Программное обеспечение для управления проектами предоставляет большое количество требуемой информации, такой как:
· список задач для сотрудников и информацию распределения ресурсов;
· обзор информации о сроках выполнения задач;
· ранние предупреждения о возможных рисках, связанных с проектом;
· информации о рабочей нагрузке;
· информация о ходе проекта, показатели и их прогнозирование.
Примерами систем управления проектами являются: MS Project, Cerebro, GanttProject, KPlato, OpenProj, Open Workbench, TaskJuggler.
3) Информационные технологии анализа и оценки инновационных проектов
Для оценки инвестиционной привлекательности тех или иных инновационных проектов, как правило, требуется группа экспертов, обладающих специальными знаниями в различных областях экономики (маркетинг, финансовый и управленческий учет, инвестиции, налоговое планирование и т.д.). Такими кадрами обладают консалтинговые фирмы, которые оказывают такого рода услуги компаниям. Однако стоимость этих услуг сегодня многим предприятиям недоступна. Поэтому единственной возможностью, самостоятельно, рассчитать и проанализировать инновационный проект, является использование специальных компьютерных программ, которые в той или иной степени помогают решить поставленные задачи. Основные требования, которые предъявляются к компьютерным программам такого класса:
– проводить расчет и всесторонний анализ бизнес-плана инновационного проекта;
– оценивать влияние внешних факторов и внутренних параметров на общую эффективность проекта;
– проводить сравнительную оценку для отбора наиболее перспективного варианта проекта;
– быстро выполнять все рутинные вычислительные операции;
– на основании расчета и анализа подготавливать документацию по проекту для представления ее потенциальному инвестору или кредитору.
Сегодня на российском рынке существует около десятка компьютерных программ для расчета и сравнительного анализа инновационных проектов, как отечественных, так и зарубежных. Среди отечественных можно назвать – «Project Expert» фирмы «Про-Инвест», «Инвестор» фирмы «ИНЭК», «Альт-Инвест» фирмы «Альт», FOCCAL фирмы «ЦентрИнвестСофт», «ТЭО-ИНВЕСТ» Института проблем управления РАН; среди зарубежных - COMFAR (Computer Model for Feasibility Analysis and Reporting) и PROPSPIN (Project Profile Screening and Pre-appraisal Information system), созданные в UNIDO.
4) Информационные технологии интеллектуального анализа данных (Data Mining)
Системы интеллектуального анализа данных (Data Mining) – подкласс систем поддержки принятия решений, задачей которых является поиск скрытых, нетривиальных, содержательных закономерностей в больших объемах разнородных, сложно структурированных данных, накопленных в хранилищах и базах данных. Такие системы основаны на совокупности методов и технологий из различных областей знания, включая методы машинного обучения, искусственного интеллекта, информационного поиска, статистического анализа, технологии построения и организации хранилищ данных.
Примерами систем интеллектуального анализа данных являются: SAS Enterprise Miner, PolyAnalyst, STATISTICA Data Miner, Deductor, Oracle Data Mining.