90-х гг. Следует отметить, что инфраструктура интернет в виде сетей передачи данных и глобальных компьютерных сетей была создана значительно раньше (первые сегменты сети ARPAnet , предшественника интернета, были созданы еще в 1969 г.), массовое использование интернета индивидуальными пользователями и корпорациями пришлось именно на 90-е гг. Это было обусловлено появлением «всемирной паутины» WWW - сети гиперссылок, связывавших массивы информации («страницы»), находящиеся как на одном сервере, так и на разных серверах. В это же время появились поисковые машины, позволявшие пользователям интернета быстро отыскивать необходимую информацию. Новая технология была быстро коммерциализирована, сначала для рекламы, затем и для непосредственного совершения сделок. Уже в 1994 г. появился книготорговый сайт Amazon .com , в 1995 г. - интернет-аукцион Ebay . Тогда же, в 90-е гг., сложилась платежная и логистическая инфраструктура интернет-трансакций. В результате возникло большое число бизнесов, существующих исключительно в интернете - т.н. дот-комов. Завышенные ожидания в отношении таких бизнесов породили так называемый «пузырь дот-комов» - неоправданный рост курсов акций интернет-компаний. Этот «пузырь» закончился крахом 2000 г.

Бурное развитие технологии поставило перед экономической информатикой новые задачи. Во-первых, всепроникающий характер ИТ породил потребность в интегрированном описании роли ИТ в бизнесе. Основой такого описания стало понятия бизнес-процесса и цепи создания стоимости . Это обеспечило целостный взгляд на бизнес-процесс, особенно важный при изменении последнего.

Во-вторых, возник целый ряд новых классов приложений, решающих вновь возникшие задачи управления бизнесом. Это были, прежде всего, ERP -системы, ставшие дальнейшим развитием систем MRP II . В дополнение к ним были созданы системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM ), управления взаимоотношениями с поставщиками (SRM ) управления цепью поставок в целом (SCM ).

Возросшие вычислительные мощности, а также мощности по хранению данных сделали возможным создание специализированных аналитических систем, обрабатывающих данные в реальном времени (OLAP ). Наконец, возникновение электронного бизнеса породило новый обширный класс систем, опосредующих электронные трансакции - B 2B , B 2C и др.

В-третьих, произошло дальнейшее усложнение задач ИТ-служб на предприятиях. Важную помощь в этих условиях могла оказать типовая модель бизнес-процессов ИТ-службы, содержащая основные задачи последней и хорошо зарекомендовавшие себя подходы к их решению. Такой моделью стала модель ITIL , первая версия которой появилась на рубеже 80-х - 90-х гг. Широкое признание модели в бизнесе и государственных структурах привело к быстрому совершенствованию библиотеки, и на рубеже 90х - 2000-х гг. вышла её вторая версия, а в 2007 г. - третья. В настоящее время библиотека ITIL стала de facto стандартом управления ИС в Европе. Еще одним ответом на усложнение задач ИТ-службы стал аутсорсинг ИС - передача всех или части функций обслуживания ИС на исполнение внешнему поставщику. Аутсорсинг стал популярным решением проблем ИТ-службы именно в 90-е гг.

Наконец, в 90-е гг. разрешился парадокс производительности ИТ. Целый ряд исследователей показал, что при наличии комплементарных изменений в бизнес-процессах фирмы вложения в ИС оказывают значимое положительное влияние на производительность. Одновременно был обнаружен значительный вклад вложений в ИС в капитализацию фирмы на фондовом рынке.

Современный этап развития ИС принес новые достижения. Одним из важнейших стала технология интеграции бизнес-приложений СОА, впервые позволившая обеспечить устойчивое и эффективное взаимодействие приложений различных поставщиков. Возможно, еще более важным продвижением стали т.н. «облачные вычисления», представляющие собой предоставление ИТ-сервисов через интернет, в котором детали ИТ-инфраструктуры скрыты от конечных пользователей услуги. Это устраняет большинство проблем совместимости приложений и их интеграции между собой. Облачные вычисления устраняют специфические требования, выдвигаемые рядом ИТ-сервисов к ИТ-инфраструктуре клиента, что позволяет получать ИТ-сервисы так же просто, как электропитание из электрической розетки. Важным фактором развития ИТ стало также широкое распространение ПО с открытым кодом, представляющее собой не столько техническое новшество, сколько альтернативную модель авторского права.

Параллельно развитию технологий развивались управление ИС и экономический анализ последних. В управлении основным направлением развития стало углубление аутсорсинга, переход от аутсорсинга отдельных функций сопровождения ИС к аутсорсингу бизнес-процессов в целом. Аутсорсинг повлиял и на развитие модели ITIL , которая в своей третьей версии ориентирована не столько на ИТ-службы предприятий, как ранее, сколько на провайдеров услуг аутсорсинга.

В экономике ИС одним из важнейших направлений стала экономика авторских прав. Развитие рынка информационных благ, с одной стороны, резко расширила объем потребления последних, с другой - ограничило права пользователей на потребление последнего. Жесткие ограничения, налагаемые на пользователей информационных благ, породили широкое обсуждение экономики авторского права с точки зрения баланса между стимулами для инноваций и монопольными правами производителей. Это углубило понимание института авторского права, но пока не привело к практическим рекомендациям в этой области.

Реальной альтернативой институту авторского права в области ПО стало ПО с открытым кодом. Лицензия GPL предоставляет пользователю четыре свободы: свобода использования ПО, свобода изучения ПО и изменения исходного кода, свобода распространения копий ПО и свобода распространения измененного ПО. Основное ограничение, налагаемое GPL , в том, что ПО, полученное в рамках GPL , должно и в дальнейшем распространяться на условиях GPL .

По особому пути развивалась экономическая информатика в СССР. Плановое хозяйство, с одной стороны, создавало целый ряд стимулов к внедрению информационных технологий и систем в народное хозяйство, с другой, накладывало крайне жёсткие ограничения на их использование. В результате внедрение информационных технологий и систем в народное хозяйство СССР носило ограниченный и непоследовательный характер, хотя и привело к целому ряду крупных успехов.

Первым успехом стало само создание отрасли вычислительной техники в СССР, которая несколько десятилетий оставалась на уровне передовых стран Запада. Среди создателей советской вычислительной техники следует упомянуть в первую очередь С.А. Лебедева, И.С.Брука, Б.И.Рамеева, В.М. Глушкова и Г.П.Лопато, создавших самостоятельные конструкторские школы разработки компьютеров и наладивших их серийное производство.

Развитие производства ЭВМ поставило вопрос об их использовании в народном хозяйстве. Уже в 1959 году А.И. Берг, А.И.Китов и А.А. Ляпунов в докладе «О возможностях автоматизации управления народным хозяйством» поставили вопрос об использовании компьютеров в управлении народным хозяйством. Однако технические возможности компьютеров того времени не позволяли широкомасштабного использования компьютеров в планировании - основной в то время функции управления народным хозяйством. Серьезные попытки такой автоматизации были предприняты лишь в 70-е гг. в виде попытки создания системы АСУ (автоматизированных систем управления) с ОГАС (Общегосударственной Автоматизированной системой сбора, хранения и обработки информации) на верхнем уровне.

Крупномасштабные инвестиции в АСУ не принесли ожидаемой отдачи. Использование АСУ натолкнулось на проблемы качества информации и оказалось несовместимым с реальными механизмами хозяйствования, функционирующими в социалистической экономике. В условиях шоковых экономических реформ 1990-х гг. разработчики АСУ не смогли приспособить их к новым экономическим условиям, в результате чего АСУ быстро сошли на нет. В современной России экономическая информатика не получила существенного развития, а имеющиеся работы носят фрагментарный характер.

Структура экономической информатики

В современной экономической информатике можно выделить следующие основные направления.

Прежде всего, это анализ и моделирование бизнес-процессов. Это - сложная и масштабная деятельность с учетом специфики отраслей и стран. Важной её частью является описание и анализ вновь возникших бизнес-процессов и моделей бизнеса. Сегодня такие модели основаны на все более широком использовании ИТ. Особенностью последних десятилетий стали сквозные бизнес-процессы, охватывающие целый ряд взаимосвязанных предприятий, объединенных, прежде всего, при посредстве ИС .

Сложность и, в то же время, динамизм современных ИС требуют особого внимания к проблемам архитектуры ИС . Именно своевременное и точное решение проблем архитектуры позволяет обеспечивать высокое качество ИТ-сервисов даже в условиях крупномасштабных изменений. Экономическая информатика создает теоретическую и методическую базу для таких решений. Сегодня в архитектуре ИС можно выделить несколько тенденций:

Обеспечение интеграции ИТ-архитектуры и архитектурой бизнеса и организации;

Построение ИТ-архитектуры организации на основе сети взаимосвязанных поставщиков услуг, осуществляющих аутсорсинг бизнес-процессов;

Корпоративные данные оказываются в центре современной ИТ-архитектуры, особенно в условиях развитого аутсорсинга;

Повышение гибкости ИТ-сервисов и простоты доступа к ним конечных пользователей, прежде всего, на основе облачных вычислений.

Отдельное направление экономической информатики - развитие управления ИС . Сегодня в этой области доминирует модель ITIL , однако вопрос о границах её применения остается нерешенным. Важным направлением исследований является также исследование аутсорсинга, критериев его успеха и путей достижения такового. Наконец, в современных условиях особую важность приобретает измерение и обеспечение экономической эффективности ИС , которое мы подробнее рассмотрим ниже.

Хотя «парадокс производительности» давно разрешен, исследования экономической эффективности ИС по-прежнему составляют важную часть экономической информатики. Сегодня основные направления повышения эффективности ИС уже намечены, это решение реальных задач бизнеса средствами ИТ, изменение бизнес-процессов, нацеленное на раскрытие потенциала ИТ, повышение квалификации персонала. Наряду с этим, ИС позволяют изменить портфель продуктов и услуг фирмы, сделать его более гибким и диверсифицированным.

Наконец, все большая ориентация на покупные компоненты ИС и покупные услуги, увеличивает значение рынка информационных благ. Изучение этого рынка методами экономической информатики имеет все большее значение для данной науки.

Неразрешенные проблемы и приоритетные направления

Несмотря на целый ряд успехов, сегодня в экономической информатике остается целый ряд нерешенных проблем. Вот важнейшие из них:

• От чего зависит успех ИС в организации? Несмотря на развитые рекомендации по разработке и внедрению ИС , проекты разработки и внедрения ИС заканчиваются неудачей в 30-50% случаев по разным оценкам.
• Как оценивать эффективность ИС в конкретных ситуациях? Исследования эффективности ИС пока не привели к разработке практически ценных методик, позволяющих оценивать эффективность конкретных проектов в этой области.
• Всегда ли передовой опыт является передовым? Ряд исследований показывает, что наблюдаемые сегодня организации принадлежат к нескольким различным типам (в оригинальной авторской терминологии - конфигурациям). Вероятно, разные конфигурации требуют различных ИС и различных подходов к их внедрению.
• Насколько разумно сегодняшнее авторское право? Ограничения, налагаемые современным авторским правом на конечных пользователей, рассматриваются как все более обременительные, к тому же, появляются вполне разумные альтернативы.

Рекомендуемая литература

Ф. Уэбстер. Теории информационного общества.

М. Портер. Конкуренция (сборник статей).

Г. Минцберг. Структура в кулаке.

Г.Минцберг. Менеджмент: природа и структура организаций глазами гуру.

Хесус Уэрта де Сото. Социализм, экономический расчет и предпринимательская функция.

Э.Фуруботн, Р. Рихтер, Институты и экономическая теория: достижения новой институциональной экономической теории.

Б. Гладких. Информатика от абака до интернета. Включая сюда компьютеры, серверы, периферийное оборудование, оборудование хранения данных и т.д. Именно в 19 веке были изобретены хранение информации на перфокартах, «аналитическая машина» Чарльза Бэббиджа и, наконец, табулятор - вычислительное устройство, обрабатывающее данные, хранящиеся на перфокартах