CC BY
12УДК 330 JEL C02
MODULAR ORGANIZATION OF A DECISION SUPPORT SYSTEM FOR MANAGING THE INNOVATIVE DEVELOPMENT OF REGIONS
МОДУЛЬНАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ИННОВАЦИОННЫМ РАЗВИТИЕМ
РЕГИОНОВ
MAFURAKUSMANOVNAUANDYKOVA ORCID0000-0001-5229-335X
МАФУРА КУСМАНОВНА УАНДЫКОВА
Narxoz University, Almaty, Republic of Kazakhstan Университет «Нархоз», г.Алматы, Республика Казахстан
Keywords: region, information resources, technologies, innovative development, decision support systems
The purpose of the study is to describe a new methodological approach to the development of a decision support system (DSS). The methodology for constructing a DSS is based on a system of economic and mathematical models for the formation and implementation of programs for innovative development of regions using a program-design approach to managing programs for innovative development of regions and is also based on a new theory of economic systems.
The research methodology is based on the integration of approaches of the new theory of economic systems, the use of notation and principles of NTEC when considering the regional economic system, as well as tools of intelligent processing technologies for finding solutions in the process of forming and implementing programs.
The result of the study is the construction of a structure and a description of the main functions of a decision support system for managing the innovative development of regions.
As part of the research, the characteristics of information resources intended for the management of innovations in the region, the cycle of analyticalsystem modeling of the development of regions in the DSS, a set of models used as information and analytical support of the DSS for the management of regional programs of innovative development is proposed, the key functional blocks
Ключевые слова: регион, информационные ресурсы, технологии, инновационное развитие, системы поддержки принятия решений Цель исследования состоит в описании новогометодологическогоподхода к разработке системы поддержки принятия решений (СППР). Методология построения СППР основана на системе экономико-математических моделей по формированию и реализации программ инновационного развития регионовс
использованием программно-проектного подхода к управлению программами инновационного развития регионов, а также базируется на новой теории экономических систем.
Методология исследования базируется на интеграции подходов новой теории экономических систем, использовании нотации и принципов НТЭС при рассмотрении региональной экономической системы, а также инструментов интеллектуальных технологий обработки для поиска решений в процессе формирования и реализации программ.
Результатом исследования построение структуры и описание основных функций системы поддержки принятия решений для управления инновационным развитием регионов.
В рамках проведенных исследованийрассмотрена характеристика информационных ресурсов, предназначенных для управления инновациями в регионе, цикланалитического
системного моделирования развития регионовв СППР, предложен комплекс используемых
of the proposed tools are described. The proposed methodological approach to building a DSS and tools will expand the possibilities for the effective implementation of regional development programs based on management, as well as expand the boundaries of using the DSS and its construction methods. In practice, the proposed approach to building a DSS can be useful both for the services of information and analytical support for the implementation of state programs, and directly for the regional government (administration) to solve the problems of forming and implementing programs for innovative development of regions.
In the DSS, intended for receiving, storing and processing multi-level information and corresponding data processing, the corresponding groups of users are also envisaged, for which the volumes of information intended for them should also be processed and solutions developed. In this regard, the DSS has a multi-level modular organization with access to structured data marts of individual subtasks and users, as well as to a single consolidated storefront. It is important to build a coherent DSS architecture with different tasks and corresponding requests within many areas.
The information structure of the DSS includes 4 subsystems and corresponding technologies:
• ETL-Extract Transform Load subsystem, with appropriate methods for collecting, organizing transportation, extracting, presenting data;
• Information base and data warehouse of the state of innovative development of regions and its components, their assessments, projects, their criteria, formed strategies (projects-programs), intermediate and final values of indicators.
Data warehouse (Data WareHouse - DWH). In such a technology, the decision-making procedure is managed through data management, and not algorithmically. The bottom line is that most of the objects in the hierarchy of the regional economy have several information systems for recording and managing information. This leads to a disparate presentation of the organization's data, since data on any one subject of the hierarchy (one level or higher) can be stored in several separate information systems, often in incompatible formats and structures, solving different problems. The data warehouse is at the
моделей в качестве информационно-аналитического обеспечения СППР для управления региональным программами инновационного развития, описаны ключевые функциональные блоки предложенных
инструментов. Предлагаемый методологический подход к построению СППР и инструментарий расширят возможности для эффективной реализации программ развития регионов на основе управления, а также расширят границы использования СППР и его методов построения. На практике предлагаемый подход к построению СППР может быть полезен как службам информационно-аналитической поддержки
выполнения государственных программ, так и непосредственно органам регионального управления (администрации) для решения задач по формированию и реализации программ инновационного развития регионов.
В СППР, предназначенной для приема, хранения и обработки разноуровневой информации и соответствующей обработки данных,
предусматриваются и соответствующие группы пользователей, по которым также должны обрабатываться предназначенные им объемы информации и вырабатываться решения. В этой связи СППР имеет многоуровневую модульную организацию с доступом к структурированным витринам данных отдельных подзадач и пользователей, а также к единой консолидированной витрине. Важно выстроить согласованную архитектуру СППР с различными задачами с соответствующими запросами с множеством областей.
Информационная структура СППР включает 4 подсистемы и соответствующие технологии:
• Подсистему ETL- Extract Transform Load, с соответствующими методами сбора, организации транспортировки, извлечения, представления данных;
• Информационную базу и хранилище данных состояния инновационного развития регионов и ее составляющих, их оценок, проектов, их критериев, формируемых стратегий (проектов-программ), промежуточных и итоговых значений индикаторов.
Хранилище данных (Data WareHouse — DWH). В www.hronoeconomics.ru
center of the data supply chain, they get their data from a number of other systems, including transaction processing systems, ERP systems, external data sources, and other data providers (Objects -> ETL -> DWH -> DM). Physical data warehouse views can be mediated to some extent by an end-user application tool (e.g., OLAP reporting tool), the underlying data model of an enterprise data warehouse will always be the limiting factor in what can be achieved for individual multi-tier users. Each group of users with approximately homogeneous information requirements must have their own "miniature" data store - a data mart to meet their needs. The data warehouse layer ensures consistency and integration between different data marts.
• Subsystems of analysis and processing tools with a multidimensional database for each level of the hierarchy of the country's economic system (regions, industries, enterprises) based on MOLAP technology (Multidimensional Online Analytical Processing -multidimensional relational analytical data processing in real time) with preliminary data preparation and optimization, as well as its modifications with the ability to use the web interface (Web OLAP).
• An analytical intellectual tool that allows for multipurpose and multi-criteria assessment, development of strategies for completed projects, i.e. providing the choice of optimal solutions for a variety of criteria and goals, as well as calculating the risks of project implementation and their subsequent adjustment during the implementation of the MCDM (Multi Criteria Decision Making) innovative development program.
такой технологии управление процедурой принятия решений осуществляется посредством управления данными, а не алгоритмически. Суть в том, что большинство объектов в иерархии региональной экономики, имеют несколько информационных систем для записи и управления информацией. Это приводит к разрозненному представлению данных организации, поскольку данные по любому одному субъекту иерархии (одного уровня или более высокого) могут храниться в нескольких отдельных информационных системах, часто в несовместимых форматах и структурах, решая разные задачи. Хранилище данных находится в центре цепочки поставок данных., они получают свои данные из ряда других систем, включая системы обработки транзакций, системы ERP, внешние источники данных и других поставщиков данных (Объекты -> ETL -> DWH -> DM). Представления физического хранилища данных могут в определенной степени быть опосредованы прикладным инструментом конечного
пользователя (например, инструментом отчетности OLAP), базовая модель данных корпоративного хранилища данных всегда будет ограничивающим фактором того, что может быть достигнуто для отдельных разноуровневых пользователей. Каждая группа пользователей с примерно однородными требованиями к информации должна иметь собственное «миниатюрное» хранилище данных -витрину данных, для удовлетворения своих потребностей. Уровень хранилища данных обеспечивает согласованность и интеграцию между различными витринами.
• Подсистемы средств анализа и обработки с многомерной базой данных для каждого уровня иерархии экономической системы страны (регионов, отраслей, предприятий) на основе технологии MOLAP (Multidimensional Online Analytical Processing - многомерной реляционной аналитической обработки данных в режиме реального времени) с предварительной подготовкой и оптимизацией данных, а также ее модификации с возможностью использования web интерфейса (Web OLAP).
• Аналитического интеллектуального инструмента, позволяющего проводить многоцелевую и многокритериальную оценку, выработку стратегий по сформированным проектам, т.е. обеспечивающего выбор оптимальных решений по
множеству критериев и целей, а также расчет рисков реализации проектов и последующую их корректировку при реализации программы инновационного развития MCDM (Multi Criteria Decision Making - принятие решений по множеству критериев).
References / Библиография
1. Yang, J. ConceptualFrameworkforAssessingStrategicInformationSystemsPlanning (SISP) SuccessintheCurrentDynamicEnvironments = Концептуальная основа для оценки успеха планирования стратегических информационных систем (SISP) в современных динамических средах / J. Yang, Z. Pita, M.A. Singh // Proceedingsof 24thAustralasianConferenceonInformationSystems (ACIS) Australia. -
2013. - Р. 1-10. - ISBN 978-0-9924495-0-6.
2. Суслов, Н.И. Системное моделирование и анализ мезо- и микроэкономических объектов / Н.И. Суслов, В.В. Кулешов. - Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, 2014. - 487 с. - ISBN 978-5-89665-260-1.
3. Богомолов, А.И. Хроноэкономика. Москва, издательство "Креативная экономика", 2018. С. 264.
4. Yoo, S. Decisionsupportsystem: Anewtoolforstrategicmanagement = Система поддержки принятия решений: новый инструмент стратегического управления / S. Yoo, L.A. Digman // LongRangePlanning.
- 1987. - № 2. V. Р. 114-124. - ISSN 0024-6301.
5. Zubovic, A. A Framework for Investigating the Impact of Information Systems Capability on Strategic
Information Systems Planning Outcomes =
Структурадляизучениявлияниявозможностейинформационныхсистемнарезультатыпланированиястр атегическихинформационныхсистем /
6. A. Zubovic, Z. Pita, S. Khan // Proceedings of 18th Pacific Asia Conference on Information Systems China. -
2014. - Р. 317. - ISSN отсутствует. - Текст: электронный. - URL: https://aisel.aisnet.org/pacis2014/317/ (датаобращения: 26.02.2020).
7. Zviran, M. ISSPSS: a decision support system for information systems strategic planning = ISSPSS:
системаподдержкипринятиярешенийдлястратегическогопланированияинформационныхсистем / M. Zviran // Information & management. - 1990. - № 5. Volume 19. - Р. 345-359.
- ISSN 0378-7206.5.
