Эволюция информационных технологий и экономических информационных систем: от истоков до современных вызовов и решений в экономике

В современном мире, где экономические ландшафты меняются с беспрецедентной скоростью, информационные технологии (ИТ) выступают не просто как вспомогательный инструмент, а как фундаментальный драйвер трансформации. Они переформатируют традиционные бизнес-модели, создают новые рынки и изменяют саму суть экономических взаимодействий. Наша эпоха, по праву названная этапом информатизации, диктует необходимость глубокого понимания роли ИТ и экономических информационных систем (ЭИС) в процессах управления, принятия стратегических решений и обеспечения конкурентоспособности. От способности организаций эффективно использовать и адаптировать информационные инновации зависит их выживание и процветание, ведь те, кто медлит, рискуют потерять свое место на рынке.

Цель данной работы — провести всестороннее исследование развития и внедрения информационных технологий в экономику, уделив особое внимание этапам их эволюции и архитектурным особенностям экономических информационных систем. Мы проследим этот путь от первых механических устройств до сложнейших многоуровневых систем, работающих на принципах искусственного интеллекта и больших данных.

В рамках данного исследования мы последовательно решим следующие задачи:

• Раскрыть ключевые этапы исторического развития ИТ и их интеграции в экономические процессы, демонстрируя качественные скачки в обработке информации и управлении.
• Детально рассмотреть концепции, классификации и архитектурные подходы к построению ЭИС, анализируя их структуру и принципы функционирования.
• Осветить методологические основы проектирования и реализации многоуровневых ЭИС, подчеркивая их преимущества для современного бизнеса.
• Проанализировать конкретные примеры успешного внедрения ИТ-решений и ЭИС в различных секторах российской и мировой экономики, иллюстрируя достигнутый экономический эффект.
• Идентифицировать основные тенденции и вызовы, характеризующие современный этап развития информационных технологий в экономике.

Для начала определимся с ключевыми понятиями, которые станут нашими путеводными звездами в этом аналитическом путешествии.

Информационная технология (ИТ) — это не просто набор инструментов, а комплексный процесс, использующий совокупность методов, производственных процедур и программно-технических средств, объединенных технологическим процессом по сбору, хранению, обработке, выводу и распространению информации. Главная цель ИТ — снижение трудоемкости и повышение эффективности всех операций, связанных с информацией.

Информационная система (ИС) — это более широкое понятие, представляющее собой совокупность взаимосвязанных компонентов: процессов, аппаратных средств, подготовленного персонала, программного обеспечения, инфраструктуры и стандартов. ИС предназначена для создания, модификации, хранения, управления и распространения информации, а ее конечная цель часто заключается в поддержке принятия решений, предложении новых бизнес-стратегий и разработке инновационных продуктов.

Экономическая информационная система (ЭИС) — это специализированная ИС, чья среда сформирована компьютерами и компьютерными сетями, программными продуктами, базами данных, а также квалифицированным персоналом и средствами связи. Основное предназначение ЭИС — производство экономической информации, критически важной для поддержки принятия управленческих решений.

Архитектура ЭИС — это структурная организация системы, определяющая принципы ее построения, взаимодействия компонентов, распределения функций и использования технологий. Она определяет, как различные части системы работают вместе для достижения поставленных экономических целей.

Историческая эволюция информационных технологий и их интеграция в экономические процессы

Ранние этапы развития ИТ (до 1940-х годов)

История информационных технологий — это нелинейный путь от примитивных механических приспособлений к сложнейшим киберфизическим системам. Этот путь начался задолго до появления электричества и компьютеров, в эпоху, когда информация представляла собой преимущественно бумажные документы, а её обработка требовала колоссальных человеческих ресурсов и времени.

Домеханический этап охватывает тысячелетия, когда люди использовали простейшие методы фиксации и обработки информации: от наскальных рисунков и узелкового письма до первых систем счёта. Основным инструментом был человеческий мозг, а передача знаний осуществлялась устно или через записи. Экономические процессы были локальными и относительно простыми, а потребность в массовой обработке данных отсутствовала.

С развитием торговли и государственности возникла потребность в более систематизированном подходе. Так начался механический этап, характеризующийся появлением устройств для облегчения вычислений. Абак, счеты, а позднее и механические калькуляторы, такие как арифмометр Паскаля (XVII век) и Лейбница, стали первыми шагами к автоматизации. Эти устройства значительно сократили ручной труд при выполнении базовых математических операций, что имело прямое значение для бухгалтерского учета, инвентаризации и налогообложения. Однако их возможности были ограничены, а обработка больших массивов экономической информации по-прежнему оставалась медленной и подверженной ошибкам.

Переход к электромеханическому этапу в конце XIX – начале XX веков ознаменовал появление перфокарт и табуляторов, разработанных Германом Холлеритом для обработки данных переписи населения США. Эти машины, использующие электричество для считывания и сортировки информации, стали предвестниками современной автоматизации. Именно на этом этапе формировались первые концепции, позволяющие обрабатывать значительные объемы данных, что было критично для крупных предприятий, банков и государственных учреждений, столкнувшихся с растущими потоками информации. Экономика начала ощущать первые, хоть и скромные, преимущества более быстрой и точной обработки данных, но истинная революция была ещё впереди, меняя подходы к тому, как мы взаимодействуем с информацией.

Эпоха мейнфреймов и мини-компьютеров (1940-е – конец 1970-х годов)

Поворотным моментом в истории ИТ стало появление в 1946 году ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer) – первого электронного компьютера, способного выполнять широкий спектр задач. Его создание обошлось в колоссальные 400 000 – 500 000 долларов США, что эквивалентно 6,9–9 миллионам долларов в современных ценах. Этот гигант, занимавший площадь 167 м² и весивший до 30 тонн, был инженерным чудом, состоящим из 17 468 вакуумных ламп. ENIAC мог выполнять 5 000 операций сложения или 357 операций умножения в секунду – цифры, кажущиеся сегодня смехотворными, но тогда представлявшие собой прорыв. Его первыми задачами были сложные расчеты для разработки термоядерного оружия, прогнозирования погоды и аэродинамических вычислений. Показательно, что первыми программистами стали шесть женщин, вручную настраивавших машину. ENIAC заложил фундаментальные основы для дальнейшего развития вычислительной техники, открыв двери для интеграции электронных вычислений в экономику.

С конца 1950-х и до конца 1960-х годов наступила эпоха мейнфреймов. Это был период, когда вычислительные мощности стали доступны крупным корпорациям и государственным организациям. Основной проблемой оставалась обработка огромных объемов данных при ограниченных возможностях программно-аппаратных средств. Мейнфреймы, такие как легендарное семейство компьютеров IBM System/360, анонсированное в 1964 году, стали основой для первых корпоративных информационных систем. Разработка System/360 потребовала беспрецедентных инвестиций — около 5 миллиардов долларов США, что сегодня эквивалентно 30–41 миллиардам долларов. Эта система стала первой, где была четко разделена архитектура и реализация, установив стандарты (например, 8-битный байт), которые позволили программному обеспечению работать на разных моделях серии. Это значительно снизило стоимость владения ЭВМ для клиентов и способствовало развитию программного обеспечения. Доминирование IBM на рынке мейнфреймов благодаря System/360 было настолько сильным, что в 1969 году Министерство юстиции США начало антимонопольное разбирательство. Аренда таких систем обходилась от 2 700 до 115 000 долларов в месяц, что делало их доступными лишь для самых мощных корпораций. Они обрабатывали бухгалтерскую отчетность, управляли запасами и поддерживали другие критически важные бизнес-процессы, автоматизируя операционные рутинные действия и закладывая фундамент для Автоматизированных Систем Управления Производством (АСУП) и Автоматизированных Систем Управления Технологическими Процессами (АСУТП).

В 1960-х – 1970-х годах произошла ещё одна важная эволюционная ветвь – появление мини-компьютеров. Эти машины, такие как DEC PDP-1 (1960) и особенно PDP-8 (1965, продано более 50 000 единиц), были более доступными и компактными по сравнению с мейнфреймами, конструктивно выполненными в одной стойке. В 1970 году The New York Times определяла мини-компьютер как ЭВМ стоимостью менее 25 000 долларов США (что эквивалентно 165 000 долларам в 2019 году). Они использовали преимущества больших интегральных схем, предлагая мощные функции при сравнительно невысокой стоимости. Это способствовало распространению ИС среди средних компаний, которые ранее не могли позволить себе мейнфреймы. Мини-компьютеры открыли возможности для децентрализации вычислительных ресурсов и приближения их к конечным пользователям, что стало важным шагом к демократизации информационных технологий в бизнесе.

Эпоха персональных компьютеров и сетей (1980-е – 1990-е годы)

Середина 1980-х годов ознаменовала собой кардинальный сдвиг в мире информационных технологий — началась эпоха персональных компьютеров (ПК). Это был период, когда компьютер перестал быть уделом ученых и крупных корпораций, превратившись в инструмент для рядового, непрофессионального пользователя.

Родоначальником этой революции часто называют Altair 8800, разработанный компанией MITS в 1975 году. Продаваемый в виде набора для самостоятельной сборки за 439 долларов, он быстро нашел тысячи покупателей, демонстрируя огромный спрос на индивидуальные вычислительные устройства. Однако настоящий прорыв в массовость пришел с появлением доступных и функциональных машин.

В 1981 году IBM PC (модель 5150) был представлен по цене от 1 565 долларов и за первый год продано более 130 000 единиц. Его успех задал стандарт для индустрии. Но не только технические характеристики определяли успех. Xerox Alto (1973) был первым исследовательским прототипом с графическим пользовательским интерфейсом (GUI), а Xerox 8010 Star (1981) — первым коммерческим продуктом с интегрированными приложениями и GUI. Затем последовал Apple Lisa (1983), стоивший 10 000 долларов и проданный в количестве 10 000 единиц. Но именно Apple Macintosh, выпущенный в январе 1984 года, стал первым по-настоящему массовым ПК с GUI, сделав компьютер интуитивно понятным и доступным для широкой аудитории. К 2000 году в мире было продано 140 миллионов ПК, а сегодня их число превышает миллиард. Один из самых продаваемых ПК всех времен, Commodore 64, разошелся тиражом 12,5–17 миллионов единиц с 1982 по 1994 год.

Развитие аппаратных и программных технологий сделало ПК не просто инструментом для вычислений, но и средством поддержки принятия решений для менеджеров среднего звена. Появление локальных сетей в 1980-х, а затем и глобальных в 1990-х, позволило объединять эти индивидуальные машины в единые информационные среды. Это открыло возможности для создания более сложных ИС, обеспечивающих обмен данными и совместную работу. Экономический фокус сместился с простой автоматизации рутинных операций на повышение эффективности управленческого труда. На этом этапе формировались основы многоуровневых компьютерных систем, где данные могли обрабатываться как на локальных ПК, так и на централизованных серверах, предоставляя пользователям широкий спектр функциональных возможностей и аналитических инструментов. Анализ стратегических преимуществ в бизнесе стал возможным благодаря более глубокому погружению в данные и их комплексной обработке.

Эпоха глобализации и цифровой экономики (с 2000-х годов)

На рубеже XX–XXI веков мир вступил в новую эру — эпоху глобализации и цифровой экономики, где информационные технологии стали повсеместной реальностью, трансформируя каждый аспект жизни и бизнеса. Быстрое развитие интернета и цифровых коммуникационных технологий стало основой для появления новых логических сетей связи, а вычислительная техника перестала быть локальным инструментом, превратившись в незаменимый элемент работы любого предприятия.

Одним из ключевых факторов этой трансформации стало массовое внедрение облачных сервисов, которые позволяют хранить, обрабатывать и получать доступ к данным и приложениям через интернет, без необходимости установки на локальные серверы. Это радикально изменило подходы к ИТ-инфраструктуре, снизив барьеры входа для малого и среднего бизнеса и обеспечив гибкость и масштабируемость для крупных корпораций.

Одновременно с этим набирает обороты концепция Интернета вещей (IoT) — сети физических объектов, оснащенных датчиками, программным обеспечением и другими технологиями для подключения и обмена данными с другими устройствами и системами через интернет. В экономике IoT обеспечивает мониторинг производственных процессов, оптимизацию логистики, управление умными городами и сельским хозяйством, создавая беспрецедентные возможности для повышения эффективности и создания новых услуг.

В этот период информационная экономика фундаментально изменила функцию денег. Если раньше деньги были в первую очередь средством обмена и накопления, то на современном этапе они все чаще выступают в роли средства расчетов, трансформируясь в цифровые активы. Благодаря развитию ИТ появились виртуальный банкинг и системы оплаты, которые обеспечивают мгновенные и безопасные транзакции в любой точке мира. Первый виртуальный банк в мире, Security First Network Bank, открылся в США в 1995 году, хотя массовое доверие к интернет-банкингу появилось лишь в начале 2000-х.

В России технологии интернет-банкинга начали развиваться в конце 1990-х годов. К 2006 году у Альфа-Банка, пионера в этой сфере, было всего 100 000 удаленных клиентов. Однако после кризиса 2008 года Сбербанк и другие ведущие банки активизировали развитие интернет-банкинга, и к 2011 году число пользователей достигло 4 миллионов человек. В сфере электронных платежей среди первых российских систем были «Золотая Корона» (1994), Pay Cash (начало 1998) и CyberPlat (1997), которая осуществила первый платеж через интернет в августе 1998 года. Значимым событием стало создание Национальной системы платежных карт «Мир», запущенной в 2015 году. К 2021 году карты «Мир» заняли 42% российского рынка, обогнав Mastercard и Visa, с более чем 113 миллионами выпущенных карт, что стало ярким свидетельством цифровой трансформации финансового сектора страны.

В целом, этот этап характеризуется не только технологическим прорывом, но и глубоким переосмыслением бизнес-процессов, появлением новых моделей управления и фокусом на кибербезопасности, которая стала критически важным аспектом в условиях тотальной цифровизации. А что это значит для каждого из нас? Это означает, что безопасность данных и цифровых транзакций перестала быть просто задачей ИТ-отдела, превратившись в основу доверия к любой цифровой услуге.

Концепции, классификации и архитектурные подходы к построению экономических информационных систем (ЭИС)

Сущность и цели ЭИС

В условиях стремительной цифровизации мировой экономики, экономическая информационная система (ЭИС) выступает краеугольным камнем эффективного управления любым предприятием. Это не просто набор компьютерных программ или баз данных, а целостная, динамично развивающаяся среда, основными компонентами которой являются:

• Компьютеры и компьютерные сети: аппаратная основа, обеспечивающая вычислительные мощности и коммуникации.
• Программные продукты и базы данных: инструментарий для обработки, хранения и анализа информации.
• Персонал: квалифицированные специалисты, проектирующие, внедряющие и использующие систему, а также конечные пользователи.
• Технические и программные средства связи: обеспечивающие бесперебойный обмен данными внутри системы и с внешними контрагентами.

Главная цель ЭИС — не просто автоматизировать рутинные операции, но и производить экономическую информацию, которая является жизненно важной для поддержки принятия обоснованных управленческих решений. Без своевременной, точной и релевантной информации руководство компании не может эффективно планировать, контролировать и координировать деятельность.

Экономическая информация в этом контексте определяется как совокупность сведений, отражающих результаты производственно-хозяйственной деятельности предприятия. Эти сведения включают данные о финансах, производстве, продажах, закупках, запасах, персонале и многом другом. Её ценность заключается в том, что она является основой для ан��лиза текущего состояния бизнеса, прогнозирования будущих тенденций, оценки эффективности принимаемых решений и, в конечном итоге, для стратегического развития предприятия. Таким образом, ЭИС становится не просто инструментом учета, а мощным аналитическим центром, способствующим достижению множества экономических целей.

Классификация ЭИС

Многообразие экономических информационных систем требует их упорядоченной классификации, что позволяет лучше понять их функциональные особенности, сферы применения и архитектурные решения. ЭИС можно дифференцировать по ряду ключевых признаков:

1. По степени автоматизации информационных процессов:

• Ручные ИС: преобладание человеческого труда, минимальное использование технических средств. Сегодня встречаются редко, в основном для уникальных, нерегламентированных операций.
• Автоматические ИС: процессы выполняются полностью без участия человека, например, системы мониторинга и регулирования технологических процессов.
• Автоматизированные ИС (АИС): наиболее распространенный тип, где человек и технические средства взаимодействуют, распределяя функции таким образом, чтобы использовать преимущества каждого. Человек принимает решения, а машина выполняет рутинную обработку данных.

2. По уровням управления:

• Операционные ИС (уровень исполнителей): предназначены для автоматизации рутинных, повседневных операций, обеспечивающих основную деятельность предприятия. Примеры: системы обработки счетов, расчета заработной платы, выписки накладных, управления складскими запасами. Их фокус — на эффективности транзакций и минимизации ошибок.
• Управленческие ИС (уровень специалистов): предоставляют информацию для управленческого контроля и поддержки принятия тактических решений. Они формируют сводные отчеты, агрегируют данные из операционных систем, помогают анализировать производительность и отклонения от планов. Примеры: системы финансовой отчетности, анализа продаж, управления бюджетом.
• Стратегические ИС (высший уровень управления): поддерживают принятие долгосрочных, стратегических решений, направленных на обеспечение конкурентного преимущества и изменение целей и задач фирмы. Они используют данные из внутренних и внешних источников, предоставляя аналитические модели и инструменты для сценарного планирования. Примеры: системы бизнес-аналитики (BI), системы поддержки принятия решений (DSS), системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) и планирования ресурсов предприятия (ERP), способные формировать долгосрочные прогнозы.

3. По отраслям народного хозяйства:

• Коммерческая сфера: системы для розничной торговли, оптовой торговли, электронной коммерции.
• Сельское хозяйство: системы управления урожайностью, животноводством, агрологистикой.
• Промышленность: АСУТП, MES-системы, системы управления качеством.
• Банковская сфера: АБС (автоматизированные банковские системы), интернет-банкинг, процессинговые центры.
• Страховая сфера: системы управления страховыми полисами, расчетом рисков.

4. По форме субъектов экономики:

• Государственные: информационные системы для государственных органов, бюджетных учреждений.
• Частные: системы для индивидуальных предпринимателей, малого и среднего бизнеса.
• Корпоративные: комплексные системы для крупных компаний и холдингов.

5. По типу обрабатываемой информации:

• Текстовые технологии: обработка документов, текстовых данных.
• Табличные технологии: работа с числовыми данными, электронные таблицы.
• Графические технологии: создание и обработка изображений, диаграмм.
• Аудио-, видео- и мультимедийные технологии: обработка звука, видео, интерактивного контента.

6. По способу построения сети:

• Локальные: системы, функционирующие в пределах одного рабочего места или небольшой группы пользователей в одной локальной сети.
• Многоуровневые: системы, распределенные по нескольким уровням (например, клиент-сервер, веб-сервер, сервер баз данных), обеспечивающие масштабируемость и гибкость.
• Распределенные: системы, компоненты которых географически разнесены, но объединены в единую сеть, обеспечивая доступ к данным из любой точки (например, облачные решения).

Эта многогранная классификация подчеркивает, что ЭИС — это не статичная сущность, а адаптивный инструмент, способный быть настроенным под уникальные потребности различных экономических субъектов и уровней управления.

Структура ЭИС: Функциональные и обеспечивающие подсистемы

Для того чтобы экономическая информационная система могла эффективно выполнять свои задачи, она должна обладать четко структурированной архитектурой. Наиболее общим и фундаментальным является разделение ЭИС на две крупные части: функциональные подсистемы и обеспечивающие подсистемы.

Функциональные подсистемы — это сердце ЭИС, ее операционная часть, которая непосредственно обслуживает определенные виды деятельности экономической системы. Эти подсистемы обычно соответствуют структурным подразделениям предприятия или конкретным функциям управления. Примерами могут служить:

• Подсистема управления производством: отвечает за планирование, контроль и учет производственных процессов, управление запасами сырья и готовой продукции.
• Подсистема управления финансами и бухгалтерией: включает модули для учета доходов и расходов, формирования финансовой отчетности, бюджетирования, налогового учета.
• Подсистема управления продажами и маркетингом: обеспечивает обработку заказов, управление клиентскими базами, анализ рынка, поддержку маркетинговых кампаний.
• Подсистема управления персоналом (HR): автоматизирует учет кадров, расчет заработной платы, управление отпусками, обучение и развитие сотрудников.
• Подсистема логистики и управления цепочками поставок (SCM): оптимизирует закупки, складскую логистику, транспортировку, управление взаимоотношениями с поставщиками.

Каждая функциональная подсистема выполняет свои специализированные задачи, генерируя и обрабатывая информацию, необходимую для конкретного направления деятельности. Однако их истинная ценность проявляется при их интеграции.

Именно здесь в игру вступают обеспечивающие подсистемы. Их задача — создавать необходимую инфраструктуру и ресурсы для бесперебойного и интегрированного функционирования всех функциональных подсистем. Они обеспечивают слаженную работу ЭИС как единого целого и включают в себя:

• Информационная подсистема: включает базы данных, хранилища данных, модели данных, классификаторы и кодификаторы информации. Она определяет, как информация хранится, структурируется и доступна.
• Программная подсистема: это операционные системы, прикладное программное обеспечение (включая специализированные программы для функциональных подсистем), системы управления базами данных (СУБД), утилиты и сервисы, обеспечивающие работу всей системы.
• Математическая подсистема: содержит алгоритмы, модели и методы для анализа данных, прогнозирования, оптимизации и поддержки принятия решений. Это могут быть статистические модели, методы имитационного моделирования, алгоритмы машинного обучения.
• Техническая подсистема: включает все аппаратные средства — компьютеры (серверы, рабочие станции), сетевое оборудование, периферийные устройства, каналы связи.
• Технологическая подсистема: определяет порядок и процедуры обработки информации, регламенты взаимодействия пользователей и систем, стандарты обмена данными.
• Организационная подсистема: включает регламенты, инструкции, должностные обязанности, структуру персонала, отвечающего за функционирование и развитие ЭИС.
• Правовая подсистема: состоит из законодательных актов, нормативных документов, стандартов, регламентирующих вопросы создания, функционирования, информационной безопасности и защиты данных в ЭИС.

Обеспечивающие подсистемы, действуя в тесной взаимосвязи, обеспечивают интеграцию функциональных подсистем в единую, гармонично работающую систему. Они создают фундамент, на котором строятся все экономические процессы, автоматизированные с помощью ИТ.

Архитектурные решения ЭИС

Выбор архитектуры ЭИС является критически важным этапом, определяющим ее масштабируемость, надежность, производительность и стоимость владения. Исторически и на современном этапе сформировались несколько ключевых архитектурных подходов:

1. Традиционные архитектурные решения (Файл-серверы и Серверы баз данных):
На заре развития информационных систем доминировали архитектуры, основанные на централизованном хранении данных.

• Файл-серверная архитектура: В этой модели все данные хранятся на одном центральном файл-сервере. Клиентские приложения на рабочих станциях пользователей непосредственно обращаются к файлам на сервере, загружая их для обработки и сохраняя обратно. Недостатки: высокая нагрузка на сеть, низкая производительность при большом числе пользователей, проблемы с целостностью данных (если несколько пользователей одновременно изменяют один файл).
• Серверы баз данных (Клиент-серверная архитектура): Значительно более совершенный подход, который стал стандартом на многие годы. В этой архитектуре бизнес-логика и данные разделены. Сервер баз данных отвечает исключительно за хранение и обработку данных, выполняя запросы от клиентских приложений. Клиентские приложения содержат логику обработки данных и пользовательский интерфейс. Преимущества: снижение сетевого трафика (передаются только результаты запросов), улучшение целостности и безопасности данных (СУБД обеспечивает транзакции и контроль доступа), централизованное управление данными. Однако такие системы могут быть сложны в развертывании и поддержке, а изменение бизнес-логики часто требует обновления всех клиентских приложений.

2. Архитектуры корпоративных информационных систем на базе технологии Интернет (Intranet-приложения):
С развитием интернета и веб-технологий появились новые архитектурные решения, позволяющие использовать преимущества глобальной сети внутри корпоративной инфраструктуры.

• Intranet-приложения (трехуровневая архитектура): В этой модели появляются три основных уровня:
  • Уровень клиента (тонкий клиент): Веб-браузер на рабочей станции пользователя, который отображает информацию и взаимодействует с пользователем.
  • Уровень приложения (сервер приложений): Центральный сервер, который содержит всю бизнес-логику приложения. Он принимает запросы от клиентов, обрабатывает их, взаимодействует с сервером баз данных и формирует ответы для клиентов.
  • Уровень данных (сервер баз данных): Хранит все данные системы.

  Преимущества: централизованное управление бизнес-логикой (изменения вносятся только на сервере приложений), кроссплатформенность (доступ через любой браузер), простота развертывания и поддержки на стороне клиента, высокая масштабируемость. Такая архитектура стала основой для многих современных ERP, CRM и SCM систем.

3. Архитектура ИС на основе концепции «хранилища данных» (Data Warehouse):
С ростом объемов данных и усложнением аналитических задач возникла потребность в специализированных хранилищах.

• Data Warehouse (Хранилище данных): Это интегрированная информационная среда, специально разработанная для хранения и анализа больших объемов исторических и оперативных данных, поступающих из разнородных источников. В отличие от операционных баз данных, хранилища данных оптимизированы для выполнения сложных аналитических запросов (OLAP) и поддержки систем бизнес-аналитики (BI).
  Основные характеристики:
  • Интегрированность: Данные из разных источников очищаются, трансформируются и интегрируются в единую структуру.
  • Предметная ориентация: Данные организованы вокруг ключевых бизнес-сущностей (клиенты, продукты, продажи), а не операционных транзакций.
  • Неизменность: После загрузки данные не изменяются, что обеспечивает возможность исторического анализа.
  • Хронологическая привязка: Данные всегда привязаны к определенному моменту времени.

  Преимущества: позволяет проводить глубокий анализ тенденций, прогнозирование, сегментацию клиентов, оптимизацию бизнес-процессов на основе исторических данных. Часто используется вместе с витринами данных (Data Marts) для предоставления специализированной информации отделам.

Методологическую основу проектирования ЭИС во всех случаях составляет системный подход, при котором любая система рассматривается как совокупность взаимосвязанных объектов, функционирующих для достижения общей цели. Это обеспечивает комплексное видение, позволяет учитывать все аспекты взаимодействия компонентов и эффективно управлять сложностью.

Проектирование и реализация многоуровневых ЭИС: принципы и преимущества

Создание эффективной экономической информационной системы — это сложный, многоэтапный процесс, требующий глубокого понимания как бизнес-процессов предприятия, так и технологических возможностей. Его основная цель состоит в последовательном внедрении в аппарат управления более совершенных методов управления и ЭВМ, что в конечном итоге приводит к повышению эффективности производственной деятельности.

Стадии и принципы проектирования ЭИС

Процесс проектирования ЭИС начинается задолго до написания первой строки кода и включает две основные стадии:

1. Макропроектирование: На этом этапе определяются общие, высокоуровневые характеристики системы. Здесь формируется видение будущей ЭИС:
   • Функции: Какие задачи будет решать система? Какие бизнес-процессы она будет автоматизировать или поддерживать?
   • Организационная структура: Как система будет вписываться в существующую структуру предприятия? Какие подразделения будут взаимодействовать с ней?
   • Состав и принципы работы подсистем: Каковы будут основные функциональные и обеспечивающие подсистемы, и как они будут взаимодействовать между собой?

   На этом этапе также устанавливается общая конфигурация системы, которая зависит от множества ограничений, таких как мощность предприятия, число работающих, бюджетные ассигнования, имеющиеся ресурсы и существующая инфраструктура. На основе этих ограничений строится функция цели эффективного управления, которая определяет, какой результат должна принести новая ЭИС.

2. Микропроектирование: Это этап детализации, на котором происходит выбор и проектирование конкретных функциональных и обеспечивающих подсистем. Здесь уже речь идет о технических спецификациях, структуре баз данных, алгоритмах обработки, пользовательских интерфейсах, сетевой топологии и выборе конкретных программно-аппаратных решений.

В основе успешного проектирования и создания ЭИС лежат фундаментальные принципы, многие из которых были сформулированы выдающимся советским ученым В.М. Глушковым для автоматизированных информационных систем. Эти принципы, дополненные современными подходами, обеспечивают надежность, эффективность и долговечность системы:

Основополагающие принципы проектирования и создания АИС (по В.М. Глушкову):

• Принцип системности: Каждое явление рассматривается во взаимосвязи с другими как единое целое, что позволяет глубже изучить объект и выявить причинно-следственные связи. Система должна быть единым, взаимосвязанным организмом.
• Принцип развития: Система должна быть способна к постоянному совершенствованию и адаптации к изменяющимся условиям и требованиям без кардинальной перестройки.
• Принцип совместимости: Новая система должна легко интегрироваться с существующими системами и обеспечивать стандартизированный обмен данными.
• Принцип стандартизации и унификации: Использование стандартных решений, компонентов и протоколов для сокращения затрат на разработку, внедрение и поддержку.
• Принцип эффективности: Затраты на создание и эксплуатацию системы должны быть оправданы получаемым экономическим эффектом.

Дополнительные принципы построения и функционирования ЭИС:

• Экономичность: Проектные решения должны предусматривать минимизацию финансовых, материальных и трудовых затрат как на этапе создания, так и на этапе эксплуатации.
• Регламентность: АИС ориентированы на функционирование в промышленном режиме, обеспечивающем массовую поточную обработку информационных документов по стандартам и нормативам. Это гарантирует предсказуемость и повторяемость процессов.
• Самоконтроль (принцип гомеостазиса): Система должна быть способна поддерживать устойчивое функционирование и автоматически корректировать свои параметры для достижения общей цели, реагируя на внешние и внутренние возмущения.
• Интегральность: Создание единой информационной среды за счет объединения разнородных информационных ресурсов и функциональных подсистем. Это исключает дублирование данных и обеспечивает их согласованность.
• Адаптивность: Способность ЭИС изменять свою структуру и закон поведения для достижения оптимального результата при изменяющихся внешних условиях (например, изменение законодательства, рыночной конъюнктуры).
• Принцип решения новых задач: В систему должны постоянно вводиться новые задачи, обеспечивая ее актуальность и эффективность в долгосрочной перспективе.
• Принцип первого руководителя: Самые ответственные решения по проектированию и функционированию системы принимает руководитель предприятия. Он координирует работы, выявляет приоритеты и выделяет необходимые ресурсы, обеспечивая стратегическую поддержку проекту.
• Принцип типовости проектных решений: Разработчик обязан стремиться к тому, чтобы предлагаемые им проектные решения подходили к возможно более широкому кругу заказчиков, что позволяет сократить сроки и стоимость внедрения.
• Принцип непрерывного развития: Создаваемая система должна постоянно совершенствоваться, быстро реагировать на новые задачи управления и обеспечивать возможность совершенствования уже решаемых задач.

Жизненный цикл ЭИС

Проектирование и реализация ЭИС — это не одноразовое событие, а непрерывный процесс, описываемый концепцией жизненного цикла. Этот цикл охватывает все стадии, начиная от возникновения идеи о создании системы и заканчивая прекращением ее функционирования. Основные стадии жизненного цикла ЭИС включают:

1. Предпроектная стадия (Системный анализ): На этом этапе проводится глубокий анализ потребностей предприятия, формулируются цели и задачи будущей системы, изучаются существующие бизнес-процессы. Результатом является разработка технико-экономического обоснования (ТЭО), подтверждающего целесообразность создания системы, и технического задания (ТЗ), которое детально описывает все требования к системе.
2. Проектирование: Эта стадия делится на:
   • Техническое проектирование: Разработка общей архитектуры системы, выбор технологической платформы, определение состава подсистем, разработка баз данных.
   • Рабочее (логическое) проектирование: Детализация каждого компонента системы, разработка алгоритмов, пользовательских интерфейсов, программных модулей, тестирование.
3. Внедрение: Установка и настройка оборудования и программного обеспечения, перенос данных, обучение пользователей, опытная эксплуатация, корректировка системы по результатам тестирования.
4. Эксплуатация: Регулярное использование системы, ее техническое обслуживание, обновление, резервное копирование данных, устранение сбоев, внесение изменений и дополнений по мере возникновения новых потребностей. Эта стадия может длиться много лет.
5. Сопровождение и модернизация: Постоянное улучшение функционала, оптимизация производительности, адаптация к изменениям внешней среды и технологий.
6. Прекращение функционирования: Вывод системы из эксплуатации, архивирование данных, замена новой системой.

Преимущества многоуровневых ЭИС

Современный бизнес, функционирующий в условиях высокой динамики и неопределенности, все чаще обращается к многоуровневым ЭИС благодаря их уникальным преимуществам. В отличие от монолитных или двухзвенных архитектур, многоуровневые системы (например, трехуровневые клиент-серверные или облачные решения) предлагают значительно большую гибкость и адаптивность при изменении внешних и/или внутренних условий.

Основные преимущества многоуровневых ЭИС:

• Масштабируемость: Возможность легко увеличивать или уменьшать вычислительные ресурсы (серверы, базы данных, сетевое оборудование) в зависимости от текущей нагрузки без необходимости перестройки всей системы. Это критически важно для компаний с сезонными колебаниями спроса или быстрым ростом.
• Гибкость в разработке и сопровождении: Разделение системы на логические уровни (например, уровень представления, бизнес-логики, данных) позволяет независимую разработку и модификацию каждого уровня. Это ускоряет внедрение новых функций и исправление ошибок, а также упрощает сопровождение.
• Надежность и отказоустойчивость: При отказе одного из уровней, остальные продолжают функционировать или могут быть быстро восстановлены. Распределение нагрузки между серверами повышает общую стабильность системы.
• Безопасность: Многоуровневая архитектура позволяет реализовать эшелонированную защиту, где каждый уровень имеет свои механизмы безопасности. Это усложняет несанкционированный доступ и повышает общую защищенность данных.
• Распределение ресурсов: Эффективное использование вычислительных ресурсов. Например, серверы баз данных могут быть оптимизированы для работы с данными, а серверы приложений — для выполнения бизнес-логики.
• Географическая распределенность: Возможность размещения компонентов системы в разных географических точках, что повышает доступность для глобальных компаний и обеспечивает устойчивость к региональным сбоям.
• Облегчение миграции и модернизации: Изменения на одном уровне (например, обновление базы данных или пользовательского интерфейса) не требуют глобальной перестройки всей системы, что значительно упрощает ее модернизацию.

В условиях, когда рыночная конъюнктура, законодательство и технологический ландшафт меняются с головокружительной скоростью, именно гибкость и адаптивность многоуровневых ЭИС позволяют бизнесу быстро реагировать на вызовы, внедрять инновации и поддерживать свою конкурентоспособность. Но как это влияет на конечного потребителя? В конечном счете, это приводит к более быстрым и качественным услугам, адаптированным к постоянно меняющимся запросам рынка.

Примеры внедрения информационных технологий и ЭИС в различных секторах экономики

Внедрение информационных технологий стало катализатором для беспрецедентного роста производительности, сокращения издержек и ускорения принятия решений во всех сферах человеческой деятельности, будь то коммерческие предприятия, промышленность или государственные учреждения. Особенно наглядно это проявляется в обрабатывающей промышленности, которая в 2024 году стала одним из основных драйверов национальной экономики, демонстрируя рекордный рост производства на 8,5% в России. Каждая пятая компания в этом секторе подтвердила эффективность внедрения цифровых инструментов.

Цифровизация в промышленности (на примере России)

Российская промышленность активно инвестирует в цифровизацию, что подтверждается значительными финансовыми вливаниями. В 2021 году Правительство РФ выделило почти 4 млрд рублей на развитие цифровизации отрасли. Результаты не заставили себя ждать: в 2021-2023 годах в обрабатывающей промышленности наблюдался существенный рост числа организаций, использующих цифровые платформы (+27,8%), облачные сервисы (+6,4%), промышленные роботы (+2,4%) и аддитивные технологии (+27,9%). Несмотря на снижение использования технологий больших данных на 39,9%, общий вектор на цифровизацию очевиден. Затраты на внедрение и использование цифровых технологий в крупных и средних обрабатывающих предприятиях в среднем составляют 80,7 тыс. рублей на одного сотрудника, что свидетельствует о серьезных инвестициях в будущее.

Металлургическое производство

Металлургия в России является одним из передовых секторов с точки зрения комплексной модернизации и внедрения ИТ.

• Магнитогорский металлургический комбинат (ММК): Яркий пример цифровой трансформации. ММК инвестировал около 4 млрд рублей в интеграцию роботов и цифровых решений, что принесло экономический эффект, превышающий 660 млн рублей в 2024 году. Робот-сварщик на комбинате увеличил производительность почти в два раза, а компьютерное зрение используется для контроля за линией горячего проката, выявляя дефекты в реальном времени. В 2021 году на ММК работало более 200 роботов, что значительно сокращает влияние человеческого фактора и повышает качество продукции.
• «Северсталь»: В 2023 году компания получила экономический эффект в 960 млн рублей от новых и усовершенствованных решений. Среди крупных внедрений — экспертная система доменной печи, которая оптимизирует выплавку чугуна. В 2021 году «Северсталь» смогла повысить производительность одного из агрегатов на 6,5% с помощью технологий искусственного интеллекта. С 2017 по 2024 год компания инвестировала около 1,5 млрд рублей в цифровизацию контроля качества продукции, а в 2025 году планирует направить 13 млрд рублей на ИТ- и digital-проекты.
• Группа НЛМК: Активно использует автоматизацию и цифровизацию для повышения эффективности. В 2018 году анализ данных позволил сэкономить сотни миллионов рублей. Сейчас компания тестирует ИИ для ускорения разработки ПО и активно внедряет ERP и SCM системы для контроля всех этапов от закупки сырья до поставки готовой продукции.
• Надеждинский металлургический завод: ИИ используется для контроля качества и пирометаллургии, помогая поддерживать нужный состав шихты и минимизировать отклонения.
• «Норникель»: Внедрил ИИ-решения во всех производственных дивизионах, что, по оценкам компании, ежегодно приносит до 1% дополнительного дохода и добавляет 70–100 млн долларов к EBITDA. Системы компьютерного зрения на прокатных станах позволили сократить количество бракованной продукции на 20-30%.

Ряд высокотехнологичных предприятий в металлургии планирует реализацию проектов на базе технологий математического моделирования, машинного обучения и Big Data для дальнейшей оптимизации производств.

Угольная промышленность

Цифровизация в угольной промышленности трансформирует традиционные процессы, значительно повышая безопасность и эффективность. Интеллектуальные цифровые рудники за счет оптимизации управления и планирования могут увеличить производительность горных подразделений до 10%. Роботизация процессов добычи и переработки полезных ископаемых способна принципиально изменить технико-технологические принципы функционирования горных предприятий. Внедрение программных роботов (RPA) на ММК позволило полностью автоматизировать поставки стратегического сырья, достигнув 95% точности обработки документов. Это не только повышает производительность труда, но и снижает аварийность и травматизм, что критически важно для этой опасной отрасли.

Нефтегазовый сектор

В нефтегазовом секторе России цифровые технологии играют ключевую роль в повышении производительности, минимизации экологических рисков и увеличении безопасности добычи.

• «Роснефть» и «Газпром нефть»: Активно внедряют системы Интернета вещей (IoT) для мониторинга оборудования и геологических параметров в реальном времени. Это способствует увеличению эффективности добычи на 10-15% и снижению числа аварий и простоев.
• Цифровые двойники скважин: Моделирование и прогнозирование используются для оптимизации добычи и снижения рисков. Эксперты оценивают ежегодный эффект цифровой трансформации на нефтехимических предприятиях в 10% EBITDA, а в глобальном масштабе цифровые технологии могут стимулировать рост нефтеотдачи с 30% до 50%.
  Крупные металлургические и энергетические компании в России используют IIoT-системы (промышленный интернет вещей) для мониторинга оборудования и прогнозирования отказов, что позволило снизить аварийность на 10–20%. На сталеплавильных производствах рекомендательные системы искусственного интеллекта управляют параметрами работы печей, обеспечивая стабильно высокое качество продукции и снижая влияние человеческого фактора.

Национальные стандарты и регулирование

Для поддержки и ускорения цифровой трансформации в России активно развивается нормативная база.

• Росстандарт: В августе 2020 года утвердил серию из десяти предварительных национальных стандартов в области «умного производства», включая «Умное производство. Цифровые двойники». В октябре 2023 года был утвержден первый «умный стандарт» — ПНСТ 864-2023 «Умные (SMART) стандарты. Общие положения», который определяет понятие SMART-стандарта как совокупность машиночитаемых, машино-интерпретируемых и машинопонимаемых данных. Этот стандарт, вступивший в силу 1 февраля 2024 года на трехлетний период апробации, призван значительно повысить производительность труда и снизить количество ошибок.
• Перспективный план стандартизации: В январе 2025 года Минпромторг РФ утвердил перспективный план стандартизации в области передовых производственных технологий на 2025–2030 годы, включающий умное производство, цифровые фабрики, цифровые двойники, киберфизические системы и промышленный интернет вещей.
• Уникальность российских стандартов: Многие российские стандарты в сфере Индустрии 4.0 уникальны и не имеют аналогов в мире. Они разрабатывались на основе опыта таких крупных компаний, как «Ростелеком», «Газпром», «Газпром Нефть», «РЖД», способствуя преодолению барьеров и трансферу технологий.

Цифровизация бизнес-процессов в промышленности сосредоточена на оптимизации внутренних процессов предприятия. Это включает автоматизацию производственного планирования, управление цепочками поставок (SCM), складскую логистику и внедрение ERP-систем. По данным на 2025 год, каждый седьмой российский производитель уже автоматизировал свои бизнес-процессы с помощью ERP-систем, хотя системы управления производственными операциями (MES) внедрены только в 6% организаций. Внедрение цифровых инструментов в логистику приводит к оптимизации процессов поставки и хранения, повышению качества управления цепочками поставок, уменьшению числа ошибок и сокращению времени доставки.

Современные тенденции и вызовы развития ИТ в экономике

Большие данные (Big Data) и искусственный интеллект (ИИ)

Современный этап развития ИТ в экономике характеризуется экспоненциальным ростом объемов информации. Этот феномен привел к появлению концепции Больших данных (Big Data) — информации, объем, скорость поступления и структура которой делают невозможной ее обработку привычными методами. Big Data характеризуются пятью «V»:

• Volume (Объем): Огромные массивы данных, измеряемые в петабайтах и эксабайтах.
• Velocity (Скорость): Данные генерируются и поступают в реальном времени, требуя мгновенной обработки.
• Variety (Разнообразие): Данные поступают из различных источников и имеют разные форматы — от структурированных баз данных до неструктурированных текстов, аудио и видео.
• Value (Ценность): Наиболее важная характеристика, указывающая на потенциал извлечения ценных знаний и принятия обоснованных решений.
• Veracity (Достоверность): Необходимость обеспечения точности и надежности данных, учитывая их разнообразие и скорость генерации.

Big Data уже стали частью повседневности, создаваясь нами ежедневно через покупки в интернете, социальные сети, биржевые операции, использование транспорта и сотовых операторов. Их ценность для экономики огромна: в промышленности они помогают снижать издержки и оптимизировать производство, в маркетинге — лучше понимать клиента, в HR — выстраивать стратегию развития команды, в логистике — сокращать время доставки. Более трети (36%) руководителей российских промышленных предприятий внедрили технологии Big Data. В нефтехимической и машиностроительной отраслях ожидаемый эффект от внедрения Big Data на валовой региональный продукт (ВРП) составляет 1,5% к 2024 году. В 2021 году 25,8% российских организаций использовали Big Data, причем наиболее популярными источниками были веб-сайты компаний (9,2%), учетные системы (8%) и социальные сети (7,2%). Большие данные служат источником повышения конкурентоспособности продукции в цифровой экономике за счет анализа на этапах планирования, производства и реализации.

Параллельно с Big Data, искусственный интеллект (ИИ) перестает быть лишь инструментом и превращается в отдельную экономику, в которую вложены триллионы долларов. ИИ — это область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем, обладающих способностями, традиционно связываемыми с человеческим разумом: понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и саморазвиваться.

Объем мирового рынка ИИ составил 207,9 млрд долларов в 2023 году и, по прогнозам, превысит 1,8 трлн долларов к 2030 году. Глобальные инвестиции в ИИ выросли в 9 раз с 2013 по 2023 год, достигнув пика в 276 млрд долларов в 2021 году. В 2024 году мировое венчурное финансирование ИИ превысило 100 млрд долларов, что на 80% больше, чем в 2023 году. США лидируют с 50,6 млрд долларов частных инвестиций в ИИ в 2024 году, за ними следуют Китай (11,2 млрд долларов) и ЕС (6,1 млрд долларов). В России объем рынка ИИ в 2023 году составил 900 млрд рублей с ростом на 37%, а в 2024 году достиг 1,15 трлн рублей с ростом на 28,4%. Общий объем инвестиций в ИИ в России в 2024 году составил 305 млрд рублей, увеличившись на 36% за год. Государственное финансирование ИИ в России в 2023 году составило 9,2 млрд рублей, обеспечив 60,9% всех инвестиций в ИИ в стране.

Применение ИИ в экономике и бизнесе активно используется для прогнозирования (например, спроса, цен), обработки больших объемов данных, управления рисками, оптимизации производства (например, рекомендательные системы для управления печами), визуального распознавания дефектов. Основные тенденции развития ИИ в бизнесе включают видеонаблюдение, мониторинг и управление сетью/ИТ-операциями, клиентское обслуживание и маркетинг, распознавание голоса и речи, обнаружение транспортных/машинных средств.

Ключевые вызовы цифровизации экономики

Несмотря на колоссальные возможности, цифровизация экономики сталкивается с рядом серьезн��х вызовов:

1. Нехватка квалифицированных ИТ-кадров и «битва за таланты»: Это, пожалуй, один из самых острых вызовов. Пандемия COVID-19 только обострила эту проблему, сделав поддержку распределенных команд необходимостью и значительно увеличив спрос на цифровые навыки. Несмотря на рост числа IT-специалистов в России до 1 миллиона человек в 2024 году (на 13% больше, чем в 2023 году), дефицит кадров остается значительным. По оценкам Минцифры, в 2023 году нехватка IT-специалистов составляла 500–700 тысяч человек, а в 2024 году могла вырасти до 1 миллиона. Герман Греф также оценивал дефицит в 1 миллион специалистов. Спрос на IT-специалистов в России вырос на 8% в 2024 году. Наиболее острый дефицит наблюдается среди Senior- и Middle-специалистов (40% и 39% вакансий соответственно). Время подбора IT-персонала в 2023 году удвоилось по сравнению с другими отраслями.
2. Растущие угрозы информационной безопасности и конфиденциальности данных: С увеличением цифровой зависимости бизнеса и государства активизировались кибератаки, что требует от ИТ-руководителей уделять особое внимание решениям и сервисам по информационной безопасности. Ущерб для экономики России от кибератак может достигнуть 1,5 трлн рублей в 2025 году, по оценке Сбербанка. Ранее оценивалось, что ущерб от кибератак в 2023-2024 годах мог составить 1 трлн рублей, а за 2023 год экономике России был нанесен ущерб в 600 млрд рублей. В Москве ущерб от киберпреступлений превысил 30 млрд рублей за первое полугодие 2024 года, демонстрируя тенденцию к росту. Количество кибератак на российские компании выросло в 2,5 раза в 2024 году по сравнению с 2023 годом, достигнув почти 130 000 по данным RED Security. По данным Positive Technologies, во втором квартале 2024 года количество кибератак на страны СНГ выросло в 2,6 раза год к году, при этом 73% из них были направлены на Россию. Более 53% российских компаний подверглись кибератакам в 2025 году, при этом четверть понесла значительные финансовые потери, а 80% пострадавших компаний ощутили серьезные последствия, включая простои.
3. Постоянно растущие требования к цифровой трансформации: Бизнес-среда требует непрерывного развития и адаптации. Это приводит к увеличению объемов работы для ИТ-подразделений и необходимости ускорения развития сервисов компаний, что создает дополнительное давление на ресурсы и кадры.
4. Сдерживание затрат и экономическая турбулентность: В условиях экономической нестабильности ИТ-руководителям приходится искать способы повышения операционной эффективности и производительности, а также снижения затрат, что часто конфликтует с необходимостью инвестировать в новые технологии.
5. Устаревшее программное обеспечение и оборудование: Неактуальное ПО и старое оборудование проигрывают современному по функционалу и производительности, создавая проблемы совместимости, уязвимости в безопасности и риски сбоев, что замедляет цифровую трансформацию.
6. Масштабируемость ИТ-инфраструктуры: По мере роста организации возникает необходимость не только увеличивать объем ИТ-ресурсов, но и эффективно управлять затратами и обеспечивать масштабирование мер безопасности.
7. Необходимость согласования протоколов: В промышленности значительная часть оборудования использует протоколы собственной разработки, что затрудняет интеграцию в цифровые системы и создание единой информационной среды.

Социально-экономические и правовые вызовы

1. Безработица и изменение рынка труда: Массовая роботизация и внедрение умных заводов могут привести к сокращению рабочих мест и отмиранию множества профессий, а также создают дисбаланс на рынке труда, требуя переквалификации сотрудников. 58% россиян опасаются, что ИИ может занять их рабочие места, при этом 11% уверены, что их профессии полностью исчезнут, а 46% ожидают частичного перенятия функций. Наибольшие опасения высказывают переводчики (55%), работники сферы обслуживания (51%), банковские служащие (46%), бухгалтеры (41%) и рабочие на производствах (40%). Прогнозы МВФ указывают на возможное уничтожение 40% рабочих мест в мире из-за ИИ, в менее развитых экономиках, таких как Россия, этот показатель может составить около 26%. Однако ИИ также создает новые рабочие места, например, для дата-сайентистов и разработчиков программного обеспечения, а спрос на навыки ИИ в нетехнических отраслях резко растет, предлагая зарплаты в среднем на 28% выше.
2. Технологический разрыв: Использование ИИ порождает разрыв между развитыми и развивающимися странами, а на микроуровне — между компаниями, внедряющими ИИ, и теми, кто этого не делает. Этот разрыв может усугубить неравенство и снизить конкурентоспособность отстающих субъектов.
3. Юридические проблемы: Правовая система часто оказывается не готовой к вызовам инноваций и технологическим изменениям, включая появление новых режимов собственности (например, на данные, на интеллектуальную собственность, созданную ИИ), вопросы ответственности за решения ИИ и этические аспекты. Количество судебных разбирательств в сфере ИИ в России увеличилось примерно на 60% за год (с марта 2023 по март 2024), достигнув 406 судебных актов, что подчеркивает актуальность этой проблемы.

Государственная поддержка и перспективы

Несмотря на все вызовы, Россия активно инвестирует в национальную программу «Цифровая экономика Российской Федерации», что позволяет делать положительные прогнозы развития ИТ в стране. Национальная программа, реализуемая с 2019 по 2024 год, направлена на ускоренное внедрение цифровых технологий. Уровень исполнения расходов федерального бюджета на программу составил 99,7% в 2024 году, что является лучшим результатом за последние три года. Общий объем федерального бюджетного финансирования программы на 2021-2023 годы составил около 552 млрд рублей. Ключевые цели включают достижение цифровой зрелости ключевых отраслей экономики, 95% массовых социально значимых услуг в электронном виде, 97% домохозяйств с широкополосным доступом в Интернет и четырехкратное увеличение вложений в российские ИТ-решения. К 2024 году планировалось обучить не менее 500 000 студентов по ИТ-специальностям. В 2024 году вклад IT-отрасли в экономику России оценивался в 6%, что кратно больше предыдущих оценок. Эти инвестиции и целевые показатели демонстрируют стратегическое понимание важности цифровой трансформации на государственном уровне и создают фундамент для дальнейшего развития ИТ и ЭИС в России.

Заключение

Путешествие по истории и современности информационных технологий и экономических информационных систем раскрывает перед нами картину непрерывной трансформации, где каждый этап, от первых механических арифмометров до интеллектуальных систем на базе Big Data и ИИ, оставлял свой неизгладимый след в экономике. Мы увидели, как ИТ, начинавшие как инструмент для снижения трудоемкости рутинных операций, превратились в стратегический актив, определяющий конкурентоспособность, эффективность управления и способность к инновациям.

Ключевые выводы исследования сводятся к следующему:

• Эволюционный путь ИТ — это история ускоряющейся интеграции технологий в экономические процессы, где каждый новый виток (мейнфреймы, мини-компьютеры, ПК, интернет, облака, ИИ) качественно менял подходы к обработке информации и управлению. От многомиллионных ЭВМ до доступных ПК, от бумажных документов до виртуального банкинга — технологии демократизировались, становясь все более мощными и повсеместными.
• Экономические информационные системы (ЭИС) являются каркасом современной экономики, обеспечивая производство критически важной информации для принятия решений. Их классификации по уровням управления, отраслям и архитектурам демонстрируют многообразие и адаптивность этих систем к специфическим потребностям бизнеса. Разделение на функциональные и обеспечивающие подсистемы подчеркивает комплексность и взаимозависимость их компонентов.
• Принципы проектирования ЭИС, от системности до адаптивности и непрерывного развития, являются залогом их долговечности и эффективности. Многоуровневые архитектуры, благодаря своей гибкости, масштабируемости и надежности, стали стандартом для современного бизнеса, позволяя оперативно реагировать на изменяющиеся условия.
• Практические примеры внедрения ИТ и ЭИС в российской экономике (металлургия, угольная промышленность, нефтегазовый сектор) наглядно демонстрируют ощутимый экономический эффект: рост производительности труда, снижение издержек, повышение безопасности и качества продукции. Национальные стандарты и программы, такие как «Цифровая экономика Российской Федерации», создают благоприятную среду для дальнейшего развития и регулирования в этой сфере.
• Современные тенденции в области Больших данных и Искусственного интеллекта открывают новые горизонты для анализа, прогнозирования и оптимизации. Однако они же порождают серьезные вызовы: дефицит ИТ-кадров, растущие угрозы кибербезопасности, необходимость постоянной цифровой трансформации, устаревшее оборудование, а также социально-экономические последствия, такие как изменение рынка труда и технологический разрыв.

В целом, информационные технологии являются стратегическим фактором для устойчивого экономического развития и конкурентоспособности как отдельных предприятий, так и национальной экономики в целом. Перспективы дальнейшего развития ИТ и ЭИС неразрывно связаны с преодолением текущих вызовов и активным использованием новых возможностей, которые открывают развивающиеся технологии. Россия, с ее амбициозными национальными программами и активным внедрением инноваций в ключевые отрасли, играет значимую роль в этом глобальном процессе цифровой трансформации. Однако успех будет зависеть от способности страны инвестировать в человеческий капитал, укреплять кибербезопасность, развивать нормативно-правовую базу и обеспечивать постоянную адаптацию к технологическим изменениям, которые продолжают перекраивать экономический ландшафт XXI века.

Список использованной литературы

1. Бутко, В. Р. CASE — технологии моделирования и проектирования АИС : учебн. пособие / В. Р. Бутко, В. П. Дерябкин. — Самара : Изд-во Самарск. Гос. Экон. академ., 2001. — 105 с.
2. Довгялло, И. И. Система управления базами данных Visual FoxPro : учебн. пособие / И. И. Довгялло, Л. Т. Трифонова, С. М. Юдина. — Самара : Изд-во Самарск. Гос. Экон. академ., 2000. — 161 с.
3. Абросимов, А. Г. Теория экономических информационных систем / А. Г. Абросимов, М. А. Бородинова. — Самара ; Изд-во Самарск. Гос. Экон. академ., 2001. — 170 с.
4. Проектирование экономических информационных систем : учеб. / под ред. Ю. Ф. Тельнова. — М., 2005.
5. Калянов, Г. Н. CASE структурный системный анализ / Г. Н. Калянов. — М. : Лори, 1996. — 242 с.
6. Гейн, К. Системный структурный анализ: средства и методы / К. Гейн, Т. Сарсон. — М. : ЭЙТЕКС, 1992.
7. Макетирование, проектирование и реализация диалоговых информационных систем / под ред. Е. И. Ломако. — М. : Финансы и статистика, 1993.
8. Информационная технология. Комплекс стандартов и руководящих документов на автоматизированные системы : ГОСТ 34.003-90, РД 50-680-88, РД 50-682-89, ГОСТ 34.201-89 — ГОСТ 34.602.89. — М. : Изд-во стандартов, 1992. — 150 с.
9. Леоненков, А. Самоучитель UML / А. Леоненков. — СПб. : БХВ-Петербург, 2001. — 304 с.
10. Якубайтис, Э. А. Информационные системы и сети : справочная книга / Э. А. Якубайтис. — М. : Финансы и статистика, 1996. Ойхман Е.Г, Попов Э.В. Реинжиниринг бизнеса., М.: Финансы и статистика, 1997.-336С.
11. Новоженов, Ю. В. Объектно — ориентированные технологии разработки сложных программных систем / Ю. В. Новоженов. — М. : Издание A. S., 1996.
12. Карпова, Т. С. Базы данных: модели, разработка, реализация / Т. С. Карпова. – СПб : Питер, 2002. — 304 с.
13. Управление программными проектами: достижение оптимального качества при минимуме затрат : пер. с англ. – М. : Вильямс, 2004.
14. Успенский, И. В. Интернет – маркетинг : учебник / И. В. Успенский. — СПб. : Изд-во СПГУЭиФ, 2003.
15. Экономическая информатика: Введение в экономический анализ информационных систем : учебник. – М. : ИНФРА-М, 2005.
16. Шафер, Д. Ф. Управление программными проектами: достижение оптимального качества при минимуме затрат : пер. с англ. / Д. Ф. Шафер, Т. Фартрел, Л. И. Шафер. – М. : Вильямс, 2004.
17. Автоматизированные информационные технологии в экономике : учебник / под ред. Г. А. Титоренко. – М. : Компьютер, ЮИНИТИ, 2006.
18. Маклаков, С. В. Моделирование бизнес-процессов с AllFusion Process Modeler (BPwin 4.1) / С. В. Маклаков. — М., 2003.
19. Маклаков, С. В. Создание информационных систем с AllFusion Modeling Suite / С. В. Маклаков. – М. : ДИАЛОГ-МИФИ, 2005.
20. Калянов, Г. Н. Консалтинг при автоматизации предприятий (подходы, методы, средства) / Г. Н. Калянов. — М. : СИНТЕГ, 2002.
21. Петров, Ю. А. Комплексная автоматизация управления предприятием: Информационные технологии — теория и практика / Ю. А. Петров, Е. Л. Шлимович, Ю. В. Ирюпин. — М. : Финансы и статистика, 2005.
22. Хомоненко, А. Д. Базы данных : учебник для вузов / под ред. А. Д. Хомоненко. — СПб. : КОРОНА принт, 2004. — 736 с.
23. Смирнов, И. Н. Основные СУБД / И. Н. Смирнов. – М. : Наука, 1999. — 320 с.
24. ГОСТ 34.602-89 «Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Техническое задание на создание автоматизированной системы».
25. ГОСТ 34.601-90 «Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Стадии создания».
26. Основные этапы развития информационных систем. URL: https://iis.guu.ru/content/osnovnye-etapy-razvitiya-informacionnyh-sistem (дата обращения: 21.10.2025).
27. Оразов, М. Б. Развитие информационных технологий в экономике / М. Б. Оразов. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razvitie-informatsionnyh-tehnologiy-v-ekonomike (дата обращения: 21.10.2025).
28. Эволюция информационных технологий: экономический анализ. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/evolyutsiya-informatsionnyh-tehnologiy-ekonomicheskiy-analiz (дата обращения: 21.10.2025).
29. Ильменский, М. Д. Эволюция представлений о социально-экономической роли информационных технологий на примере 60-летней истории ЦЭМИ РАН / М. Д. Ильменский, С. И. Паринов. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/evolyutsiya-predstavleniy-o-sotsialno-ekonomicheskoy-roli-informatsionnyh-tehnologiy-na-primere-60-letney-istorii-tsemi-ran (дата обращения: 21.10.2025).
30. Хасанова, А. Р. ИСТОРИЯ РАЗВИТИЯ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ / А. Р. Хасанова, Э. О. Иремадзе. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/istoriya-razvitiya-sovremennyh-informatsionnyh-tehnologiy (дата обращения: 21.10.2025).
31. Митрович, С. Эволюция применения информационных технологий в экономическом анализе хозяйственной деятельности организаций (конец ХХ — начало ХXI вв.) / С. Митрович. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/evolyutsiya-primeneniya-informatsionnyh-tehnologiy-v-ekonomicheskom-analize-hozyaystvennoy-deyatelnosti-organizatsiy-konets-hh-nachalo-hxi-vv (дата обращения: 21.10.2025).
32. Омарова, Э. Ш. Экономические информационные системы : курс лекций / Э. Ш. Омарова. URL: https://eor.dgu.ru/Files/2016-10-14/DGU-000003001-0-16.pdf (дата обращения: 21.10.2025).
33. БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ КАК ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ФЕНОМЕН: ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКОЕ ОБОБЩЕНИЕ. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/bolshie-dannye-kak-ekonomicheskiy-fenomen-teoretiko-metodologicheskoe-obobschenie (дата обращения: 21.10.2025).
34. ЦИФРОВИЗАЦИЯ ЭКОНОМИКИ: ВЫЗОВЫ И ПУТИ РЕШЕНИЯ. URL: https://science-economy.ru/ru/article/view?id=1037 (дата обращения: 21.10.2025).
35. Развитие искусственного интеллекта в современной экономике. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razvitie-iskusstvennogo-intellekta-v-sovremennoy-ekonomike (дата обращения: 21.10.2025).
36. ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В БИЗНЕСЕ. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tendentsii-razvitiya-iskusstvennogo-intellekta-v-biznese (дата обращения: 21.10.2025).
37. ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ В ЭКОНОМИКЕ. URL: https://www.ncsa.ru/upload/iblock/c38/c3848b7f7300c1969a48cefc1734293e.pdf (дата обращения: 21.10.2025).
38. Роль информационных технологий в современном обществе и экономике России. URL: https://www.nau-j.ru/node/1446 (дата обращения: 21.10.2025).
39. Примеры наиболее удачных проектов цифрового производства в России. URL: https://www.cnews.ru/reviews/digital_enterprise/articles/primery_naibolee_udachnyh_proektov_tsifrovogo (дата обращения: 21.10.2025).
40. Итоги цифровизации для российской промышленности. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%98%D1%82%D0%BE%D0%B3%D0%B8_%D1%86%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B9%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B9_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%BC%D1%8B%D1%88%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8_2024 (дата обращения: 21.10.2025).
41. Зачем экономике нужны Большие данные? URL: https://www.rea.ru/ru/org/faculties/finfak/bigdata/Pages/zachem-ekonomike-nuzhny-bolshie-dannyie.aspx (дата обращения: 21.10.2025).
42. Как искусственный интеллект изменит экономику – ИТ рынок. URL: https://it-world.ru/it-news/tech/181513.html (дата обращения: 21.10.2025).
43. ЦИФРОВИЗАЦИЯ РОССИЙСКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ (НА ПРИМЕРЕ УРАЛЬСКОГО РЕГИОНА). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovizatsiya-rossiyskoy-promyshlennosti-na-primere-uralskogo-regiona (дата обращения: 21.10.2025).