Статья: Модель оптимального планирования состава работ по развитию государственных информационных систем в условиях многокритериальности и неопределенности

С целью дальнейшего анализа исходных данных построим ящичную диаграмму оценки стоимости каждого проекта при допущении, что стоимость каждого проекта представляет собой детерминированную величину. Диаграмма, приведенная на рис. 2, показывает на большой разброс стоимости, большую асимметрию, что говорит не только о разной полезности проектов, но и о разной их стоимости и сложности реализации. Некоторые статистические характеристики стоимости проектов приведены в табл. 2

Рис. 1. Гистограмма частот полезности информационных проектов

Рис. 2 Ящичная диаграмма стоимости проектов

Таблица 2

Приведенная таблица показывает, что существует большая вариативность требуемых работ для автоматизированного решения информационных проектов. Стандартное отклонение превышает значение среднего. Размах составляет более 17 млн руб. Таким образом, задача формирования плана не является тривиальной и требует

Для проведения дальнейшего исследования сформирована синтетическая выборка для каждого из 24-х информационных проектов. Гистограмма распределения одного из таких проектов приведена на рис. 3.

Стоимость первого проекта, тыс. руб.

Рис. 3 Гистограмма стоимости выполнения проекта

Результаты построения плана развития инфраструктуры электронного правительства города на 2020 г. (в части выбранных инфраструктурных систем) представлены в виде столбиковой диаграммы (рис. 4). Данная диаграмма показывает, что все проекты распределены на три группы. Первую группу составляют проекты, вероятность включения которых в план равна нулю или очень мала. Число таких проектов составляет 10/24«41%. Вторую группу составляют проекты, вероятность включения которых в план немногим превысила 0,5. Число таких проектов невелико. И наконец, третью группу составляют проекты с единичной или близкой к единице вероятностью их включения в план. Их число равно 11, что составляет около 46%. Таким образом, в план целесообразно включить около половины требуемых проектов.

Рис. 4 Результаты построения плана развития инфраструктуры электронного правительства Санкт-Петербурга

На рис. 5 приведены результаты анализа зависимости вероятности включения информационного проекта в план от его важности и стоимости.

Рис. 5 Результаты анализа зависимости вероятности включения информационного проекта в план от его важности и стоимости

Приведенные диаграммы рассеяния показывают, что нет однозначной зависимости вероятности включения информационного проекта в план от его важности и стоимости. Тем не менее вероятность включения в план большинства дорогих проектов невелика.

Использование для решения задачи планирования метода линейного программирования позволяет решить задачу оценки устойчивости принятого решения. Результаты ее решения позволяют оценить диапазон варьирования коэффициентов целевой функции (полезности проекта) и правых частей ограничений (в частности выделенного бюджета на совершенствование инфраструктуры). Решение такой задачи для Санкт-Петербурга показало, что диапазон устойчивости бюджета составляет всего 30 млн руб. Этого определяет необходимость продолжения исследования разработанного плана и решения других задач оптимизации, в частности многокритериальной задачи оптимизации, одной из целей в которой является минимизация дисперсии расходов на выполнение плана.

Обсуждение

Для проверки работоспособности методики и доказательства ее адекватности была рассмотрена частная задача определения состава автоматизированных функциональных комплексов трех государственных информационных систем в сфере имущественных и земельных отношений, подготовлен оптимальный план автоматизации функциональных подсистем.

Предложенная модель позволила распределить затраты на развитие информационной инфраструктуры органа государственной власти с учетом ограниченного финансирования.

Также результаты исследования демонстрируют сложность и, в ряде случаев, неочевидность решений, требуемых для принятия должностными лицами ответственными за формирование плана автоматизации как одного отраслевого органа власти, так и в целом годового плана автоматизации всего региона (субъекта Российской Федерации). Вопросы определения полезности автоматизируемых функций требуют дополнительного изучения и должны формироваться для каждого проекта по автоматизации с целью обеспечения подходов управления по результатам [2], что также в дальнейшем позволит в автоматизированном режиме ранжировать проекты при подготовке регионального плана автоматизации.

Тематика учета и анализа, поступающих от органов власти ежегодных, требований на развитие государственных информационных систем требует дальнейшего изучения для проработки математического обеспечения специализированной информационной системы управления развитием ИТ экосистемы региона, которая позволит осуществлять планирование мероприятий по автоматизации, а также оперативно определять работы, возможные для исключения в случае изменения объемов и лимитов финансирования.

Литература

1. Войтишек А. Лекции по численным методам Монте-Карло [Электронный ресурс]. Ш_: И1:1:р8://\м\мм.п8и.ги/п/та1:0ета1:іс8-тес0апіс8-СераіТ:теп1:/Соситеп1:8/Войтишек-лекции-по- MMK.pdf (дата обращения: 21.01.2020).

2. Добролюбова Е. И., Южаков В. Н., Ефремов А. А. и др. Цифровое будущее государственного управления по результатам. М.: Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2019.

3. Куклина Е. А. К проблеме выбора проектов инновационного развития предприятий нефтегазового сектора России на основе многокритериального подхода // Проблемы и пути социально-экономического развития: город, регион, страна, мир: IX междунар. науч.-практ. конф.: сб. ст. / отв. ред. Н. М. Космачева. СПб.: ЛГУ им. А. С. Пушкина, 2019. С. 52-57.

4. Кучеренко Д. В. Состояние развития государственных информационных систем Санкт- Петербурга // Современные наукоемкие технологии. 2018. № 11 (ч. 2) [Электронный ресурс]. УЯ_: И1:1:р://\м\м\м.1:ор-1:ес0по!одіе8.ги/ги/аіТ:іс!е/уіе\м?іС=37302 (дата обращения: 19.01.2020).

5. Наумов В. Н., Кучеренко Д. В. Планирование трудозатрат на создание и развитие государственных информационных систем и их функциональных программных комплексов // Управленческое консультирование. 2017. № 6. C. 140-154.

6. Kuklina E. A. The substantiation for selection of optimal innovation project: setting of the problem and algorithm of its solving / Знанието -- традиции, иновации, перспективи / Научна конференция с международно участие, 14-15 юни 2013, Бургаски Свободен Университет. Бургас. Т. 3. С. 27-32.

7. Naumov V. N., Kucherenko D. V., Zaharov Y. N. Tools for expediency assessment of automation of governmental services in social sphere // 3rd International conference on electronic governance and open society: challenges in Eurasia. EGOSE 2016. Association for Computing Machinery. P. 49-53.

8. ValerdiR., Boehm Barry W. COSYSMO: A system engineering cjst model [Электронный ресурс]. URL: http://csse.usc.edu/TECHRPTS/2010/usc-csse-2010-508/usc-csse-2010-508.pdf (дата обращения: 21.01.2020).

9. Valerdi R., J. E., Gaffney Jr. Reducing Risk and Uncertainty in COSYSMO Size and Cost Drivers: Some Techniques for Enhancing Accuracy. 2007 [Электронный ресурс]. URL: https://www. researchgate.net/publication/229034929_Reducing_Risk_and_Uncertainty_in_COSYSMO_Size_ and_Cost_Drivers_Some_Techniques_for_Enhancing_Accuracy (дата обращения: 21.01.2020).

References

1. Voitishek A. Lectures on the numerical methods of Monte Carlo [Electronic Resource]. URL: https://www.nsu.rU/n/mathematics-mechanics-department/documents/Vojtishek-lectures-by-MM. pdf (accessed: 21.01.2020). (In rus)

2. Dobrolubova E. I., Yuzhakov V. N., Efremov A. A. at all. The digital future of public administration according to the results. M.: Publishing House “Delo” RANEPA, 2019 (In rus)

3. Kuklina E. A. To the problem of selection of projects of innovative development of enterprises of oil and gas sector of Russia on the basis of multicriteria approach // Problems and ways of socio-economic development: city, region, country, world: IX international scientific conference.: collection of articles / ex. ed. of N. M. Kosmacheva. SPb.: Pushkin LSU, 2019. P 52-57. (In rus)

4. Kucherenko D. V. State of development of St. Petersburg state information systems // Modern knowledge-intensive technologies [Sovremennye naukoemkie tehnologii]. 2018. N 11 (P 2) [Electronic resource]. URL: http://www.top-technologies.ru/ru/article/view? id=37302 (accessed: . (In rus)

5. Naumov V. N., Kucherenko D. V. Labor planning for the creation and development of state information systems and their functional software complexes // Administrative consulting [Uprav- lencheskoe konsul'tirovanie]. 2017. N 6. P 140-154. (In rus)

6. Kuklina E. A. The substantiation for selection of optimal innovation project: setting of the problem and algorithm of its solving / Knowledge -- Traditions, Innovations, Prospects / Scientific Conference with International Participation, June 14, 2013, Burgas Free University. Burgas. V. 3. P. 27-32.

7. Naumov V. N., Kucherenko D. V., Zaharov Y N. Tools for expediency assessment of automation of governmental services in social sphere // 3rd International conference on electronic governance and open society: challenges in Eurasia. EGOSE 2016. Association for Computing Machinery. P. 49-53.

8. Valerdi R., Boehm Barry W. COSYSMO: A system engineering cjst model [Electronic resource]. URL: http://csse.usc.edu/TECHRPTS/2010/usc-csse-2010-508/usc-csse-2010-508.pdf (accessed: .

9. Valerdi R., J. E., Gaffney Jr. Reducing Risk and Uncertainty in COSYSMO Size and Cost Drivers: Some Techniques for Enhancing Accuracy. 2007 [Electronic resource]. URL: https://www.re- searchgate.net/publication/229034929_Reducing_Risk_and_Uncertainty_in_COSYSMO_Size_and_ Cost_Drivers_Some_Techniques_for_Enhancing_Accuracy (accessed: 21.01.2020).