Информационное обеспечение управленческих решений — структура и содержание идеальной дипломной работы от А до Я

Введение. Актуальность, цели и задачи исследования

Современная бизнес-среда характеризуется беспрецедентным ростом объемов данных, значительная часть которых является неструктурированной. Информация поступает из множества источников, а сложность управленческих задач непрерывно возрастает. В этих условиях традиционные методы управления, основанные на интуиции и анализе ограниченных выборок, перестают быть эффективными. Они не справляются с информационным потоком, что неизбежно ведет к принятию неоптимальных, запоздалых или ошибочных решений.

Ключевая проблема, таким образом, заключается в разрыве между объемом доступной информации и способностью управленцев ее качественно перерабатывать. Отсюда вытекает крайняя актуальность темы: построение эффективного информационного обеспечения становится прямым и необходимым условием для поддержания и повышения конкурентоспособности любой современной компании. Управленческое решение, по своей сути, — это реакция организации на неопределенность внешней среды, и качество этой реакции напрямую зависит от качества информационного фундамента.

В рамках данной дипломной работы проводится комплексное исследование этой проблематики.

• Объект исследования: система управления Государственного унитарного предприятия «Главное архитектурно-планировочное управление» (ГУП «Глав АПУ»).
• Предмет исследования: процессы и инструменты информационного обеспечения принятия управленческих решений в данной организации.

Цель работы — разработать проект по совершенствованию информационного обеспечения процесса принятия управленческих решений в ГУП «Глав АПУ» на основе внедрения современных систем поддержки принятия решений (СППР).

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Изучить теоретические основы принятия управленческих решений и роль информационного обеспечения в этом процессе.
2. Проанализировать класс систем поддержки принятия решений (СППР), их архитектуру, функции и виды.
3. Провести комплексный анализ текущего состояния информационного обеспечения в ГУП «Глав АПУ».
4. Выявить ключевые проблемы, «узкие места» и риски в существующих информационных потоках.
5. Разработать проектные рекомендации по реинжинирингу бизнес-процессов и созданию целевой архитектуры информационной системы.
6. Обосновать выбор конкретной технологической платформы для реализации проекта.
7. Оценить экономический и управленческий эффект от внедрения предлагаемых рекомендаций.

Структура работы логически следует из поставленных задач, последовательно двигаясь от теоретического базиса к практическому анализу и разработке конкретного, экономически обоснованного проектного решения.

Раздел 1. Теоретический фундамент. Что такое управленческие решения и как информация на них влияет

В основе любой управленческой деятельности лежит процесс принятия решений — сознательный выбор одной из нескольких возможных альтернатив, направленный на достижение целей организации. Это не разовый акт, а сложный процесс, включающий анализ ситуации, генерацию вариантов и контроль за исполнением. Качество этого процесса определяет жизнеспособность и успешность компании.

Управленческие решения принято классифицировать по нескольким признакам, ключевым из которых является уровень иерархии:

• Стратегические решения: принимаются высшим руководством, носят долгосрочный характер (3-5 лет и более) и определяют глобальный вектор развития компании. Они требуют анализа большого объема внешней, часто неструктурированной информации (рыночные тренды, действия конкурентов, макроэкономические прогнозы).
• Тактические решения: реализуются на среднем уровне управления, рассчитаны на среднесрочную перспективу (1-3 года) и направлены на выполнение стратегических целей. Здесь важна агрегированная внутренняя информация о ресурсах, эффективности отделов, динамике продаж.
• Оперативные решения: принимаются на низшем уровне управления, являются краткосрочными и рутинными. Они требуют точной, детализированной и своевременной информации о текущих операциях (остатки на складе, выполнение сменного задания, платежи).

Как видно, требования к информации кардинально меняются на каждом уровне. Это подводит нас к понятию информационного обеспечения. Это не просто набор данных, а целостная система, включающая методы и средства по сбору, передаче, обработке, хранению и представлению информации для подготовки и принятия управленческих решений. Эффективное информационное обеспечение — это кровеносная система организации.

Процесс принятия решений в условиях неопределенности часто опирается на формализованные критерии, такие как:

• Критерий максимина (Вальда): выбор стратегии, которая максимизирует минимально возможный выигрыш. Подход для осторожного руководителя.
• Критерий минимакса (Сэвиджа): выбор, минимизирующий максимальные «сожаления» об упущенной выгоде.

Однако никакие критерии не заменят человеческого фактора. Именно лидерство играет ключевую роль в принятии финального решения, организации командной работы и обеспечении эффективных коммуникаций на всех этапах этого сложного процесса.

Раздел 2. Ключевой инструмент. Глубокое погружение в системы поддержки принятия решений (СППР)

Для решения современных управленческих задач в условиях информационной перегрузки был создан особый класс информационных систем — системы поддержки принятия решений (СППР). Их основная цель — не заменить менеджера, а помочь ему улучшить качество и скорость принятия решений путем анализа больших объемов данных и моделирования различных сценариев.

СППР ориентированы в первую очередь на среднее и высшее звено управления, работающее в условиях высокой неопределенности и неструктурированности задач. Ключевые характеристики таких систем:

• Быстрый и гибкий анализ данных из различных источников.
• Предоставление детальной информации по запросу (drill-down).
• Возможность моделирования сценариев «что, если?».
• Поддержка совместной работы над проблемой.
• Высокая степень адаптивности к меняющимся условиям.
• Интеграция с другими корпоративными системами (ERP, CRM).
• Наглядная визуализация результатов (дашборды, графики).

Типовая архитектура СППР, как правило, включает три основных компонента:

1. Подсистема данных: база данных или база знаний, которая содержит структурированную и неструктурированную информацию, необходимую для анализа.
2. Подсистема моделей: библиотека математических, статистических, финансовых и других моделей, которые позволяют обрабатывать данные (например, строить прогнозы, проводить оптимизацию).
3. Пользовательский интерфейс: инструмент, с помощью которого руководитель взаимодействует с системой, формирует запросы и получает результаты в удобном виде.

СППР можно классифицировать по типам функционирования:

• Коммуникативные: ориентированы на поддержку групповой работы (электронные доски, системы совместного редактирования).
• Ориентированные на данные: обеспечивают доступ и обработку больших массивов структурированных данных (OLAP-системы, BI-платформы).
• Ориентированные на документы: помогают в поиске и анализе неструктурированной текстовой информации.
• Ориентированные на знания: содержат правила и эвристики для решения специфических задач (экспертные системы).

Движущей силой современных СППР являются информационно-коммуникационные технологии (ICT) и повсеместная автоматизация, которые позволяют собирать, обрабатывать и доставлять информацию с необходимой оперативностью, повышая обоснованность решений в динамичной среде.

Раздел 3. Методология анализа. Как мы будем исследовать информационное обеспечение на предприятии

Практическая часть дипломной работы посвящена комплексному исследованию информационного обеспечения процессов управления на примере конкретного предприятия — ГУП «Глав АПУ». Для получения объективных и достоверных результатов исследование будет опираться на четкую методологическую базу.

В основе исследования лежит комбинация следующих научных подходов и методов:

• Системный анализ: позволяет рассмотреть информационное обеспечение не как набор разрозненных элементов, а как единую систему со своими входами, выходами, процессами и обратными связями.
• Процессный подход: используется для описания и анализа бизнес-процессов «как есть» (as is), выявления их участников, информационных потоков и узких мест.
• Методы финансового анализа: применяются для оценки текущего состояния бизнеса и последующего расчета экономической эффективности предлагаемого проекта.
• SWOT-анализ: будет использован для систематизации сильных и слабых сторон текущей системы информационного обеспечения, а также возможностей и угроз внешней среды.
• Методы экспертных оценок и интервьюирования: необходимы для сбора качественной информации, которую невозможно получить из документов, — мнений ключевых сотрудников и руководителей о существующих проблемах.

Источниками информации для проведения анализа послужат:

1. Внутренняя нормативная документация (устав, положения об отделах, должностные инструкции).
2. Финансовая и управленческая отчетность предприятия.
3. Регламенты ключевых бизнес-процессов.
4. Техническая документация на используемые информационные системы.
5. Результаты интервью с руководителями и специалистами ключевых подразделений.

Алгоритм анализа включает определение информационных потребностей на разных уровнях управления, моделирование существующих информационных потоков, оценку их эффективности по таким критериям, как своевременность, полнота, достоверность и стоимость. Такой подход позволит не просто констатировать факты, но и глубже понять текущее состояние бизнеса, выявить скрытые закономерности и подготовить почву для разработки обоснованных рекомендаций.

Раздел 4. Диагностика «как есть». Проводим комплексный аудит информационных потоков в компании

На данном этапе мы применяем описанную методологию для детального анализа текущего процесса информационного обеспечения в ГУП «Глав АПУ». Первым шагом является описание организационной структуры и выделение ключевых лиц, принимающих решения (ЛПР) на стратегическом, тактическом и оперативном уровнях.

Далее проводится анализ основных бизнес-процессов, в рамках которых генерируются и используются данные для управления. С помощью нотаций моделирования (например, BPMN) визуализируются такие процессы, как:

• Процесс стратегического и годового планирования.
• Процесс бюджетирования и контроля исполнения бюджета.
• Процесс управления закупками и запасами.
• Процесс управления проектами и контрактами.

В ходе анализа существующей IT-инфраструктуры выявляется, что на предприятии используется гетерогенный набор информационных систем: бухгалтерская система, система электронного документооборота, отдельные CRM-модули и значительное количество данных ведется локально в файлах MS Excel. Отсутствует единое информационное пространство.

Аудит информационных потоков показывает следующую картину:

Информация для подготовки управленческой отчетности собирается из разных систем вручную. Специалисты отделов тратят значительное время на экспорт данных, их сведение и проверку. Отчеты часто предоставляются ЛПР с задержкой, а их подготовка требует высоких трудозатрат. Форма отчетов негибкая, и для получения дополнительного среза или детализации требуется новый цикл сбора и обработки данных, занимающий несколько дней.

Анализ состава и структуры данных, используемых для принятия решений, выявляет, что основной фокус сделан на ретроспективные финансовые показатели. Прогнозная аналитика, моделирование сценариев и анализ нефинансовых метрик практически не применяются. Это существенно ограничивает возможности проактивного управления.

Раздел 5. В поисках неэффективности. Выявляем проблемы и риски в текущей системе принятия решений

На основе проведенной диагностики мы идентифицируем и систематизируем ключевые проблемы в существующей системе информационного обеспечения. Эти проблемы являются прямым следствием отсутствия единого подхода к управлению данными.

Основные «разрывы» и «узкие места» в информационных потоках:

• Дублирование данных и ручного ввода: одна и та же информация (например, по контрагентам или договорам) вводится в разные системы, что приводит к ошибкам и несогласованности.

— Задержки в передаче информации: из-за большого количества ручных операций и согласований по электронной почте критически важные данные доходят до руководителей с опозданием.
— Использование неактуальной информации: пока готовится один отчет, данные в учетных системах уже успевают измениться, что приводит к принятию решений на основе устаревших сведений.

Степень автоматизации процессов подготовки аналитической отчетности оценивается как критически низкая. Основным инструментом аналитика по-прежнему является MS Excel, что замедляет процесс и повышает риск ошибок из-за «человеческого фактора».

Проведенный SWOT-анализ системы информационного обеспечения ГУП «Глав АПУ» выявил следующие ключевые проблемы:

1. Отсутствие единого, достоверного источника данных (Single Source of Truth).
2. Высокая трудоемкость и длительность подготовки управленческой отчетности.
3. Невозможность оперативно моделировать сценарии «что, если» для оценки последствий решений.
4. Сложность консолидации данных из разных подразделений и филиалов.

Эти проблемы порождают серьезные управленческие и финансовые риски:

• Финансовые потери: из-за несвоевременного выявления кассовых разрывов или нерентабельных проектов.
• Упущенная выгода: из-за медленной реакции на рыночные возможности.
• Снижение качества прогнозирования: невозможность строить точные прогнозы ведет к ошибкам в планировании.
• Высокие операционные затраты: на поддержание штата сотрудников, занимающихся ручным сведением данных.

Многогранность процесса принятия решений и высокая ответственность за них требуют современного инструментария, который в текущей системе отсутствует.

Раздел 6. Архитектура решения. Проектируем контуры будущей системы информационного обеспечения

Диагностировав проблемы, мы переходим к проектированию целевого состояния — архитектуры системы, которая позволит их устранить. Целью проекта является создание единой среды для бизнес-анализа и поддержки принятия решений в ГУП «Глав АПУ».

Первым шагом предлагается реинжиниринг ключевых бизнес-процессов. Новые схемы «to be» должны строиться на принципе, что данные вводятся в систему один раз и далее автоматически используются во всех смежных процессах. Процесс подготовки отчетности должен быть полностью автоматизирован.

На основе этого разработаны требования к будущей системе:

• Функциональные: автоматический сбор данных из учетных систем, наличие конструктора отчетов, возможность drill-down анализа, модуль прогнозирования, инструменты визуализации.
• Технические: высокая производительность при обработке больших объемов данных, масштабируемость, надежность.
• Требования к безопасности: разграничение прав доступа к данным на уровне записей и полей.
• Требования к интеграции: наличие готовых коннекторов к существующим на предприятии системам.

Архитектура предлагаемого решения строится по классической схеме Business Intelligence:

В качестве ядра системы предлагается создать централизованное хранилище данных (DWH). В него с помощью ETL-процедур (Extract, Transform, Load) будут регулярно загружаться и консолидироваться очищенные данные из всех систем-источников. DWH станет тем самым «единым источником правды» для всей компании. Над хранилищем будут надстроены аналитические OLAP-кубы для быстрого построения срезов. Пользователи будут взаимодействовать с системой через единый веб-интерфейс, который предоставит доступ к интерактивным дашбордам, регламентным отчетам и инструментам Ad-hoc анализа.

Таким образом, вместо ручного сбора данных мы получаем полностью автоматизированный процесс: от сбора и консолидации до анализа и визуализации результатов. Интеграция с другими системами является ключевым фактором успеха, который позволит создать действительно сквозные бизнес-процессы.

Раздел 7. Выбор технологии. Подбираем и обосновываем конкретную СППР для внедрения

После проектирования архитектуры необходимо выбрать конкретную технологическую платформу (СППР / BI-систему), которая станет инструментом для ее реализации. Для этого был проведен анализ рынка и выбраны два наиболее подходящих для задач предприятия продукта-кандидата: «Система А» и «Система Б».

Для объективного сравнения были разработаны следующие критерии, основанные на требованиях проекта и ключевых характеристиках СППР:

• Стоимость владения (TCO): включает стоимость лицензий, внедрения и ежегодной технической поддержки.
• Функциональные возможности: глубина аналитики, качество визуализации, наличие конструктора отчетов, возможности моделирования.
• Простота использования: интуитивность интерфейса для конечных пользователей (менеджеров).
• Скорость и простота внедрения: наличие готовых коннекторов к системам предприятия, доступность специалистов на рынке.
• Качество технической поддержки: наличие русскоязычной поддержки, скорость реакции.

Сравнительный анализ систем представлен в таблице:

Сравнительный анализ BI-платформ

Критерий	Система А (Российская разработка)	Система Б (Зарубежный вендор)
Стоимость владения	Средняя	Высокая
Функциональность	Покрывает 95% требований	Избыточная для текущих задач
Простота внедрения	Высокая, есть коннекторы к 1С	Средняя, требует доработок
Тех. поддержка	Оперативная, на русском языке	Через партнера, возможны задержки

На основании анализа делается выбор в пользу «Системы А». Несмотря на то что «Система Б» является мировым лидером, ее функциональность избыточна, а стоимость владения и риски, связанные с поддержкой, значительно выше. «Система А» оптимально соответствует текущим и ближайшим будущим потребностям предприятия, обеспечивая лучший баланс цены и качества.

Разработан план-график внедрения, включающий следующие этапы:

1. Детальное обследование и написание технического задания (1 месяц).
2. Развертывание ПО и настройка ETL-процессов (2 месяца).
3. Разработка пилотных отчетов и дашбордов (1 месяц).
4. Опытно-промышленная эксплуатация и обучение пользователей (1 месяц).
5. Поэтапное тиражирование решения на все подразделения (3 месяца).

Раздел 8. Оценка эффективности. Рассчитываем экономический и управленческий эффект от проекта

Любой инвестиционный проект должен быть обоснован с экономической точки зрения. Дипломные работы по данной теме обязательно включают раздел, посвященный экономической оценке. Наша задача — доказать, что затраты на внедрение СППР окупятся и принесут компании прибыль.

Для этого сначала рассчитывается совокупная стоимость владения (TCO) проектом, которая включает единовременные затраты (лицензии, серверное оборудование, услуги внедрения) и регулярные затраты (техническая поддержка, зарплата администратора системы).

Далее оценивается ожидаемый экономический эффект, который складывается из двух составляющих:

• Прямая экономия (количественный эффект): рассчитывается на основе сокращения трудозатрат на подготовку отчетности. Если 5 аналитиков тратили 30% своего времени на ручной сбор данных, то автоматизация этого процесса высвобождает ресурсы, которые можно перенаправить на более интеллектуальные задачи.
• Дополнительная прибыль (качественный эффект): ее сложнее посчитать, но она является основной. Возникает за счет принятия более быстрых и качественных решений. Например, оперативное выявление нерентабельного продукта и вывод его из ассортимента экономит компании деньги.

На основе прогнозируемых затрат и выгод рассчитываются ключевые показатели инвестиционной привлекательности проекта:

• ROI (Return on Investment): коэффициент возврата инвестиций.
• NPV (Net Present Value): чистая приведенная стоимость, показывает, сколько денег проект принесет компании с учетом стоимости денег во времени.
• PBP (Payback Period): срок окупаемости проекта.

Помимо прямого экономического эффекта, проект принесет значительные качественные управленческие выгоды:

• Повышение прозрачности и контролируемости бизнеса.
• Сокращение времени на принятие решений с нескольких дней до нескольких часов или минут.
• Улучшение качества стратегического планирования и прогнозирования.
• Снижение операционных рисков, связанных с «человеческим фактором».
• Повышение мотивации сотрудников за счет избавления от рутинной работы.

Итоговый вывод на основе расчетов подтверждает, что внедрение СППР является целесообразным и экономически выгодным проектом для ГУП «Глав АПУ».

Заключение. Подводим итоги и формулируем научную новизну работы

В ходе выполнения дипломной работы было проведено комплексное исследование, позволившее пройти весь путь от постановки проблемы до разработки готового, обоснованного проектного решения. Были изучены теоретические основы управленческих решений и роли информации в них, а также детально рассмотрен современный инструментарий — системы поддержки принятия решений.

В практической части был проведен аудит системы информационного обеспечения ГУП «Глав АПУ», который выявил ряд системных проблем: отсутствие единого источника данных, высокую долю ручного труда и задержки в получении аналитики. На основе этого был спроектирован и предложен к внедрению проект по созданию централизованной BI-системы.

Таким образом, все задачи, поставленные во введении, были решены, а главная цель работы — достигнута. Предложенный проект по совершенствованию информационного обеспечения способен кардинально улучшить качество и скорость принятия решений в компании.

Практическая значимость и элементы научной новизны работы заключаются в следующем:

• Разработана и апробирована на примере конкретного предприятия методика аудита информационных потоков, адаптированная для выявления неэффективности в процессах подготовки управленческой отчетности.
• Предложена целевая архитектура информационно-аналитической системы на базе DWH и BI-платформы, учитывающая специфику предприятий архитектурно-планировочного профиля.
• Проведен сравнительный анализ и представлено обоснование выбора конкретной технологической платформы с учетом текущих реалий российского IT-рынка.
• Разработана комплексная модель оценки эффективности проекта, включающая как прямые экономические показатели (ROI, NPV), так и качественные управленческие выгоды.

Дальнейшие направления исследований в этой области могут быть связаны с применением более продвинутых технологий, таких как машинное обучение (Machine Learning) для предиктивного анализа и обработка естественного языка (NLP) для анализа неструктурированных данных из внешних источников. Внедрение интеллектуального анализа данных является ключевым фактором успеха в современном управлении.

Список источников информации

1. Аглицкий Д.С., Аглицкий И.С. Российский рынок информационных технологий: проблемы и решения. – М.: Ламинфо, 2000.
2. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез и планирование решений в экономике. – М.: Финансы и статистика, 2002.
3. Бажин И.И. Информационные системы менеджмента. – М.: ГУЫШЭ, 2000.
4. Баласанян, В.Э. Электронный документооборот – основа эффективного управления современным предприятием // Секретарское дело. – 2002.— №2. – С. 46—48.
5. Балдин К.В. Теоретические основы принятия управленческих решений. – М.: МПСИ, 2005.
6. Балдин К.В., Воробьев С.Н. Управленческие решения: теория и технологии принятия. – М.: Проект, 2004.
7. Балдин К.В., Воробьев С.Н., Уткин В.Б. Управленческие решения / К.В. Балдин [и др.]. – М.: Дашков и К, 2008. – 496 с.
8. Баронов В.В. и др. Автоматизация управления предприятием. – М.: ИНФРА-М, 2000.
9. Баттрик Р. Техника принятия эффективных управленческих решений. – СПб.: Питер, 2005.
10. Белая Т.Р. Автоматизированная система документационного обеспечения управления: организация создания АСДОУ // Делопроизводство. – 2007. – № 3. – С. 40 – 48.
11. Бройдо В.Л. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации. – СПб.: Питер, 2002.
12. Веревченко А.П., Горчаков В.В., Иванов И.В., Голодова О.А. Информационные ресурсы для принятия решений. – М.: Академический проект; Екатеринбург: Деловая книга, 2002.
13. Воробьев С.Н., Варфоломеев В.И. Принятие управленческих решений. – М,: КУДИЦ_ОБРАЗ, 2001.
14. Воронцов Ю.А. Информационные системы в административном управлении. – М.: Радио и связь, 2005.
15. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. – СПб.: Питер, 2000.
16. Гайдамакин Н.А. Автоматизированные информационные системы, базы и банки данных. – М.: Гелиос АРВ, 2002.
17. Глушенко Э.В., Глушенко И.И. Разработка управленческого решения. – СПб.: Питер, 2008.
18. Годин О.О., И.К. Корнеев. Информационное обеспечение управленческой деятельности. М.: Высшая школа, 2001.
19. Голенищев Э.В., Клименко И.В. Информационное обеспечение систем управления. М.: Феникс, 2003.
20. Голубков Е.В. Технология принятия управленческих решений. – М.: Дело и сервис, 2005.
21. Горелик О.М. Производственный менеджмент. Принятие и реализация управленческих решений. – М.: Кнорус, 2007.
22. Елисеева Т.В. Система информационного обеспечения управления. – М.: ИНФРА-М, 2005.
23. Информационные технологии управления / под ред. Ю.М. Черкасова. – М.: ИНФРА-М, 2001.
24. Информационные технологии управления / под ред. Г.А. Титоренко. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2008. – 439 с.
25. Истомин В.Г. Управленческие решения. – М.: Андреевский издательский дом, 2005.
26. Кияев В.И. Информационные технологии в управлении. – М.: Интернет-универ, 2008.
27. Кораблин М.А. Информатика поиска управленческих решений. – М.: Солон, 2003.
28. Коротков А.В. Реализация федеральной целевой программы «Электронная Россия» // Информационное общество. – 2003. – № 2.
29. Костевич В.Г. Математическое программирование. Информационные технологии оптимальных решений. – М.: Новое знание, 2003.
30. Кочеткова П. Система автоматизации делопроизводства «СompanyMedia-Делопроизводство // Секретарское дело. – 2006. – №8. – С.20.
31. Кузнецов С.Л. Государство и автоматизация госаппарата в XXI веке (обзор конференции) // Секретарское дело. – 2004. – № 5.- С.25-31.
32. Кузнецов С.Л. Проблемы выбора программного обеспечения для автоматизации работы с документами в офисе // Секретарское дело. – 2005. – №10. – С. 32–35.
33. Лаукс Г., Лирманн Ф. Основы организации. Управление принятием решений. – М.: Дело и сервис, 2006.
34. Лафта Дж. К. Управленческие решения. – М.: ЗАО «ЦЭМ», 2002.
35. Литвак Б.Г. Разработка управленческого решения. – М.: Дело, 2006.
36. Лукичева Л.И. Управление организацией. – М.: Омега-Л, 2004.
37. Лукичева Л.И., Егорычев Д.Н. Управленческие решения / Л.И. Лукичева [и др.]. – М.: Омега-Л, 2007. – 383 с.
38. Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. – М.: Дело, 1998.
39. Миколайчик З. Решения проблем в управлении. Принятие решений. – М.: Гуманитарный центр, 2004.
40. Орлов А.П. Теория и методы разработки управленческих решений. – М.: Март, 2005.
41. Панов В.В. Разработка управленческих решений. Информационные технологии. – М.: Горячая линия, 2004.
42. Припачкин Ю.И. Вопросы реализации Городской целевой программы «Электронная Москва» // Информационное общество. – 2003. – № 2.
43. Рысев Н. Правильные управленческие решения. – СПб.: Питер, 2004.
44. Систер В.Г. Информационные технологии на службе города // Информационное общество. – 2003. – № 1.
45. Саак А.Э., Пахомов Е.В., Тюшняков В.Н. Информационные технологии управления / А.Э. Саак [и др.]. – СПб.: Питер, 2008. – 320 с.
46. Савчук Е.П. Диагностика предприятия. Поддержка управленческих решений. – М.: Бином, 2004.
47. Смирнова Г.Н. Проектирование экономических информационных систем. / под ред. Ю.Ф. Тельнова. – М.: Финансы и статистика, 2002.
48. Смирнов Э.А. Разработка управленческих решений. – М.: ЮНИТИ, 2002.
49. Спиридонов Э.С., Рукин М.Д. и др. Информатизация менеджмента. – М.: ЛКИ, 2008.
50. Сысоева Л.А. Системы электронного управления документами // Секретарское дело. – 2003. – № 1.
51. Уткин В.Б., Балдин К.В. Информационные системы в экономике. – М.: Академия, 2004.
52. Учитель Ю. Г., Терновой А. И., Терновой К. И. Разработка управленческих решений. – М.: ЮНИТИ, 2007.