Формирование и использование информационного ресурса организации: Комплексный анализ и стратегическое управление (Курсовая работа)

В эпоху беспрецедентной цифровой трансформации, когда объем генерируемых данных удваивается каждые два года, а к 2025 году глобальный объем информации достигнет 120 зеттабайт, способность организации эффективно формировать и использовать свои информационные ресурсы становится не просто конкурентным преимуществом, а фундаментальным условием выживания и развития. Российские компании не исключение: 74% средних, крупных и крупнейших предприятий ожидают значительного увеличения объемов управляемой информации к концу 2025 года, а рынок больших данных и искусственного интеллекта в России уже достиг 300 млрд рублей в 2024 году, демонстрируя среднегодовой темп роста в 21%. Эти цифры наглядно демонстрируют, что информационные ресурсы превратились из вспомогательного элемента в стратегический актив, требующий системного подхода к управлению, а потому их эффективное использование напрямую определяет жизнеспособность компании в динамичной рыночной среде.

Настоящая курсовая работа посвящена всестороннему анализу процессов формирования и использования информационного ресурса организации. Целью исследования является комплексное изучение теоретических и практических аспектов управления информационными ресурсами для повышения эффективности управленческих решений и достижения стратегических целей предприятия. Для достижения этой цели поставлены следующие задачи: определить понятие, сущность и классификацию информационных ресурсов; рассмотреть этапы их жизненного цикла и методологии формирования; проанализировать роль информационных ресурсов в принятии управленческих решений и стратегическом планировании; изучить современные корпоративные информационные системы и подходы к их созданию; выявить ключевые риски в управлении информационными ресурсами и предложить меры по их минимизации; а также оценить современные тенденции и вызовы, включая правовое регулирование в условиях цифровой трансформации.

Объектом исследования выступает информационный ресурс организации как совокупность данных, информации и знаний. Предметом исследования являются процессы формирования, использования и управления информационными ресурсами в контексте повышения эффективности деятельности предприятия. Структура работы логически выстроена в соответствии с поставленными задачами: от теоретических основ и классификации до этапов формирования, методов использования, анализа рисков и обзора современных тенденций, завершаясь выводами и рекомендациями.

Теоретические основы информационного ресурса организации

Понятие и сущность информационного ресурса в современном мире

В период, когда развитые страны, а вслед за ними и ведущие корпорации, начали осознавать критическую зависимость от потоков информации и уровня развития средств её передачи и переработки, в конце 1970-х – начале 1980-х годов в обиход прочно вошёл термин «информационный ресурс» (ИР). Это было не просто новое слово, а отражение глубокой трансформации экономики и общества, где информация переставала быть просто сопутствующим элементом и приобретала статус стратегически важного актива, что подчёркивает её фундаментальную роль в формировании конкурентных преимуществ и устойчивого развития.

Итак, что же представляет собой информационный ресурс? В самом широком смысле, информационный ресурс — это любая информация в любом виде, которую можно многократно использовать для решения различных задач пользователей. Это может быть как обычный файл на компьютере, так и сложная база данных, объемная база знаний, документ или целый веб-сайт. Отличительной чертой информационного ресурса от традиционных материальных активов, таких как оборудование или сырьё, является его воспроизводимость. Информацию можно копировать, тиражировать и использовать многократно без её физического износа, что делает её уникальным объектом для импорта-экспорта, конкуренции и даже политической или экономической экспансии.

Несмотря на широкое распространение, понятие «информационные ресурсы» до сих пор не имеет однозначного толкования, что обусловлено его многогранностью и динамичным развитием информационных технологий. Однако существуют общепринятые определения, в том числе закрепленные на законодательном уровне. Так, согласно российскому законодательству, в частности Федеральному закону от 27 июля 2006 г. № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации», информация — это сведения (сообщения, данные) независимо от формы их представления. При этом информационные ресурсы определяются как отдельные документы и массивы документов, а также документы и массивы документов в информационных системах, таких как библиотеки, архивы, фонды и банки данных. Это законодательное определение подчеркивает, что ИР — это не просто необработанные данные, а структурированные или зафиксированные сведения.

Дополнительное понимание сущности ИР предлагает ГОСТ 7.0-99 «Информационно-библиотечная деятельность, библиография», который трактует информационные ресурсы как совокупность данных, организованных для эффективного получения достоверной информации. Здесь акцент делается на организации и цели — обеспечить эффективный доступ к достоверным сведениям. В контексте предприятия под информационными ресурсами также часто понимают комплекс компьютерной техники, программного обеспечения, сетей, интернет-трафика, пластиковых карт и, конечно же, баз данных, поскольку все эти элементы неразрывно связаны с созданием, хранением и обработкой информации.

Информационные ресурсы отображают естественные процессы и явления, зафиксированные в результате научных исследований, разработок или других видов целенаправленной деятельности. Они представляют собой задокументированные сведения, понятия, суждения и модели действительности, которые служат основой для понимания окружающей среды и принятия решений. По сути, информационный ресурс — это фундамент, на котором строится современное информационное общество и функционирует любая эффективно управляемая организация.

Классификация и виды информационных ресурсов

Мир информационных ресурсов поражает своим многообразием, и для его осмысления необходима четкая система классификации. Она позволяет упорядочить эти активы, понять их природу и определить наиболее эффективные методы управления. Одна из наиболее фундаментальных классификаций разделяет информационные ресурсы на данные и знания.

Данные — это элементарные, необработанные представления фактов, наблюдений за объектами, событиями, явлениями или процессами, которые представлены в формализованном виде, пригодном для передачи и обработки. Это могут быть цифры, тексты, показания датчиков, изображения. Сами по себе данные не несут глубокого смысла, пока не будут помещены в определенный контекст.

В распоряжении компаний находятся различные типы данных:

• Персональные данные: сведения о сотрудниках, клиентах, партнерах (ФИО, контакты, история взаимодействий).
• Финансовые данные: информация о материальном положении, платежных реквизитах, транзакциях, бюджетах.
• Коммерческие данные: сведения об активах, стратегиях, бизнес-планах, рыночных позициях.
• Юридические данные: идентификационные данные компании, контракты, лицензии, патенты.

На ступень выше данных располагается информация, которая представляет собой обработанные, структурированные данные, имеющие смысл и ценность для пользователя. И, наконец, знания — это нечто большее, чем просто информация. Знания, помимо фактов, отражают закономерности процессов и явлений, а также правила использования этой информации для принятия решений. Они обладают уникальной способностью порождать новые факты и знания, формируя интеллектуальный капитал организации.

Для более глубокого понимания этой иерархии часто обращаются к модели американского ученого Рассела Линкольна Акоффа, представленной им в статье «От данных к мудрости» (1989). Согласно его концепции, существует пять уровней развития понимания:

1. Данные (Data): элементарные символы без контекста. Например, «23», «А10».
2. Информация (Information): выделенная и упорядоченная часть данных, обработанная для использования, отвечающая на вопросы «кто», «что», «где», «когда». Например, «Температура сегодня 23°C».
3. Знания (Knowledge): выявленные тенденции или существенные связи между фактами и явлениями, представленными в информации, отвечающие на вопрос «как». Например, «Если температура держится выше 20°C в течение недели, наступает засуха».
4. Понимание (Understanding): осознание взаимосвязей между знаниями, позволяющее ответить на вопрос «почему». Например, «Засуха наступает, потому что при высокой температуре усиливается испарение влаги».
5. Мудрость (Wisdom): взвешенное, оцененное понимание закономерностей с точки зрения прошлого и будущего, позволяющее предвидеть и принимать оптимальные решения. Например, «Для предотвращения засухи необходимо внедрить системы орошения».

Знания, в свою очередь, подразделяются на:

• Неявные (таситные): существующие в умах людей, являющиеся результатом наследственности, обучения, опыта, интуиции. Это личные ноу-хау, которые сложно формализовать.
• Явные (эксплицитные): зафиксированные в виде, пригодном для распространения, например, в книгах, документах, электронных файлах, базах знаний.

Помимо этой ключевой классификации, информационные ресурсы можно систематизировать и по другим критериям:

По расположению источника информации относительно предприятия:

• Собственные (внутренние): источники, находящиеся внутри организации (отчеты, базы данных сотрудников, финансовые записи).
• Внешние (виртуальные): информационные ресурсы других организаций, предприятий, фирм, доступные пользователям в режиме теледоступа по каналам глобальной связи, например, через Интернет (отраслевые исследования, государственная статистика, публикации конкурентов).

По назначению:

• Ресурсы государственного значения: используемые государственными органами для выполнения их функций.
• Ресурсы для юридических и физических лиц: общедоступная или специализированная информация для граждан и компаний.
• Ресурсы, выступающие на рынке как товар (информационная продукция): платные базы данных, аналитические отчеты, консалтинговые услуги.

В контексте информационной системы предприятия информационные ресурсы могут включать в себя широкий спектр сущностей: от гипертекстовых и гипермедиа-документов, офисных файлов и графической информации до архивных файлов, сообщений электронной почты, новостей, баз данных и хранилищ данных. Таким образом, многомерная классификация информационных ресурсов позволяет организации не только понять их разнообразие, но и разработать эффективные стратегии для их формирования, хранения и использования.

Требования и характеристики качества информационных ресурсов

Ценность информационного ресурса для организации напрямую зависит от его качества. Некачественная информация не только не приносит пользы, но и может привести к ошибочным управленческим решениям, финансовым потерям и потере конкурентоспособности. Поэтому к информационным ресурсам предъявляется ряд строгих требований, обеспечивающих их пригодность к использованию.

Ключевые требования к информационным ресурсам включают:

• Достоверность: Соответствие информации реальному положению дел, отсутствие ошибок и искажений.
• Полнота: Наличие всех необходимых сведений для принятия решения или выполнения задачи. Неполная информация может привести к неверным выводам.
• Актуальность: Своевременность информации, её соответствие текущему моменту времени. Устаревшие данные могут быть бесполезны или даже вредны.
• Полезность: Применимость информации для конкретной цели или задачи, её способность приносить практическую выгоду.
• Понятность: Легкость восприятия и интерпретации информации пользователем, отсутствие двусмысленностей.
• Ценность: Мера значимости информации для организации, определяемая потенциальным экономическим эффектом от её использования.
• Своевременность: Предоставление информации именно тогда, когда она необходима для принятия решения, а не раньше или позже.
• Доступность: Возможность получения информации уполномоченными пользователями в нужное время и в удобном формате.
• Оперативность: Скорость получения и обработки информации.

В Российской Федерации существуют национальные стандарты, которые детализируют требования к качеству данных. Одним из таких является ГОСТ Р 56215-2014/ISO/TS 8000-150:2011 «Качество данных. Часть 150. Основные данные. Структура управления качеством». Этот стандарт, идентичный международному ISO/TS 8000-150:2011, определяет качество данных как степень соответствия присущих характеристик данных конкретным требованиям использования. Он подчеркивает, что качество не абсолютно, а зависит от контекста применения данных.

Согласно обсуждениям стандартов серии ИСО 8000, ключевые характеристики качества данных, которые должны быть обеспечены в любой организации, включают:

1. Точность (Accuracy): Насколько данные соответствуют реальности и не содержат ошибок. Например, правильное написание имени клиента или точное значение финансового показателя.
2. Полнота (Completeness): Содержат ли данные все необходимые сведения. Отсутствие обязательных полей или значений снижает полноту. Например, если в карточке клиента нет номера телефона.
3. Непротиворечивость (Consistency): Согласованность данных между различными системами или в рамках одной системы. Например, адрес клиента должен быть одинаковым в CRM и в системе бухгалтерского учета.
4. Достоверность (Validity): Соответствие данных установленным бизнес-правилам и ограничениям. Например, дата рождения не может быть в будущем, а сумма заказа — отрицательной.
5. Своевременность (Timeliness): Актуальность данных на момент их использования. Устаревшие данные могут привести к неверным решениям.
6. Уникальность (Uniqueness): Отсутствие дубликатов данных. Дублирование приводит к избыточности и потенциальным ошибкам. Например, один и тот же клиент не должен быть занесен в систему дважды под разными идентификаторами.
7. Доступность (Accessibility): Возможность использования данных в любое время для уполномоченных пользователей.

Комплексное обеспечение этих требований к качеству информационных ресурсов является сложной, но крайне важной задачей. Оно требует внедрения соответствующих методологий, использования специализированных программных средств и постоянного мониторинга. Только качественные информационные ресурсы могут служить надежной основой для эффективного управления и устойчивого развития организации.

Формирование информационного ресурса организации: этапы, методы и правовое регулирование

Жизненный цикл данных: создание, хранение, использование, обмен, архивирование и уничтожение

Представьте себе, что данные — это живой организм внутри вашей организации. Они рождаются, развиваются, достигают пика своей полезности, а затем постепенно уходят в прошлое, поскольку их своевременное управление напрямую влияет на эффективность работы всей системы. Этот путь данных, от момента их возникновения до окончательного исчезновения, называется жизненным циклом данных (ЖЦД). Понимание и управление этим циклом критически важны для поддержания порядка, безопасности и эффективности в любой компании.

Традиционно жизненный цикл данных охватывает шесть основных этапов:

1. Создание (Generation): Это начальная фаза, когда данные только появляются. Они могут быть созданы вручную (ввод информации сотрудниками, ручные записи), автоматически (показания датчиков, транзакции в информационных системах, веб-краулинг, данные с API) или получены из внешних источников. На этом этапе особенно важно обеспечить корректность первичного ввода, поскольку ошибки здесь распространятся на все последующие стадии.
2. Хранение (Storage): Созданные данные необходимо где-то разместить. Это могут быть различные системы хранения данных (СХД) — аппаратные или программные инструменты: локальные серверы, базы данных (реляционные, NoSQL), файловые хранилища, облачные сервисы, съемные носители, корпоративные хранилища. Выбор метода хранения зависит от типа данных, их критичности, объема, требований к скорости доступа и безопасности. Данные могут храниться в исходной системе с соответствующим контролем или в организованном архиве.
3. Использование (Usage): На этом этапе данные активно применяются для выполнения бизнес-процессов, анализа, создания отчетов, построения диаграмм, графиков, а также для принятия управленческих решений. Это фаза, на которой данные приносят наибольшую ценность, превращаясь в информацию и знания. Эффективное использование требует удобных инструментов доступа и анализа.
4. Обмен (Sharing/Communication): Данные редко существуют изолированно. Они часто передаются между отделами, сотрудниками, информационными системами внутри организации, а также внешним партнерам, клиентам или государственным органам. Обмен информацией должен быть безопасным, своевременным и соответствовать установленным правилам.
5. Архивирование (Archiving): После того как данные перестают быть активно используемыми, но всё ещё имеют потенциальную ценность или должны храниться по нормативным требованиям, они перемещаются в архив. Архивация позволяет освободить место в оперативных системах, снизить затраты на хранение «горячих» данных, при этом сохраняя возможность доступа к информации при необходимости. Государственный стандарт ГОСТ Р 57193-2016 «Системная и программная инженерия. Процессы жизненного цикла систем» определяет полный жизненный цикл системы, включая замысел, разработку, производство, эксплуатацию и снятие с эксплуатации, что также затрагивает архивирование данных как часть эксплуатационной фазы.
6. Уничтожение (Disposal/Deletion): Когда данные теряют свою актуальность, ценность, и срок их хранения, установленный законодательством или внутренними политиками, истёк, они должны быть окончательно и безвозвратно удалены. Процедуры уничтожения данных учитывают их критичность и строгие требования законодательства, особенно для персональных данных.

Концепция Управления жизненным циклом данных (Data Life Cycle Management, DLM) — это не просто последовательность этапов, а непрерывный процесс обеспечения надлежащей защиты, качества и соответствия нормативным требованиям на протяжении всего существования данных. Основная цель DLM — обеспечить конфиденциальность (защита от несанкционированного доступа), целостность (подлинность, точность, достоверность данных) и доступность (возможность использования данных в любое время) на всех этапах, не влияя при этом на производительность бизнеса.

DLM тесно связано с управлением жизненным циклом информации (Information Life Cycle Management, ILM). Однако DLM фокусируется на необработанных данных и их атрибутах, в то время как ILM включает в себя информацию в файле или записи базы данных, а также связи между различными фрагментами данных, то есть имеет более широкий контекст. Эффективное управление жизненным циклом данных является основой информационной безопасности и позволяет организации извлекать максимальную выгоду из своих информационных активов.

Методологии и технологии сбора и обработки внутренних и внешних информационных ресурсов

Формирование информационного ресурса организации начинается со сбора данных, который может осуществляться из множества источников — как внутренних, так и внешних. Методы и технологии, применяемые на этом этапе, существенно различаются в зависимости от природы источника и требований к информации.

Внутренние информационные ресурсы создаются самим предприятием в результате его операционной деятельности. Это данные, генерируемые в ходе производственного процесса, бухгалтерского учета, продаж, управления персоналом и т.д. Характерными чертами внутренних ресурсов являются:

• Достоверность и полнота: Как правило, внутренние данные достоверно и полно отражают финансово-хозяйственное состояние предприятия, поскольку собираются в контролируемой среде.
• Формализация: Их обработка обычно осуществляется стандартными, хорошо формализованными процедурами и регламентами, что позволяет автоматизировать процессы сбора, ввода и первичной обработки.
• Примеры: Базы данных ERP-систем (о продажах, запасах, производстве), CRM-систем (история взаимодействий с клиентами), HRM-систем (данные о сотрудниках), финансовые отчеты, внутренние документы, логи систем.

Внешние информационные ресурсы, напротив, поступают извне организации. Это могут быть рыночные данные, государственная статистика, публикации конкурентов, новости и т.д. Обработка внешней информации часто сложнее из-за следующих характеристик:

• Недостоверность, неполнота, противоречивость: Внешние данные могут быть неточными, неполными или даже противоречивыми.
• Вероятностный характер: Они часто имеют вероятностный характер и требуют критической оценки.
• Нестандартные процедуры: Для их обработки могут применяться нестандартные процедуры, включая экспертную оценку, анализ больших объемов неструктурированных данных.

Методы и технологии сбора информации:
Для внутренних данных:

• Автоматизированный сбор: Интегрированные информационные системы (ERP, CRM, MES) автоматически фиксируют данные о транзакциях, операциях, событиях.
• Ручной ввод: В случаях, когда автоматизация невозможна или нецелесообразна (например, при заполнении первичных документов).
• Датчики и IoT: Для производственных предприятий — сбор данных с оборудования, мониторинг параметров процессов.
• Анализ документов: Изучение внутренних отчетов, протоколов, регламентов.

Для внешних данных:

• Исследования: Маркетинговые исследования, опросы, фокус-группы для получения данных о рынке, клиентах, конкурентах.
• Наблюдение: Мониторинг действий конкурентов, трендов в отрасли.
• Интервьюирование: Беседы с экспертами, партнерами, клиентами.
• Анализ документов: Изучение публикаций, отчетов, новостей.
• Веб-краулинг и парсинг: Автоматизированный сбор данных с веб-сайтов, новостных лент.
• Подписка на информационные агентства и аналитические сервисы: Получение специализированных отчетов и баз данных.

Примеры внешних источников информации:

• Национальные официальные организации:
  • Федеральная служба государственной статистики (Росстат): «Российский статистический ежегодник», «Россия в цифрах», отраслевые и региональные статистические сборники, характеризующие социально-экономическое положение страны.
  • Центральный банк Российской Федерации: Финансовая информация, ключевая ставка, отчеты о состоянии банковской системы.
  • Министерство иностранных дел Российской Федерации: Информация о внешней политике, международных отношениях.
• Международные официальные организации:
  • Евразийская экономическая комиссия (ЕЭК): Экономические данные и нормативно-правовая информация для государств-членов ЕАЭС.
  • Публикации ООН, Всемирного банка, МВФ, ВТО.
• Торгово-промышленные палаты: Отраслевые обзоры, данные о внешнеэкономической деятельности.
• Ежегодники статистической информации, отчеты отраслевых фирм, книги, журналы, публикации учебных и научно-исследовательских институтов: Предоставляют специализированную и аналитическую информацию.

После сбора данных следует их обработка, которая включает систематизацию, классификацию, очистку, агрегирование и анализ. Информационные ресурсы формируются, систематизируются, классифицируются и пополняются постоянно в соответствии с профилем, задачами и отраслевой спецификой предприятия. Конечные, синтетические формы существования информационного ресурса в его жизненном цикле — это программы и проекты, выделяющиеся своей завершенностью и готовностью к прямому информационному воздействию на объект. Таким образом, эффективные методологии сбора и обработки данных являются фундаментом для создания ценного информационного ресурса.

Правовое регулирование процессов формирования и уничтожения информационных ресурсов в РФ

В условиях постоянно растущего объема и значимости информационных ресурсов, правовое регулирование становится краеугольным камнем для обеспечения их законного формирования, безопасного хранения и корректного уничтожения. В Российской Федерации эта сфера регулируется комплексом нормативно-правовых актов, призванных защитить права субъектов данных, обеспечить информационную безопасность и упорядочить работу с различными категориями информации.

Одним из центральных документов, определяющих основы правового регулирования информационных отношений в России, является Федеральный закон от 27 июля 2006 г. № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации». Этот закон регулирует отношения, возникающие при поиске, получении, передаче, производстве и распространении информации, применении информационных технологий и обеспечении защиты информации. Он устанавливает ключевые принципы, такие как свобода поиска и распространения информации, недопустимость сбора и использования информации о частной жизни лица без его согласия, а также обязанность обеспечивать безопасность РФ при создании и эксплуатации информационных систем. Согласно этому закону, обладатель информации вправе разрешать или ограничивать доступ к информации, определять порядок и условия такого доступа, а также использовать информацию, в том числе распространять ее, по своему усмотрению. Важно отметить, что ФЗ № 149-ФЗ регулярно обновляется, например, изменения от 8 августа 2024 года (Федеральный закон № 216-ФЗ) предусматривают возможность установления ограничений доступа к информации не только федеральными законами, но и актами Президента Российской Федерации, что подчеркивает динамичность правового поля.

Особое внимание законодательство уделяет работе с персональными данными. Здесь ключевую роль играет Федеральный закон от 27 июля 2006 г. № 152-ФЗ «О персональных данных». Статья 21 этого закона обязывает оператора уничтожать персональные данные в строго определенных случаях:

• Достижение цели обработки: Если цель, для которой данные собирались, достигнута (например, выполнен договор, окончен проект), данные должны быть уничтожены.
• Отзыв согласия субъекта: Если субъект персональных данных отозвал свое согласие на их обработку.
• Выявление неправомерной обработки: Если обработка данных осуществлялась без законных оснований или с нарушением требований закона.

В случаях достижения цели обработки или отзыва согласия субъекта, персональные данные должны быть уничтожены в течение 30 дней, если иное не предусмотрено законодательством (например, требованиями архивного или трудового законодательства). При выявлении неправомерной обработки, уничтожение должно быть произведено в срок не более 10 рабочих дней.

Детализацию процедур уничтожения персональных данных устанавливает Приказ Роскомнадзора от 28 октября 2022 года № 179. Он регламентирует требования к подтверждению уничтожения, включая необходимость оформления акта об уничтожении персональных данных и выгрузки из журнала регистрации событий для автоматизированных систем. Эти подтверждающие документы должны храниться оператором в течение 3 лет, что обеспечивает контроль и возможность проверки соблюдения требований.

Помимо персональных данных, организации оперируют множеством других документов, сроки хранения и порядок уничтожения которых регулируются Федеральным законом от 22 октября 2004 г. № 125-ФЗ «Об архивном деле в Российской Федерации» и подзаконными актами. Например, Приказ Росархива от 31 июля 2023 года № 77 (а также Приказ Росархива от 20 декабря 2019 года № 236 для документов, созданных до 18 февраля 2020 года) устанавливает перечни типовых управленческих архивных документов с указанием сроков их хранения. Это касается бухгалтерских документов, кадровой документации, управленческой переписки и многих других типов информационных ресурсов, которые после истечения установленных сроков хранения подлежат уничтожению в соответствии с утвержденными процедурами.

Важно подчеркнуть, что формирование и эффективное использование информационных ресурсов является важнейшей обязанностью не только частных организаций, но и всех органов государственного управления. Государство, в частности, обязано обеспечивать полноту создания первичных и производных информационных массивов и продуктов. Федеральные органы государственной власти и органы государственной власти субъектов Российской Федерации несут ответственность за формирование и использование государственных информационных ресурсов в соответствии с их компетенцией, а Правительство РФ осуществляет управление ими как объектом собственности. Примерами таких государственных информационных систем являются Единая система идентификации и аутентификации (ЕСИА), ГИС ЖКХ, ЕГАИС и многие другие.

Таким образом, правовое регулирование создает необходимую основу для ответственного и безопасного обращения с информационными ресурсами, минимизируя риски и обеспечивая доверие в цифровом пространстве.

Использование информационных ресурсов для поддержки принятия управленческих решений и стратегических целей

Роль информации в принятии управленческих решений и стратегическом планировании

Представьте себе капитана корабля, который пытается провести судно через шторм без карты, без данных о глубине и без прогноза погоды. Именно так выглядит управление организацией в современных условиях без актуальной, достоверной и полной информации. Актуальность использования информационных ресурсов в деятельности современного предприятия не просто значительна — она является критически важной основой для повышения эффективности управления в условиях экспоненциального роста объемов данных и усложнения бизнес-задач.

Цифры говорят сами за себя: по данным исследований, 74% средних, крупных и крупнейших российских компаний ожидают значительного увеличения объемов управляемой информации к концу 2025 года, причем 17% прогнозируют рост более чем на четверть. Значительная часть российских предприятий (31%) уже оперирует объемами данных от 500 до 1000 терабайт, а 15% компаний работают с объемами свыше 1000 терабайт. Лидерами по объему корпоративных данных являются финансовый сектор (в среднем 800 ТБ), нефтегазовый и угольный комплекс (750 ТБ), а также химическая промышленность (700 ТБ). Глобальные прогнозы еще более впечатляющи: объем генерируемых данных во всем мире, оценивавшийся в 120 зеттабайт в 2023 году, по прогнозам, удвоится к 2025 году. Российский рынок больших данных достиг 300 млрд рублей в 2024 году, демонстрируя среднегодовой темп роста на уровне 21%, что обусловлено масштабной цифровой трансформацией и распространением AI-решений.

В этом потоке информации информация играет решающую роль в принятии обоснованных решений. Она выступает не просто как фон, а как активный фактор, способный снизить издержки производства и повысить его эффективность. Для того чтобы информация была по-настоящему ценной, она должна соответствовать принципу «нужному человеку, в нужное время, в нужном месте». То есть, для эффективной информационной поддержки принятия решений на нужном производственном цикле в нужный момент должна быть предоставлена конкретная и точная информация тому человеку, которому она необходима.

Как актуальная и достоверная информация влияет на управление и стратегию:

1. Обоснованность решений: Актуальная и достоверная информация помогает принимать обоснованные решения, основанные на фактах и анализе, а не на интуиции или догадках. Это минимизирует риски и способствует более эффективному управлению организацией.
2. Снижение издержек и повышение эффективности: Детальный анализ данных о производственных процессах, цепочках поставок, клиентском поведении позволяет выявлять «узкие места», оптимизировать ресурсы, сокращать потери и, как следствие, снижать издержки и повышать общую операционную эффективность.
3. Конкурентное преимущество: Информационное обеспечение стратегического управления помогает организации глубоко анализировать конкурентов и рынок. Это позволяет разрабатывать и реализовывать конкурентные стратегии, быстрее реагировать на изменения, выявлять новые возможности и, в конечном итоге, повышать конкурентоспособность.
4. Улучшение коммуникации и координации: Распространение информации между различными уровнями управления и функциональными подразделениями способствует лучшей коммуникации, координации действий и устранению «информационных силосов». Это влияет на слаженность работы организации в целом.
5. Стратегическое планирование: Сбор и анализ информации являются важными этапами в стратегическом управлении. Для получения данных о внешней среде (экономика, политика, социальные тенденции, технологические инновации) и внутренней среде (ресурсы, процессы, структура организации) применяются методы исследований, наблюдения, интервьюирования и анализа документов. Эти данные формируют основу для формулирования миссии, видения и целей компании.

Информация, преобразованная в знания, становится стратегическим ресурсом, который позволяет не только реагировать на текущие вызовы, но и предвидеть будущие, формируя долгосрочную стратегию развития. От уровня владения информационными ресурсами и общей информационной средой напрямую зависит уровень успешности бизнес-процесса, развития предприятия и его конкурентоспособность на динамичном рынке.

Системы поддержки принятия решений (СППР) и интеллектуальные СППР: функции и архитектура

В условиях экспоненциального роста объемов данных и усложнения бизнес-среды, человеческий мозг, даже самый гениальный, не всегда способен эффективно обрабатывать всю поступающую информацию и принимать оптимальные решения. Именно здесь на помощь приходят Системы поддержки принятия решений (СППР), или Decision Support Systems (DSS). СППР — это не просто программы, а интеллектуальные программные и��струменты, специально разработанные для помощи в анализе больших данных и выработке оптимальных решений в сложных, многовариантных и зачастую плохо структурированных ситуациях.

Архитектура и компоненты СППР:
Базовая архитектура СППР обычно включает три ключевых компонента:

1. База данных (Database): Это хранилище как внутренних, так и внешних данных, которые используются для анализа. Большие данные (Big Data) являются основой для СППР, а подсистемы СППР осуществляют сбор, хранение, управление, выбор, отображение и анализ этих данных. Для сбора данных могут использоваться такие методы, как веб-краулинг (автоматический сбор информации с сайтов), интеграция с другими информационными системами через API, а также использование данных с датчиков в реальном времени.
2. Модельный менеджер (Model Base Management System): Этот компонент позволяет создавать, модифицировать и использовать различные аналитические модели. Модели могут быть статистическими, оптимизационными, имитационными или эвристическими. Они используются для прогнозирования, оценки альтернатив, анализа «что-если». Методы, применяемые в модельном менеджере, включают интеллектуальный анализ данных (Data Mining), детализацию (Drill Down) для углубленного изучения информации, а также оперативный аналитический процессинг (OLAP) для быстрого анализа многомерных данных.
3. Пользовательский интерфейс (User Interface): Обеспечивает удобный и интуитивно понятный доступ к данным и аналитическим инструментам для пользователей. Качество интерфейса критически важно, так как именно через него лицо, принимающее решение (ЛПР), взаимодействует с системой, задает запросы, получает результаты вычислений и оценивает их. СППР совместно с пользователем способна создавать новую информацию для принятия решений.

Классификация СППР:
СППР можно классифицировать по их ориентации:

• Ориентированные на данные: Используют обширные массивы внутренних и внешних временных рядов, фокусируясь на извлечении паттернов и тенденций из структурированных данных.
• Ориентированные на документы: Обрабатывают неструктурированную информацию в различных электронных форматах (тексты, изображения, аудио, видео), помогая в управлении контентом и поиске релевантной информации.
• Ориентированные на знания: Предоставляют специализированные решения проблем на основе экспертных знаний, правил и фактов, часто используются в узкоспециализированных областях.

Интеллектуальные системы поддержки принятия решений (ИСППР) представляют собой эволюцию классических СППР. Это СППР, которые широко используют методы искусственного интеллекта (ИИ), такие как машинное обучение, нейронные сети, экспертные системы. ИСППР способны не только обрабатывать данные по заданным моделям, но и учиться на них, выявлять скрытые закономерности, предлагать более сложные и нетривиальные решения, а также адаптироваться к изменяющимся условиям.

Недостатки СППР:
Несмотря на все преимущества, СППР не лишены недостатков:

• Информационная перегрузка: Если система анализирует все аспекты проблемы, она может предоставить слишком много информации, ставя пользователя перед дилеммой выбора и затрудняя принятие решения.
• Чрезмерная зависимость: Чрезмерная зависимость от СППР может привести к потере навыков критического мышления у ЛПР и неспособности принимать решения в ситуациях, когда система недоступна или её данные неполны.
• «Мусор на входе — мусор на выходе»: Качество решений СППР напрямую зависит от качества входных данных и адекватности используемых моделей.

Тем не менее, грамотное внедрение и использование СППР и ИСППР значительно повышает качество управленческих решений, сокращает время их принятия и позволяет организации более эффективно реагировать на вызовы современного рынка. Почему же тогда некоторые компании до сих пор не используют их в полной мере?

Обзор корпоративных информационных систем (ERP, CRM, ECM и др.) и их применение

В условиях усложнения бизнес-процессов и увеличения объемов данных ни одна крупная организация не может эффективно функционировать без мощной и интегрированной системы информационного обеспечения. Информационные системы (ИС) выполняют ключевые функции стратегического управления и обеспечивают конкурентное преимущество. Они представляют собой совокупность трех взаимосвязанных элементов: технологии, управления и функциональных подсистем. ИС классифицируются по типу объекта управления (например, технологический процесс, предприятие), степени интеграции, уровню автоматизации управления, уровню управления (эксплуатационный, знаний, тактический, стратегический) и характеру протекания технологических процессов.

На предприятии выделяют несколько основных типов информационных систем, каждая из которых решает свои специфические задачи и интегрируется в общую структуру:

1. ERP (Enterprise Resource Planning) – Системы планирования ресурсов предприятия.
   • Сущность: ERP-системы — это комплексное программное обеспечение, облегчающее обмен информацией между всеми бизнес-функциями внутри организации и управляющее связями с внешними заинтересованными сторонами. Они призваны интегрировать все ключевые процессы компании в единую систему.
   • Компоненты: ERP-системы состоят из трех основных компонентов:
     • Платформа: «Скелет» системы, базовая архитектура.
     • Модули: Интегрируемые компоненты, отвечающие за конкретные задачи.
     • База данных: Централизованное хранилище всей информации и инструментов для обработки.
   • Функции: ERP-системы обычно включают модули для:
     • Финансового учета: доходы, расходы, налоги, бюджетирование, отчетность.
     • Логистики: управление складом (WMS), управление транспортом (TMS), закупки.
     • Планирования производства: управление производственными процессами, планирование мощностей.
     • Управления персоналом (HRM): учет кадров, расчет заработной платы, управление талантами.
     • Взаимоотношений с клиентами (CRM): базовые функции для взаимодействия с клиентами.
   • Базы данных: В качестве баз данных для ERP-систем чаще всего используются реляционные базы данных (например, PostgreSQL, MS SQL Server, Oracle Database), поскольку они оптимальны для хранения структурированных данных и выполнения сложных запросов с объединением информации из различных сущностей, что критически важно для управления ресурсами предприятия.
2. CRM (Customer Relationship Management) – Системы управления взаимоотношениями с клиентами.
   • Сущность: CRM-системы сосредоточены на управлении и анализе взаимодействия с клиентами на протяжении всего жизненного цикла. Их цель — улучшить бизнес-отношения с клиентами, способствуя росту продаж и повышению лояльности.
   • Функции:
     • Централизованное хранение информации о клиентах: контактные данные, история покупок, предпочтения, все взаимодействия.
     • Управление продажами: отслеживание воронки продаж, сделок, отчетность, прогнозирование.
     • Автоматизация маркетинга: персонализированные рассылки, управление кампаниями.
     • Обслуживание клиентов: поддержка, управление запросами, инцидентами.
     • Управление задачами и аналитика.
   • Цели внедрения в РФ: В российских компаниях внедрение CRM часто направлено на оптимизацию работы отдела продаж, систематизацию клиентской информации в единой базе, повышение лояльности, увеличение эффективности сотрудников, улучшение качества обслуживания и предотвращение потери потенциальных сделок.
3. ECM (Enterprise Content Management) – Системы управления корпоративным контентом.
   • Сущность: ECM — это стратегическая инфраструктура и техническая архитектура для поддержки единого жизненного цикла неструктурированной информации (контента) различных типов и форматов.
   • Управляемый контент: К неструктурированной информации относятся текстовые документы (договоры, письма, отчеты), изображения, аудио- и видеофайлы, электронные письма, веб-страницы и другие данные, не имеющие строго предопределенной структуры.
   • Функции: Сбор, управление, хранение, защита и доставка контента в течение всего его жизненного цикла.
4. Другие важные типы ИС:
   • CPM (Corporate Performance Management): Управление эффективностью предприятия, бюджетирование, планирование, консолидация отчетности.
   • HRM (Human Resource Management): Расширенные функции управления персоналом, включая найм, обучение, оценку производительности.
   • EAM (Enterprise Asset Management): Управление активами предприятия, их жизненным циклом, обслуживанием.
   • EDMS (Electronic Document Management Systems): Системы электронного документооборота, специализирующиеся на хранении и управлении документами.
   • Workflow-системы: Автоматизация бизнес-процессов, маршрутизация задач и документов.

Информационные системы на эксплуатационном уровне обеспечивают операции учета и контроля, а на уровне знаний — автоматизацию разработки новой продукции, создание и поддержку электронных архивов, извлечение информации. Они могут быть использованы для создания отчетов, извлечения данных и помощи в процессах принятия решений менеджерами среднего и операционного звена. Когда информационные ресурсы функционируют автономно, эффективность использования всего информационного потенциала предприятия низкая. Поэтому интеграция и комплексное применение этих систем является залогом успеха.

Подходы к созданию систем информационной поддержки управленческой деятельности

Создание эффективных систем информационной поддержки управленческой деятельности — это сложная задача, требующая глубокого понимания как самой организации, так и методологий управления. В менеджменте выделяют три наиболее известных и широко применяемых подхода к построению таких систем: системный, ситуационный и процессный. Каждый из них предлагает свой ракурс на структуру и функционирование организации, что влияет на архитектуру и логику информационных систем.

1. Системный подход (System Approach)
   • Сущность: Этот подход рассматривает организацию как открытую систему, состоящую из нескольких взаимосвязанных подсистем. Каждая подсистема (например, производство, маркетинг, финансы, персонал) выполняет определенные функции и взаимодействует с другими, а также с внешней средой (поставщики, клиенты, конкуренты, государство). Главная идея заключается в том, что все элементы организации взаимозависимы, и изменение в одном из них неизбежно влияет на остальные.
   • Применение в ИС: При системном подходе информационная система строится как единый интегрированный комплекс, где данные свободно циркулируют между различными функциональными модулями (ERP-системы являются ярким примером). Цель — обеспечить, чтобы решения, принимаемые в одной области, не создавали проблем для других, а, напротив, способствовали достижению общих целей. Акцент делается на связях, потоках информации и ресурсах между подсистемами.
   • Преимущества: Обеспечивает целостное видение организации, способствует интеграции и координации, позволяет оптимизировать работу всех подразделений.
   • Недостатки: Может быть сложным в реализации из-за необходимости учитывать множество взаимосвязей, требует значительных ресурсов для создания и поддержки.
2. Ситуационный подход (Contingency Approach)
   • Сущность: Ситуационный подход утверждает, что не существует универсального «лучшего» способа управления. Эффективность того или иного метода или концепции управления зависит от уникальных условий и переменных факторов каждой конкретной ситуации. Руководитель должен выбирать методы управления, которые наиболее адекватны текущей ситуации.
   • Применение в ИС: В контексте информационных систем это означает, что ИС должны быть гибкими и адаптивными к изменяющимся условиям. Вместо жестко заданной архитектуры предпочтение отдается модульным, конфигурируемым решениям, которые могут быть быстро перенастроены под новые бизнес-процессы, рыночные требования или законодательные изменения. Системы поддержки принятия решений (СППР) часто строятся на ситуационном подходе, позволяя пользователю моделировать различные сценарии и адаптировать анализ к конкретным условиям.
   • Преимущества: Обеспечивает гибкость, адаптивность, релевантность решений конкретным обстоятельствам.
   • Недостатки: Может требовать высокой квалификации пользователей и администраторов для настройки, может усложнять стандартизацию процессов.
3. Процессный подход (Process Approach)
   • Сущность: Процессный подход рассматривает управление как непрерывную серию взаимосвязанных управленческих функций: планирование, организация, мотивация и контроль. Вся деятельность организации представляется как совокупность бизнес-процессов — последовательностей действий, направленных на достижение определенного результата.
   • Применение в ИС: Информационные системы, построенные на процессном подходе, ориентированы на автоматизацию и оптимизацию сквозных бизнес-процессов. Это включает в себя системы управления рабочими потоками (Workflow), BPM-системы (Business Process Management), которые моделируют, исполняют, мониторят и оптимизируют бизнес-процессы. Основные функции информационного ресурса в таком контексте включают:
     • Аккумулирование знаний и сведений о технологиях, продукции, инновациях.
     • Навигацию по электронным ИР.
     • Доступ к отечественным и мировым ресурсам научно-технической информации.
     • Избирательное формирование информации для лиц, принимающих решения.
     • Предоставление информации пользователю в удобной, систематизированной, актуальной и полной форме.
   • Преимущества: Повышает прозрачность и контролируемость процессов, позволяет быстро выявлять «узкие места», оптимизировать ресурсы и улучшать качество продукции/услуг.
   • Недостатки: Может быть сложно реализовать в организациях с нечетко определенными процессами, требует постоянного мониторинга и реинжиниринга процессов.

Каждый из этих подходов имеет свои сильные стороны и может быть применен как отдельно, так и в комбинации с другими, в зависимости от специфики организации и ее управленческих задач. Описываются также возможности интеллектуальной обработки накопленной в организации информации и создание на ее основе сервисов поддержки управленческой деятельности, что является развитием процессного и системного подходов с использованием технологий ИИ.

Факторы влияния, риски и их минимизация в управлении информационными ресурсами

Виды информационных рисков и угрозы информационной безопасности

В современном мире, где информационные ресурсы являются стратегически важным активом, их защита от угроз становится первоочередной задачей. Риски информационной безопасности — это, по сути, вероятность того, что какое-либо событие приведет к нарушению конфиденциальности, целостности или доступности информационных активов компании. Эти риски присутствуют в любом бизнесе и требуют системного аудита безопасности для оценки угроз, разработки стратегии противодействия и сохранения конфиденциальной информации.

В Российской Федерации защита информации, включая обеспечение ее конфиденциальности, целостности и доступности, регулируется Федеральным законом от 27 июля 2006 г. № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» (статья 16), который устанавливает требования по защите от неправомерного доступа, уничтожения, модифицирования и распространения информации. Федеральный закон № 152-ФЗ «О персональных данных» также предусматривает меры по обеспечению конфиденциальности, целостности и доступности персональных данных. Для финансовых организаций обязателен ГОСТ Р 57580.1-2017 «Безопасность финансовых (банковских) операций. Защита информации финансовых организаций», который определяет уровни защиты информации и соответствующие требования.

Источники и виды угроз информационной безопасности:
Эти риски обычно являются результатом:

• Промышленного шпионажа: Целенаправленный сбор конфиденциальной информации конкурентами.
• Саботажа: Умышленные действия по нарушению работы систем или уничтожению данных.
• Кибератак: Широкий спектр злонамеренных действий в киберпространстве.
• Целевых атак (APT): Высокоорганизованные, длительные и скрытные атаки, направленные на конкретные организации.

Актуальная статистика по кибератакам в РФ (I квартал 2024 года):

• Мультивекторные атаки: Количество удвоилось, достигнув 23,22% от всех атак. Наиболее уязвимыми сегментами стали электронная коммерция (25,26%), финансовые технологии (22,63%) и образовательные технологии (13,16%).
• Заражение вредоносным программным обеспечением (ВПО): Наиболее распространенный тип инцидентов (29%), включая программы-вымогатели и трояны удаленного доступа (RAT).
• Социальная инженерия (фишинг): Остается одним из самых опасных векторов атак, составляя до 93% инцидентов, в которых эксплуатируется человеческий фактор.
• DDoS-атаки: Направлены на отказ в обслуживании информационных систем.
• Эксплуатация уязвимостей: Использование слабых мест в программном обеспечении, в том числе уязвимостей нулевого дня.

Классификация рисков информационной безопасности:
Информационные риски условно подразделяются на:

1. Риски информационной безопасности: Непосредственно связаны с угрозами конфиденциальности, целостности и доступности информации. Примеры: остановка/сбой ИС из-за атак, утрата/искажение информации из-за вредоносного ПО, утечка информации из-за шпионского оборудования, человеческий фактор.
2. Риски информационных систем: Более широкое понятие, включающее сбои в работе оборудования, ошибки программного обеспечения, проблемы с производительностью, несовместимость систем.

Основные риски ИБ также делятся по источнику возникновения:

• Случайные (непредвиденные): Результат непредвиденных событий, таких как сбои оборудования, стихийные бедствия, аварии.
• Субъективные (человеческий фактор): Вызваны ошибками, недобросовестными действиями персонала, пренебрежением правилами ИБ. Человеческий фактор является причиной более 70% успешных кибератак, а ошибки сотрудников, социальная инженерия и низкая киберграмотность способствуют реализации более трети утечек данных и взломов. В первом полугодии 2024 года почти 80% инцидентов ИБ в российских компаниях были напрямую связаны с человеческим фактором.
• Объективные (внешние злонамеренные): Проникновение вредоносного ПО, шпионского оборудования, многообразие приемов злоумышленников, отсутствие достаточной квалификации у команды ИБ.

Управление информационными рисками должно быть непрерывным процессом, требующим постоянной оценки, поскольку угрозы и уязвимости постоянно эволюционируют. Некачественная информация не должна уничтожаться, а должна накапливаться, отбираться, и на ее основе необходимо строить системные фильтры для контроля информационных ресурсов, поскольку даже «некачественные» данные могут содержать ценные паттерны для анализа рисков.

Методологии оценки и управления рисками информационной безопасности в РФ

Эффективное управление рисками информационной безопасности начинается с их систематической оценки. Этот процесс позволяет понять, какие угрозы наиболее актуальны для организации, какова вероятность их реализации и какой ущерб они могут нанести. Анализ, оценка и управление рисками невозможны без их классификации и применения адекватных методологий.

Оценка информационного риска:
Информационный риск — это вероятность события, которое привело к нарушению характеристик безопасности или событие, которое произошло с участием или без участия субъекта. Для оценки риска необходимо определить три ключевых параметра:

1. Стоимость информационного ресурса (Value of Asset): Какова ценность конкретного ресурса для организации? Например, система обработки финансовых данных, база данных клиентов, сервер с критическими бизнес-приложениями.
2. Степень незащищенности ресурса от угрозы (Vulnerability): Насколько конкретный ресурс уязвим перед предполагаемой угрозой? Например, насколько сервер финансовых данных подвержен атакам мошенников из-за устаревшего ПО или слабых паролей.
3. Оценка возникновения угрозы (Threat Likelihood): Позволяет просчитать вероятность реализации угрозы в определенный промежуток времени. Эта вероятность может быть оценена на основе статистических данных предыдущих инцидентов, опросов экспертов или качественных шкал (например, низкая, средняя, высокая).

Общая формула для расчета риска (R) часто выражается как произведение вероятности реализации угрозы на потенциальный ущерб (S):

R = Pреализации × S

Где P_{реализации} — это вероятность реализации угрозы, которая может быть оценена как произведение вероятности самой угрозы (P_угрозы) на вероятность существования уязвимости (P_{уязвимости}).

Pреализации = Pугрозы × Pуязвимости

На практике для количественной оценки используется показатель Ожидаемые ежегодные потери (Annual Loss Exposure — ALE), который рассчитывается с использованием стоимости ресурса, степени незащищенности и оценки возникновения угрозы.

Методологии управления рисками информационной безопасности в РФ:
В Российской Федерации руководство по управлению рисками информационной безопасности предоставляет ГОСТ Р ИСО/МЭК 27005-2010 «Информационная технология. Методы и средства обеспечения безопасности. Менеджмент риска информационной безопасности», который является идентичным международному стандарту ISO/IEC 27005:2008. Этот стандарт предлагает структурированный подход к:

• Идентификации рисков: Выявление активов, угроз, уязвимостей и существующих мер контроля.
• Оценке рисков: Анализ вероятности реализации угроз и потенциального ущерба.
• Обработке рисков: Выбор стратегии реагирования на риски (принятие, снижение, избегание, передача).
• Мониторингу и пересмотру рисков: Постоянный контроль эффективности мер и актуальности оценки.

Помимо ГОСТ Р ИСО/МЭК 27005-2010, методологии управления рисками ИБ в России включают также подходы, предусмотренные различными регулирующими органами:

• ФСТЭК России (Федеральная служба по техническому и экспортному контролю): Разрабатывает требования и методики для защиты информации в критической информационной инфраструктуре (КИИ), государственных информационных системах (ГИС), информационных системах персональных данных (ИСПДн).
• ФСБ России (Федеральная служба безопасности): Регулирует вопросы, связанные с криптографической защитой информации и защитой государственной тайны.
• Роскомнадзор: Контролирует соблюдение законодательства о персональных данных, включая требования по их защите и уничтожению.
• Банк России: Устанавливает обязательные требования к информационной безопасности для финансовых организаций (например, ГОСТ Р 57580.1-2017).

Управление рисками ИБ включает разработку профиля угроз, идентификацию уязвимостей, подбор оптимальных стратегий защиты. Это непрерывный процесс, требующий постоянной оценки и адаптации к изменяющемуся ландшафту угроз. Системы должны учитывать внешнее окружение, поскольку они являются открытыми системами, зависящими от взаимообмена ресурсами и результатами деятельности с внешним миром. Проблемы создания информационных ресурсов и обеспечения доступа к ним делятся на нормативно-правовые (защита ИР актами) и финансовые (затраты на сбор, хранение, обработку).

Меры по минимизации рисков и обеспечению информационной безопасности организации

После того как риски информационной безопасности идентифицированы и оценены, следующим критически важным шагом является разработка и внедрение мер по их минимизации. Эти меры можно разделить на организационные и технические, и они должны быть интегрированы на всех этапах жизненного цикла ИТ-систем.

Технические меры по минимизации рисков ИБ:

1. Сканеры уязвимостей: Автоматизированные инструменты для обнаружения слабых мест в программном обеспечении, сетевых устройствах и конфигурациях, которые могут быть использованы злоумышленниками.
2. Антивирусная защита: Программы для обнаружения, блокирования и удаления вредоносного программного обеспечения (ВПО), такого как вирусы, трояны, программы-вымогатели.
3. Системы предотвращения утечек данных (Data Loss Prevention, DLP): Эти системы отслеживают, контролируют и блокируют несанкционированную передачу конфиденциальной информации за пределы периметра организации (например, по электронной почте, через USB-накопители, облачные хранилища).
4. Брандмауэры (Firewalls): Сетевые устройства или программное обеспечение, контролирующие входящий и исходящий сетевой трафик на основе предустановленных правил безопасности.
5. Системы управления доступом к ИТ-ресурсам (Identity and Access Management, IAM): Обеспечивают управление идентификаторами и правами доступа пользователей к информационным системам и данным, гарантируя, что только авторизованные лица имеют доступ к необходимой информации.
6. Системы физической безопасности: Контроль доступа к серверным помещениям, видеонаблюдение, системы сигнализации для защиты аппаратной части информационных ресурсов.
7. Резервное копирование и восстановление данных: Регулярное создание копий критически важных данных и разработка планов аварийного восстановления для минимизации потерь при инцидентах.

Организационные меры и политика информационной безопасности:
Технические средства не будут эффективны без адекватной организационной поддержки. Поэтому необходима разработка политики информационной безопасности (ПИБ) и процедур ИБ на всех этапах жизненного цикла ИТ-систем.

1. Политика информационной безопасности: Документ, определяющий общие принципы, цели и правила обеспечения ИБ в организации.
2. Процедуры ИБ: Детальные инструкции по выполнению конкретных задач ИБ, например, по управлению паролями, реагированию на инциденты, работе с конфиденциальной информацией.
3. Тестирование на уязвимости (пентесты): Регулярные проверки систем на предмет наличия уязвимостей с использованием методов, имитирующих действия злоумышленников.
4. Контроль поддержки и эксплуатации: Мониторинг работы информационных систем, своевременное обновление ПО, патчинг уязвимостей.
5. Мониторинг инцидентов: Системы класса SIEM (Security Information and Event Management) для сбора и анализа журналов событий из различных источников, выявления подозрительной активности.
6. Управление доступом сотрудников: Доступ сотрудников к информационным системам и документам должен быть различен в зависимости от важности и конфиденциальности содержания, реализуя принцип наименьших привилегий.
7. Обучение и повышение осведомленности персонала: Регулярные тренинги по кибербезопасности для снижения рисков, связанных с человеческим фактором. Эффективные меры по снижению рисков, связанных с человеческим фактором, включают многофакторную аутентификацию (МФА), строгие политики паролей, контроль доступа, а также системы мониторинга и протоколирования, которые помогают обнаруживать подозрительные действия и обеспечивать быстрое реагирование на инциденты.

Требования и стандарты в РФ:

• Федеральная служба по техническому и экспортному контролю (ФСТЭК России) устанавливает обязательные требования к защите информации, включая классификацию программных и технических средств защиты, использование определенных схем защиты данных в зависимости от значимости угроз, а также проводит сертификацию средств защиты информации.
• ГОСТ Р 57580.1-2017 «Безопасность финансовых (банковских) операций. Защита информации финансовых организаций» определяет уровни защиты информации и соответствующие требования к мерам защиты для банковской сферы.

Компания должна контролировать доступ к информации и обеспечивать защиту уязвимых мест информационных систем. Информационные системы, от которых напрямую зависит деятельность компании (стратегически важные каналы связи, архивы документов, компьютерная сеть), должны работать бесперебойно даже в кризисной ситуации, что требует построения отказоустойчивой инфраструктуры и планов непрерывности бизнеса. Управление информационными рисками — это не разовое мероприятие, а непрерывный процесс, требующий постоянной оценки и адаптации к меняющимся условиям.

Современные тенденции и вызовы в управлении информационными ресурсами организации

Цифровизация, Big Data и искусственный интеллект в управлении информационными ресурсами

Современная деловая среда характеризуется небывалыми темпами изменений, где объемы данных постоянно растут, а конкуренция становится все более острой. В этом динамичном ландшафте управление информационными ресурсами приобретает стратегическое значение, выступая ключевым фактором успеха. Драйверами этих изменений являются повсеместная цифровизация, взрывной рост Big Data и стремительное внедрение искусственного интеллекта (ИИ).

Big Data и их влияние:
Глобальный объем генерируемых данных, оценивавшийся в 120 зеттабайт в 2023 году, по прогнозам, удвоится к 2025 году. Этот феноменальный рост обусловлен активной цифровизацией всех сфер жизни, развитием интернета вещей, мобильных технологий и социальных сетей. В России тенденция также ярко выражена:

• Объем российского рынка больших данных и искусственного интеллекта достиг 300-320 млрд рублей в 2024 году, демонстрируя впечатляющий рост на 21-35% ежегодно, что значительно опережает мировые темпы (около 12% в год).
• Этот рост стимулируется масштабной цифровой трансформацией государственных организаций, промышленных предприятий и распространением AI-решений и облачных технологий.

Управление такими объемами данных ставит перед организациями новые вызовы, но и открывает колоссальные возможности. Информационные ресурсы, такие как базы данных клиентов, архивы документов, настройки систем, включаются в общую систему управления ИТ-активами (ITAM), которая представляет собой структурированный подход к контролю всех технологических ресурсов организации.

Искусственный интеллект (ИИ) как катализатор изменений:
ИИ и машинное обучение стали центральными тенденциями, трансформирующими управление информационными ресурсами. Они позволяют не просто хранить и обрабатывать данные, но извлекать из них глубокие знания, автоматизировать процессы и принимать более точные решения.

• Уровень применения искусственного интеллекта в российской экономике достиг 20%, а 39% крупных российских компаний уже внедрили ИИ в свои бизнес-процессы.
• Прогнозируется, что экономический эффект от внедрения ИИ в 2025 году может составить до 1 триллиона рублей.

Применение ИИ в различных сферах:
ИИ активно интегрируется в бизнес-процессы, создавая новые сервисы поддержки управленческой деятельности:

• Клиентский сервис (55% компаний): Чат-боты, виртуальные ассистенты, персонализированные рекомендации, анализ настроений клиентов на основе текста.
• Маркетинг и продажи (52%): Прогнозирование спроса, оптимизация рекламных кампаний, персонализированные предложения, анализ поведения потребителей.
• Производство (46%): Оптимизация процессов, прогнозное обслуживание оборудования, контроль качества, управление цепочками поставок.
• Финансовый сектор: Оценка кредитоспособности, обнаружение мошенничества, управление инвестициями и рисками.
• Кибербезопасность: Обнаружение угроз, анализ аномалий в сетевом трафике, автоматизация рутинных задач по реагированию на инциденты.

Качество интеграции информационных технологий с критически важными бизнес-процессами, усиленное возможностями ИИ, дает компании стратегические преимущества перед конкурентами. Ценность информации для бизнеса постоянно меняется, и от уровня владения информационными ресурсами и общей информационной средой зависит уровень успешности бизнес-процесса, развития предприятия и его конкурентоспособности. Знания, выступающие как результат обработки информации и ее интеграции в рабочие процессы организации, обеспечивают создание экспертных баз данных, содействуют обучению персонала и способствуют инновационному развитию.

Таким образом, цифровизация, Big Data и ИИ не просто меняют способы работы с информацией, но и формируют новую парадигму управления, где информационные ресурсы становятся центральным элементом стратегического планирования и операционной деятельности.

Управление ИТ-активами (ITAM) и системы предотвращения утечек данных (DLP)

В условиях стремительной цифровизации и роста объемов данных, эффективное управление информационными ресурсами невозможно без комплексного подхода к управлению всей ИТ-инфраструктурой. Здесь на первый план выходит управление ИТ-активами (ITAM) и специализированные системы для обеспечения безопасности данных, такие как системы предотвращения утечек данных (DLP).

Управление ИТ-активами (ITAM):
ITAM — это методология управления ИТ-активами, представляющая собой структурированный подход к контролю всех технологических ресурсов организации на протяжении их жизненного цикла. ИТ-активы включают не только аппаратное и программное обеспечение, но и информационные ресурсы, такие как базы данных клиентов, архивы документов, настройки систем и лицензии.
Актуальные вызовы в управлении ИТ-ресурсами, особенно в российском контексте, включают:

• Бюджетные ограничения: Потребность в оптимизации затрат на ИТ-инфраструктуру и программное обеспечение.
• Рост стоимости лицензий: Увеличение стоимости лицензионного ПО, особенно зарубежного.
• Дефицит квалифицированных кадров: Нехватка ИТ-специалистов, способных эффективно управлять сложными системами. По оценкам Минцифры РФ, дефицит квалифицированных ИТ-кадров в России в 2023 году составлял 500-700 тысяч специалистов, а некоторые оценки достигают 1 миллиона человек. Нехватка особенно выражена среди Senior- и Middle-специалистов, а также тестировщиков, Backend-разработчиков и специалистов по информационной безопасности.
• Растущая сложность ИТ-инфраструктуры: Распространение облачных решений, виртуализации, гибридных инфраструктур.
• Отсутствие единых стандартов и сложность интеграции разнородных систем: Проблема «зоопарка» систем, не всегда совместимых друг с другом.
• Увеличение нагрузки на системы из-за цифровизации бизнес-процессов: Растущие требования к производительности и над��жности.

В ответ на эти вызовы, особенно в свете внешнеполитических событий, государство активно стимулирует импортозамещение, выделяя значительные средства (более 4,6 млрд рублей в 2024-2025 годах) на развитие отечественных ИТ-решений и стартапов. Управление ИТ-активами позволяет организациям эффективно контролировать свои расходы, оптимизировать использование ресурсов и снижать риски, связанные с нелицензионным ПО или устаревшим оборудованием.

Системы предотвращения утечек данных (DLP):
Наряду с управлением активами, критически важным аспектом является защита конфиденциальной информации от несанкционированного доступа и утечек. Здесь ключевую роль играют DLP-системы (Data Loss Prevention). Использование DLP-систем является хорошей практитикой для предотвращения инцидентов безопасности, обнаружения попыток несанкционированной передачи данных и выявления корпоративного мошенничества.

• Функции DLP-систем: Эти системы отслеживают и контролируют перемещение данных (в процессе использования, передачи и хранения) по различным каналам (электронная почта, мессенджеры, облачные сервисы, USB-накопители, печать). Для выявления конфиденциальной информации и блокировки несанкционированных действий DLP-системы используют методы контентного анализа (лингвистический анализ, цифровые отпечатки, графические шаблоны).
• Актуальность в России: В 2024 году в России было зафиксировано более 10 тысяч инцидентов утечек конфиденциальной информации. Спрос на DLP-системы в России значительно вырос (на 30-40% после ужесточения законодательства об утечках), однако многие организации (до 90% по данным на конец 2024 года) все еще не используют такие системы. Это подчеркивает острую необходимость внедрения этих решений для повышения уровня информационной безопасности.

Эффективное управление ИТ-активами в сочетании с надежными DLP-системами позволяет организациям не только оптимизировать свои операционные расходы, но и обеспечивать высокий уровень защиты критически важных информационных ресурсов, что является фундаментом для устойчивого развития в цифровой экономике.

Правовое регулирование информационных ресурсов в условиях цифровой трансформации

Цифровая трансформация и стремительное развитие информационных технологий требуют адекватного правового регулирования, способного обеспечить баланс между свободой информации, защитой данных и национальной безопасностью. В Российской Федерации эта задача решается путем постоянного совершенствования законодательства, которое регулирует все аспекты работы с информационными ресурсами.

Центральным нормативным актом является Федеральный закон от 27 июля 2006 г. № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации». Этот закон заложил основы правового регулирования отношений, возникающих при поиске, получении, передаче, производстве и распространении информации, применении информационных технологий и обеспечении защиты информации. Он базируется на Конституции РФ и международных договорах, устанавливая такие принципы, как:

• Достоверность информации и своевременность ее предоставления.
• Неприкосновенность частной жизни, недопустимость сбора, хранения, использования и распространения информации о частной жизни лица без его согласия.
• Свобода поиска, получения, передачи, производства и распространения информации любым законным способом.
• Установление ограничений доступа к информации только федеральными законами (а с 8 августа 2024 года, согласно ФЗ № 216-ФЗ, также и актами Президента Российской Федерации).
• Открытость информации о деятельности государственных органов и органов местного самоуправления.
• Обеспечение безопасности РФ при создании и эксплуатации информационных систем.

ФЗ № 149-ФЗ также играет ключевую роль в классификации информационных систем на предприятии, деля их на государственные, муниципальные и иные (коммерческие и некоммерческие). Согласно статье 13 закона, технические средства государственных и муниципальных информационных систем должны размещаться на территории Российской Федерации.

Важным дополнением к регулированию информационных ресурсов стал Федеральный закон от 26 июля 2017 года № 187-ФЗ «О безопасности критической информационной инфраструктуры Российской Федерации» (КИИ). Этот закон ввел понятие критической информационной инфраструктуры, которая включает информационные системы, информационно-телекоммуникационные сети и автоматизированные системы управления, функционирующие в стратегически важных сферах: здравоохранение, транспорт, связь, энергетика, финансовый сектор, оборонная промышленность и др. Объекты КИИ подвергаются особым требованиям по защите, что подчеркивает их жизненно важное значение для государства и общества.

Государство несет прямую ответственность за формирование и эффективное использование информационных ресурсов, особенно государственных. Федеральные органы государственной власти и органы государственной власти субъектов РФ отвечают за создание и использование государственных ИР в соответствии с их компетенцией, а Правительство РФ управляет ими как объектом собственности. Примерами таких систем являются:

• Единая система идентификации и аутентификации (ЕСИА).
• Государственная информационная система жилищно-коммунального хозяйства (ГИС ЖКХ).
• Единая государственная автоматизированная информационная система учета объема производства и оборота этилового спирта, алкогольной и спиртосодержащей продукции (ЕГАИС).
• Многочисленные федеральные и региональные информационные ресурсы Росстата, Минфина и других ведомств.

Таким образом, правовое регулирование информационных ресурсов в России представляет собой сложную, но динамично развивающуюся систему, которая стремится адаптироваться к вызовам цифровой трансформации. Оно обеспечивает правовую основу для всех процессов, связанных с информационными ресурсами — от их создания и использования до защиты и уничтожения, что является залогом стабильности и безопасности в информационном обществе.

Заключение

В условиях стремительной цифровой трансформации, когда информационные ресурсы превращаются в стратегический актив, их эффективное формирование и использование становится определяющим фактором конкурентоспособности и устойчивого развития любой организации. Проведенное исследование позволило глубоко проанализировать теоретические основы, практические аспекты, риски и современные тенденции в управлении информационными ресурсами.

В рамках первой главы было установлено, что информационный ресурс — это не просто данные, а организованная совокупность сведений, информации и знаний, пригодных для многократного использования. Мы рассмотрели эволюцию этого понятия, его законодательное закрепление в РФ и многомерную классификацию, включая иерархию Акоффа от данных до мудрости. Особое внимание было уделено требованиям к качеству информационных ресурсов, детализированным согласно международным и российским стандартам, что подчеркивает критическую важность таких характеристик, как достоверность, полнота и актуальность.

Вторая глава посвящена процессу формирования информационного ресурса. Мы подробно описали шестиэтапный жизненный цикл данных — от создания до уничтожения — и концепцию Data Life Cycle Management (DLM), обеспечивающую конфиденциальность, целостность и доступность информации. Отдельно были проанализированы методологии сбора и обработки как внутренних, так и внешних данных, с приведением примеров ключевых российских и международных источников. Глубокий анализ правового регулирования процессов формирования и уничтожения информационных ресурсов в РФ, включая положения ФЗ № 152-ФЗ «О персональных данных» и приказы Роскомнадзора и Росархива, выявил строгие требования к операторам данных и важность соблюдения законодательства.

Третья глава раскрыла роль информационных ресурсов в поддержке принятия управленческих решений и достижении стратегических целей. Была продемонстрирована прямая зависимость эффективности управления от качества и своевременности информации, подкрепленная актуальной статистикой роста объемов данных в российских компаниях. Детально рассмотрены Системы поддержки принятия решений (СППР) и интеллектуальные СППР (ИСППР), их архитектура, компоненты и методы анализа больших данных. Обзор корпоративных информационных систем (ERP, CRM, ECM и др.) выявил их ключевые функции и значение для интеграции бизнес-процессов, а также специфику их внедрения в российском контексте. Завершающий раздел главы описал системный, ситуационный и процессный подходы к созданию систем информационной поддержки управленческой деятельности.

Четвертая глава сосредоточилась на факторах влияния и рисках в управлении информационными ресурсами. Мы классифицировали информационные риски, выделили основные угрозы информационной безопасности и привели актуальную статистику по кибератакам в РФ, подчеркнув значимость человеческого фактора. Были рассмотрены методологии оценки и управления рисками, включая формулу расчета ожидаемых потерь и применение российских стандартов (ГОСТ Р ИСО/МЭК 27005-2010), а также требования ФСТЭК, ФСБ и Банка России. Предложенные меры по минимизации рисков охватывают как технические средства (сканеры уязвимостей, DLP-системы, брандмауэры), так и организационные аспекты (политика ИБ, обучение персонала, контроль доступа).

В пятой главе были проанализированы современные тенденции и вызовы в управлении информационными ресурсами. Оценено влияние цифровизации, экспоненциального роста Big Data и активного внедрения искусственного интеллекта на российском рынке. Раскрыто значение Управления ИТ-активами (ITAM) и систем предотвращения утечек данных (DLP) в контексте дефицита ИТ-кадров и импортозамещения в РФ. Завершающий раздел главы подчеркнул динамичность правового регулирования информационных ресурсов в условиях цифровой трансформации, акцентируя внимание на последних изменениях в ФЗ № 149-ФЗ и понятии критической информационной инфраструктуры (КИИ).

Таким образом, цель исследования достигнута, а поставленные задачи выполнены. Практическая значимость работы заключается в формировании комплексного понимания процессов управления информационными ресурсами, что может быть использовано студентами, руководителями и ИТ-специалистами для повышения эффективности деятельности организаций. Дальнейшие направления исследований могут включать углубленный анализ влияния квантовых вычислений на информационную безопасность, разработку методик оценки экономического эффекта от внедрения ИИ в управление ИР, а также изучение специфики управления данными в условиях растущего регулирования трансграничной передачи информации.

Список использованной литературы

1. Федеральный закон от 27.07.2006 N 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» (с изменениями и дополнениями).
2. Барановская Т.П. и др. Информационные системы и технологии в экономике. Москва: Финансы и статистика, 2003. 416 с.
3. Волокитин А.В. и др. Средства информатизации государственных организаций и коммерческих фирм. Справочное пособие. Санкт-Петербург: ФИОРД-ИНФО, 2002. 272 с.
4. Гаскаров Д.В. Интеллектуальные информационные системы. Москва: Высшая школа, 2003. 432 с.
5. Гринберг А.С., Король И.А. Информационный менеджмент. Москва: Юнити-Дана, 2003. 416 с.
6. Душин В.К. Теоретические основы информационных процессов и систем. Москва: Дашков и Ко, 2002. 250 с.
7. Зубов Д.А., Ульшин В.А., Жариков Э.В., Григоренко М.С. Концепция программно-аппаратного комплекса долгосрочного прогнозирования средней температуры воздуха на базе статистико-гидродинамических моделей. // Сборник научных трудов Украинского государственного геолого-исследовательского института. 2007. № 4. С. 223-226.
8. Когаловский М.Р. Перспективные технологии информационных систем. Москва: ДМК Пресс, Компания АйТи, 2003. 288 с.
9. Меняев М.Ф. Информационные технологии управления. Кн. 3. Системы управления организацией. 2003. 464 с.
10. Серебрякова Т.А., Давыдова В.Р. Информационные ресурсы как средство поддержки бизнеса и эффективной деятельности предприятия. // Экономика, предпринимательство и право. 2021. № 12.