Подход к оценке эффективности внедрения информационных систем предприятий
Авторы: Сакулин С.А., Максаков А.А.
Опубликовано в выпуске: #11(23)/2013
DOI: 10.18698/2308-6033-2013-11-1050
Раздел: Информационные технологии | Рубрика: Автоматизированные системы управления
Рассмотрены вопросы оценки эффективности внедрения информационных систем на предприятиях. Предложен расширенный подход к оценке эффективности внедрения, базирующийся на агрегировании показателей эффективности внедрения. Для некоторых показателей введены пороговые значения, которых они должны достигнуть по завершении внедрения, чтобы оно считалось успешным. Рассмотрены вопросы нормализации показателей эффективности внедрения информационных систем. Предложен обобщенный показатель эффективности внедрения информационных систем на основе интеграла Шоке. Рассмотрена ситуация зависимости показателей, отмечено, что учет зависимостей позволяет строить более точные модели оценки эффективности внедрения.
Литература
[1] Монахова Е. Причины неудачных ERP-проектов: версии консультантов. PC Week/RE, 2004, № 16, с. 34, 35
[2] Свинарев С. Как сделать ERP-проект успешным. PC Week/RE, 2005, № 8, с. 44
[3] Яфуров А. Внедрение КИС: подводные камни проектов. PC Week/RE, 2004, № 15, с. 54, 55, 60
[4] The Top 10 Causes behind CRM Project Failures. Adaptra Inc.URL: http://www.adaptra.com.au/PDF/adaptra-whitepaper-top-10-CRMPF.pdf. 2012. 2 p. (дата обращения 3.04.2013)
[5] Ипатов Ю., Цыгалов Ю. Экономическая эффективность инвестиций в ИТ: оптимальный метод оценки. PC Week/RE, 2004, № 33, с. 34-35, 37
[6] Насакин Р. ИТ-арифметика. Насколько полезны автоматизированные системы управления. PC Week/RE, 2004, № 32, с. 34, 35
[7] Безкоровайный М.М., Костогрызов А.И. Инструментально-моделирующий комплекс для оценки качества функционирования информационных систем «КОК». Москва, СИНТЕГ, 2000, 113 с.
[8] Grabisch M., Orlovski S., Yager R. Fuzzy aggregation of numerical preferences. Handbook of Fuzzy Sets Series. R. Slowinski (ed.), Dordrecht, Kluwer Academic. 1998, vol. 4. Fuzzy Sets in Decision Analysis, Operations Research and Statistics, рр. 31-68
[9] Мулен Э. Кооперативное принятие решений: Аксиомы и модели. Москва, Мир, 1991, 463 с.
[10] Grabisch M. k-order additive discrete fuzzy measures and their representation. Fuzzy Sets & Systems, 1997, № 92, рр. 167-189
[11] Marichal J.-L., Roubens M. Determination of weights of interacting criteria from a reference set. Eurojean Journal of Ojerational Research, 2000, № 124, рр. 641-650
[12] Grabisch M., Kojadinovic I., Meyer P. A review of methods for capacity identification in Choquet integral based multi-attribute utility theory: Applications of the Kappalab R package. European Journal of Operational Research, 2008, № 186(2), рр. 766-785
[13] Сакулин С. А. К вопросу об идентификации параметров интеграла Шоке 2-го порядка. Вестник ИРГТУ, 2008, № 3(35), с. 205-208
[14] Kojadinovic I. Minimum variance capacity identification. European Journal of Operational Research, 2007, vol. 177 (1), pp. 498-514