2018-03-09
91
В данном исследовании эффективность для каждого рассматриваемого объекта будет находиться из решения оптимизационной задачи и весовые коэффициенты будут находиться как оптимальные значения переменных в этой задаче [8,с.16]. Нелинейная задача математического программирования представляется в виде
, (1)
при ограничениях 
; 
; 
.
Индекс 0 соответствует одному из рассматриваемых объектов 
, который на данном шаге оценивается. Переменные 
и 
являются весовыми коэффициентами показателей «выхода» и «входа». Задача состоит в максимизации эффективности объекта (варианта) с индексом 0 при условии, что аналогичные отношения для других рассматриваемых объектов не превышают заданной нормы. Параметр 
в задаче является бесконечно малой величиной и вводится для исключения особых точек в нелинейной задаче.
Решение оптимизационной задачи (1) сводится к решению линейной задачи оптимизации [8]. Для этого вводится новая переменная 
, такая что
.
После умножения числителя и знаменателя на t в задаче (1) выполняется замена переменных 
, 
.В результате получается линейная задача оптимизациив виде
(2)
при ограничениях
,
,
, 
.
Задача (2) решается последовательно для всех исследуемых объектов.
Применение предлагаемого подхода демонстрируется ниже на примере формирования платформы базы данных в соответствии с заданными требованиями к информационным сервисам организации.
Пусть имеются множество А требований к информационным сервисам организации, определяющее характеристики статической части ИТ, множество В показателей, характеризующих системы управления базами данных(СУБД)с точки зрения выполнениязаданных требований, и расширенноемножество 
рассматриваемых показателей СУБД (элементы динамической части ИТ). Множество А через отображение во множестве В представляет вектор «входов», 
(дополнение множества В до множества С) - вектор «выходов».В таблице 1 приводятся исходные данные для расчетов.
Таблица 1 – Требования к информационным сервисам организации
| № п/п | Название показателя | Значение показателя |
| 1. | Модель данных | Реляционная |
| 2. | Объем базы данных | 20GB |
| 3. | Частота обновления данных | Низкая |
| 4. | Уровень требований к надежности | Средний |
| 5. | Максимальное количество транзакций в секунду | 20 |
| 6. | Уровень секретности данных | Низкий |
| 7. | Допустимое время восстановления данных в аварийных ситуациях | 48 часов |
| 8. | Услуги по управлению данными | Традиционные |
| 9. | Уровень соответствия стандарту SQL | Средний |
С учетом исходных данных вектора «входов» строится целевая функция, подлежащая минимизации. Результаты решения задачи дробно-линейного программирования с применением симплекс-метода представлены в таблице 2.
Таблица 2 - Результаты решения задачи
| № п/п | Исследуемые объекты, СУБД | Значение функционала | Вес выходного показателя | Оценка эффектив-ности | Отклонение от техноло-гической границы |
| 1 | Oracle | 1.00 | 1.000 | 0.041 | 14,753 |
| 2 | IBM DB/2 | 0.81 | 0.900 | 0.041 | 12,679 |
| 3 | PostgreSQL | 0.45 | 0.750 | 0.031 | 9,982 |
| 4 | Microsoft SQL | 0.64 | 0.800 | 0.042 | 9,775 |
| 5 | MySQL | 0.30 | 0.600 | 0.040 | 2,935 |
| 6 | FoxРro | 0.36 | 0.600 | 0.051 | 2,271 |
| 7 | Interbase/Firebird | 0.04 | 0.360 | 0.011 | 0 |
| 8 | Informix | 0.15 | 0.500 | 0.019 | 6,346 |
| 9 | Ingres | 0.25 | 0.500 | 0.049 | 0,813 |
| 10 | Access | 0.04 | 0.200 | 0.049 | -5,311 |
Наилучшей альтернативой на этапе формирования платформы базы данных по результатам расчетов является вариант под номером 7. СУБДInterbase/Firebirdпо оценке технологических возможностей позволяет реализовать заданные требования к информационным сервисаморганизации, при этом обладает рациональнойизбыточностью ив большей степени подходит по стоимостной категории.
Заключение.
Предложенный интегративный подход к оценке эффективности информационных технологий организации сочетает результаты системного анализа в форме системы унифицированных показателей для выделенных в ИТ-архитектуре статической и динамической частей, а также оценочные модели отдельных компонент. Предложенный интегративный подход к оценке эффективности ИТ организации создает научно-методический базис для реализации информационных сервисов по критериям максимума получаемой необходимой информации для принятия решений и быстродействия ее обработки при минимальных непроизводственных затратах.
Литература
1. Обзор и оценка перспектив развития мирового и российского рынков ИТ // Московская биржа: сайт. - URL: https://habrahabr.ru/company/moex/blog/250463/ (дата обращения 13.02.2018).
2. Пименов А.В. Сравнительный анализ методов для оценки эффективности информационных технологий организации // XI Всероссийская конференция «Методологические проблемы управления макросистемами» (Апатиты, 26 марта – 3 апреля 2017года). Материалы докладов. – Апатиты: КНЦ РАН, 2016. –С. 57-59.
3. Сухомлин В.А. Введение в анализ информационных технологий / В.А. Сухомлин - Горячая Линия - Телеком, 2003. – 432 с.
4. Майоров А.А. Информационные объекты в информационном поле // Образовательные ресурсы и технологии, 2015’1(9). -URL: http://www.muiv.ru/vestnik/pdf/pp/ot_2015_1_66-73.pdf (дата обращения: 10.01.2018).
5. Хемди А. Таха Введение в исследование операций. 6-ое издание.: Пер. с англ. –М.: Издательский дом «Вильямс», 2001, - 912 с.
6. А. Буссофиане, Р. Дж. Дайсон, Э. Танасулис. Прикладной анализ свертки данных // Российский журнал менеджмента.Т. 10, №2, 2012. -С. 63–88.
7. Cooper W. W., Seiford L. M., Tone K. 2007. Data Envelopment Analysis: A Comprehensive Text with Models, Applications, References and DEA-Solver Software. 2nd ed. Springer: N. Y.
8. Кривоножко В.Е., Лычев А.В. Анализ деятельности сложных социально-экономических систем. – М.: МАКС Пресс, 2010.-208 с.
Pimenov A.V.
