2017. №3 (41)

Т.А. Гаврилова - доктор технических наук, профессор, заведующая кафедрой информационных технологий в менеджменте, Санкт-Петербургский государственный университет
Адрес: 199004, г. Санкт-Петербург, Волховский пер., д. 3
E-mail: gavrilova@gsom.pu.ru

А.И. Алсуфьев - ассистент кафедры организационного поведения и управления персоналом, Санкт-Петербургский государственный университет
Адрес: 199004, г. Санкт-Петербург, Волховский пер., д. 3
E-mail: alsufyev@gsom.pu.ru

Э.Я. Гринберг - аспирант кафедры информационных технологий в менеджменте, Санкт-Петербургский государственный университет
Адрес: 199004, г. Санкт-Петербург, Волховский пер., д. 3
E-mail: st057454@student.spbu.ru

      Целью данной статьи является анализ ведущих европейских исследований в области визуализации знаний с точки зрения накопленной теоретической базы, практики применения, проблем и современных тенденций. Необходимость цифровой трансформации бизнеса для выживания в эпоху сверхскоростей, мобильных интеллектуальных приложений и больших данных становится очевидной. Однако осмысление и интерпретация информации по-прежнему остаются за человеком. Один из способов справиться с информационным «взрывом» – использовать различные визуализации, чтобы понять, сжать и наглядно представить множество цифр, слов и идей. Появились специальные термины – «инфографика» и «инфовиз». Количество работ, посвященных этим понятиям, растет с каждым годом. К наиболее значимым и цитируемым относятся труды исследователей из университета Сент-Галлена (Швейцария), которые названы в данной статье Сент-Галленской школой.
      На основе анализа более двадцати работ Сент-Галленской школы в данной статье выделены основные этапы истории ее исследований: предварительный, этап накопления эмпирических данных и этап построения теории. Проанализирован вклад отдельных этапов в теорию и практику менеджмента. В частности, вклад в теорию включает в себя классификацию методов визуализации, описание применения визуализации в бизнесе, развитие теории ограничивающих объектов, а также подробное описание экспериментальных исследований. Вклад в практику бизнеса заключается в реализации просветительских проектов и разработке новых визуальных моделей. Также выявлен фрагментарный характер исследований: теоретические работы фокусируются вокруг вопроса влияния отдельных визуальных моделей на реализацию определенных бизнес-практик, а эмпирические работы зачастую описывают консультационные проекты, но не дают понимания того, как применяются методы визуализации, когда рядом нет исследователя-консультанта.
      На основе анализа литературы установлено, что основным трендом в обработке информации является акцент на представлении знаний, основанных на данных, а не данных как таковых. Обозначены проблемные области, связанные с применяемыми методами исследования, отсутствием системности, а также недостаточным разграничением понятий «визуализация данных» и «визуализация знаний». Таким образом, обоснована необходимость выделить визуализацию знаний в отдельное направление исследований в области управления знаниями.

Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда (грант № 15-18-30048)  

Е.Д. Копнова -кандидат технических наук, доцент департамента статистики и анализа данных, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Адрес: 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20
E-mail:ekopnova@hse.ru

Л.А. Родионова - кандидат экономических наук, доцент департамента статистики и анализа данных, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»,
Адрес: 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20
E-mail:lrodionova@hse.ru

      В работе исследуются проблемы продовольственной безопасности как основы стабильности экономического развития страны. Несмотря на экономический рост большинства стран мира, по-прежнему остро стоит вопрос голода в развивающихся странах, что подрывает продовольственную безопасность данных стран и может вызывать угрозу миру во всем мире в целом. Многочисленные исследования показывают, что иностранные инвестиции играют важную роль в формировании продовольственной безопасности, однако этот эффект неоднозначен. Наиболее распространенный метод анализа в исследованиях последних лет – это описательный анализ и моделирование по панельным данным.
      В статье предложен подход анализа влияния иностранных инвестиций на основе моделей панельной коинтеграции с последующей интерпретацией результатов с помощью функции импульсного отклика по модели коррекции ошибками. В качестве примера реализации данного подхода рассматриваются страны Северной Африки. Для анализа были выбраны данные Всемирного банка и Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН за 1991–2014 гг. для семи стран (Алжира, Египта, Ливии, Марокко, Судана, Туниса, Западной Сахары). В работе также апробирована методика выбора показателя продовольственной безопасности на основе анализа матрицы коинтеграционных связей.
      Полученные результаты свидетельствуют о том, что иностранные инвестиции имеют значимое долгосрочное влияние на продовольственную безопасность, однако в краткосрочной перспективе эффект не был выявлен. Предложенная в работе методология моделирования может быть распространена на любой регион мира для мониторинга и оценки эффективности проводимой экономической политики по борьбе с голодом и бедностью.

Э.А. Бабкин - кандидат технических наук, PhD in Computer Science, профессор кафедры информационных систем и технологий, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Адрес: 603155, г. Нижний Новгород, ул. Большая Печерская, д. 25/20
E-mail: eababkin@hse.ru

Н.О. Пономарев - студент магистерской программы «Бизнес-информатика», Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»; инженер группы разработки программного обеспечения АО «Интел»
Адрес: 603155, г. Нижний Новгород, ул. Большая Печерская, д. 25/20
E-mail:nik4nikita@gmail.com

      Разработка архитектуры предприятия является сложным процессом, но в то же время позволяет решить проблему синхронизации возможностей и потребностей бизнеса и информационных технологий (ИТ). Решение данной проблемы достигается за счет уточнения понимания и формализации описания бизнес-процессов и взаимодействия элементов системы путем их формального описания. Наличие большого числа взаимодействующих бизнес-процессов и сущностей архитектуры предприятия объясняет необходимость проверки их корректности. Поэтому необходимо их автоматически верифицировать, на основе формализации требований к архитектуре.
      В данной работе предлагается метод обнаружения логических противоречий в моделях архитектуры предприятия, на основе частного случая подхода к проверке моделей, примененного в бизнес-моделировании. В качестве языка описания архитектуры предприятия в работе используется современный открытый и независимый язык ArchiMate. Разрабатываемый The Open Group стандарт предоставляет общую спецификацию для описания построения и функционирования бизнес-процессов, организационных структур, информационных потоков, ИТ-систем и технической инфраструктуры предприятия. В качестве верификатора выбран формальный язык реляционной логики и инструментарий системы MITAlloy Analyzer, позволяющий выполнять анализ ограничений модели в терминах реляционной логики путем автоматической генерации структур, которые удовлетворяют требованиям логической модели.
      В данной работе предлагается упростить и автоматизировать процесс спецификации и верификации моделей предметной области архитектуры предприятия с помощью визуального редактора конструирования моделей на языке ArchiMate – Archi. Разработанный авторами плагин к редактору осуществляет трансляцию моделей архитектуры предприятия на язык системы Alloy Analyzer и в качестве основы для построения конкретных моделей предметной области использует метамодель ключевых элементов спецификации ArchiMate. Предложенный метод и программные решения апробированы на примере пользовательского кейса архитектуры предприятия компании ArciSurance.

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 16-06-00184 А «Разработка и исследование моделей online-дискуссии на материале обсуждения политических новостей»

Р.А. Долженко - доктор экономических наук, профессор кафедры экономики труда и управления персоналом, Уральский государственный экономический университет; доцент кафедры управления персоналом и социально-экономических отношений, Алтайский государственный университет
Адрес: 620144, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта / Народной Воли, д. 62/45
E-mail: snurk17@gmail.com

      В статье рассмотрены возможности использования геомаркетинга в качестве инструмента моделирования пространственного расположения офисов обслуживания физических и юридических клиентов банка. Геомаркетинг – это рыночная концепция управления современным производством на основе геоинформационных технологий, которая предполагает использование пространственно локализованной информации для поддержки принятия решений. Данная концепция особенно актуальна для коммерческих банков, предоставляющих свои услуги клиентам в разветвленной сети офисов обслуживания, в силу того, что для большинства потребителей банковских услуг определяющим фактором выбора банка для обслуживания является удобство расположения его офиса.
      В статье описана последовательность типовых этапов геомаркетингового моделирования, даны рекомендации по реализации каждого из выделенных этапов. Рассмотрены базовые подходы к реализации геомаркетингового моделирования рационального расположения сети офисов обслуживания банка, конкретизированы проблемы в организации расположения офисов банка, которые могут быть решены с помощью геомаркетингового моделирования. Изложены рекомендации по оценке мощности сети офисов обслуживания коммерческого банка, в зависимости от их специализации на обслуживании физических или юридических лиц. Предложен алгоритм расчета мощности сети офисов по обслуживанию физических лиц с соответствующими формулами, а также описан подход к оценке мощности сети офисов по обслуживанию юридических лиц банка. Предложены рекомендации по реализации оценки планируемых точек размещения офисов обслуживания клиентов банка, а также определению ареалов их предпочтительного расположения, способствующих наиболее эффективному покрытию локального рынка с учетом окупаемости офисов. 

П.В. Малыженков - кандидат экономических наук, PhD, доцент кафедры информационных систем и технологий, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Адрес: 603155, г. Нижний Новгород, ул. Б. Печерская, д. 25/12  
E-mail: pmalyzhenkov@hse.ru

М.И. Иванова - студент магистерской программы «Бизнес-информатика», Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» 
Адрес: 603155, г. Нижний Новгород, ул. Б. Печерская, д. 25/12  
E-mail: miivanova_1@edu.hse.ru

      Информационные технологии (ИТ) прошли путь развития от своей традиционной вспомогательной роли до стратегического ресурса, способного не только поддерживать, но и формировать бизнес-стратегии. Тем не менее, различные аналитические источники указывают на то, что лишь небольшое количество проектов завершается в срок и с выполнением бюджетных ограничений, достигая поставленных целей и запланированных результатов. Таким образом, основная проблема, которая уже свыше десяти лет является высшим приоритетом топ-менеджеров и широко обсуждается в теоретической литературе, заключается в создании и формализации механизма выравнивания ИТ и бизнеса. Однако, основной вклад в решение этой задачи носит концептуальный характер, и лишь небольшая часть исследований представлена практическими разработками. Кроме того, большая часть исследований направлена на решение этой проблемы с использованием методов анкетирования, основанных на субъективных суждениях ИТ- и бизнес-менеджеров. С этой точки зрения, построение архитектуры предприятия, как методологический подход к проектированию взаимно выровненных бизнес- и ИТ-архитектур, является подходящим инструментом для решения данной проблемы. Однако, большинство существующих подходов к проектированию архитектуры предприятия не учитывает различные перспективы выравнивания ИТ и бизнеса. Таким образом, целью данной работы является разработка практического руководства к выравниванию ИТ и бизнеса и стратегического руководства для разработки архитектуры предприятия посредством интеграции традиционной модели стратегического выравнивания и рамочной модели TOGAF. 

М.В. Тумбинская - кандидат технических наук, доцент кафедры систем информационной безопасности, Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева
Адрес: 420111, г. Казань, ул. К. Маркса, д. 10
E-mail: tumbinskaya@inbox.ru

      В настоящее время все чаще пользователи социальных сетей активно используют их для продвижения бизнеса, распространения рекламы товаров и услуг, досуга, хобби, личного общения и обмена информацией. Тем самым социальные сети становятся открытым источником информации для злоумышленников. Злоумышленники используют различные способы реализации атак, одним из которых является распространение нежелательной (таргетированной) информации. Успешное распространение нежелательной информации влечет реализацию сценария атаки и достижение цели злоумышленника. В связи с этим у злоумышленников появляется интерес вовлечения в процесс реализации атаки так называемых лидеров сообществ социальных сетей (пользователей, которые имеют высокий уровень доверия, влияния среди большого числа пользователей сообществ), способных успешно реализовать часть действий сценария атаки злоумышленника.
      В статье представлены результаты исследования в трех ситуациях: распространение пользователем – потенциальным злоумышленником таргетированной информации в социальной сети, получение таргетированной информации пользователями социальной сети, противодействие и предотвращение распространению таргетированной информации в социальной сети. Описаны экспериментальные данные и представлена их интерпретация. Предложена методика защиты от таргетированной информации, распространяемой в социальных сетях, которая позволит повысить уровень защищенности персональных данных и личной информации пользователей социальных сетей и обеспечить достоверность информации.
      Результаты исследования позволят предотвратить угрозы информационной безопасности, противодействовать атакам злоумышленников, которые зачастую используют методы конкурентной разведки и социальной инженерии за счет применения мер противодействия, разработать модель защиты от таргетированной информации и реализовать специальное программное обеспечение для его интегрирования в социальные сети.