CC BY
20
УДК 338.432 ББК 65.05
DOI 10.24412/2412-2025-2020-4-14-20
Эминова Нигара Эминовна - кандидат экономических наук, доцент кафедры «Информационные технологии и информационная безопасность», Дагестанский государственный университет народного хозяйства
Eminova Nigara Eminovna - PhD in Economics, Associate Professor of the Department "Information Technologies and Information Security", Dagestan State University of National Economy
ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОБЛЕМ, ЗАТРУДНЯЮЩИХ ВНЕДРЕНИЕ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ПРАКТИКУ
УПРАВЛЕНИЯ АПК
RESEARCH OF PROBLEMS THAT MAKE IT DIFFICULT TO IMPLEMENT DECISION SUPPORT SYSTEMS IN PRACTICE OF MANAGEMENT OF AIC
Исследованы основные проблемы, затрудняющие внедрение систем поддержки принятия решений (СППР) в практику управления АПК. При этом особое внимание уделяется рекомендациям по формированию автоматизированной системы АИС, отличающаяся сочетанием в процессе выбора комплектующих требований потребителей.
Ключевые слова: системы поддержки принятия решений, эффективность, автоматизация процессов принятия решений, электронная сельскохозяйственная биржа, АПК, управление.
The main problems that hinder the implementation of decision support systems (DSS) in the practice of agribusiness management are investigated. Particular attention is paid to recommendations on the formation of the automated system, which is combined in the process of selecting components as evaluations of the group, invited experts, and customer requirements.
Keywords: decision support systems, efficiency, automation of decision-making processes, electronic agricultural exchange, agribusiness, management.
Современный этап развития мировой экономики свидетельствует о значимости используемой в процессе управления отраслями информации, характеризующей те или иные аспекты человеческой деятельности. Учитывая то, что информация становится ключевым ресурсом формируемых во многих странах хранилищ данных, наблюдается устойчивая тенденция перехода от традиционных транзакционных информационных систем к информационно-аналитическим. Важное место в хранилищах данных занимает статистическая информация, используемая часто для анализа данных и последующего формирования трендов.
В настоящее время информационное пространство, в котором вынуждены сегодня конкурировать и функционировать предприятия, осуществляющие информационно-аналитическую деятельность (ИАД) и их
СППР (система поддержки принятия решений), значительно изменилось и обладает определенными различиями:
- неструктурированные данные составляют большую часть (85%) накопленных в мире данных;
- объемы хранимых данных имеют экспоненциальную тенденцию развития;
- сбор и анализ неструктурированной информации становится ключевой для эффективного функционирования и развития в эпоху цифровой трансформации.
В связи с этим, в данных условиях ужесточаются требования к СППР в ИАД, в частности:
- уменьшаются сроки передачи данных руководству;
- значительно повышается количество внешних и внутренних факторов, которых нужно анализировать и учитывать при принятии решений;
- повышаются требования к оперативности управления.
Современные СППР в управлении информационными процессами
предприятий опираются в большинстве случаев на применение структурированных данных, что недостаточно из-за ряда ограничений для эффективного принятия стратегических решений.
Актуальность такого подхода определила направленность данного исследования, основанного на решении проблемы разработки автоматизированной поддержки принятия решений в ИАД с использованием неструктурированных данных в управлении информационными процессами предприятий.
Проблемы разработки СППР отражены в трудах Баина А.М., Дво-рянкина А.М., Зеленкова П.В., Ковалева И.В., Семенкина Е.С., Чумаченко П.Ю. и др. Проблемы использования ИС в АПК, внедрение ИТ в отдельных сельскохозяйственных организациях, региональных агропромышленных комплексах изучались в трудах Бабкова А.Г., Козлова В.В., Семенова М.И., Уринцова А.И., Merkert, Mueller, Hubl, A Survey. Существенный вклад в моделирование и алгоритмизацию данных процессов имеют труды Бардина А.К., Береславского Э.Н., Бродягиной Н.А., Гринченкова Н.В., Елкина С.В. и др. Вопросы развития подходов современного состояния предметной области автоматизированной поддержки принятия решений исследуются в работах H.A. Асаул, Б.Б. Хрусталева, П.Г. Грабового, K.P. Гончара, Б.В. Кузнецова.
В России автоматизация управленческого труда идет не очень активно, в других странах информационные системы для облегчения решения задач, стоящих перед руководителями различного ранга, используются уже около полувека.
Существуют целые классы систем, такие как [1]:
1. Системы стратегического уровня (например, исполнительные системы — ESS).
2. Системы управленческого уровня.
3. Системы поддержки принятия решений, которые специально разрабатывались для целей прогнозирования, планирования и контроля, т.е. для того, чтобы компьютер (вернее, заложенные в него программы) мог взять на себя часть труда человека: менеджера, врача, провизора или любого другого специалиста.
На российском рынке информационных систем представлено огромное количество программных продуктов управленческого уровня, как отечественных производителей программного обеспечения (системы ADENTA, Eleks Avalon и т.д.), так и иностранных (например, 3M Health information systems, Centricity, Cerner Millennium, H.I.S., IMPAC, INVISION, IPIS (Integrated Patient information system), MedFolio, Medical Manager System, MediMac, MedSeries, MedSys, Misys Vision, mySAP Healthcare, PulsePro Management System, Soarian, TMR (The Medical Record), VISTA и т.д.).
Системы поддержки принятия решений начали разрабатываться в начале 70-х гг. прошлого века, чтобы помочь менеджеру принимать управленческие решения в условиях недостатка информации, при наличии только слабо формализованных данных, отталкиваясь от существующих аналитических моделей.
Большинство российских программных продуктов, предназначенных для комплексной автоматизации деятельности фирм, либо вообще не содержат в своем составе функцию поддержки принятия решений, либо имеют в структуре пассивный вариант DSS, в то время как за рубежом уже давно и активно используются более интересные с практической точки зрения активные DSS-системы [8].
Это связано с двумя факторами.
Во-первых, руководителей предприятий, не только осознающих необходимость использования подобных систем, но и обладающих достаточной квалификацией для их внедрения и использования, в нашей стране не так много. Руководитель, использующий компьютер в основном для подготовки документов в Word и считающий программы 1С вершиной компьютеризации бизнеса, скорее норма для России, чем исключение.
Во-вторых, внедрение активной системы поддержки принятия решений возможно только на предприятии, хорошо представляющем свои бизнес-процессы, накапливающем информацию о своих решениях и их последствиях, анализирующем данные рынка и внутренней отчетности.
Говоря о перспективах использования СППР в российском бизнесе, можно выделить ключевое направление такого развития - повышение эффективности труда руководителей организаций посредством автоматизации с использованием современных технологий, повышающих конкурентоспособность на рынке. Наример, цифровая трансформация АПК показывает, что хотя это процесс и нелегкий, но вполне возможный.
Во всем мире с учетом эволюционного развития информационных технологий многие данные, описывающие, к примеру, систему АПК, за определенные периоды стали общедоступными в сети Интернет, что позволяет иметь представление о реальном состоянии аграрного сектора экономики многих стран. Особый интерес при этом представляют интенсивно внедряемые технологии оперативного анализа данных, интенсивно разрабатываемые и сопровождаемые ведущими производителями программного обеспечения.
В РФ используемая информация о деятельности АПК интегрирована и в определенной степени доступна в Министерстве сельского хозяйства за счет функционала эксплуатируемых на практике информационных систем. В настоящее время на российском рынке в системе Минсельхоза
РФ функционируют автоматизированные информационные системы (АИС) (см. табл. 1).
Не все перечисленные выше АИС доступны в полном объеме, некоторые характеризуются недостаточной информативностью и невысоким уровнем интерфейса. Но при этом в названиях ИС все чаще используется аббревиатура «аналитические», что свидетельствует о тенденциях ввода в функционал действующих АИС подсистем аналитики, что на практике приводит к использованию новых технологий OLAP и Data Mining, по которым имеет место широкий спектр предлагаемых ведущими производителями программного обеспечения.
Очень серьезная проблема, сдерживающая развитие цифровизации АПК, - доведение информации о цифровизации до аграриев. Основные задачи «цифровой повестки» в аграрном секторе - это обеспечить всем заинтересованным сторонам комфортной, удобной цифровой экосистемой. Другими словами, нацеленность максимально перенести все процессы в аграрной отрасли в «цифру».
Таблица 1
Информационные системы Минсельхоза РФ Федеральная государственная информационная система учета и регистрации тракторов, самоходных машин и прицепов к ним (ФГИС УСМТ) Система мониторинга и прогнозирования продовольственной безопасности Российской Федерации (СМ ПБ) Система предоставления государственных услуг в электронном виде
МСХ РФ (ПК «Электронные госуслуги») Автоматизированная информационная система реестров, регистров и
нормативно-справочной информации (АИС НСИ) Информационная система планирования и контроля Государственной
программы (ИС ПК ГП) Комплексная информационная система сбора и обработки бухгалтерской и специализированной отчетности сельскохозяйственных товаропроизводителей, формирования сводных отчетов, мониторинга, учета, контроля и анализа субсидий на поддержку агропромышленного комплекса
(АИС «Субсидии АПК») Центральная информационно-аналитическая система Системы государственного информационного обеспечения в сфере сельского хозяйства
(ЦИАС СГИО СХ) Единая Федеральная Информационная Система о Землях Сельскохозяйственного Назначения (ЕФИС ЗСН) Государственная информационная система «Информационно-аналитическая система оперативного мониторинга и оценки рисков состояния и рисков научно-технического обеспечения развития сельского хозяйства» (ИАС НТОР-СХ)»
Это требует разработки практических рекомендаций в использовании в процессе управления системой АПК информационно-аналитических систем с целью принятия обоснованных решений и создания в регионе электронной сельскохозяйственной торговой биржи в виде портала, а именно:
1. Провести системный анализ подходов современного состояния предметной области автоматизированной поддержки принятия решений.
2. Исследовать проблемы, затрудняющие внедрение систем ППР в практику управления АПК.
3. Выработать рекомендации в виде разработки алгоритма информационной поддержки принятия решений в региональных агропромышленных комплексах.
Но есть еще способы, с помощью которых сельхозпроизводители могут заработать, - монетизация информации, которую они собирают для себя, и которая востребована другими участниками аграрного рынка. С появлением приложений для цифрового сельского хозяйства сельхозпроизводители получат множество полевых данных, которые при разумном использовании могу стать «золотой жилой». Вот несколько способов не просто получить данные о своем хозяйстве, но и монетизировать их [2]:
1. Совместное использование льгот. Например, можно регулярно измерять температуру почвы и уровень влажности и делиться этими данными.
2. Данные для исследований, экспериментов и опытов. Платформы, которые позволяют беспрепятственно загружать данные на основе идентификатора поля [4].
3. Возможности экспериментирования. Другой способ, которым фермеры могут монетизировать свои данные, выборочно делиться ими с крупными и малыми корпорациями, учеными, исследователями и правительством, чтобы иметь возможность экспериментировать на акрах своей земли и т.д.
Таким образом, используя рынок данных, который позволяет легко загружать данные, создавать контракт и предлагать покупателям данные, можно создать новый тип богатства для будущих поколений. Интересную и полезную информацию непременно купят. Ограничения, связанные с коронавирусной инфекцией, наряду с другими факторами, оказались способны ускорить внедрения цифровых решений в сельское хозяйство.
Список литературы:
1. Иванов, П.В. и др. Экономико-математическое моделирование в АПК: /Иванов П.В., Ткаченко И.В. - Ростов на Дону, Феникс 2013. - 254 с.
2. Иванов, С.А. Метод ранжирования альтернатив системы критериев при автоматизации тепличного комплекса // Сборник статей Международной научно-практической конференции «Автоматизация: проблемы, идеи, решения» (8 сентября 2018 г., г. Стерлитамак). - Уфа: Издательство ООО «Агентство международных исследований», 2018. - С.7-8.
3. Иванов, С.А. Использование конструктивных характеристик теплицы при формировании модели системы управления агрокомплексом / С.А. Иванов // Вестник современных исследований. - 2018. - № 10.1 (25) -С.289-291.
4. Иванов, С.А. Оценка адекватности метода поддержки принятия решения при выборе комплектующих для автоматизированной системы закрытого грунта / С.А. Иванов //Colloquium-Journal. - 2018. - № 9-1 (20). - С.7-9.
5. Ткаченко, В.В. Система поддержки принятия решений управления экономическими параметрами в растениеводстве // Политематический сете-
вой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета [Электронный ресурс]. - 2008. - №4. - С. 90-106.
6. Ltifi, Trabelsi, Ayed, Alimi, Dynamic Decision Support System Based on Bayesian Networks, University of Sfax, National School of Engineers (ENIS), 2012.
7. Merkert, Mueller, Hubl, A Survey of the Application of Machine Learning in Decision Support Systems, University of Hoffenhaim 2015.
8. Sanzhez i Marre, Gibert, Evolution of Decision Support Systems, University of Catalunya, 2012.
9. Tariq, Rafi,Intelligent Decision Support Systems - A Framework, India, 2011.
10. https://www.gks.ru/ - Федеральная служба государственной статистики.
11. https://www.agroxxi.ru/selhoztehnika/stati/avtomatizacija-rossiiskogo-agrosektora-realii-i-perspektivy.html
12. http s: //www .agroxxi .ru/gazeta-zaschita-rastenii/num463.html
