Методология разработки курсовой/дипломной работы по информационным системам и технологиям: от анализа до экономического обоснования и внедрения инноваций

На фоне стремительного роста цифровизации, когда российский рынок ИИ-технологий, по оценке Smart Ranking, вырос в 2024 году на 25%, достигнув 1,486 трлн рублей, а к 2025 году прогнозируется его рост до 1,9 трлн рублей, изучение информационных систем (ИС) и технологий перестает быть чисто теоретической дисциплиной. Это становится фундаментом для понимания и формирования будущей экономики, определяющим конкурентоспособность как отдельных компаний, так и страны в целом.

В современном мире, где информация является ключевым ресурсом, а технологии — движущей силой прогресса, роль информационных систем и технологий в социально-экономической сфере возрастает экспоненциально. Они не только оптимизируют бизнес-процессы, совершенствуют производство и повышают производительность труда, но и формируют новую «информационную экономику». В этом контексте глубокое и всестороннее исследование информационных систем становится не просто академической задачей, а насущной потребностью для будущих специалистов, способных адаптироваться к быстро меняющимся реалиям рынка.

Целью настоящей работы является разработка детализированного плана-методологии для написания курсовой или дипломной работы по теме «Информационные системы и технологии». Этот план призван стать путеводителем для студентов технических и IT-специальностей, обеспечивая академическую строгость, практическую релевантность и глубокую проработку каждого аспекта.

Для достижения поставленной цели необходимо решить ряд ключевых задач:

• Систематизировать теоретические основы и методы анализа предметной области ИС.
• Описать принципы и этапы проектирования, а также архитектурные стили информационных систем.
• Раскрыть методологии тестирования, валидации и оценки качества ИС с учетом международных стандартов.
• Предложить подходы к экономическому обоснованию и оценке эффективности ИТ-проектов, включая анализ бизнес-ценности и рисков.
• Проанализировать актуальные тенденции и вызовы в развитии информационных систем и технологий, особенно с учетом специфики российского рынка и прогнозов на 2025 год и далее.

Представленная структура работы последовательно проведет читателя через все этапы создания полноценного научного труда, начиная с фундаментального анализа и заканчивая экономическим обоснованием и прогнозом будущего. Её значимость заключается в предоставлении не просто набора рекомендаций, а комплексного аналитического инструмента, позволяющего студентам создавать глубокие, актуальные и методологически выверенные научные работы, способные ответить на реальные вызовы цифровой трансформации.

Теоретические основы и методы анализа предметной области информационных систем

Ключевой тезис: Глубокий системный анализ — фундамент успешной разработки ИС.

Разработка любой информационной системы начинается не с написания кода, а с глубокого понимания того, для чего эта система создается, какие проблемы она должна решить и в какой среде будет функционировать. Именно здесь на первый план выходит системный анализ, представляющий собой интеллектуальное ядро всего процесса разработки, ведь без него создание эффективного решения невозможно.

Понятие системного анализа и его роль в ИТ

Системный анализ в информационных технологиях можно определить как методологический процесс поиска, описания и обоснования оптимального решения конкретной бизнес-проблемы или задачи, с учетом всех системных характеристик и ограничений. Это не просто сбор данных, а их осмысление через призму целостной системы. В соответствии с ГОСТ Р 59992-2022 «Системная инженерия. Системный анализ процесса управления моделью жизненного цикла системы», системный анализ устанавливает фундаментальные положения для управления моделью жизненного цикла систем в самых разнообразных областях применения. Более того, обновленный в 2023 году профессиональный стандарт «Системный аналитик в информационно-коммуникационных технологиях» детально регламентирует компетенции, необходимые для этой ключевой роли, подчеркивая её стратегическое значение для успешной реализации комплексных ИТ-проектов.

Принципы, которыми руководствуются при создании информационных систем, являются краеугольными камнями для обеспечения их устойчивости, адаптивности и эффективности. К ним относятся:

• Системность: Предполагает рассмотрение объекта как единого, взаимосвязанного целого, где каждый компонент функционирует не изолированно, а в тесной кооперации с другими. Это обеспечивает целостность и согласованность системы.
• Развитие (открытость): Информационная система должна быть спроектирована таким образом, чтобы допускать постоянное расширение функционала, обновление технологий и адаптацию к меняющимся требованиям без нарушения её основной структуры и функционирования.
• Совместимость: Обеспечивает возможность беспрепятственного взаимодействия с другими автоматизированными информационными системами (АИС) различных типов и уровней, что критически важно в условиях интегрированных цифровых экосистем.
• Стандартизация (унификация): Использование типовых и унифицированных элементов, решений и протоколов позволяет значительно сократить временные, трудовые и стоимостные затраты на разработку, внедрение и сопровождение ИС.
• Эффективность: Достижение оптимального соотношения между всеми затратами на создание и эксплуатацию системы и тем целевым эффектом, который она приносит.
• Декомпозиция: Один из фундаментальных принципов системного анализа, подразумевающий разделение сложной системы на более простые, управляемые части. Это облегчает анализ, проектирование и позволяет эффективно распределять задачи между небольшими группами разработчиков.
• Принцип первого руководителя: Ответственность за создание и успешное внедрение системы закрепляется за заказчиком, обычно руководителем предприятия, что обеспечивает должный уровень поддержки и стратегического видения.
• Принцип новых задач: ИС должна быть способна решать не только существующие, но и потенциальные задачи, предвидеть будущие потребности и быть готовой к масштабированию.

Методологии и инструменты анализа требований

Процесс анализа требований — это своего рода детективная работа, где системный аналитик выступает в роли следователя, выявляющего истинные потребности и ожидания всех заинтересованных сторон. Этот процесс, согласно ГОСТ 34, регулирующему разработку ПО в России, включает несколько ключевых этапов:

1. Выявление требований: Активный поиск и сбор информации от различных источников.
2. Анализ требований: Систематизация полученных данных, выявление их взаимосвязей, разрешение противоречий.
3. Спецификация требований: Четкое и однозначное документирование всех выявленных и проанализированных требований.
4. Проверка требований: Убеждение в том, что требования являются полными, непротиворечивыми, реализуемыми и тестируемыми.

Для выявления требований используется целый арсенал методов, каждый из которых имеет свои преимущества:

• Интервью: Один из наиболее гибких и глубоких методов. Он позволяет задавать вопросы в произвольной последовательности, адаптируясь к ходу беседы, использовать вспомогательные материалы для уточнения идей, а также анализировать невербальные реакции опрашиваемого. Это дает возможность проникнуть в неочевидные потребности и скрытые ожидания.
• Фокус-группы: Небольшие группы (обычно 5-10 человек) собираются для коллективного обсуждения идей. Это качественный метод исследования, ориентированный на поиск «инсайтов» и генерацию вдохновляющих идей, а не на количественную оценку или тестирование дизайна.
• Прототипирование: Создание пробных, упрощенных версий системы или её отдельных компонентов. Это особенно эффективно, когда сложно объяснить сложное решение словами, и гораздо легче показать его в действии. Прототипы помогают визуализировать идеи и быстро получить обратную связь.
• Анализ существующей документации: Изучение регламентов, инструкций, руководств пользователей, спецификаций действующих систем. Этот метод позволяет выявить упущения, неозвученные детали и служит отличной основой для подготовки к другим методам сбора требований.

Ключевым аспектом является учет возможных противоречий между требованиями различных заинтересованных сторон. Заказчики могут иметь одно видение, конечные пользователи — другое, а разработчики — третье, исходя из технических ограничений и бюджета. Системный аналитик должен выступать в роли медиатора, находя компромиссы и приводя требования к единому, непротиворечивому знаменателю.

Наконец, требования к программному обеспечению должны обладать рядом качеств, чтобы быть пригодными для дальнейшего проектирования: они должны быть документируемыми (для формализации и контроля), выполнимыми (реалистичными с учетом ресурсов), тестируемыми (чтобы можно было проверить их реализацию) и достаточно детализированными (для однозначного понимания командой разработки).

Моделирование предметной области и бизнес-процессов

После сбора и анализа требований наступает этап моделирования, когда абстрактные идеи превращаются в структурированные графические или текстовые описания. Модель предметной области — это логическое представление ключевых процессов и данных, используемых в этих процессах. Она создается в ходе тщательного изучения предметной области и является своего рода картой, по которой будет строиться информационная система.

Для анализа информационных систем и моделирования предметной области используются две основные методологии:

• Структурный подход (SADT, IDEF0): Методология SADT (Structured Analysis and Design Technique), разработанная Дугласом Россом, является основой для стандарта IDEF0. Её суть заключается в графическом представлении системы через блочное моделирование. Функции системы отображаются в виде блоков, а их взаимодействия (вход, управление, выход, механизм) — в виде дуг. SADT-модели строятся иерархически, постепенно углубляя детализацию, при этом количество блоков на каждом уровне декомпозиции обычно ограничено (3-6), что обеспечивает читаемость и управляемость модели.
• Объектно-ориентированный подход (RUP, UML): Rational Unified Process (RUP) — это гибкая, итеративная и инкрементная методология разработки программного обеспечения. Она ориентирована на создание высококачественных продуктов путем управления рисками и систематического учета требований заказчика. Жизненный цикл RUP состоит из четырех фаз:
  • Начало (Inception): Определение границ проекта, оценка рисков, формирование видения системы.
  • Уточнение (Elaboration): Детализация требований, проектирование архитектуры, снижение основных рисков.
  • Конструирование (Construction): Основная фаза разработки, создание компонентов и модулей.
  • Переход (Transition): Развертывание системы, обучение пользователей, тестирование в реальных условиях.

  Язык моделирования UML (Unified Modeling Language) является ключевым инструментом объектно-ориентированного подхода, позволяя визуализировать, специфицировать, конструировать и документировать артефакты программных систем.

Важным инструментом на этапе анализа является Анализ пробелов (Gap Analysis). Этот метод позволяет четко определить расхождения между текущим состоянием бизнеса или его функций («как есть») и желаемым будущим состоянием («как должно быть»). Выявленные «пробелы» становятся основой для формулирования задач по разработке или модернизации ИС.

Моделирование бизнес-процессов, как самостоятельный вид деятельности, может осуществляться с использованием специализированных нотаций, таких как BPMN (Business Process Model and Notation) и UML (Unified Modeling Language). BPMN особенно хорошо подходит для графического описания последовательности действий, событий и решений в бизнес-процессах, делая их понятными как для бизнес-аналитиков, так и для технических специалистов. UML, в свою очередь, предлагает более широкий спектр диаграмм для моделирования различных аспектов системы, включая структуру, поведение и взаимодействие.

Проектирование и архитектура информационных систем: от концепции до реализации

Ключевой тезис: Проектирование ИС должно быть обосновано и соответствовать современным архитектурным принципам.

После того как предметная область тщательно изучена, а требования к будущей информационной системе сформулированы, наступает фаза проектирования. Это критически важный этап, где абстрактные идеи и бизнес-потребности трансформируются в конкретные технические решения и архитектурные планы, формируя основу для дальнейшей разработки. При этом каждый проект, каким бы технически совершенным он ни был, должен быть подкреплен экономическим обоснованием его целесообразности. На стадии проектирования рассчитывается предполагаемая эффективность системы, а её фактическая ценность будет оценена уже после внедрения и эксплуатации, что же тогда определяет успех — техническая элегантность или экономическая выгода?

Этапы и области проектирования ИС

Проектирование информационной системы — это многогранный процесс, охватывающий несколько ключевых областей, тесно связанных между собой. Успешность проекта во многом зависит от гармоничного взаимодействия этих компонентов:

1. Проектирование объектов данных: Эта область фокусируется на структуре и организации информации, которую будет обрабатывать система. Это включает создание моделей данных, определение сущностей, их атрибутов, взаимосвязей, а также выбор подходящей системы управления базами данных (СУБД). Цель — обеспечить эффективное хранение, извлечение и управление данными, минимизируя избыточность и гарантируя целостность.
2. Проектирование программ: Здесь разрабатывается логика работы системы, определяются алгоритмы обработки данных, создается архитектура отдельных программных модулей и их взаимодействие. Этот этап включает выбор языков программирования, фреймворков и инструментов разработки, а также проектирование пользовательских интерфейсов.
3. Учет конкретной среды и технологии: Важно не только спроектировать данные и программы, но и учесть, в какой среде они будут функционировать. Это включает:
   • Топология сети: Как компоненты системы будут взаимодействовать через сеть (локальную, глобальную).
   • Конфигурация аппаратных средств: Требования к серверам, рабочим станциям, сетевому оборудованию.
   • Используемая архитектура: Выбор между файл-серверной, клиент-серверной, облачной или другими архитектурами, определяющими распределение функций и данных.

Принцип декомпозиции, заложенный еще в системном анализе, играет здесь фундаментальную роль. Разделение системы на управляемые части позволяет эффективно распределять задачи, упрощать тестирование и облегчать последующую поддержку и развитие.

Выбор технологий и формализация алгоритмов

Выбор технологий — это стратегическое решение, которое определяет будущую гибкость, масштабируемость, безопасность и стоимость владения информационной системой. Этот выбор должен быть тщательно аргументирован и учитывать множество факторов:

• Сравнение с существующими на рынке решениями: Проведение анализа рынка для выявления наиболее подходящих технологий и инструментов, их преимуществ и недостатков.
• Поддержка полного жизненного цикла ПО: Выбранные технологии должны обеспечивать эффективную работу на всех этапах — от проектирования до внедрения, эксплуатации и вывода из эксплуатации.
• Гарантированное достижение целей с заданным качеством: Технологии должны позволять реализовать все требования к системе с требуемым уровнем качества и производительности.
• Возможность декомпозиции проекта и работы небольших групп: Технологический стек должен поддерживать модульность и распределенную разработку.
• Минимальное время получения работоспособной системы: Акцент на технологиях, способствующих быстрой разработке и развертыванию.
• Независимость проектных решений от средств реализации ИС: Желательно, чтобы архитектурные и логические решения были максимально независимы от конкретных систем управления базами данных (СУБД), операционных систем (ОС) или языков программирования, что обеспечивает гибкость и переносимость.

Формализация алгоритмов — это перевод нечетких описаний бизнес-логики в строгие, однозначные инструкции, понятные для программистов. Это осуществляется в контексте создания отдельных модулей или сервисов информационной системы. Для этого используются различные методы: псевдокод, блок-схемы, диаграммы активности UML, математические описания. Цель — обеспечить точность, полноту и непротиворечивость алгоритмов, что является основой для качественной реализации.

Архитектурные стили информационных систем

Архитектурный стиль представляет собой набор принципов и шаблонов, определяющих высокоуровневую структуру информационной системы. Это не просто способ организации кода, а подход к решению повторяющихся проблем проектирования, способствующий повторному использованию дизайна и обеспечению определенных качественных характеристик (например, масштабируемости, надежности).

Среди основных архитектурных стилей выделяют:

• Многослойная (Layered) архитектура: Разделение системы на логические слои (например, представление, бизнес-логика, доступ к данным). Каждый слой предоставляет сервисы вышележащему и использует сервисы нижележащего. Это способствует разделению ответственности и упрощает модификацию.
• Клиент-серверная архитектура: Разделение функций между клиентами (запрашивающими сервисы) и серверами (предоставляющими сервисы). Классический пример — веб-приложения, где браузер является клиентом, а веб-сервер — сервером.
• Событийно-ориентированная (Event-Driven) архитектура: Компоненты системы обмениваются сообщениями (событиями) вместо прямых вызовов. Это обеспечивает высокую гибкость, масштабируемость и низкую связанность компонентов.
• Микросервисная архитектура: Разработка приложения как набора небольших, слабосвязанных сервисов, каждый из которых запускается в своем процессе и взаимодействует с другими через легковесные механизмы. Это способствует быстрой разработке, независимой развертыванию и масштабированию.
• Архитектура с централизованными данными: Все компоненты системы взаимодействуют с общей, централизованной базой данных. Пример — системы управления контентом, где хранилище данных является ядром.
• Паттерны «ведущий-ведомый» (Master-Slave): Один компонент (ведущий) распределяет задачи между несколькими подчиненными (ведомыми) компонентами и собирает результаты. Используется для распределения нагрузки и повышения отказоустойчивости.
• Паттерн «шина событий» (Event Bus): Централизованный механизм для публикации и подписки на события. Компоненты могут отправлять события в шину, не зная о получателях, и подписываться на интересующие их события.

Выбор архитектурного стиля — это одно из самых важных решений на этапе проектирования, которое определяет не только структуру системы, но и её будущую эволюцию, производительность и ремонтопригодность.

Тестирование, валидация и оценка качества информационных систем: обеспечение надежности и безопасности

Ключевой тезис: Качество ИС — это не только функциональность, но и соответствие строгим стандартам надежности, безопасности и удобства использования.

Разработка информационной системы, даже самая тщательная, не может быть завершена без всестороннего тестирования, валидации и оценки качества. В условиях возрастающей сложности и критической зависимости бизнеса от ИТ, качество становится не просто желаемым свойством, а обязательным условием успешного функционирования и принятия системы пользователями. Качество ИС определяется как совокупность свойств, позволяющих ей удовлетворять потребности пользователей в соответствии с её назначением, что подтверждается стандартом ISO/IEC 25000:2014 и российским ГОСТ Р ИСО/МЭК 25010-2015. Эти документы подчеркивают, что качество ПО — это способность программного продукта при заданных условиях удовлетворять установленным или предполагаемым потребностям всех заинтересованных сторон, что в конечном итоге определяет его реальную ценность.

Модели и характеристики качества ИС

Международные стандарты, такие как ISO/IEC 25010 (ГОСТ Р ИСО/МЭК 25010-2015), предлагают комплексную модель качества продукта, включающую восемь характеристик верхнего уровня:

1. Функциональная пригодность: Степень, в которой продукт или система предоставляет функции, которые удовлетворяют определенным и предполагаемым потребностям. Включает функциональную корректность (безошибочность преобразований информации), функциональную полноту и функциональную адекватность.
2. Уровень производительности: Эффективность использования ресурсов в соответствии с условиями и временем. Включает временную характеристику (скорость), использование ресурсов и пропускную способность.
3. Совместимость: Способность продукта или системы взаимодействовать с другими продуктами или системами. Включает сосуществование и интероперабельность.
4. Удобство использования (юзабилити): Степень, в которой продукт или система может быть использована определенными пользователями для достижения определенных целей с эффективностью, продуктивностью и удовлетворением в определенном контексте использования. Включает понятность, обучаемость, операбельность, защиту от ошибок пользователя и эстетичность интерфейса.
5. Надёжность: Способность системы сохранять в течение установленного времени значения всех параметров, необходимых для выполнения требуемых функций. Включает:
   • Стабильность (зрелость): Устойчивость к отказам при нормальном функционировании.
   • Возобновляемость: Способность восстановиться после отказа.
   • Выносливость: Способность продолжать работу при отказах.
6. Защищённость (безопасность): Свойство системы обеспечивать конфиденциальность (защита от несанкционированного доступа), целостность (защита от несанкционированного изменения) информации, а также доступность и неотказуемость.
7. Сопровождаемость: Степень, в которой продукт или система может быть модифицирована (исправлена, улучшена или адаптирована к изменениям среды). Включает модульность, возможность повторного использования, анализируемость, модифицируемость и тестируемость.
8. Переносимость (мобильность): Способность продукта или системы быть перенесенной из одной среды в другую. Включает адаптируемость, устанавливаемость, вытесняемость и возможность замены.

Методы и метрики оценки качества

Оценка качества ИС — это процесс, требующий систематического подхода и использования как количественных, так и качественных метрик. Важными аспектами являются:

• Анализ дефектабельности и дефектоскопичности:
  • Дефектабельность характеризует наличие дефектов в ИС, их количество, местоположение, а также структурно-конструктивные особенности системы и интенсивность возникновения ошибок.
  • Дефектоскопичность определяет способность дефектов проявляться в виде отказов или сбоев в процессе отладки, испытаний или эксплуатации. На неё влияют количество, типы и распределение дефектов, устойчивость ИС к их проявлению и квалификация обслуживающего персонала.
• Метрики качества: могут быть измерены с использованием различных шкал.
  • Интервальная шкала: Метрики, позволяющие измерять количественные значения (например, время наработки до отказа, вероятность ошибок, объём информации, время выполнения программы).
  • Порядковая шкала: Для ранжирования характеристик по опорным значениям (например, оценка удобства использования по шкале от 1 до 5).
  • Номинальная и категорированная шкала: Для определения свойств и признаков без градации.

  Примеры практических метрик включают:

  • Количество найденных дефектов (часто на 1000 строк кода).
  • Время на исправление дефектов.
  • Количество повторно открытых дефектов.
  • Покрытие кода тестами (процент строк кода, охваченных тестами).
  • Индекс серьёзности дефектов.

Методы определения показателей качества ИС делятся по способам получения информации и по источникам:

• По способам получения информации:
  • Измерительный метод: Основан на использовании инструментальных средств (например, автоматический подсчёт числа строк исходного кода, времени выполнения запроса, числа операторов).
  • Регистрационный метод: Сбор информации в ходе испытаний или реальной эксплуатации системы, фиксация событий (время и число сбоев, отказов, время передачи управления).
  • Органолептический метод: Субъективная оценка качества, например, пользовательского интерфейса, удобства использования, визуальной привлекательности.
  • Расчётный метод: Применение математических моделей и формул для определения показателей качества.
• По источникам информации:
  • Традиционный метод: Использование общепринятых, стандартизированных подходов и данных.
  • Экспертный метод: Привлечение высококвалифицированных специалистов для оценки (например, в фокус-группах или индивидуальных интервью).
  • Социологический метод: Сбор мнений и оценок от широкого круга пользователей через опросы, анкетирование.

Факторы дефектогенности и стандарты качества

Понимание причин возникновения дефектов (дефектогенность) является ключом к их предотвращению и повышению общего качества ИС. Основные факторы включают:

• Человеческий фактор: Численность и профессиональные характеристики разработчиков, их опыт, квалификация, уровень взаимодействия в команде.
• Организационные факторы: Условия и организация процесса разработки, применяемые методологии (гибкие, каскадные), управление проектом.
• Инструментальные средства: Качество и функциональность используемых средств разработки, тестирования, управления версиями.
• Сложность задач: Комплексность предметной области, количество взаимосвязей, объёмы данных.
• Агрессивность внешней среды: Требования к производительности, безопасности, нагрузке, взаимодействие с другими системами.
• Качество исходных продуктов: Зависимость от сторонних библиотек, компонентов, унаследованных систем.
• Соблюдение технологических режимов: Дисциплина выполнения стандартов и процедур разработки.

Для системного управления качеством и его гарантирования используются международные стандарты:

• Серия ISO 9000 (ГОСТ Р ИСО 9000): Регламентируют вопросы создания и функционирования систем менеджмента качества в организациях. ISO 9001 (ГОСТ Р ИСО 9001) является универсальным стандартом для систем менеджмента качества, применимым ко всем стадиям жизненного цикла продукции и услуг, включая ПО.
• Семейство стандартов ISO/IEC 25000 (SQuaRE): Специально разработано для требований и оценки качества систем и программного обеспечения. В частности, ISO/IEC 25010 (ГОСТ Р ИСО/МЭК 25010-2015) представляет модель качества продукта, детально описывая его характеристики и подхарактеристики, что позволяет проводить глубокую и всестороннюю оценку.

Применение этих стандартов не только повышает качество и безопасность продуктов, но и облегчает международный обмен, создавая единое понимание требований к качеству в IT-индустрии, а также способствует повышению доверия пользователей.

Экономическое обоснование и оценка эффективности ИТ-проектов: от инвестиций к бизнес-ценности

Ключевой тезис: Эффективность ИТ-проектов выходит за рамки прямых затрат и требует комплексного анализа бизнес-ценности и рисков.

Внедрение информационных систем и технологий всегда сопряжено со значительными инвестициями, и поэтому вопрос их экономической эффективности становится краеугольным камнем для любого проекта. Оценка эффективности ИТ-проектов — это не просто подсчёт расходов, это комплексный процесс сопоставления понесённых затрат с полученными результатами, который позволяет понять, насколько проект ценен для бизнеса и общества, а также какую реальную отдачу приносят вложенные средства.

Основные финансовые методы оценки

Для количественной оценки экономической эффективности ИТ-проектов используется ряд классических финансовых методов, каждый из которых имеет свои особенности и область применения:

• Чистый приведённый доход (NPV, Net Present Value): Этот метод учитывает стоимость денег во времени, дисконтируя будущие денежные потоки к текущему моменту. NPV рассчитывается как разница между приведённой стоимостью будущих денежных притоков и приведённой стоимостью денежных оттоков за определённый период.

  Формула для расчёта NPV для одного денежного потока:

  NPV = F / (1 + i)n − Начальные инвестиции

  где:

  • F — будущий денежный поток,
  • i — ставка дисконтирования (обычно стоимость капитала или требуемая норма прибыли),
  • n — количество периодов.

  Положительное значение NPV указывает на прибыльность проекта. Однако, NPV не учитывает риски проекта напрямую, хотя их можно включить в ставку дисконтирования.

• Внутренняя норма доходности (IRR, Internal Rate of Return): IRR представляет собой годовую процентную ставку, при которой чистая приведённая стоимость (NPV) проекта становится равной нулю. Иными словами, это та ставка дисконтирования, при которой приведённая стоимость денежных притоков проекта равна приведённой стоимости его денежных оттоков.

  Найти IRR можно путём итеративного подбора значения i в формуле NPV, пока NPV не станет равно 0.

  IRR является важным показателем, так как демонстрирует допустимый уровень расходов, связанных с проектом, и позволяет сравнивать проекты с различным уровнем финансирования. Проект считается приемлемым, если его IRR превышает стоимость капитала.

• Срок окупаемости инвестиций (Payback Period): Этот метод определяет период времени, в течение которого первоначальные инвестиции в проект полностью возвращаются за счёт генерируемых им денежных потоков. В простейшей форме, если годовой денежный поток постоянен, срок окупаемости рассчитывается делением первоначальных инвестиций на годовой денежный поток.
  Payback = Начальные инвестиции / Годовой денежный поток

  (При условии постоянства потока)

  Основной недостаток Payback — он не учитывает временную стоимость денег и денежные потоки после достижения точки окупаемости. Однако, он прост в расчётах и часто используется для проектов с высоким уровнем неопределённости или когда быстрая окупаемость является приоритетом.

Комплексный анализ экономического эффекта

Экономический эффект от внедрения ИТ не ограничивается только финансовыми показателями. Важно различать прямой и косвенный эффект, а также использовать методы, позволяющие оценить их в комплексе:

• Прямой экономический эффект: Выражается в конкретной, измеримой экономии ресурсов. Это может быть сокращение затрат на материально-трудовые ресурсы, уменьшение численности управленческого персонала и, как следствие, снижение фонда заработной платы.
• Косвенный экономический эффект: Проявляется в качественных улучшениях, которые, тем не менее, в конечном итоге влияют на экономические показатели. К ним относятся:
  • Сокращение сроков составления отчётов и сводок.
  • Повышение качества планово-учётных работ.
  • Уменьшение документооборота и связанных с ним издержек.
  • Общий рост производительности труда.
• Метод сопоставления данных базисного и отчётного периодов: Один из наиболее распространённых подходов, заключающийся в сравнении ключевых показателей (затрат, производительности) до внедрения ИС (базисный период) и после (отчётный период).
• Прогнозная оценка эффективности: Может быть построена на основе системы показателей для отдельных бизнес-процессов. Например, для ИС типа «Электронный документооборот» экономия может быть рассчитана по следующим аспектам:
  • Сокращение затрат на хранение документов (бумаги, архивные помещения).
  • Снижение непроизводственных издержек (копирование, доставка, бумага, картриджи, оборудование).
  • Увеличение скорости обработки информации.
  • Уменьшение количества потерянных документов.
  • Экономия рабочего времени сотрудников за счёт автоматизации рутинных операций.

Пример расчёта годовой экономии может быть представлен формулой:

Эр = P1 − P2 − Ен × Кп

где:

• Эр — годовая экономия,
• P1 и P2 — эксплуатационные расходы до и после внедрения системы, соответственно,
• Ен — нормативный коэффициент эффективности капитальных вложений (например, 0.15 для банков и сберкасс),
• Кп — капитальные затраты на проектирование и внедрение ИС.

Эта формула позволяет количественно оценить вклад ИС в сокращение операционных расходов и окупаемость инвестиций с учётом нормативной доходности.

Современные подходы к оценке бизнес-ценности и управление рисками

Поскольку не существует универсальной модели оценки эффективности внедрения информационных технологий, современная методика должна носить комплексный характер:

• Совокупная стоимость владения (TCO, Total Cost of Ownership): Этот подход измеряет все прямые и косвенные затраты, связанные с владением ИТ-системой на протяжении всего её жизненного цикла. TCO включает не только стоимость приобретения ПО и оборудования, но и расходы на внедрение, обучение, поддержку, обслуживание, лицензии, энергию, безопасность и управление.
• Бизнес-ценность ИТ (BVIT, Business Value of IT): Разработанная Gartner Group, концепция BVIT расширяет подход TCO, фокусируясь на том, как ИТ-инвестиции создают реальную бизнес-ценность. BVIT анализирует ИТ с учётом пяти перспектив, которые включают организационную культуру, существующую ИТ-инфраструктуру, новые ИТ-инициативы, доверие к ИТ и производительность ИТ-организации, а также управление изменениями. Цель BVIT — показать, как ИТ способствует достижению стр��тегических целей компании, а не только сокращает расходы.
• Анализ рисков: Фактическая эффективность ИТ-проекта может значительно отличаться от ожидаемой из-за различных рисков. Для их анализа применяется сценарный подход, который включает рассмотрение:
  • Оптимистического сценария: Наилучший возможный результат, при котором все предположения сбываются.
  • Пессимистического сценария: Наихудший возможный результат, учитывающий все негативные факторы.
  • Наиболее вероятного сценария: Оценка, основанная на наиболее реалистичных предположениях.

  Этот подход позволяет оценить диапазон возможных исходов и заранее предусмотреть меры по минимизации потерь в случае неблагоприятного развития событий.

Для оценки экономической эффективности ИС, создаваемых менее года, могут применяться показатели без дисконтирования, такие как норма прибыли на инвестиции (SRR) и срок окупаемости инвестиций, поскольку временной фактор здесь менее критичен.

Формула для нормы прибыли на инвестиции:

SRR = (Чистая прибыль / Инвестиции) × 100%

Обобщённым критерием экономической эффективности является достижение оптимального соотношения между затратами на создание и эксплуатацию ИС и получаемым полезным эффектом, что включает экономию материально-трудовых ресурсов, сокращение численности персонала и фонда заработной платы, а также повышение производительности труда.

Актуальные тенденции и вызовы в развитии информационных систем и технологий: взгляд в 2025 год и далее

Ключевой тезис: Современные ИС и технологии развиваются стремительно, формируя новую экономическую реальность и ставя перед обществом новые вызовы.

Информационные системы и технологии находятся в состоянии постоянной динамики, их развитие определяет не только технологический прогресс, но и социально-экономическое будущее. На текущую дату, 31.10.2025, мы наблюдаем, как некогда футуристические концепции становятся повседневной реальностью, формируя новую цифровую экономику, где ключевую роль играют инновации и адаптивность.

Ключевые технологические тренды

Мировая и российская ИТ-сфера переживает период бурного развития, обусловленный появлением и совершенствованием ряда прорывных технологий:

• Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (ML): Эти технологии стали катализатором изменений во всех сферах. ИИ применяется для анализа огромных объёмов данных, автоматизации рутинных рабочих процессов, точного прогнозирования спроса, решения сложных производственных проблем, улучшения обслуживания клиентов и, как следствие, увеличения прибыли.
  • Российский контекст: Российский рынок ИИ-технологий демонстрирует впечатляющий рост. По оценке Smart Ranking, в 2024 году он увеличился на 25%, достигнув 1,486 трлн рублей, при этом 95% выручки пришлось на пять крупнейших компаний. К 2025 году прогнозируется рост рынка ИИ в России на 25-30%, до 1,9 трлн рублей. Примеры внедрения ИИ в России многочисленны и разнообразны: ФНС России (сортировка чеков, анализ динамики потребления), МЧС (расчёт рисков пожаров), поликлиники Москвы (предварительная диагностика), Магнитогорский металлургический комбинат (обнаружение дефектов), «Газпром» (мониторинг газопроводов), «Лаборатория Касперского» (обнаружение киберугроз), Сбербанк (прогнозирование спроса, ценообразование, ИИ-ассистенты). В ритейле применение ML-рекомендаций привело к росту конверсии до 15% и сокращению ручных операций до 50 раз.
• Интернет вещей (IoT): Концепция, при которой физические объекты оснащаются датчиками, программным обеспечением и другими технологиями для обмена данными с другими устройствами и системами через Интернет. Это создаёт новые возможности для бизнеса и общества, включая умные дома, мониторинг окружающей среды, промышленную автоматизацию и здравоохранение.
  • Российский контекст: Количество IoT-устройств в России по итогам 2024 года превысило 100 млн единиц, что почти вдвое больше, чем в 2020 году (52 млн). Объём российского рынка IoT в 2024 году достиг 181 млрд рублей, показав рост на 15%. Прогнозируется, что к концу 2025 года количество подключённых IoT-устройств в России вырастет до 117 млн штук, а объём выручки — до 237 млрд рублей. Лидирующими отраслями в этой сфере будут энергетика/ЖКХ (32%), недвижимость (27%) и транспорт (12%).
• Блокчейн: Технология распределённого реестра, которая находит применение далеко за пределами криптовалют. Смарт-контракты, децентрализованные приложения, системы отслеживания цепочек поставок, нотариальные услуги — вот лишь некоторые области.
  • Российский контекст: В России блокчейн активно внедряется: Федеральная нотариальная палата с 2025 года использует цифровой журнал для доступа к распределённым реестрам интеллектуальной собственности. Райффайзенбанк и «Газпром нефть» выпустили первую международную банковскую гарантию на блокчейне. Сбербанк является лидером в корпоративном применении блокчейна, реализовав более 10 проектов (сделки РЕПО, покупка дебиторской задолженности). Блокчейн также используется в логистике и строительстве для оптимизации финансовых процессов.
• Информационная безопасность: С ростом цифровизации возрастает и количество угроз. Информационная безопасность становится ключевой задачей для государственных структур и частных компаний, требуя постоянного развития новых технологий и подготовки высококвалифицированных специалистов.
  • Российский контекст: Информационная безопасность — один из ключевых трендов. По итогам 2024 года Россия заняла 9-е место в мире по расходам на информационную безопасность (2% мирового рынка), при этом объём российского рынка ИБ составил 299 млрд рублей, увеличившись на 23% по сравнению с 2023 годом. К 2030 году прогнозируется рост сектора ИБ до 681 млрд рублей при среднегодовых темпах роста в 15%. В 2024 году в России было зафиксировано более 1,8 миллиарда кибератак. Общее количество кибератак на российские компании с января по июнь 2025 года превысило 63 тыс., что на 27% больше, чем за аналогичный период 2024 года, с переходом к более тщательно спланированным таргетированным атакам. Российские компании планируют дополнительно инвестировать в кибербезопасность до 47 млрд рублей в 2025 году и до 58 млрд рублей в 2026 году. Основными угрозами являются рост числа хакерских групп (27 прогосударственных APT-групп в 2024 году), увеличение DDoS-атак (минимум на 50% в 2024 году), а также фишинговые и скам-атаки.
• Другие ключевые тренды: Квантовые вычисления, 5G-технологии, роботизированная автоматизация процессов (RPA), а также виртуальная и дополненная реальность продолжают активно развиваться, обещая новые прорывы в ближайшем будущем.

Влияние ИТ на социально-экономическую сферу

Информационные технологии давно перестали быть просто инструментами и стали ключевым фактором, определяющим развитие социально-экономической сферы. Они способствуют не только оптимизации бизнес-процессов, но и глубинным структурным изменениям в экономике, формируя так называемую «информационную экономику». В этой новой реальности информация и ИТ выступают как мощнейший ресурс для развития, позволяя повышать эффективность производства, сокращать издержки, улучшать качество продукции и услуг, а также создавать совершенно новые рынки и бизнес-модели. Производительность труда, благодаря ИТ, растёт, обеспечивая конкурентные преимущества как для отдельных компаний, так и для целых государств.

Вызовы современного ИТ-развития

Наряду с беспрецедентными возможностями, бурное развитие ИТ ставит перед обществом и бизнесом ряд серьёзных вызовов:

• Обеспечение безопасности и конфиденциальности данных: Это остаётся одним из наиболее критических вызовов. Рост числа и усложнение кибератак, постоянные попытки взлома систем и кражи данных требуют непрерывного развития средств защиты, повышения осведомлённости пользователей и инвестиций в кибербезопасность.
• Проблема цифрового неравенства: В России эта проблема проявляется в неравномерных возможностях доступа к ИТ-инфраструктуре и цифровым навыкам между различными группами населения, а также между городскими и сельскими регионами. Неравенство может усугубляться, если не будут предприняты целенаправленные усилия по обеспечению всеобщего доступа к цифровым благам и обучению.
• Сокращение рабочих мест вследствие автоматизации и ИИ: Это один из наиболее обсуждаемых вызовов. Искусственный интеллект и робототехника, автоматизируя рутинные задачи, безусловно, приведут к сокращению некоторых категорий рабочих мест. Однако, анализ показывает, что масштабных негативных последствий можно избежать за счёт адаптации работников и экономических систем. Gartner ещё в 2017 году прогнозировал, что ИИ создаст больше рабочих мест, чем ликвидирует. Действительно, внедрение ИИ уже привело к снижению спроса на junior-разработчиков, но одновременно повысило спрос на высококвалифицированных специалистов. Автоматизация не только замещает, но и создаёт совершенно новые профессии (специалисты по робототехнике, аналитике данных, кибербезопасности), а также повышает значимость «человеческих» навыков — креативности, критического мышления, эмоционального интеллекта. К 2034 году объём рынка роботизации (включая ИИ) в России может достигнуть 29 трлн рублей, что подчёркивает масштабы трансформации рынка труда.

Таким образом, будущее ИТ обещает быть одновременно захватывающим и полным вызовов, требуя от специалистов и общества постоянной адаптации, обучения и поиска инновационных решений. Глубокое понимание текущих тенденций и вызовов поможет лучше подготовиться к будущим изменениям, а также позволит более осознанно подойти к системному анализу и проектированию информационных систем.

Заключение: Основные выводы и рекомендации по дальнейшей работе

В представленной методологии мы последовательно рассмотрели ключевые аспекты разработки курсовой или дипломной работы по информационным системам и технологиям, начиная от фундаментального анализа предметной области и заканчивая оценкой экономической эффективности и прогнозом будущих трендов.

Основные выводы, полученные в ходе разработки методологии, можно свести к следующему:

1. Системный анализ как основа: Успех любой ИС закладывается на этапе глубокого системного анализа, который, руководствуясь принципами системности, открытости и декомпозиции, позволяет чётко определить потребности и требования всех заинтересованных сторон, разрешить противоречия и создать адекватную модель предметной области. Методологии SADT (IDEF0) и RUP (UML) служат мощными инструментами для этой цели, а методы сбора требований, от интервью до прототипирования, обеспечивают полноту информации.
2. Архитектурное проектирование — мост от идеи к реализации: Этап проектирования, включающий разработку объектов данных, программ и учёт технологической среды, требует взвешенного выбора технологий, аргументированного сравнением с рыночными аналогами и учётом всего жизненного цикла ПО. Разнообразие архитектурных стилей, таких как многослойная, микросервисная или событийно-ориентированная, предоставляет гибкие решения для создания масштабируемых и надёжных систем.
3. Качество как интегральный показатель: Оценка качества ИС — это не второстепенный, а критически важный аспект, регулируемый международными стандартами ISO/IEC 25000 и ГОСТ Р ИСО/МЭК 25010-2015. Комплексная модель качества, охватывающая функциональную пригодность, надёжность, безопасность, юзабилити и другие характеристики, в сочетании с метриками дефектабельности и дефектоскопичности, позволяет обеспечить соответствие системы высоким требованиям и ожиданиям пользователей.
4. Экономическое обоснование — ключ к инвестициям: Финансовые методы, такие как NPV, IRR и Payback, в сочетании с комплексным анализом прямого и косвенного экономического эффекта, а также современными подходами (TCO, BVIT от Gartner Group) и риск-анализом (сценарный подход), позволяют всесторонне оценить рентабельность ИТ-проектов и обосновать их целесообразность.
5. Актуальность и вызовы современности: ИТ-ландшафт стремительно меняется под влиянием ИИ, IoT, блокчейна и кибербезопасности. Российский рынок активно интегрирует эти технологии, демонстрируя значительный рост и создавая уникальные кейсы внедрения. Однако эти возможности сопряжены с серьёзными вызовами: усиление киберугроз, проблема цифрового неравенства и трансформация рынка труда под воздействием автоматизации требуют постоянного внимания и поиска инновационных решений.

Практические рекомендации для студентов по написанию курсовых/дипломных работ:

• Глубокое погружение в предметную область: Не ограничивайтесь поверхностным описанием. Используйте методы системного анализа, проводите интервью с реальными пользователями или экспертами, изучайте существующую документацию, чтобы выявить истинные потребности.
• Обоснованность каждого шага: Каждый выбор — от методологии разработки до конкретной технологии — должен быть тщательно аргументирован. Сравнивайте альтернативы, используйте количественные и качественные критерии.
• Стандарты как ориентир: Применяйте международные и национальные стандарты (ГОСТ, ISO) при описании требований, проектировании и оценке качества. Это не только повышает академическую ценность работы, но и формирует профессиональный подход.
• Комплексный экономический анализ: Не останавливайтесь на базовых финансовых показателях. Включите в работу анализ TCO и, по возможности, BVIT, а также сценарный анализ рисков, чтобы показать всестороннее понимание экономической целесообразности проекта.
• Интеграция актуальных трендов: Покажите, как ваша работа вписывается в контекст современных ИТ-тенденций. Приведите примеры, статистику, прогнозы, особенно касающиеся российского рынка. Это продемонстрирует актуальность и практическую значимость вашего исследования.
• Структурированность и ясность изложения: Чётко следуйте плану, используйте наглядные таблицы, диаграммы и схемы. Избегайте «воды» и канцелярита, стремитесь к максимальной информативности и логической связности.

Перспективы дальнейших исследований в области информационных систем и технологий лежат в плоскости более глубокого изучения влияния ИИ на принятие решений в бизнесе, разработки новых методов обеспечения кибербезопасности в условиях квантовых вычислений, исследования этических аспектов применения технологий, а также создания адаптивных ИС, способных самостоятельно эволюционировать и обучаться. Особое внимание следует уделить решениям, направленным на преодоление цифрового неравенства и создание инклюзивных цифровых сред, поскольку именно они определят социальную справедливость в условиях тотальной цифровизации.

Эта методология, будучи комплексным руководством, позволит студентам не просто выполнить академическое задание, но и сформировать глубокое, всестороннее понимание одной из самых динамично развивающихся областей современного мира.

Список использованной литературы

1. Аттетков, А. В. Методы оптимизации / А. В. Аттетков, С. В. Галкин, В. С. Зарубин. – М. : Издательство МГТУ им. Баумана, 2001. – 440 с.
2. Бунова, Е. В. Оценка эффективности внедрения информационных систем / Е. В. Бунова, О. С. Буслаева // Карельский научный журнал. – 2017. – № 2 (19).
3. Вахрушев, М. В. Влияние информационных технологий на мировую экономику и хронология их внедрения в экономические процессы / М. В. Вахрушев, Р. И. Рафиков // Вестник Академии знаний. – 2022. – № 4 (51).
4. Гаспариан, М. С. Информационные системы и технологии : учебное пособие. — М. : Айбукс, 2023. — 156 с.
5. Голицына, О. Л. Информационные системы и технологии : учебное пособие / О. Л. Голицына, Н. В. Максимов, И. И. Попов. — М. : ФОРУМ : ИНФРА-М, 2018. — 400 с.
6. Жукова, Е. В. Классификация организационных форм ритейла в сервисной экономике / Е. В. Жукова, С. А. Калашников // Вестник Самарского государственного экономического университета. – 2009. – № 3 (53). – С. 32-36.
7. Жукова, Е. В. Покупатель, магазин и оптимальный пакет услуг (программа формирования и развития пакета услуг предприятий ритейла) / Е. В. Жукова // Российское предпринимательство. – 2009. – № 10 (выпуск 2). – С. 149-154.
8. Зайдуллин, С. С. Элементы теории принятия решений : учебное пособие / С. С. Зайдуллин, В. С. Моисеев. – Казань : Издательство КГТУ, 2002. – 114 с.
9. Зингер, И. С. Обеспечение достоверности данных в автоматизированных системах управления производством / И. С. Зингер, Б. С. Куцык. – М. : Наука, 1974.
10. Информационные технологии в социально-экономической сфере. — URL: https://guu.ru/iis/articles/informacionnye-tehnologii-v-socialno-ekonomicheskoj-sfere/ (дата обращения: 31.10.2025).
11. Как оценить эффективность ИТ? — URL: https://globalcio.ru/materials/18447/ (дата обращения: 31.10.2025).
12. Как сформировать требования к информационной системе. — URL: https://bipium.ru/blog/kak-sformirovat-trebovaniya-k-informacionnoy-sisteme (дата обращения: 31.10.2025).
13. Комплексный критерий оценки качества информационных систем // КиберЛенинка. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kompleksnyy-kriteriy-otsenki-kachestva-informatsionnyh-sistem (дата обращения: 31.10.2025).
14. Конноли, Т. Базы данных. Проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика / Т. Конноли, К. Бегг. — М. : Вильямс, 2000. – 1111 с.
15. Крейдер, О. А. Информационные системы и технологии : учебное пособие / О. А. Крейдер, Е. А. Русакова. — Дубна : Гос. ун-т «Дубна», 2019. — 61 c.
16. Кузнецова, О. Б. Методический подход оценки экономической эффективности ИТ-проектов // Вестник Института экономики и управления НовГУ. – 2018. – № 1.
17. Лекция 6. Методы анализа предметной области. — URL: https://present5.com/lekciya-6-metody-analiza-predmetnoj-oblasti-2/ (дата обращения: 31.10.2025).
18. Лоскутов, В. И. Автоматизированные системы управления. – М. : Статистика, 1972. – 184 с.
19. Маклаков, С. В. BPwin и ERwin. CASE-средства разработки информационных систем. — М. : Диалог-Мифи, 2001. — 304 с.
20. Мартынов, О. Ю. Методика расчета эффективности от внедрения информационных технологий // АО «НИЦЭВТ». — URL: https://nizcevt.ru/upload/iblock/d76/d7696615e4a8f94d352796e6a100653d.pdf (дата обращения: 31.10.2025).
21. Методы анализа предметных областей. — URL: https://studfile.net/preview/7008638/page:31/ (дата обращения: 31.10.2025).
22. Методы анализа предметных областей пользователей. — URL: https://studopedia.su/1_25150_metodi-analiza-predmetnih-oblastey-polzovateley.html (дата обращения: 31.10.2025).
23. Методы анализа информационных систем. — URL: https://studfile.net/preview/9599602/page:3/ (дата обращения: 31.10.2025).
24. Методы анализа требований. — URL: https://logrocon.com/blog/metody-analiza-trebovanij/ (дата обращения: 31.10.2025).
25. Методы определения экономического эффекта от ИТ-проекта // iTeam. — URL: https://www.iteam.ru/publications/it/section_16/article_3196 (дата обращения: 31.10.2025).
26. Методы оптимизации: линейное программирование : учебное пособие / И. Х. Садыков. – Казань : КГТУ, 1975. – 221 с.
27. Методы последовательной автоматизации в дискретных сетевых задачах оптимального распределения ресурсов. – М. : Наука, 1983. – 208 с.
28. Методологии оценки ИТ. — URL: https://studfile.net/preview/2619079/page:19/ (дата обращения: 31.10.2025).
29. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ БУХГАЛТЕРСКИЙ УЧЕТ, АУДИТ И ЭКОНОМИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА // Научный электронный журнал Меридиан. – 2022. – № 10 (72). — URL: https://core.ac.uk/download/pdf/224641975.pdf (дата обращения: 31.10.2025).
30. Оценка качества информационной системы. — URL: https://www.helpit.me/articles/its/ocenka-kachestva-informacionnoy-sistemy.html (дата обращения: 31.10.2025).
31. Оценка качества информационной системы. — URL: https://infopedia.su/17×2133.html (дата обращения: 31.10.2025).
32. Оценка качества функционирования информационной системы. CALS-технологии. — URL: https://studfile.net/preview/9924851/page:4/ (дата обращения: 31.10.2025).
33. Оценка эффективности информационных систем // HelpIT.me. — URL: https://www.helpit.me/articles/its/ocenka-effektivnosti-informacionnyh-sistem.html (дата обращения: 31.10.2025).
34. Оценка ИТ проектов // HelpIT.me. — URL: https://www.helpit.me/articles/its/ocenka-it-proektov.html (дата обращения: 31.10.2025).
35. Перспективы развития информационных технологий. Топ-17 ИТ трендов // Университет СИНЕРГИЯ. — URL: https://synergy.ru/stories/perspektivy_razvitiya_informacionnyh_tehnologij_top_17_it_trendov (дата обращения: 31.10.2025).
36. Показатели эффективности. — URL: https://studfile.net/preview/7161833/page:38/ (дата обращения: 31.10.2025).
37. Применение методов системного анализа при проектировании и разработке системы, обеспечивающей взаимодействие разнородных автоматизированных систем // КиберЛенинка. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-metodov-sistemnogo-analiza-pri-proektirovanii-i-razrabotke-sistemy-obespechivayuschey-vzaimodeystvie-raznorodnyh (дата обращения: 31.10.2025).
38. Применение системного анализа при разработке автоматизированных информационных систем. — URL: https://studfile.net/preview/5586968/page:37/ (дата обращения: 31.10.2025).
39. Промышленные АСУ. – М. : Энергия, 1973. – 193 с.
40. Профессия «Системный аналитик информационных систем для бизнеса». — URL: https://analyst.beskov.ru/sys-analyst-role-in-is-dev-for-business/ (дата обращения: 31.10.2025).
41. Расчет экономического эффекта от внедрения системы автоматизации // Antegra consulting. — URL: https://antegra.ru/blog/raschet-ekonomicheskogo-effekta-ot-vnedreniya-sistemy-avtomatizatsii (дата обращения: 31.10.2025).
42. Роль информационных технологий в развитии современной экономики и общества. — URL: https://www.sgu.ru/sites/default/files/textdoc/2018-05-22_1.pdf (дата обращения: 31.10.2025).
43. Саати, Т. Аналитическое планирование и организация систем / Т. Саати, К. Керис. – М. : Радио и связь, 1991. – 368 с.
44. Системный анализ: необходимый навык для каждого IT-специалиста // DAN IT Education. — URL: https://dan-it.com.ua/blog/system-analysis-a-must-have-skill-for-every-it-specialist/ (дата обращения: 31.10.2025).
45. Считаем эффективность ИТ-проектов // БИТ. Бизнес & Информационные технологии. — URL: https://bit.samag.ru/archive/article/942 (дата обращения: 31.10.2025).
46. Турчин, С. Обзор АСУП для малого бизнеса. Функциональные особенности // Компьютерное обозрение. – 2001. – № 17 (286). – С. 22-27.
47. Фатрелл, Р. Управление программными проектами: достижение оптимального качества при минимуме затрат / Р. Фатрелл, Д. Шафер, Л. Шафер. – М. : Вильямс, 2003. – 1128 с.
48. Функциональная эффективность информационных систем. — URL: https://studfile.net/preview/7161833/page:37/ (дата обращения: 31.10.2025).
49. Что ждет IT-сферу в будущем? // СГЭУ. — URL: https://unecon.ru/info/chto-zhdet-it-sferu-v-budushchem (дата обращения: 31.10.2025).
50. Что такое анализ требований? Процесс и методы // Visure Solutions. — URL: https://visuresolutions.com/ru/what-is-requirements-analysis-process-and-methods/ (дата обращения: 31.10.2025).

С этим материалом также изучают

Бух.Учет и анализ затрат и методы их оценки в себестоимости продукции организации на примере Гипермаркета Карусель

... Информационные системы и технологии в экономике и управлении: учебник для ... анализа затрат и методов их оценки в себестоимости продукции организации. Исходя из цели в работе были поставлены следующие задачи: 1. рассмотреть экономическую ... это неустойчивая ...

Процесс принятия управленческих решений в сфере управления персоналом: Анализ, совершенствование методов и оценка экономической эффективности

Изучите процесс принятия управленческих решений в HR, методы их совершенствования и количественную оценку экономической эффективности. Кейсы и практические методики.

Проектирование и внедрение информационной системы для автоматизации расчета заработной платы и управления персоналом: Экономические, нормативно-правовые и технологические аспекты

Разработка и внедрение информационной системы для автоматизации расчета зарплаты и управления персоналом: экономика, нормативно-правовая база (152-ФЗ), технологии.

Надежность, Живучесть и Стойкость Систем Управления: Системный Анализ, Разграничение и Методы Обеспечения (Реферат)

Системный анализ надежности, живучести и стойкости систем управления (СУ). Разграничение свойств, математические метрики и методы обеспечения технической устойчивости.

Сегментирование рынка и выбор целевой аудитории в системе маркетинговых коммуникаций: Теоретические основы, современные методы и оценка эффективности

Изучите теоретические основы сегментирования рынка (STP), применение Big Data (CDP, DMP) и кластерного анализа. Методы оценки эффективности маркетинговых коммуникаций (ROMI, CLV).

Анализ технологий бренд-менеджмента и оценка их эффективности в курсовой работе

Подробное руководство по написанию курсовой работы. Изучите технологии бренд-менеджмента, метрики эффективности и структуру анализа на реальном кейсе компании 'ФрутоНяня'.

Как написать идеальную курсовую по управленческому анализу — пошаговый разбор методов и оценки альтернатив

Откройте для себя полный процесс написания курсовой по управленческому анализу — от диагностики проблемы до оценки альтернатив с помощью SWOT, PESTLE и дерева решений. Статья предлагает структурированный подход и практические примеры для достижения отличного результата.

Внешняя среда организации: комплексный анализ факторов и методов стратегической оценки

Исчерпывающее руководство по анализу внешней среды организации. Изучите факторы прямого и косвенного воздействия, структуру и методы анализа — PESTEL, SWOT и модель 5 сил Портера.

Анализ инвестиций в основной капитал регионов России — от статистических методов к оценке экономической эффективности

Углубленное исследование инвестиционных процессов в основной капитал на примере регионов России. Рассматриваются ключевые статистические методы, включая корреляционно-регрессионный анализ, и проводится оценка динамики на основе актуальных данных за 2023-2024 годы.

Механизм формирования персонала предприятия: Анализ эффективных стратегий, методов и оценка результативности в условиях кадрового дефицита 2025 года

Анализ эффективных стратегий формирования персонала предприятия в условиях кадрового дефицита 2025 года. Методы отбора, HR-брендинг, ROI и KPI в HR-сфере.