Информационные системы и технологии: классификация, тенденции развития и применение в России

В эпоху стремительной цифровой трансформации и глобализации, когда информация стала одним из важнейших ресурсов, понимание сущности, механизмов функционирования и векторов развития информационных систем (ИС) и технологий (ИТ) становится не просто академическим интересом, но и жизненной необходимостью для любого современного специалиста. Если еще несколько десятилетий назад ИТ воспринимались как вспомогательный инструмент, сегодня они являются основой для инноваций, двигателем экономического роста и неотъемлемой частью повседневной жизни. Например, объем российского рынка искусственного интеллекта в 2023 году достиг 900 млрд рублей, показав рост на 37% по сравнению с предыдущим годом, что ярко иллюстрирует беспрецедентный темп и масштаб внедрения передовых технологий в стране.

Настоящая курсовая работа ставит своей целью всестороннее исследование информационных систем и технологий, начиная с их фундаментальных определений и заканчивая анализом современных тенденций и перспектив применения, с особым акцентом на российский контекст. Для достижения этой цели были сформулированы следующие задачи:

• Раскрыть ключевые понятия, принципы функционирования ИС и ИТ, а также взаимосвязь между данными, информацией и знаниями.
• Представить многоуровневую классификацию информационных систем по различным критериям, детально описывая их характеристики.
• Проанализировать историческую эволюцию ИС и ИТ, выделив значимые этапы и их влияние на общество.
• Выявить и проанализировать ключевые современные тенденции развития ИС и ИТ, подкрепляя их актуальными российскими статистическими данными и примерами.
• Оценить значение и перспективы применения информационных систем и технологий в ключевых отраслях, таких как экономика, государственное управление и производство, с учетом российской специфики.

Структура работы выстроена таким образом, чтобы обеспечить логичную последовательность изложения материала: от общих теоретических положений к детальной классификации, затем к историческому обзору, далее к анализу текущих тенденций и, наконец, к рассмотрению практического значения и перспектив. Это позволит читателю получить комплексное и глубокое понимание предмета исследования, подготовив фундамент для дальнейшего изучения столь динамичной и важной области.

Глава 1. Теоретические основы информационных систем и технологий

Понятие и сущность информационных систем

В центре цифровой эпохи находится концепция информационной системы (ИС) – сложного, многогранного явления, которое служит краеугольным камнем для функционирования современного общества и экономики. На базовом уровне, ИС представляет собой взаимосвязанную совокупность средств, методов и персонала, используемых для хранения, обработки и выдачи информации в интересах достижения поставленной цели. Это определение подчеркивает комплексный характер ИС, где технические средства (оборудование), методики (алгоритмы, программное обеспечение) и человеческий фактор (пользователи, администраторы) неразрывно связаны.

Более формализованное, юридическое определение содержится в Федеральном законе Российской Федерации «Об информации, информационных технологиях и о защите информации», который определяет ИС как совокупность содержащейся в базах данных информации и обеспечивающих ее обработку информационных технологий и средств. Это подчеркивает, что ИС – это не просто набор компонентов, а именно их функциональное единство, целенаправленное на работу с информацией.

Основное назначение любой информационной системы – это своевременное формирование и выдача достоверной информации для принятия решений, а также сбор, хранение, обработка, поиск и выдача информации в задачах из любой области. В этом заключается ее фундаментальная ценность: способность превращать «сырые» данные в осмысленные сведения, необходимые для эффективного управления и функционирования.

На современном этапе развития, ИС редко представляют собой простые, изолированные программы. Чаще всего это сложные интегрированные комплексы приложений, такие как системы планирования ресурсов предприятия (ERP) или управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). Эти системы включают в себя базовую платформу, множество специализированных модулей (например, для финансов, кадров, производства) и централизованную базу данных, обеспечивающую единое информационное пространство. Исторически, с 1980-х годов, персональные компьютеры (ПК), такие как IBM PC, выпущенный в 1981 году, стали массово доступными и легли в основу тысяч приложений, кардинально изменивших способы работы и ставших ключевым техническим средством в подавляющем большинстве ИС. Однако в крупных организациях, где объемы данных и вычислительные потребности значительно выше, в состав ИС могут входить и более мощные системы – мэйнфреймы или суперЭВМ. Важно отметить, что информационная система немыслима без персонала, который взаимодействует с компьютерами и телекоммуникациями, обеспечивая ее полноценное функционирование и использование.

Понятие и принципы информационных технологий

Если информационная система – это каркас и содержимое, то информационная технология (ИТ) – это «двигатель» и «процессы», которые заставляют этот каркас работать. ИТ определяется как совокупность процессов, использующих методы и средства сбора, обработки, накопления и передачи данных для получения информации нового качества о состоянии объекта, процесса, явления или информационного продукта. Это подчеркивает целенаправленность ИТ на преобразование данных и получение ценного результата.

В другом контексте, ИТ можно рассматривать как совокупность методов, производственных и программно-технологических средств, объединенных в технологическую цепочку, обеспечивающую сбор, хранение, обработку, вывод и распространение информации. Это определение акцентирует внимание на системном подходе к организации работы с информацией, где каждый этап является частью единого, взаимосвязанного процесса.

Основные принципы, на которых базируются информационные технологии, включают:

• Автоматизация: Использование компьютерных систем для выполнения задач, которые ранее выполнялись вручную. Этот принцип позволяет значительно повысить скорость, точность и масштабируемость обработки информации, освобождая человека от рутинных операций.
• Цифровизация: Преобразование аналоговых данных (например, звука, изображения, текста на бумаге) в цифровой формат. Цифровые данные легко хранить, передавать, обрабатывать и анализировать, что открывает новые возможности для их использования.
• Интеграция: Объединение различных систем и процессов в единую, согласованную инфраструктуру. Интеграция позволяет устранить информационные «силосы», обеспечить бесперебойный обмен данными между различными подразделениями и функциями, создавая целостную картину деятельности организации.

Взаимосвязь данных, информации и знаний

Для глубокого понимания ИС и ИТ крайне важно четко различать и понимать взаимосвязь между данными, информацией и знаниями. Эти три понятия часто используются взаимозаменяемо, но обладают принципиальными различиями, формируя иерархическую структуру, где каждое последующее понятие строится на предыдущем.

В основании этой иерархии лежат данные. Данные – это формализованный способ представления информации в понятной для человека или машины форме, которую можно использовать для общения, трактовки, сохранения или обработки. Это сырые, детальные, объективные факты событий, не несущие сами по себе определенного смысла без контекста. Примером данных могут быть число «150», строка «Иванов Иван Иванович», дата «12.10.2025». Сами по себе они ничего не говорят, но являются «сырьем», которое в процессе обработки превращается в информацию.

Следующий уровень – информация. Информация – это сведения об объектах и явлениях окружающей среды, их параметрах, свойствах и состояниях, которые уменьшают имеющуюся о них степень неопределенности и неполноты знаний. В отличие от данных, информация обладает смыслом, значимостью и назначением. Если мы знаем, что «150» – это количество проданных товаров за день, «Иванов Иван Иванович» – это менеджер по продажам, а «12.10.2025» – это дата отчета, то эти данные, будучи объединенными и осмысленными, становятся информацией. Она позволяет ответить на вопросы «что произошло?» и «кто это сделал?». Информация помогает принимать оперативные решения и понимать текущее состояние дел, но не дает понимания глубинных причин или будущих последствий.

Вершина иерархии – знания. Знания – это результаты решения задач, истинная, проверенная информация, обобщенная в виде законов, теорий, совокупностей взглядов и представлений. Знания отражают множество возможных ситуаций в определенной предметной области и могут быть условно представлены как «факты + убеждения + правила». Если информация отвечает на вопрос «что?», то знания отвечают на вопросы «почему?», «как это использовать?» и «что будет, если?». Например, знание о том, что снижение цен на 10% на определенный товар приводит к увеличению его продаж на 20% в условиях экономического спада, является знанием. Оно позволяет прогнозировать, разрабатывать стратегии и принимать долгосрочные, стратегические решения, значительно повышая конкурентоспособность.

Таким образом, процесс трансформации можно представить как:

Данные ⇨ (обработка, контекстуализация) ⇨ Информация ⇨ (анализ, синтез, обобщение) ⇨ Знания.

Процессы и компоненты функционирования информационных систем

Эффективность любой информационной системы определяется не только наличием мощного оборудования или сложного программного обеспечения, но и грамотной организацией ее функционирования, включающей ключевые процессы и компоненты.

Процессы, обеспечивающие работу информационной системы, включают:

1. Ввод информации: На этом этапе данные поступают в систему из внешних или внутренних источников. Это может быть ручной ввод оператором, автоматический сбор данных с датчиков, импорт из других систем или получение информации через веб-формы. Качество и своевременность ввода критически важны для всей последующей работы ИС.
2. Обработка входной информации: Полученные данные преобразуются, структурируются, анализируются и представляются в удобном виде. Этот процесс может включать сортировку, фильтрацию, агрегацию, расчеты, моделирование и применение сложных алгоритмов (например, для машинного обучения или статистического анализа). Цель – придать данным смысл и превратить их в информацию.
3. Вывод информации: Обработанная информация предоставляется потребителям или передается в другую систему. Это может быть формирование отчетов, графиков, уведомлений, вывод данных на экран, печать документов или экспорт в другие форматы. Важно, чтобы информация была представлена в понятной и доступной форме, соответствующей потребностям пользователя.
4. Обратная связь: Этот процесс позволяет корректировать входную информацию, настройки системы или ее функционал на основе анализа результатов вывода. Обратная связь обеспечивает адаптивность и улучшение работы ИС, позволяя ей реагировать на изменения во внешней среде или на потребности пользователей.

Помимо этих процессов, информационные системы обладают определенными системными свойствами, которые проявляются в динамике их взаимосвязи со средой:

• Управляемость: Способность ИС быть контролируемой и настраиваемой для достижения заданных целей. Это включает возможность изменения параметров, алгоритмов обработки, прав доступа и других характеристик.
• Адаптивность к изменяющимся внешним условиям: Возможность системы приспосабливаться к новым требованиям, технологиям, законодательным изменениям или рыночным условиям без полной перестройки. Например, ИС должна уметь интегрироваться с новыми программными продуктами или обрабатывать данные в изменившихся форматах.
• Устойчивость во времени: Способность ИС сохранять свою функциональность и производительность на протяжении длительного периода эксплуатации, противостоять сбоям, нагрузкам и устареванию.

Для реализации всех этих процессов и свойств, любая ИС состоит из нескольких основных компонентов:

1. Функционально взаимосвязанные комплексы данных и процедур их обработки: Это ядро системы, включающее базы данных, хранилища данных, а также программное обеспечение, реализующее логику обработки, анализа и представления информации.
2. Персонал: Люди, которые разрабатывают, внедряют, эксплуатируют и используют ИС. Это программисты, системные аналитики, администраторы баз данных, конечные пользователи, менеджеры. Без квалифицированного персонала ИС не сможет функционировать эффективно.
3. Техническая база: Оборудование и телекоммуникации, обеспечивающие физическую основу работы системы. Сюда относятся компьютеры (серверы, рабочие станции), сетевое оборудование, периферийные устройства, а также каналы связи (проводные, беспроводные), обеспечивающие передачу данных.

Таблица 1.1: Взаимосвязь компонентов и процессов ИС

Компонент ИС	Ключевая роль	Связанные процессы ИС
Комплексы данных и процедур	Хранение, структурирование и логическая обработка информации	Ввод, обработка, вывод, обратная связь (через алгоритмы)
Персонал	Разработка, эксплуатация, использование и управление ИС	Ввод (ручной), обработка (анализ), вывод (интерпретация), обратная связь (принятие решений)
Техническая база	Физическая основа для хранения, обработки и передачи данных	Ввод (сбор), обработка (вычисления), вывод (отображение), обратная связь (мониторинг)

Глава 2. Классификация информационных систем и их характеристики

Многообразие информационных систем в современном мире настолько велико, что для их осмысления и эффективного использования необходима четкая и логичная классификация. Различные подходы к категоризации ИС позволяют глубже понять их функциональные особенности, архитектурные решения и области применения, обеспечивая систематизированный подход к их изучению и внедрению.

Классификация по техническому уровню

Исторически и технологически наиболее очевидной является классификация ИС по уровню автоматизации или техническому уровню. Она отражает эволюционный путь развития систем обработки информации:

• Ручные ИС: На начальных этапах развития человечества и вплоть до появления первых механических средств, все процессы обработки информации осуществлялись вручную. Примером может служить ведение бухгалтерских книг, картотек, библиотечных каталогов без использования каких-либо машин. Здесь человек является и средством, и исполнителем всех информационных операций.
• Механизированные ИС: С появлением механических устройств, таких как арифмометры, счетно-перфорационные машины или табуляторы, часть рутинных операций была механизирована. Это позволило увеличить скорость и точность расчетов, но по-прежнему требовало значительного участия человека в управлении процессами.
• Автоматизированные ИС (АИС): Современный этап, характеризующийся использованием компьютеров (персональных компьютеров, серверов, мэйнфреймов) для хранения, обработки и поиска информации. В АИС человек играет роль оператора, управляющего системой, анализирующего результаты и принимающего решения. Большинство современных систем управления предприятиями (ERP, CRM) относятся к этому типу.
• Автоматические ИС: Наивысший уровень автоматизации, при котором система функционирует практически без участия человека, самостоятельно выполняя полный цикл информационных процессов. Такие системы часто являются частью более крупных комплексов, например, автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП) в промышленности, где они контролируют станки, роботов и производственные линии.

Классификация по характеру обрабатываемой информации

В зависимости от типа данных, с которыми работает система, ИС можно разделить на:

• Документальные системы: Эти системы специализируются на работе с документами в их широком понимании – книгами, статьями, патентами, нормативными актами, электронными файлами. Их главная задача – не просто хранить документы, а индексировать их содержимое, обеспечивая быстрый поиск релевантных материалов по ключевым словам, авторам или темам. Примерами являются электронные библиотеки, архивы документов, системы управления контентом (CMS). Они часто работают с неструктурированной или слабоструктурированной информацией.
• Фактографические системы: В отличие от документальных, эти системы ориентированы на хранение и обработку конкретных сведений и фактов, представленных в структурированном виде. Это могут быть параметры объектов, технико-экономические данные, результаты измерений, информация о клиентах или товарах. Информация в таких системах обычно оперативного характера и представлена в виде записей в базах данных. Примерами являются банковские системы, системы учета складских остатков, базы данных пациентов в медицинских учреждениях.

Классификация по масштабу и степени интеграции

Масштаб ИС и уровень интеграции её компонентов также являются важными критериями:

• Локальные автоматизированные рабочие места (АРМ): Это ИС, предназначенные для выполнения конкретных функций одним пользователем на одном компьютере. Примерами являются офисные приложения (текстовые редакторы, электронные таблицы), специализированные программы для инженеров или дизайнеров.
• Комплексы взаимосвязанных АРМ и компьютерные сети АРМ с единой информационной базой: По мере роста потребностей, отдельные АРМ объединяются в сети, позволяя пользователям обмениваться данными и совместно использовать ресурсы. При этом может формироваться единая информационная база, доступная всем участникам сети. Примером может служить локальная сеть небольшого офиса.
• Корпоративные информационные системы (КИС): Это наиболее крупные и сложные ИС, предназначенные для полнофункционального управления всеми аспектами деятельности большого предприятия или группы компаний. КИС обеспечивают интеграцию всех бизнес-процессов – от планирования ресурсов и производства до продаж, маркетинга и обслуживания клиентов. Примерами являются ERP-системы, крупные системы управления цепочками поставок (SCM) или глобальные банковские системы.

Классификация по уровню управления и решаемым задачам

Один из наиболее значимых подходов к классификации ИС связан с уровнями управления в организации и типами задач, которые они призваны решать:

• Информационные системы оперативного уровня: Эти системы поддерживают повседневную деятельность исполнителей и операционных менеджеров. Они обрабатывают текущие данные о сделках, транзакциях, событиях. Их главная задача – автоматизация рутинных операций и обеспечение быстрого доступа к информации, необходимой для выполнения текущих задач. Примеры включают бухгалтерские системы, системы банковских депозитов, обработки заказов, регистрации авиабилетов и выплаты заработной платы. Эти системы критически важны для бесперебойного функционирования организации.
• Информационные системы специалистов: Эти системы предназначены для поддержки работы инженеров, проектировщиков, аналитиков и других специалистов, чья деятельность требует работы с данными и знаниями. Они включают:
  • Системы офисной автоматизации: Поддерживают общие офисные задачи, такие как обработка текстов, создание презентаций, архивация документов, управление расписаниями и электронная почта.
  • Системы обработки знаний, включая экспертные системы: Эти системы направлены на помощь в создании новой информации и знаний, решение сложных, плохо структурированных проблем, используя базы знаний и механизмы вывода.
• Классификация по степени структурированности решаемых задач:
  • Структурированные (формализуемые) задачи: Имеют четко определенный алгоритм решения, все входные данные известны, а результат предсказуем. Большинство задач оперативного уровня относятся сюда (например, расчет заработной платы).
  • Неструктурированные (неформализуемые) задачи: Отличаются высокой степенью неопределенности, отсутствием четкого алгоритма решения, требуют эвристического подхода, интуиции и опыта. Часто встречаются на верхних уровнях управления (например, выбор новой стратегии выхода на рынок).
  • Частично структурированные задачи: Комбинируют элементы обоих типов, имеют как формализуемые, так и неформализуемые компоненты.
• Классификация по целевой функции:
  • Экономические ИС управления: Предназначены для управления экономическими процессами на предприятии (бухгалтерия, финансы, кадры).
  • Системы поддержки принятия решений (СППР): Ориентированы на анализ данных и предоставление информации для принятия стратегических и тактических решений в условиях неопределенности.
  • Информационно-вычислительные системы: Основная функция – выполнение сложных расчетов и обработка больших объемов данных.
  • Информационно-справочные системы: Предоставляют быстрый доступ к справочной информации (например, правовые базы данных, энциклопедии).
  • ИС образования: Используются для организации учебного процесса, хранения учебных материалов, дистанционного обучения.

Таблица 2.1: Сводная классификация информационных систем

Критерий классификации	Типы ИС	Описание и примеры
Технический уровень	Ручные, Механизированные, Автоматизированные, Автоматические	От полностью ручной обработки до систем без участия человека
Характер информации	Документальные, Фактографические	Работа с неструктурированными документами или конкретными фактами
Масштаб и интеграция	АРМ, Комплексы АРМ, КИС	От индивидуальных рабочих мест до управления крупными предприятиями
Уровень управления/задачи	Оперативный, Специалистов, СППР, Экономические, Образования	Поддержка исполнителей, аналитиков, руководителей, различные функциональные задачи

Эта многоуровневая классификация позволяет комплексно подходить к анализу информационных систем, оценивая их как с точки зрения технического воплощения, так и с позиции функционального назначения и роли в организационной структуре.

Глава 3. Эволюция информационных систем и технологий

История информационных систем и технологий — это захватывающая сага о том, как человечество постепенно училось укрощать данные, превращая их в мощнейший инструмент для управления, познания и прогресса. От примитивных счетных машин до глобальных сетей искусственного интеллекта — каждый этап этого пути знаменовал собой революционные изменения в способах нашей работы и жизни.

Ранние этапы развития (1950-е – 1960-е годы)

Зарождение информационных систем приходится на 1950-е годы, когда крупные корпорации и государственные учреждения начали осознавать потенциал автоматизации рутинных вычислительных операций. Изначально ИС предназначались для решения строго утилитарных задач, таких как обработка счетов и расчет заработной платы. В те времена в основном использовались электромеханические бухгалтерские счетные машины, а затем и первые ламповые, а позднее транзисторные ЭВМ. Основной целью было сокращение затрат и времени на подготовку бумажных документов, что было прорывом для бухгалтерии и финансового сектора. Информация рассматривалась как средство учета и контроля, а не как стратегический актив, что ограничивало ее применение исключительно операционной деятельностью.

К 1960-м годам отношение к информационным системам начало меняться. По мере роста вычислительных мощностей и развития языков программирования, стало возможным использовать информацию не только для текущих операций, но и для формирования периодической отчетности по различным параметрам. Руководство компаний стало получать первые агрегированные данные о продажах, производстве, запасах, что позволяло более глубоко анализировать прошлые результаты и принимать решения на тактическом уровне. Это был первый шаг от простой автоматизации к информационному обеспечению управления.

Распространение и управленческий контроль (1970-е – 1980-е годы)

Период 1970-х и 1980-х годов стал временем бурного роста и распространения компьютерных и телекоммуникационных технологий. Если раньше ЭВМ были доступны лишь крупным организациям, то теперь они стали активно проникать в офисы, расширяя область использования ИС. Этот период характеризуется трансформацией ИС из чисто учетных систем в средства управленческого контроля и поддержки принятия решений.

В 1970-е годы компании начали использовать ИС для более сложных задач, таких как управление запасами и автоматизация складских операций с помощью баз данных. Появились первые системы управления базами данных (СУБД), такие как DB2, которые позволили эффективно хранить и извлекать структурированную информацию. В этот же период активно развивались средства коммуникации, и электронная почта стала одним из первых массовых применений ИС для внутренней и внешней связи. Финансовый учет также получил мощный импульс с появлением первых программ для расчета налогов и ведения бухгалтерии. Значимым событием стало появление мини-компьютеров, таких как DEC VAX, которые были значительно доступнее мэйнфреймов и способствовали децентрализации ИС, позволяя отдельным департаментам или небольшим компаниям автоматизировать свои процессы.

1980-е годы ознаменовались настоящей революцией благодаря массовому переходу на персональные компьютеры (ПК). ПК стали доступными не только для корпораций, но и для малого бизнеса и индивидуальных пользователей. Это привело к взрывному развитию вычислительных сетей и концепции распределенной обработки данных. Иерархическая модель «клиент-сервер» постепенно вытеснила одноранговые сети, предлагая более надежную и масштабируемую архитектуру. МикроЭВМ в начале 1980-х годов сделали массовой аудиторию пользователей вычислительных сетей, положив начало эпохе сетевых коммуникаций.

Именно в 1980-х годах произошел фундаментальный сдвиг в восприятии ИТ: они начали рассматриваться не просто как инструмент, а как стратегическое оружие для организаций. Руководители стали понимать, что эффективное использование информации может дать конкурентное преимущество.

Это выражалось в развитии систем поддержки принятия решений (СППР), которые использовались на верхнем уровне управления. СППР помогали в формировании стратегических целей, планировании и привлечении ресурсов, решая сложные, часто нерегулярные бизнес-процессы, требующие глубокой аналитической обработки информации, а не просто рутинного учета.

ИТ как стратегическое оружие и формирование информационного общества

На рубеже XX и XXI веков, распространение информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) достигло глобальных масштабов, фундаментально повлияв на развитие системы международных отношений и приведя к формированию информационного общества. В этом обществе информация, ее создание, обработка и распространение становятся определяющими факторами экономического, социального и культурного развития. Глобальный характер этого явления проявляется в активной деятельности целого ряда информационных систем, таких как Интернет, который объединил миллиарды людей; СВИФТ (SWIFT), обеспечивающий международные финансовые транзакции; глобальные платежные системы, обрабатывающие триллионы долларов ежедневно; и дистанционное образование, стирающее географические границы в обучении.

Важно отметить и специфический российский контекст этой эволюции. В государственном управлении России с 1991 года активно развивался комплекс «Контур». Эта многофункциональная информационная система предназначена для сбора, обработки, хранения и представления информации о социально-экономической и общественно-политической ситуации в регионах федеральным и региональным органам власти. Оперируя более чем 50 000 статистических показателей с ретроспективой до 1991 года и анализируя материалы из тысяч СМИ и интернет-сайтов, «Контур» является ярким примером адаптации и развития ИС для решения масштабных государственных задач, подчеркивая трансформацию роли информации в управлении страной.

Эволюция ИС и ИТ демонстрирует, как технологические прорывы не только меняют наши инструменты, но и переформатируют целые отрасли, экономические модели и даже социальные структуры, ведя человечество к все более глубокой зависимости от информационных потоков и их обработки.

Глава 4. Современные тенденции развития информационных систем и технологий

Современный ландшафт информационных систем и технологий характеризуется динамичными изменениями, обусловленными стремительным прогрессом и растущими потребностями общества и бизнеса. Сегодня мы являемся свидетелями и активными участниками таких революционных тенденций, как активное внедрение искусственного интеллекта, повсеместное распространение облачных вычислений, развитие технологий больших данных и критическое усиление кибербезопасности. Каждая из этих тенденций не просто дополняет предыдущие, но и формирует новые горизонты для ИС.

Искусственный интеллект и машинное обучение

Искусственный интеллект (ИИ) и его подмножество — машинное обучение (МО) — стали одним из главных драйверов развития ИС. ИИ позволяет автоматизировать сложные процессы, анализировать огромные объемы данных и принимать решения с минимальным участием человека, находя применение в самых разнообразных отраслях: от медицины, где ИИ помогает в диагностике заболеваний, до финансов, где он используется для анализа рисков и прогнозирования рынка.

Российский рынок ИИ демонстрирует впечатляющий рост. По данным TAdviser, объем российского рынка искусственного интеллекта в 2023 году достиг 900 млрд рублей, показав рост на 37% по сравнению с предыдущим годом. Прогнозы на 2025 год предполагают дальнейший рост рынка ИИ-проектов до 600–800 млрд рублей, что свидетельствует о его стремительном развитии и стратегическом значении для экономики страны. Это не просто цифры; это наглядное доказательство того, что российские компании активно инвестируют в технологии будущего, осознавая их потенциал для повышения конкурентоспособности и эффективности.

В России ИИ активно применяется в различных областях:

• Обработка и анализ больших данных: 47,8% проектов используют ИИ для извлечения ценных знаний из массивов информации.
• Обработка документов: 41,8% проектов направлены на автоматизацию работы с текстовыми и графическими документами.
• Разработка рекомендательных систем: 32,8% проектов помогают пользователям находить нужные товары, услуги или контент.
• Генерация контента: 31,3% проектов связаны с созданием текстов, изображений и других видов контента.

Крупные российские компании активно интегрируют ИИ в свои продукты и сервисы. Например, Яндекс внедряет YandexGPT в более чем 20 своих сервисов, а YandexART уже имеет 15,5 миллионов пользователей. Нейросети обеспечивают до 40% выручки от поисковой рекламы и две трети выручки в рекламной сети компании, что подчеркивает их экономическую значимость. Группа Сбер получила эффект от продуктов ИИ в размере 400 млрд рублей в 2024 году, используя ИИ для прогнозирования спроса, динамического ценообразования, речевой и видеоаналитики, распознавания документов и в медицинских сервисах.

Облачные вычисления

Облачные вычисления радикально изменили подход к развертыванию и эксплуатации ИС. Они предоставляют доступ к вычислительным ресурсам и хранилищам данных по требованию через интернет, что позволяет организациям значительно снижать затраты на инфраструктуру (нет необходимости покупать и обслуживать собственные серверы), а также повышать гибкость и масштабируемость ИС. Бизнесы могут быстро наращивать или сокращать ресурсы в зависимости от текущих потребностей, что особенно ценно в условиях меняющегося рынка.

В развитии облачных технологий наблюдается четкая тенденция к распространению гибридных и мультиоблачных решений. Гибридные облака сочетают в себе преимущества публичных облаков и собственной (локальной) инфраструктуры, позволяя хранить конфиденциальные данные локально, а менее критичные – в облаке. Мультиоблачные решения предполагают использование ресурсов нескольких облачных провайдеров одновременно, что повышает надежность, отказоустойчивость и снижает зависимость от одного поставщика. Подобный подход позволяет минимизировать риски и обеспечить бесперебойность работы критически важных систем.

Технологии больших данных (Big Data)

С появлением ИИ и облачных вычислений неизбежным стало развитие технологий больших данных (Big Data). Эти технологии обеспечивают сбор, хранение и анализ массивов данных, слишком больших и сложных для традиционных методов. Цель Big Data – выявить скрытые закономерности, тренды и корреляции, которые могут быть незаметны при работе с меньшими объемами данных. Это позволяет компаниям принимать более обоснованные решения, оптимизировать процессы и создавать новые продукты. Например, анализ покупательских привычек миллиардов пользователей может выявить неочевидные связи между товарами, что приводит к созданию более эффективных маркетинговых стратегий.

Российский рынок больших данных и искусственного интеллекта оценивался примерно в 320 млрд рублей по итогам 2024 года. В стране активно развиваются собственные платформы для работы с Big Data. Например, RT.DataStreaming от Ростелекома используется для сбора, обработки и анализа потоковых данных в реальном времени, а платформы DEPOT и N3.Управление данными применяются для централизованного управления и хранения информации в корпоративных ИС, демонстрируя зрелость отечественных решений в этой области.

Кибербезопасность

Пар��ллельно с ростом цифровизации и объемов данных, кибербезопасность становится не просто важной, а критически важной тенденцией. Возрастающий объем цифровых угроз и сложность атак требуют постоянного совершенствования методов защиты конфиденциальной информации и критически важной инфраструктуры.

Ущерб экономике России от кибератак в 2023–2024 годах мог составить 1 триллион рублей, с прогнозом роста до 1,5 триллиона рублей в 2025 году. Это подчеркивает не только масштаб проблемы, но и острую необходимость вкладывать ресурсы в развитие систем киберзащиты. А ведь что будет, если игнорировать эти угрозы и не инвестировать в надежные системы защиты? Последствия могут быть катастрофическими для бизнеса и государства, начиная от финансовых потерь и заканчивая подрывом национальной безопасности.

Статистика МВД России также говорит о серьезности ситуации:

• Количество киберпреступлений, зарегистрированных в 2023 году, достигло 677 тысяч (рост на 27% к 2022 году).
• В первом полугодии 2024 года киберпреступления составили 38% от общего числа преступлений (рост на 15% к аналогичному периоду 2023 года).
• Россия является одной из наиболее приоритетных целей киберпреступников, на ее долю пришлось 14–16% всех успешных кибератак в мире и 72% атак, зафиксированных в СНГ, с прогнозируемым ростом на 30–35% в 2026 году по сравнению с 2025 годом.

В 2024 году медианное ежемесячное количество кибератак составляло около 10 тысяч, достигая пиков более 19 тысяч в мае. Доля высококритичных инцидентов выросла до 5% в 2024 году (с 2% в 2023), основной причиной которых остается вредоносное программное обеспечение. Среди наиболее атакуемых отраслей в России — промышленные предприятия, государственный сектор, телекоммуникации и IT-компании, а также финансовый сектор, где число атак выросло на 13% в 2025 году.

Цифровая трансформация и сквозные технологии

Помимо вышеперечисленного, общая тенденция цифровой трансформации активно формирует новые направления в развитии информационных систем. Она включает в себя целый спектр так называемых сквозных технологий цифровой экономики:

• Интернет вещей (IoT): Сеть физических объектов, оснащенных датчиками, программным обеспечением и другими технологиями для подключения и обмена данными с другими устройствами и системами через интернет. IoT позволяет собирать огромные объемы данных из реального мира, обогащая ИС новой информацией.
• Блокчейн: Децентрализованная, распределенная технология хранения данных, обеспечивающая их неизменность и прозрачность. Блокчейн находит применение в финансовых транзакциях, управлении цепочками поставок, защите авторских прав.
• Виртуальная и дополненная реальность (VR/AR): Технологии, создающие иммерсивные среды или накладывающие цифровую информацию на реальный мир. Они открывают новые возможности для визуализации данных, обучения, проектирования и взаимодействия с ИС.

Эти тенденции не существуют изолированно, а тесно переплетаются, формируя синергетический эффект. ИИ анализирует данные, собираемые IoT, и работает в облаке, защищенном системами кибербезопасности. Такая интеграция приводит к созданию более интеллектуальных, адаптивных и защищенных информационных систем, способных решать задачи беспрецедентной сложности.

Глава 5. Значение и перспективы применения информационных систем и технологий в различных отраслях

Информационные системы и технологии сегодня не просто облегчают работу, а выступают ключевым катализатором преобразований во всех сферах человеческой деятельности. Они обеспечивают повышение эффективности, автоматизацию процессов и поддержку принятия решений, становясь неотъемлемой частью функционирования экономики, государственного управления и производства.

Применение ИС/ИТ в экономике

В экономической сфере ИС/ИТ играют фундаментальную роль, позволяя компаниям не только выживать в условиях жесткой конкуренции, но и активно развиваться. Они способствуют оптимизации бизнес-процессов, от производства до логистики, от продаж до обслуживания клиентов. Анализ рыночных данных, собираемых с помощью ИС, позволяет выявлять новые ниши, понимать потребности потребителей и прогнозировать тренды. Управление цепочками поставок становится более прозрачным и эффективным благодаря системам, отслеживающим движение товаров и материалов. Финансовое моделирование с использованием ИС дает возможность оценивать риски, планировать инвестиции и повышать прибыльность.

В российском бизнесе активно внедряются передовые ИС. Например, ERP-системы (такие как продукты Microsoft, 1C, SAP) используются для управления ресурсами предприятия, автоматизируя большинство бизнес-процессов: от бухгалтерии и управления персоналом до производства и закупок. CRM-системы (например, AmoCRM, Битрикс24) стали стандартом для автоматизации продаж, маркетинга и улучшения взаимодействия с клиентами, позволяя персонализировать предложения и повышать лояльность. Компании используют ИС для отыскания рыночных ниш, сегментации покупателей, рассылки целевых предложений и ускорения потоков товаров, что критически важно для повышения их конкурентоспособности. Также для российских предприятий актуален ИТ-аутсорсинг, который позволяет сокращать расходы на IT-инфраструктуру до 50% и получать доступ к высококвалифицированной экспертизе без необходимости содержать большой штат собственных специалистов.

Применение ИС/ИТ в государственном управлении

В государственном секторе ИС/ИТ трансформируют взаимодействие власти с гражданами и бизнесом, а также повышают эффективность внутренних процессов. Электронный документооборот, внедряемый повсеместно, сокращает бюрократию и ускоряет принятие решений. Предоставление государственных услуг населению через электронное правительство (порталы типа «Госуслуги») стало стандартом, значительно упростив доступ граждан к различным сервисам. ИС также используются для управления городским хозяйством (системы мониторинга транспорта, ЖКХ) и обеспечения национальной безопасности.

Министерство цифрового развития РФ определяет приоритетными направлениями внедрения ИИ-решений в госуправлении:

• Упрощение получения государственных услуг.
• Повышение эффективности планирования территориального развития.
• Упрощение медицинской диагностики.
• Анализ спутниковых снимков.
• Повышение качества прогнозов погоды.

Государственные заказчики активно внедряют ИС в рамках проектов «умного города», используя видеоаналитику дорожной инфраструктуры на основе нейросетей для управления трафиком и обеспечения безопасности. Системы автоматизации обращений граждан, средства машинного зрения и системы принятия врачебных решений с использованием ИИ также становятся нормой, улучшая качество жизни и эффективность государственных служб.

Применение ИС/ИТ в производстве

Производственный сектор переживает четвертую промышленную революцию, где ИС/ИТ играют центральную роль. Они внедряются для автоматизации производственных линий, сокращая человеческий фактор и повышая точность. Управление запасами становится более точным и динамичным, предотвращая излишки или дефицит. Контроль качества осуществляется с помощью автоматизированных систем, способных выявлять дефекты, незаметные человеческому глазу.

Концепция «умных» фабрик с использованием промышленного интернета вещей (IIoT) и робототехники меняет традиционные производственные модели. IIoT позволяет собирать данные с каждого станка и датчика в реальном времени, оптимизировать работу оборудования, прогнозировать его отказы и повышать общую эффективность. В российском производстве компьютерное зрение активно применяется для дефектоскопии на производстве (например, выявление микротрещин в металле) и контроля соблюдения правил техники безопасности сотрудниками, что обеспечивает понятную экономическую выгоду за счет предотвращения аварий и улучшения качества продукции.

Перспективы развития ИС/ИТ

Применение ИС/ИТ уже привело к созданию информационного общества, глобальный характер которого выражается в активной деятельности ряда информационных систем, таких как Интернет, СВИФТ, платежные системы и дистанционное образование, связывающих континенты и культуры.

Перспективы развития ИС/ИТ неразрывно связаны с дальнейшей интеграцией технологий искусственного интеллекта, машинного обучения, облачных решений и кибербезопасности. Будущее за созданием более адаптивных, интеллектуальных и защищенных систем, способных не только обрабатывать данные, но и обучаться на них, предсказывать события и автономно принимать сложные решения. Эти системы будут решать все более сложные задачи в масштабах глобальной экономики и общества, от персонализированной медицины и «умных» городов до глобального управления ресурсами и климатическими изменениями, открывая новые горизонты для инноваций и устойчивого развития.

Заключение

Информационные системы и технологии, пройдя путь от простых счетных машин до сложных интеллектуальных комплексов, стали краеугольным камнем современного общества. В ходе настоящего исследования были раскрыты фундаментальные аспекты этой динамично развивающейся области, подчеркнута их критическая важность для всех сфер человеческой деятельности.

Мы определили, что информационная система — это не просто набор технических средств, а взаимосвязанная совокупность ресурсов, методов и персонала, целенаправленно работающая с информацией. Была продемонстрирована ключевая разница между данными, информацией и знаниями, подчеркивающая иерархичность их преобразования и возрастающую ценность для принятия решений. Классификация ИС по техническому уровню, характеру обрабатываемой информации, масштабу и уровню управления позволила систематизировать их многообразие и выявить специфические характеристики каждого типа.

Исторический обзор показал, как ИС и ИТ эволюционировали от выполнения рутинных операций в 1950-х годах до стратегического ресурса в 1980-х и до формирования глобального информационного общества в начале XXI века. Особое внимание было уделено российскому контексту, где такие инициативы, как комплекс «Контур» в государственном управлении, демонстрируют национальные особенности развития.

Анализ современных тенденций выявил доминирующую роль искусственного интеллекта, облачных вычислений, технологий больших данных и кибербезопасности. Важно отметить, что эти тенденции не абстрактны, а активно проявляются в российской действительности, о чем свидетельствуют впечатляющие темпы роста рынка ИИ в России (900 млрд рублей в 2023 году, прогноз до 800 млрд рублей в 2025 году), примеры внедрения ИИ в Яндексе и Сбере, а также актуальная и тревожная статистика по киберугрозам, ущерб от которых может достичь 1,5 триллиона рублей к 2025 году.

Значение ИС/ИТ в экономике, государственном управлении и производстве было продемонстрировано на конкретных примерах внедрения ERP/CRM-систем в российском бизнесе, приоритетов Минцифры РФ в области ИИ для госуслуг и проектов «умного города», а также применения компьютерного зрения на отечественных промышленных предприятиях. Эти примеры подтверждают, что информационные системы и технологии не просто оптимизируют существующие процессы, но и создают новые возможности для инноваций и роста.

В заключение, изучение и развитие информационных систем и технологий являются не просто актуальными, но и жизненно важными для современного специалиста. Способность понимать, проектировать, внедрять и эффективно использовать ИС/ИТ определяет конкурентоспособность как отдельных профессионалов, так и целых отраслей и государств. Перспективы развития ИС/ИТ связаны с дальнейшей интеграцией и интеллектуализацией, созданием адаптивных и защищенных систем, способных решать глобальные задачи, что открывает безграничные возможности для тех, кто готов осваивать этот динамичный и постоянно меняющийся мир.

Список использованной литературы

1. Трофимов В. В. [и др.] Информационные технологии: учебник для среднего профессионального образования / под редакцией В. В. Трофимова. — 3-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2024. — 269 с. // ЭБС Юрайт [сайт]. URL: https://urait.ru/bcode/531586 (дата обращения: 12.10.2025).
2. Понятие и виды информационных систем. — 2025. // Учебные материалы онлайн. URL: https://studfile.net/preview/4166297/page:3/ (дата обращения: 12.10.2025).
3. Информационные процессы и информационные системы. // Информационные технологии: Учебное пособие для вузов. — 2025. URL: http://www.i-exam.ru/informatika/informacionnye-processy-i-informacionnye-sistemy.html (дата обращения: 12.10.2025).
4. Гаврилов М. В., Климов В. А. Информатика в 2 т. Том 1: Учебник для вузов. — 4-е изд., перераб. и доп. — М.: Юрайт, 2022. — 383 с. // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. URL: https://urait.ru/bcode/488708 (дата обращения: 12.10.2025).
5. Литвинов В. Л. Теория информации, данные, знания : учебное пособие. — Санкт-Петербург : СПбГУТ им. М. А. Бонч-Бруевича, 2021. — 143 с. // Лань : электронно-библиотечная система. URL: https://e.lanbook.com/book/279686 (дата обращения: 12.10.2025).
6. Голицына О. Л., Максимов Н. В., Попов И. И. Информационные системы и технологии : учебное пособие. — М.: ФОРУМ : ИНФРА-М, 2018.
7. Волкова В. Н., Голуб Ю. А. Информационная система: к вопросу определения понятия // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/informatsionnaya-sistema-k-voprosu-opredeleniya-ponyatiya (дата обращения: 12.10.2025).
8. Барахнин В. Б., Федотов А. М. Информационная система: взгляд на понятие // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/informatsionnaya-sistema-vzglyad-na-ponyatie (дата обращения: 12.10.2025).
9. Федорова Г. Н. Информационные системы: учебник для студ. учреждений сред. проф. образования. — М.: Издательский центр «Академия», 2013. URL: https://www.academia-moscow.ru/catalogue/4890/394639/ (дата обращения: 12.10.2025).
10. Сун-Цзи-Мин Е. В. Значение и развитие информационных систем // Молодой ученый. — 2020. — № 14 (304). — С. 189-191. URL: https://moluch.ru/archive/304/68619/ (дата обращения: 12.10.2025).
11. Игнатова М. А. Информационные системы: понятие, сущность и роль // eLibrary. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=43093282 (дата обращения: 12.10.2025).
12. Воройский Ф. С. Информатика. Новый систематизированный толковый словарь-справочник. — М.: Физматлит, 2006.