CC BY
573. Волкова В.Н., Денисов А.А. Теория систем и системный анализ: учебник. М.: Юрайт, 2017. 464 с.
4. Гаврилюк Е.С., Боркова Е.А., Бурцев Д.С., Чудесова Г.П., Казанская Н.Н. Преобразование системы организационного управления наукоемким предприятием в условиях цифровой трансформации.: Краткий курс лекций. Учебное пособие. СПб.: Издательство Университета ИТМО, 2020. 137 с.
5. Революция в мозгах, или чем цифровизация отличается от автоматизации. [Электронная ссылка]: http://www.up-pro.ru/library/strategy/tendencii/cyfra-avtomat.html.
6. Халин В.Г. Теория принятия решений в 2 т. Иерархические и неиерархические методы кластеризации данных. Том 2 : учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры / В.Г. Халин [и др.] ; ответственный редактор В.Г. Халин. М.: Издательство Юрайт, 2019. 431 с.
7. Цифровые инструменты цифровой экономики: базовые вопросы и определения. [Электронная ссылка]: http://integral-russia.ru/2019/09/10/tsifrovye-instrumenty-tsifrovoj-ekonomiki-bazovye-voprosy-i-opredeleniya.
УДК 004.042
doi:10.18720/SPBPU/2/id20-133
Великороссов Владимир Викторович\
д-р экон. наук, профессор, зав. кафедрой;
Филин Сергей Александрович , д-р экон. наук, профессор, доцент; Речинский Александр Витальевич3, канд. техн. наук; проректор по экономике и финансам;
Черненькая Людмила Васильевна4, д-р техн. наук, профессор, профессор; Черненький Андрей Владимирович5, канд. экон. наук, педагог доп. образования
СНИЖЕНИЕ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ПРИ ПРИНЯТИИ СТРАТЕГИЧЕСКИХ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ
1 2
' Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова
Москва, Россия,
3'4'5 Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого,
Санкт-Петербург, Россия, [email protected]
Аннотация. В статье рассматриваются вопросы цифровизации экономической информации на основе человеко-компьютерных взаимодействий как инструмента, обеспечивающего более эффективное управление экономикой. Новизной статьи является предложение методического инструмента, обеспечивающего посредством цифровизации информации снижение неопределенности при выборе наиболее рационального управленческого решения. Проанализированы основные понятия, свя-
занные с «цифровой экономикой» и информацией в рамках ее статистической теории. Показана актуальность внедрения технологий человеко-машинного взаимодействия для сбора и анализа информации, необходимой для принятия стратегических управленческих решений в условиях цифровой трансформации предприятий.
Ключевые слова: информация, кибернетика, энтропия, инновационное развитие, цифровая экономика, компьютерные инструменты (веб-ресурсы), человеко-компьютерные взаимодействия.
Vladimir V.Velikorossov1,
Doctor of Economic Science, Professor;
Sergey A. Filin 2,
Doctor of Economic Science, Professor;
Aleksandr V.Rechinskiy , Candidate of Technical Science;
Vice-Rector on Economy and Finances;
Ludmila. V. Chernenkaya4, Professor, Doctor of Technical Sciences;
Andrey V. Chernenkiy, Cand. of Econom. Sciences, Teacher add. Education
REDUCING OF UNCERTAINTY IN STRATEGIC MANAGERIAL DECISIONS IN THE CONTEXT OF DIGITAL TRANSFORMATION
1 2
' Plekhanov Russian University of Economics,Moscow, Russia, 3'4'5 Peter the Great St.Petersburg State Polytechnic University, St. Petersburg, Russia, [email protected]
Abstract. The tasks of the digitalization of economic information based on humancomputer interactions as a tool, assuring more effective management of the economy, are considered in the article. The novelty of the article is the proposal of a methodological tool that provides the reducing of an uncertainty when choosing a most rational managerial decision. The basic concepts related to the "digital economy" and information in the framework of statistical theory, are analyzed. The relevance of the introduction of human-machine interaction technologies for the collection and analysis of information, which is needed for the strategic managerial decision-making in the conditions of digital transformation of enterprises, is shown.
Keywords: information, cybernetics, entropy, innovative development, digital economy, computer tools (web resources), human-computer interactions.
Введение
Цифровые технологии применяются давно и постоянно совершенствуются, позволяя ускорять обмен информацией и обеспечивая её компактное хранение. Новые технологии и платформы, обеспечивающие цифровизацию технологических процессов, позволяют сокращать тран-закционные издержки, осуществлять более тесный контакт с хозяйствующими субъектами и госструктурами, помогают решать проблемы и совершенствовать технологическое обеспечение производственных про-
цессов [1 - 4]. В свою очередь, сбор и анализ необходимой информации о технологических процессах предприятия в условиях современного информационного пространства все чаще проводится в рамках человеко-машинного взаимодействия [5]. В результате формируется цифровая экономика (электронная экономика [6], базирующаяся на сетевых сервисах и компьютерных инструментах.
Цифровая экономика: терминология
Термин «цифровая экономика» впервые широко использован в работе [7]. В последние 10-15 лет получили распространение словосочетания «цифровой мир», «цифровая революция» [8]. В связи с развитием интернета в 2004-2008 гг. появляется термин «интернет экономика», определённая в декларации стран ОЭСР как «весь спектр ...экономических, социальных и культурных мероприятий, поддерживаемых Интернетом, и соответствующие инфокоммуникационные технологии» (OECD 2008a). Все большая доля хозяйственных операций, связанных со сбытом, распределением или потреблением, в настоящее время осуществляется с использованием инфокоммуникационных технологий (ИКТ) и веб-ресурсов. При этом большое внимание уделяется совершенствованию человеко-компьютерного взаимодействия. В целом данные технологии называют «General Purpose Technology - GPT» и соответствуют технологиям, преимущественно поддерживавшим все виды экономической деятельности и секторы экономики, такие как электричество, транспорт, связь [9, 10].
Как следствие, в докладе Европейского сообщества цифровая экономика определена как результат трансформационных эффектов новых технологий общего назначения в области информации и коммуникации
[10]. Европейская часть мирового сообщества склонна употреблять термин «цифровая экономика», а в США, в частотности, в компаниях Deloitte, IBM и ряде других, склонны к более технологическому названию - API (application programming interface) экономика.
Роль информации в системах управления
Исследования в области технологических трендов говорят о смещении стратегического фокуса в сторону клиента под влиянием цифрови-зации. Успешное развитие современного предприятия зависит от эффективности освоения различных компьютерных инструментов ведения бизнеса, а также от способности предприятия предоставить комфортные технологии человеко-машинного взаимодействия не только своим сотрудникам, но и всем вовлеченным сторонам.
Как известно, энтропия системы есть мера недостатка информации
[11]. С возникновением кибернетики как науки об управлении, показавшей, что информация связана с программированием и имеет непосред-
ственное отношение к процессам управления и развития, обеспечивающим устойчивость и выживаемость разных систем, информацию стали рассматривать как механизм, уменьшающий энтропию. Поэтому информационное обеспечение принятия управленческих решений является ключевым в теории и практических методах организации управления.
В 1948 году К. Шеннон ввел энтропийную меру количества информации ¿¿„у, которую определил в качестве меры неопределенности при выборе из множества альтернатив возможных управленческих решений с соответствующей неоднозначностью определяемых у объекта управления количественных и качественных характеристик. Определение К. Шеннона сокращенно записывают в виде:
¿1п/
0 < < У , (1)
С т Л
V ¿=1 у
где х> - дискретный случайный признак (аргумент), по отношению к которому определены события и их вероятности, при этом все признаки х^ однородны, реализуются с определенной вероятностью р, при этом («2» < 1 < «т») и («0» < р1 < «1»), о чём показывает знак «-» в выражении (1).
Недостатком определения К. Шеннона является то, что не все данные можно квалифицировать как информацию, а только раскрывающие исследуемый объект с новой, ранее неизвестной стороны, т. е. снижающие неопределенность (уменьшающие энтропию), связанную с объектом или выбором при принятии управленческого решения.
Согласно работам [12, 13] по аналогии с определениями теории информации часть величины энтропии как физической переменной, ответственной за реализацию объекта/процесса (неопределенность, устраненная, например, фактом реализации инновационного проекта), является одновременно смысловой и количественной мерами информации об этом объекте или процессе.
Качество (смысл и ценность) информации часто определяют через величину ее вклада в уменьшение неопределенности выбора (снижение энтропии) при принятии управленческого решения. Принятое управленческое решение на соответствующем уровне связывает субъект экономики с другими участниками рынка [14 - 17].
Методы снижения неопределенности в системе управления
Можно предложить «метод снижения неопределенности об объекте управления посредством цифровизации дополнительной информации», в соответствии с которым энтропийную меру количества информации ¿¡ф как меру неопределенности при выборе из множества альтернатив возможных управленческих решений, можно уменьшить для снижения неоднозначности соответствующих характеристик.
Каждые два бита оцифрованной экономической информации могут привести к снижению энтропийной меры количества информации л^/, что позволяет обеспечить переход субъекта экономики из некоторого неустойчивого состояния в настоящем в более устойчивое (с меньшей энтропией) желаемое состояние в будущем с меньшей неоднозначностью количественных и качественных признаков х^ у субъекта экономики на соответствующем уровне. В итоге это позволяет сформировать более упорядоченную (с меньшей неопределённостью) структуру субъекта экономики, повысив, тем самым, возможность более эффективного стратегического управления экономикой субъекта в целом.
Вышесказанное позволяет уточнить понятие «цифровая экономика» как новую парадигму ускоренного экономического развития, обеспечиваемого за счёт синергетических трансформационных эффектов инновационных цифровых ИКТ общего назначения в сфере коммуникаций и информации, а также формирования более упорядоченной структуры, оптимальной из возможных альтернативных сценариев развития субъекта экономики на соответствующем уровне за счёт снижения неопределённости при принятии на основе оцифрованной информации более рациональных управленческих решений. Принятие стратегических управленческих решений неразрывно связано с использованием предиктивной (так называемой «предсказательной») аналитики и оптимизационных моделей, в том числе моделей для обработки «больших данных». Развитие методов предиктивной аналитики предусматривает широкое использование человеко-машинного взаимодействия. Человеко-машинные сети объединяют людей и вычислительные устройства, датчики, с их помощью могут быть получены результаты, которые невозможно получить в социальной или компьютерной системе, если они существуют автономно. В современном мире посредником взаимодействия все чаще выступают разнообразные гаджеты. Кардинальная трансформация таких взаимодействий между социальной и компьютерной системой привела к появлению такого понятия, как человеко-машинные сети.
Заключение
С учетом вышеизложенного можно заключить, что необходима организация управления информацией посредством, в том числе, её циф-ровизации как определяющего фактора для снижения неопределенности (энтропии) при выборе более рационального управленческого решения. Это обеспечивает формирование более упорядоченной структуры субъекта экономики, оптимальный из возможных альтернативных сценариев развития субъекта экономики на соответствующем уровне, а также переход с большей вероятностью из некоторого неустойчивого состояния в настоящем в более устойчивое (с меньшей энтропией) желаемое состоя-
ние в будущем с меньшей неоднозначностью количественных и качественных признаков у субъекта экономики, и, как следствие, повышение с помощью принимаемых управленческих решений возможности более эффективного стратегического управления экономикой субъекта в целом.
Работа подготовлена в ходе реализации проекта в рамках Постановления Правительства РФ от 09.04.2010 г. № 218 при финансовой поддержке Министерства образования и науки РФ (Договор № 03.G25.31.0247 от 28.04.2017 г.)
Список литературы:
1. Паньшин Б. Цифровая экономика: особенности и тенденции развития // Наука и инновации, № 3 (157), 2016. - С. 17-20.
2. Andronaty N.R. The Development of Modern Technologies - Is the Basis of a Sustainable Economy? Problemele energeticii regionale, No. 2 (28), 2015, pp. 96-107.
3. Черненькая Л.В., Черненький А.В. Цифровая экономика и ее роль в управлении качеством деятельности организаций. // Экономика и управление: проблемы, решения. Т. 4, № 2, 2019. - С. 94-100.
4. Черненький, А.В. Управление деятельностью предприятий в условиях цифровой экономики. // В сб.: Организационно-управленческие и социокультурные инновации в развитии цифровой экономики и систем электронного образования. - М.: 2019. - С. 183-187.
5. Leonova T.I., Mager V.E., Mikeladze B.D., Chernenkaya L.V., Chernenkii A.V. Support of decision-making in organizations' Quality management. Proceedings of 2017 20th IEEE International Conference on Soft Computing and Measurements, SCM 2017, 20, 2017, pp. 843-845.
6. Матвеев И.А. Электронная экономика: сущность и этапы развития // Управление экономическими системами: электронный научный журнал, № 6 (42), 2012. С. 13-23.
7. Tapscott D. The Digital Economy: Promise and Peril in the Age of Networked Intelligence. New York: McGraw-Hill, 1996, 342 р.
8. Филимонов П.В. Технология построения цифровой тюрьмы. http://ruskline.ru/news_rl/2018/11/06/tehnologiya_postroeniya_cifrovoj_tyurmy/
9. Guerrieri P., Padanoan P. Modelling ICT as a General Purpose Technology: Overview and Summary // Modelling ICT as a General Purpose Technology, Collegium 35, 2007, pp. 6-21.
10. OECD Digital Economy Outlook 2015. OECD Publishing, Paris, 2015, 281 p. URL: www.coleurope.eu.
11. Зуев А., Мясникова Л. Стартовые позиции и ориентиры // РИСК: Ресурсы. Информация. Снабжение. «Конкуренция», № 1, 2003. С. 4-12.
12. Khazen A. Origin and Evolution of Life and Reason in Terms of Information Synthesis. Biophysics, No. 37(1), 1992, pp. 88-103.
13. Khazen A. Maximum Entropy Production as a Motive Force of Progressive Biological Evolution. Biophysics, №. 38(3), 1993, pp. 537-565.
14. Речинский А.В., Черненькая Л.В. Информационно-аналитическая система оценки качества финансового менеджмента образовательных учреждений высшего образования // Финансы и кредит. 2019. Т. 25. № 12 (792). С. 2689-2702.
15. Volkova V., Kozlov V., Mager V., Chernenkaya L. Classification of methods and models in system analysis // Proceedings of 2017 20th IEEE International Conference on Soft Computing and Measurements, SCM 2017 (2017), pp. 183-186.
16. Vladimir V. Velikorossov, Alexander V. Rechinskiy, Sergey A. Filin, Liudmila V. Chernenkaya, Andrei V. Chernenkii Digital Economy as a Tool for Reducing of Uncertainty in Strategic Managerial Decisions // Proceedings of the Xl-th In-ternational Scientific Conference "Communicative Strategies of the Information Society" (CSIS'19), October 2019, Article No. 14, pp. 1-6.
17. Лафта, Дж.К. Управленческие решения: учебное пособие. М.: Благовест-В, 2004. 304 с.
УДК 338.24
doi:10.18720/SPBPU/2/id20-134
Герасимов Борис Никифорович,
д-р экон. наук, профессор кафедры менеджмента
ОЦЕНКА РЕАЛИЗАЦИИ СТРАТЕГИИ ОРГАНИЗАЦИЙ
Самарский университет государственного управления «Международный институт рынка», Самара, Россия, [email protected]
Аннотация. Для определения уровня реализации стратегии необходимо использование адекватных методологических инструментов. Проведено исследование трех параметров реализации стратегии четырех проектных организаций нефтегазовой отрасли для определения их фактических уровня и состояния. Определены инновационные предложения по улучшению значений параметров реализации стратегии параметров выбранных организаций.
Ключевые слова: проектная организация, исследование, параметры стратегии, оценка, параметры, отклонения, предложения.
Boris N. Gerasimov,
Doctor of Economics, Professor of Management
EVALUATING THE IMPLEMENTATION OF AN ORGANIZATION'S STRATEGY
Samara University of Public Administration "International Market Institute",
Samara, Russia, [email protected]
Abstract. To determine the level of implementation of the strategy, it is necessary to use adequate methodological tools. A study of three parameters for implementing the strategy of four project organizations in the oil and gas industry was conducted to determine the level and state of their actual estimates. Innovative proposals for improving the values of parameters for implementing the strategy for the parameters of the selected organizations were identified.
Keywords: project organization, research, the attributes of strategies, assessment, parameters, deviations, suggestions.
