В настоящее время мир переживает период активного роста использования методов и средств обработки данных. Информационные технологии и современные программно-технические средства легли в основу создания информационных систем, которые нашли свое применение во всех сферах деятельности – от личного использования до предприятий и компаний. Главная цель такой цифровизации деятельности компаний состоит в эффективном использовании потенциала ее информационно-технологических ресурсов для повышения производительности, снижения затрат, обеспечения высокого уровня конкурентоспособности. Под эффективностью информационных систем (ИС) понимается как степень влияния ИС на качество принимаемых решений для достижения целей организации, так и уровень обеспечения информационных потребностей с целью управления организацией с наименьшими затратами. Экономическую эффективность ИС возможно оценить сопоставлением целевых показателей использования с затратами на обеспечение их жизненного цикла. Таким образом, затраты на ИС должны быть обоснованы потребностями основной деятельности предприятия, являться инструментом общей системы менеджмента предприятия, быть экономически выгодными, иметь гибкую структуру и планомерно развиваться.

Методология проектирования эффективных ИС

Выделяют следующие подходы, благодаря которым формируются и развиваются ИС на предприятии: системный, функциональный, комплексный, процессный, динамичный, ситуационный и интеграционный.

Системный подход предусматривает изучение взаимосвязей частей информационных исследований, которые влияют на их основные функции, а при разработке ИС в организациях включает в себя анализ объекта как комплекса взаимосвязанных частей, объединенных единой целью функционирования. Методология системного анализа, которая служит основой для реализации указанного подхода, включает исследование текущей или планируемой системы с целью определения требований к информации и процессам, происходящим в системе, и их корреляции друг с другом и с любой иной системой.

Системный анализ, получив широкое распространение в практике управления при выработке, принятии и обосновании решений, является ключевым направлением в анализе свойств существующих систем. То есть системный анализ помогает в выборе и обосновании оптимальных условий функционирования систем, а также в проектировании, исследовании, создании, управлении новыми сложными, многоуровневыми искусственными информационно-управляющими системами. Такие многокомпонентные системы служат основой эффективных корпоративных механизмов принятия решений [1-4].

К основным принципам, лежащим в основе системного анализа, относятся:

• Принцип конечной цели, определяющий обязательное соблюдение приоритета конечной цели функционирования системы.
• Принцип соизмерения. Качество функционирования системы определяется качеством функционирования систем/подсистем, являющихся ее составными частями.
• Принцип единства, подразумевающий, что любая система – это единое целое, состоящее из локальных связанных частей.
• Принцип иерархии, позволяющий оптимизировать порядок и последовательность создания системы за счет введения иерархии и ранжирования ее частей.
• Принцип функциональности, в рамках которого структура системы рассматривается с позиции ее предназначения для обеспечения ее целевых функций.
• Принцип развития, обеспечивающий учёт возможностей изменяемости системы с целью ее совершенствования, увеличению объемов аккумулируемой информации.

Обеспечение эффективности ИС

Реализация системного подхода при создании ИС, достижение полноты вышеуказанных принципов в реальных условиях невозможны без четкой формализации ценности, которую ИС создаст для предприятия при ее внедрении, и оценки ее экономической эффективности.

В настоящее время существуют 3 основные методики оценки экономической эффективности информационной системы:

• совокупная стоимость владения;
• сбалансированная система показателей;
• функционально-стоимостный анализ.

Совокупная стоимость владения (Total Cost of Ownership - TCO) – модель анализа финансовой стороны использования информационных технологий, которая служит для определения и расчета стоимости финансовых затрат на приобретение, внедрение, сопровождение и управление информационной инфраструктурой. Согласно данной методике, выделяют затраты на приобретение, эксплуатационные затраты и персонал.

К расходам на приобретение относят затраты на:

• закупку / аренду;
• внедрение, настройку и обновление ПО;
• текущие пользовательские лицензии;
• обучение;
• миграцию данных;
• создание и поддержание каналов связи.

Эксплуатационные расходы включают обслуживание ПО, поддержку, текущее обучение, дополнительные пользовательские лицензии, а также время простоя и безопасность.

Таким образом, данная методика оценки экономической эффективности ИС, включающая в себя комплексный анализ всех возникающих и потенциальных скрытых затрат, связанных с владением актива в течение всего срока полезного использования, позволяет поддерживать стратегический уровень управления затратами за счет экономии на издержках, а также усовершенствовать процесс принятия решений и повысить операционную эффективность информационных систем.

Сбалансированная система показателей (Balanced Scorecard - BSC) – методика, позволяющая выявить новые способы роста эффективности деятельности для достижения поставленных задач. Основной принцип методики заключается в следующем – управлять возможно тем, что можно измерить (цели достижимы только в случае существования измеряемых числовых показателей, благодаря которым руководство определяет решения с точки зрения достижения цели).

Для успешности применения данного метода необходимо учитывать 4 перспективы:

• финансы (финансовый результат, эффективность информационных вложений, затраты, рентабельность, доходность, маржа);
• клиенты (количество клиентов, дифференцированность, количество рынков сбыта, доля рынка, коэффициент охвата);
• внутренние бизнес-процессы (операционные издержки, административные расходы);
• обучение и развитие (текучесть персонала, производительность труда, расходы на обучение).

Метод сбалансированной системы показателей позволяет:

• оценить задачи, цели и стратегию компании;
• нивелировать дисбаланс между целями компании и их операционной реализацией;
• незамедлительно реагировать и приспосабливаться на изменения;
• оценить эффективность и результативность любого проекта;
• организовать деятельность персонала для достижения целей компании.

Метод сбалансированной системы показателей позволяет определить и оценить в первую очередь количественные показатели эффективности, а также показатели общего качества функционирования системы, характеризующие готовность и время отклика, качество технической поддержки, результативность устранения возникающих проблем и оперативность реагирования на поступающие сообщения.

Таким образом, использование методики сбалансированной системы показателей подходит для оценки результатов деятельности, связанных с информационными технологиями, и способствует обеспечению более четкого понимания причин успеха внедрения ИС, а также выявлению тех областей, в которых возможно их дальнейшее развитие.

Третьей, основной методикой оценки экономической эффективности ИС является метод функционально-стоимостного анализа (Activity Based Costing – ABC), благодаря которому представляется возможным получить расчет и распределение проектных затрат по видам деятельности, продукции и функциям организации, а также установить связь между элементами себестоимости производимых предприятием товаров и услуг, используемыми производственными процессами и применяемыми технологическими решениями.

Используя метод ABC, можно осуществить следующие виды работ:

• общий анализ себестоимости бизнес-процессов на предприятии (маркетинг, производство продукции и оказание услуг, сбыт, менеджмент качества, техническое и гарантийное обслуживание);
• сравнительный анализ целесообразности выбора технологии реализации бизнес-процессов;
• функциональный анализ, в процессе которого можно установить и обосновать выполняемые структурными подразделениями предприятия функции для обеспечения выпуска высокого качества продукции и оказания услуг.

Для использования данного метода необходимо разработать ABC-модели, благодаря которым можно получить ключевые показатели трудоемкости и производительности предприятий.

Повышение эффективности ИС за счет структурно-функциональной оптимизации

Получить существенный экономический эффект от использования ИС в широком смысле представляется возможным без создания новых корпоративных информационно-коммуникационных систем, опираясь на эффективные информационные решения, реализованные в виде локальных ИС предприятия [5-8].

С целью анализа результатов деятельности ИС требуется оценка указанных ниже показателей эффективности:

• результата (эффекта) от работы системы;
• используемых системой ресурсов, необходимых для достижения результата;
• времени достижения результата.

А оценка эффективности достижения результата функционирования ИС определяется вектором свойств системы (результат; ресурсы; время).

Повысить результативность решения новых задач управления предприятием возможно за счет расширения области применения действующих ИС, благодаря синергетическому эффекту их использования. Синергетика интеграционных процессов основывается на универсальных закономерностях самоорганизации сложных систем, включая системы автоматизированного управления. Интегрированные системы ИС строятся на централизованном объединении локально распределенного сбора данных, их объединении, повышении компьютеризации периферийных информационных узлов.

Синергетический эффект достигается за счет синхронизации всех ключевых бизнес-процессов с использованием современных информационных технологий, увеличивая эффективность деятельности компании в результате интеграции, слияния отдельных частей в единую систему.

В общей постановке анализ модели проекта информационной системы, созданной на основе интегрирования существующих систем и приведенными выше подходами оценки экономической эффективности TCO, BSC, ABC дает положительный результат, что подтверждает целесообразность реализации интеграционных методов развития [9-10].

Методы оценки эффективности ИС в топливно-энергетическом комплексе

Для оценки эффективности использования информационных систем в разных отраслях промышленности используют различные методы. Основным из них является метод оценки качества данных (Data Quality Score).

Очень важно измерять качество данных с помощью количественных показателей, чтобы убедиться в надежности полученной информации. Именно здесь на помощь приходит КПЭ оценки качества данных, учитывающий различные факторы для оценки качества информации. Среди таких факторов выделяют:

• полнота;
• уникальность;
• актуальность;
• согласованность.

От того, насколько будут данные в информационной системе соответствовать этим основным КПЭ, будет зависеть ее эффективность работы и положительное влияние на все бизнес-процессы компании.

Задача любой информационной системы – это прежде всего повышение прозрачности и эффективности работы всей системы бизнес-процессов, включая технологические процессы. В ядре любой системы управления бизнесом находится ERP-система, а на периферии могут использоваться различные специализированные системы, например, управление ремонтом и техобслуживанием, мониторинг состояния трубопроводов.

Система трубопроводного транспорта – чрезвычайно сложный комплекс, включающий в себя множество подсистем, миллионы датчиков, множество центров управления, SCADA и пр. Поэтому для эффективности работы информационной системы применяются такие технологии, как Data Lake, Data Pipeline, Big Data и пр. Их эффективность оценивается по различным критериям. Основным можно назвать влияние информационной системы на увеличение прибыли компании. Применительно к компаниям нефтегазового сектора это реализуется следующим образом:

• процессы, направленные на повышение эффективности эксплуатации (в частности, сокращение времени простоев и остановочных ремонтов). За это отвечает аналитика данных, в частности, аналитика профилактических ремонтов;
• анализ трубопроводного оборудования, сокращение времени воздействия, оптимизация алгоритмов работы оборудования, человеко-часов и т.д. Оптимизация использования производственных материалов и оборудования (например, диагностических приборов для проверки состояния трубопроводов изнутри), планирование технического обслуживания, материалов и человеко-часов.

Это ведет к оптимизации производства и снижению расходов, что, в свою очередь, дает рост производительности.

Другим важным КПЭ цифровой системы является ее цифровая зрелость, что выражается в соответствии системы потребностям компании и уровню развития технологий. В идеале информационная система представляет собой своего рода экосистему, в которой реализуются все бизнес-процессы компании, начиная от управления проектами и заканчивая производством готовой продукции или оказанием услуг (применительно к трубопроводам).

Для оценки уровня цифровой зрелости используются различные подходы, среди них следует выделить следующие:

1. Оценка надежности технологии. В настоящее время в крупных компаниях, в том числе нефтегазовых, используется массово технология блокчейн.
2. Оценка инновационности технологий. Существуют различные методы определения уровня инновационности технологий.

Стандартный подход к оценке эффективности ИС – классический, с экономической точки зрения. Но для учета специфики ИТ-отрасли необходимы более расширенные подходы в указанной области исследований.

Вопрос оптимизации алгоритмов в интегрированных ИС, например, объема и направления передачи данных между информационными системами, их необходимости и достаточности для реализации оптимального интеграционного решения, повышения качества принимаемых руководителями решений при получении информации из интегрированных ИС, при описанном выше подходе не рассматривается. Решением указанной проблемы может быть использование методов имитационного моделирования при соответствующем построении интеграционной модели в контексте бизнес-процессов, для реализации которых созданы отдельные ИС.

Использование имитационного моделирования целесообразно в случаях, если на реальном объекте затратно или невозможно экспериментировать, или когда нет возможности построить аналитическую модель, в связи со множеством сценариев деятельности. Имитационное моделирование является основой для разработки новых перспективных технологий управления, включает в себя моделирование работы изучаемой системы на аналитической базе ключевых взаимосвязей её составляющих частей либо создание экспериментального симулятора предметной области.

Во время имитационного моделирования сначала формируются модели операций и процессов исследуемой деятельности, а далее на базе этих моделей создается имитация реальных объектов [11-13].

При использовании методов имитационного моделирования для оптимизации интеграционных процессов в ИС возможно получить оптимальное решение с учетом следующих параметров:

• объем, структура и направление передаваемых данных;
• система взаимодействия ИС, пользователя и ЛПР;
• прогнозные ресурсы для обеспечения работы заданного количества пользователей;
• работа механизмов проверки корректности данных, хранимых ранее в разных ИС и др.

Таким образом, применение методов имитационного моделирования позволяет оптимизировать ключевые параметры ее работы, в том числе взаимодействия с пользователями разного уровня, существенно снизить затраты на последующую реализацию интеграционного процесса и получить результат принципиально другого уровня. Это увеличивает показатель исхода операций за счет всех компонентов эффективности процесса Yэф: результативности (E), ресурсоёмкости (R) и оперативности (О).

Выводы

Оценка экономической эффективности создания ИС и их интеграции является актуальной задачей, решение которой зачастую осуществляется с применением набора методик и инструментов, учитывающих индивидуальные особенности как самой исследуемой системы, так и способа ее использования, опираясь на комплексное свойство системы – эффективность процесса.

Таким образом, для оценки эффективности информационных систем необходимо решать две параллельные задачи: оценочную и оптимизационную. Причем для решения последней зачастую применяется инструментарий имитационного моделирования. Имитационное моделирование применяется в связи с тем, что реальный объем сценариев интеграции может оказаться значительным, а аналитика либо невозможна, либо трудоемка.

Список литературы

1. 1. Анисифоров А.Б., Анисифорова Л.О. Методики оценки эффективности систем и информационных технологий в бизнесе: Учебное пособие. – СПб.: Санкт-Петербургский государственный политехнический университет. 2014. – 97 с.
2. 2. Дёмина Н.Е. Оценка экономического эффекта использования цифровых технологий на предприятиях нефтегазовой отрасли // Экономика и бизнес: теория и практика. №4-1 (98), 2023. С. 112–121.
3. 3. Крутин Ю.В. Эффективность информационных систем и технологий: Учебное пособие. – Екатеринбург: РГППУ, 2020. – 62 с.
4. 4. Кошкарова А.А., Когай Г.Д., Амиров А.Ж., Тен Т.Л. Особенности применения метода функционально-стоимостного анализа в бизнес-процессах // Научный альманах. 2015. № 11-3(13). С. 247–250.
5. 5. Лаврова А. С. Оценка функционирования систем и показатель исхода операции // Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. 2019. Т. 1. С. 430–433.
6. 6. Лугачев М. И., Скрипкин К. Г. Парадоксы и реальность оценки экономической эффективности информационных систем. Исследования по экономике информационных систем: Материалы научно-практической конференции «Экономическая эффективность информационных бизнес-систем». – М.: МГУ имени М.В. Ломоносова, 2015. – 248 с.
7. 7. Майоров Е.Е., Таюрская И.С. Корпоративные информационные системы: Учебник. – СПб.: Издательство Университета при МПА ЕврАзЭС, 2020. – 220 с. (Серия «Учебники Университета при МПА ЕврАзЭС», ISSN 2782-151X).
8. 8. Роль менеджмента информационных технологий в цифровой трансформации российских компаний [Электронный ресурс].
   URL: https://cyberleninka.ru/article/n/rol-menedzhmenta-informatsionnyhtehnologiy-v-tsifrovoy-transformat...
9. 9. Проблемы управления ИТ-инвестициями на предприятиях [Электронный ресурс].
   URL: http://bibsscience.ru/articles/ar965.pdf
10. 10. Эффективность ИС как составная часть эффективности технологии управления [Электронный ресурс].
    URL: https://cyberleninka.ru/article/n/effektivnost-is-kak-sostavnaya-chast-effektivnostitehnologii upravleniya
11. 11. Dunlea J. KPIs for Data Analytics, Data Science & Engineering Teams in 2023, published on November 24, 2023.
12. 12. Llinova, Alina; Chanysheva, Amina (2020): Algorithm for assessing the prospects of offshore oil and gas projects in the Arctic, Energy reports, 6, ISSN 2352-4847, Elsevier, Amsterdam, Vol. 6, Iss. 2, pp. 504-509,
    https://doi.org/10.1016/j.egyr.2019.11.110
13. Alexey E. Cherepovitsyn; Nikita A. Tretyakov Development of a new assessment system for the applicability of digital projects in the oil and gas sector // Записки Горного института. 2023. №262 (eng).
    URL: https://cyberlenika.ru/article/n/development-of-a-new-assessment-system-for-the-applicability-of-dig...