Бизнес-информатика, 2022 (1 Vol 16) http://bijournal.hse.ru ru-ru Copyright 2022 Mon, 28 Mar 2022 13:46:29 +0300 Моделирование миграционных и демографических процессов с использованием FLAME GPU https://bijournal.hse.ru/2022--1 Vol 16/580904904.html       В данной статье представлен подход к моделированию миграционных и демографических процессов с использованием платформы FLAME GPU, предназначенной для крупномасштабного агент-ориентированного моделирования. Данный подход основан на ранее предложенной имитационной модели взаимодействия двух сообществ: мигрантов и коренных жителей, реализованной в системе AnyLogic. Такая модель имела относительно малую размерность дискретного пространства для существования популяций и детерминированную систему принятия решений каждого агента. Вместе с тем, наличие множественных взаимодействий между агентами и переходов между их состояниями обуславливает высокую вычислительную сложность подобной модели. Использование FLAME GPU позволило существенно расширить возможности проведения численных экспериментов, главным образом, за счет распараллеливания вычислительных процессов на уровне каждого агента и занимаемого им ресурса, а также реализации механизма множественных вычислений класса Монте-Карло. В результате исследованы зависимости ключевых характеристик рассматриваемой системы (в частности, общей численности населения, доли мигрантов, количества ассимилированных мигрантов, темпов роста ВВП и др.) от наиболее важных параметров модели (например, доли новых мигрантов, государственных расходов на интеграцию, периодичности создания новых рабочих мест и др.). Предложенный подход может быть использован для разработки систем поддержки принятия решений по планированию найма новых сотрудников на основе прогнозной динамики миграционных и демографических процессов Анализ процесса, ведущего к финансовому краху фирмы, на основе байесовских сетей https://bijournal.hse.ru/2022--1 Vol 16/580905414.html       В работе исследуются этапы процесса, ведущего к финансовому краху компании, с использованием байесовской сети в качестве инструмента моделирования, поскольку такой подход позволяет выявить причинно-следственные связи в профиле фирмы. Использованы общедоступные данные о французских, итальянских и российских фирмах, содержащие пять выборок, соответствующих периодам от одного года до пяти лет до момента наблюдения. Полученные результаты подтверждают, что существует разница между стадиями процесса, ведущего к банкротству. Для фирм, находящихся в начале длительного процесса (3–5 лет до дефолта), ключевым фактором, определяющим ликвидность, является кумулятивная прибыльность. По мере развития процесса, в среднесрочной перспективе (1–2 года до дефолта) для экономик с большей неопределенностью на первый план выходит способность обслуживать обязательства. Этот фактор ограничивает возможности получения прибыли, что приводит к дальнейшему развитию проблем. Существуют также национальные особенности, которые обусловлены, во-первых, уровнем экономического развития и, во-вторых, неопределенностью экономической политики. Информационно-логическая модель экспресс-анализа соответствия состояния предприятия, удовлетворяющего нормативам и регламентам, на основе общедоступных данных https://bijournal.hse.ru/2022--1 Vol 16/580905966.html       В последние 10 лет наблюдается взрывной рост объемов информации, размещаемых в сети интернет и цифровой экономики, формирование официальных баз данных различных государственных органов власти. Наличие большой информационной базы, открытой для исследования, способствует развитию новых методов и подходов к решению аналитических задач. Построение систем управления и поддержки принятия решений на основе использования объединенных в единое целое разрозненных открытых источников данных позволяет конечным пользователям принимать наиболее эффективные решения. Именно такой подход является основой для роста бизнеса компаний и повышения уровня зрелости управленческой деятельности на всех уровнях, альтернативы ему на данный момент нет. Такой подход, в конечном итоге, создает условия для дальнейшего роста экономики в целом. В работе предлагается информационно-логическая модель экспресс-анализа соответствия социально-экономического состояния предприятия нормативным требованиям со стороны контрольных и надзорных органов на основе открытой общедоступной информации. Выводы, сделанные на основе проведенного экспресс-анализа, служат обоснованием для принятия решения о необходимости более детального, углубленного анализа состояния отдельных предприятий. Цифровая трансформация музыкальных агрегаторов и дистрибьюторов на примере России https://bijournal.hse.ru/2022--1 Vol 16/580907858.html       Сегодня дистрибьюторы обеспечивают функционирование всей цепочки создания стоимости в музыкальной индустрии. Большинство авторов изучает влияние технологий, стриминга и авторского права в контексте цифровизации, в то время как роли дистрибьюторов посвящено всего несколько исследований. Исходя из этого, в статье предложена методология по анализу роли дистрибьюторов, с помощью которой выявлены операционные процессы и изменения с ними связанные в результате цифровизации, а также барьеры и мероприятия по их преодолению. С помощью ретроспективного кейс-исследования, основанного на интервью с генеральным директором, в статье анализируется опыт российской компании в области музыкальной дистрибуции Broma16. В статье описаны цели трансформации бизнес-модели, драйверы, предпринятые шаги и их результаты. В работе выявлено четыре особенности цифровизации для дистрибуции музыки: дистрибьюторы являются скорее технологическими компаниями, чем музыкальными; дистрибьюция полагается на цифровые инструменты для управления и маркетинга; возникает больше возможностей для выхода на зарубежные рынки, но компаниям приходится создавать инновации новые для этих рынков; дистрибьюторы функционируют на пересечении правовых и технологических аспектов. Исследование основывается на теории изучения цифровой трансформации бизнес-моделей. Подобный подход может быть использован для исследования компаний в музыкальной и других креативных индустриях, проведения семинаров с представителями рынка. Работа представляет ценность для специалистов-практиков на развивающихся музыкальных рынках, например, в Бразилии, Аргентине и Мексике, благодаря обзору подходов к управлению в области цифровизации и последствий трансформации для дистрибьюторов. Сегментация клиентов с использованием кластеризации на основе метода k-средних для разработки устойчивых маркетинговых стратегий https://bijournal.hse.ru/2022--1 Vol 16/580909688.html       Департаменты продаж и маркетинга являются незаменимыми подразделениями организации, обеспечивающими получение дохода и поддержку взаимоотношений с клиентами. Маркетинг представляет собой процесс поиска потенциальных клиентов, а продажи – это процесс превращения потенциальных клиентов в реальных. Поэтому взаимодействие подразделений маркетинга и продаж представляется крайне важным. Разработка маркетинговых стратегий требует соответствующего исследования рынка, которое может охватывать такие факторы как демография, культура, покупательная способность, доход и многое другое. Разработка маркетинговых стратегий и стратегий продаж связана с процессом сегментации, таргетинга и позиционирования (segmentation, targeting and positioning, STP). Процесс STP реализуется путем сбора маркетинговой информации. Для этого также используются опросы, но интеллектуальный анализ данных в настоящее время дает гораздо более эффективные и лучшие результаты. Организации склонны принимать определенные риски ввиду важности и актуальности подразделений маркетинга и продаж. Значительная часть бюджета в организациях выделяется на маркетинговые и рекламные мероприятия. Для принятия точных решений, основанных на данных, интеллектуальный анализ данных используется в различных областях для извлечения ценной информации и поиска закономерностей. В данной статье обсуждается использование концепции интеллектуального анализа данных в маркетинге. Цель статьи – проанализировать маркетинговые данные с применением метода k-средних для кластеризации, а также найти взаимосвязь между маркетингом и методами кластеризации на основе k-средних. Централизованное распределение ресурсов на основе энергосбережения и снижения загрязнения окружающей среды с применением моделей анализа среды функционирования https://bijournal.hse.ru/2022--1 Vol 16/580915822.html       В настоящее время уровень загрязнения окружающей среды заставляет правительства задумываться об энергосбережении и сокращении негативного влияния на природу. Некоторыми исследователями разработаны модели распределения ресурсов в виде многоцелевого линейного программирования, чтобы уделять больше внимания энергосбережению и снижению загрязнения окружающей среды. В то же время энергосбережение приводит как к желаемым, так и к нежелательным результатам. Для снижения нежелательных результатов энергосбережения в данной статье мы приводим аргументы, подтверждающие неприменимость существующих моделей. Целью статьи является разработка модели, основанной на анализе среды функционирования (data envelopment analysis, DEA), которая привела бы к снижению загрязнения за счет экономии энергии. Более того, поскольку нежелательный результат рассматривается как функция общих желаемых результатов, требуемые изменения должны быть направлены на общие желаемые результаты, без необходимости уменьшения каждого из желаемых результатов в отдельности. В результате предложенная модель, основанная на целевом программировании (goal programming, GP), используется в двадцати различных регионах Китая. Результаты, полученные с помощью модели, показывают, что доля сокращения общих выбросов загрязняющих веществ в окружающую среду в соотношении с экономией энергии была больше, чем доля сокращения общих желаемых результатов.