Бизнес-информатика, 2017 (4 (42)) http://bijournal.hse.ru ru-ru Copyright 2017 Thu, 15 Feb 2018 15:15:10 +0300 Открытые инновации в области бизнес-моделей: обзор литературы и направления дальнейших исследований https://bijournal.hse.ru/2017--4 (42)/215720750.html Т.-М. Брассер - преподаватель департамента электронного бизнеса,Венский университет  Адрес: Austria, 1090, Vienna, Oskar-Morgenstern-Platz, 1 E-mail: tiare.brasseur@gmail.comА. Младенов - преподаватель департамента электронного бизнеса, Венский университет   Адрес: Austria, 1090, Vienna, Oskar-Morgenstern-Platz, 1 E-mail: andreas.mladenow@univie.ac.atК. Штраус - профессор департамента электронного бизнеса, Венский университет   Адрес: Austria, 1090, Vienna, Oskar-Morgenstern-Platz, 1 E-mail: christine.strauss@univie.ac.at      В сегодняшней быстро меняющейся предпринимательской среде компании вынуждены постоянно вводить новшества, чтобы сохранить конкурентоспособность. Инновации в области бизнес-модели (business model innovation, BMI) в последнее время привлекают все больше внимания в качестве одного из перспективных подходов для достижения сравнительных преимуществ в условиях жесткой конкуренции. Однако, несмотря на огромный потенциал, BMI также подразумевают чрезвычайно сложные процессы, крайнюю неопределенность и большие финансовые риски. Благодаря развитию цифровых технологий, в последние годы BMI стали более открытыми и основанными на сотрудничестве.      Целью настоящей работы является исследование роли и последствий открытых и основанных на сотрудничестве методик в области BMI, а также анализ имеющейся литературы по данной теме. Таким образом, проведен систематический анализ литературы на стыке открытых инноваций (open innovation, OI) и BMI. Анализ литературы выявил два основных направления исследований в области открытых инноваций в области бизнес-модели (open business model innovation, OBMI): тренды OBMI (клиентоориентированные BMI, совместное создание бизнес-модели, оценка бизнес-модели на ранних стадиях, виртуальное сотрудничество, дизайнерское мышление) и результаты OBMI. В целом результаты исследования подтверждают усиление тенденций сотрудничества и совместного создания в области BMI с помощью цифровых и материальных инструментов, а также указывают на то, что открытые инновации имеют непосредственное положительное влияние на успех BMI. Анализ литературы также продемонстрировал, что область OBMI все еще является недостаточно исследованной. Цифровая экономика: концептуальная архитектура экосистемы цифровой отрасли https://bijournal.hse.ru/2017--4 (42)/215724916.html Ю.М. Акаткин - кандидат экономических наук, заведующий лабораторией социально-демографической статистики, Российский экономический университет им. Г.В. ПлехановаАдрес: 117997, г. Москва, Стремянный пер., д. 36E-mail: u.akatkin@semanticpro.orgО.Э. Карпов - доктор медицинских наук, профессор, член-корреспондент Российской академии наук; генеральный директор Национального медико-хирургического Центра им. Н.И. ПироговаАдрес: 105203, г. Москва, ул. Нижняя Первомайская, д. 70E-mail: nmhc@mail.ruВ.А. Конявский - доктор технических наук, заведующий кафедрой защиты информации, Московский физико-технический институт (МФТИ)Адрес: 117303, г. Москва, ул. Керченская, д. 1АE-mail: konyavskiy@gospochta.ruЕ.Д. Ясиновская - старший научный сотрудник лаборатории социально-демографической статистики, Российский экономический университет им. Г.В. ПлехановаАдрес: 117997, г. Москва, Стремянный пер., д. 36E-mail: elena@semanticpro.org      Основной мотив цифровой трансформации определяется стремлением «клиентов нового цифрового поколения» к своевременности, доступности, качеству и персонализации. Базовым для цифровой парадигмы является принцип «все как услуга», причем услуга, ориентированная на данные и совместное использование информационных ресурсов (в том числе государственных) с учетом требований интероперабельности и безопасности. В статье рассматриваются основные подходы к цифровой трансформации на примере наиболее активных с точки зрения инноваций секторов экономики: банковской отрасли и сферы здравоохранения; сравниваются проприетарный подход к созданию цифровых сервисов (продуктов) и возможность построения экосистемы цифровой отрасли, ориентированной на привлечение неограниченного числа участников. Определена цель создания экосистемы – предоставление населению цифровых сервисов, которые формируются «на лету», «по требованию», в реальном времени, с учетом соблюдения всех норм и регламентов, в условиях максимального доверия. Подчеркивается роль открытости для объединения усилий сообщества разработчиков, заинтересованных в развитии цифровой отрасли, развития государственно-частного партнерства и построения конкурентной среды с целью обеспечения стремительного роста числа доступных цифровых сервисов, а также улучшения их качества. Поскольку цифровая экономика основывается на экономике знаний, особенно важным авторы считают формирование семантического ядра, которое выступает носителем знаний в экосистеме цифровой отрасли. Необходимость реализации семантического ядра подтверждается кратким анализом современных семантических подходов к стандартизации взаимодействия в вышеуказанных отраслях, таких как FIBO, BIAN (банки), HL7 и UMLS (медицина). На основе проведенного исследования авторами разработана концептуальная архитектура экосистемы и сформирован ряд предложений по цифровой трансформации отрасли, в том числе по государственной поддержке инновационного развития и формированию условий для создания новых цифровых продуктов на основе принципов доступности, своевременности, персонализации, технологичности и безопасности. Совершенствование процесса закупок компании с применением интегрированной рекомендательной системы проведения тендера https://bijournal.hse.ru/2017--4 (42)/215722754.html З.К. Авдеева - кандидат технических наук, старший научный сотрудник, Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН; доцент кафедры инноваций и бизнеса в сфере информационных технологий, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»Адрес: 117997, г. Москва, ул. Профсоюзная, д. 65E-mail: avdeeva@hse.ruА.А. Утробин - бакалавр бизнес-информатики, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»Адрес: 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20E-mail: alexanderutrobin11@gmail.comИ.Ю. Лыков - студент магистратуры, факультет мировой экономики и мировой политики, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»Адрес: 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20E-mail: lykov.ilya@gmail.com      В настоящее время процедуры проведения конкурса занимают важное место в работе отдела закупок компании. Большинство современных рекомендательных сервисов функционируют на веб-площадках. Внедрение систем проведения тендеров на предприятии может повысить уровень зрелости процесса закупок и не потребует внесения глобальных изменений в структуру работы процессов. Данная статья посвящена исследованию структуры интегрированной рекомендательной системы проведения тендеров. В Российской Федерации существует несколько федеральных законов, которые определяют порядок процедуры тендера. Также существуют государственные и коммерческие электронные торговые площадки. Рекомендательные сервисы агрегируют конкурсы с разных площадок и предоставляют дополнительные услуги пользователям.      Основная цель исследования – разработать эффективную модель интегрированной рекомендательной системы проведения тендеров. В описательной части работы представлена информация об особенностях процедуры тендера в Российской Федерации и рассмотрены современные рекомендательные сервисы. Выявлены функциональные преимущества интегрированной системы по сравнению с веб-площадкой. Спроектирована структура системы с применением нескольких подходов. С помощью методологии IDEF0 разработана и описана функциональная модель системы, отражающая работу процессов. С помощью спроектированных диаграмм методологии DFD проанализирована работа основной системы и подсистем. Описана математическая модель динамической фильтрации тендеров для создания рекомендаций пользователям. Основываясь на базовых принципах коллаборативной фильтрации, с помощью соответствующих алгоритмов интегрированная система выдает рекомендации пользователям и определяет вероятность успеха в конкретном тендере. Применение данной технологии проведения торгов возможно в компаниях разного масштаба. Разработанная структура интегрированной системы и методы фильтрации для рекомендаций основаны на базовых принципах нового международного направления – e-tendering. Специфика интеграции технологий бизнес-интеллекта и больших данных в процессы экономического анализа https://bijournal.hse.ru/2017--4 (42)/215765588.html С. Митрович - доктор экономических наук, Университет в г. Нови-Сад, Республика Сербия; докторант экономического факультета, Московский государственный университет им. М.В. ЛомоносоваАдрес: 119991, г. Москва, Ленинские горы, д. 1E-mail: Mitrovic.Stanislav@hotmail.com      Объем данных, используемых в процессах экономического анализа деятельности организаций, ежегодно возрастает. Несмотря на то, что вся необходимая для экономического анализа информация, по сути, присутствует в различных источниках, такие данные фактически часто превращаются в бесполезный, с точки зрения экономического потенциала, источник анализа.      Цель данного исследования заключается в определении основ для интеграции технологий бизнес-интеллекта (Business Intelligence, BI) и больших данных (Big Data) в процессы экономического анализа. Теоретическую и методологическую базу исследования составляют научные исследования, методологические и практические разработки отечественных и зарубежных авторов по вопросам применения ИТ-решений в экономическом анализе.      Как показывают результаты исследования, современные информационные технологии, в частности, системы бизнес-интеллекта и большие данные, значительно изменили возможности совершенствования экономического анализа и сокращения времени принятия решений. С методических позиций, многие аспекты интеграции решений в области BI и Big Data и их внедрения в процессы экономического анализа российских организаций остаются недостаточно исследованными. В отличие от российского, зарубежный рынок применения современных информационных технологий для аналитической обработки экономической информации имеет более давнюю историю и развивается более быстрыми темпами.      Основные выводы исследования указывают на то, что современным организациям, функционирующим в условиях высококонкурентного рынка, следует исходить из понимания, что накопление больших данных не всегда приводит к получению ожидаемой бизнес-выгоды. В данном контексте также можно сделать вывод, современной компании не следует ставить перед собой задачу обработки всех имеющихся данных с целью повышения качества результатов экономического анализа. Более значимым является использование всего объема данных для их сегментации, что позволяет эффективно строить большое количество моделей для небольших кластеров, решая конкретные задачи экономического анализа на базе применения современных информационных технологий. Использование системы веб-аналитики как основы для интеграции с CPA-сервисами https://bijournal.hse.ru/2017--4 (42)/215772045.html В.И. Жуков - ассистент кафедры инноваций и бизнеса в сфере информационных технологий, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»Адрес: 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20E-mail: vzhukov@hse.ruМ.М. Комаров - кандидат технических наук, PhD, доцент кафедры инноваций и бизнеса в сфере информационных технологий, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»Адрес: 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20E-mail: mkomarov@hse.ru      В современном электронном бизнесе существует большое число способов привлечения потенциальных клиентов на сайт, с помощью как «оффлайн», так и «онлайн» методов. В «онлайн» пространстве бизнес обычно использует несколько каналов привлечения клиентов, отличающихся местом размещения рекламы, моделями оплаты и другими параметрами.      Один из популярных онлайн-методов привлечения клиентов – использование CPA-сетей (cost per action), которые позволяют веб-мастерам размещать на своих сайтах ссылки на рекламируемый сайт и получать вознаграждение за клиента, который приобрел услугу, перейдя по этой ссылке. CPA-сети работают на основе оплаты за достижения целевых действий. Целевое действие может происходить как «онлайн», так и «оффлайн». При этом важнейшей задачей является связь источника привлечения (обычно это определенные UTM-метки) с целевым действием клиента, поскольку вознаграждение для CPA-сети должно осуществляться только за заказы клиентов, источником привлечения которых является эта CPA-сеть. Соответственно, возникают проблемы фиксации таких целевых действий, связывания их с источником привлечения, а также хранения и предоставления доступа CPA-сети к этим данным.      В данной работе дан краткий обзор существующих подходов к решению данной проблемы: анализ логов, использование маркетинговых пикселей и инструментов веб-аналитики. Приведены преимущества и недостатки рассматриваемых методов для решения задачи фиксации целевых действий клиентов и обеспечения доступа CPA-сети к данным. Также описан практический кейс интеграции с CPA-сетью на основе использования возможностей сквозной веб-аналитики. Описаны преимущества, недостатки и ограничения предложенного метода. Оценка чистой нетто-премии с использованием дополнительной информации о квантиле функции распределения https://bijournal.hse.ru/2017--4 (42)/215777562.html Ж.Н. Зенкова - кандидат физико-математических наук, доцент института прикладной математики и компьютерных наук, Национальный исследовательский Томский государственный университет; СРО «Ассоциация профессиональных актуариев»Адрес: 634030, г. Томск, пр. Ленина, д. 36E-mail: zhanna.zenkova@mail.tsu.ruЕ.А. Крайнова - аспирант института прикладной математики и компьютерных наук, Национальный исследовательский Томский государственный университет Адрес: 634030, г. Томск, пр. Ленина, д. 36E-mail: lanshakoval@gmail.com      В работе рассмотрена задача повышения точности оценивания чистой нетто-премии за счет использования дополнительной информации о квантиле заданного уровня функции распределения понесенных убытков в страховании ином, чем страхование жизни. Дополнительная информация привлекается путем проектирования эмпирической функции распределения в класс функций с заданным квантилем определенного уровня. Далее методом подстановки модифицированной эмпирической функции распределения в интеграл, определяющий математическое ожидание, получается модифицированная оценка математического ожидания с учетом дополнительной информации об известном квантиле, которая является несмещенной, при этом ее асимптотическая, нормированная на объем наблюдений дисперсия, и, следовательно, среднеквадратическая ошибка не превышает дисперсии классического выборочного среднего, т.е. новая оценка является более точной по сравнению с традиционной для больших объемов наблюдений.      Также исследовано влияние квантиля на значение дисперсии для случаев равномерного, треугольного и нормального распределений. Сделано предположение, что для симметричных распределений минимальное значение дисперсии достигается тогда, когда квантиль совпадает с медианой (центром симметрии). На примере треугольного распределения показано, что априорная информация является наиболее ценной именно при отсутствии симметрии, т.к. позволяет более существенно повлиять на дисперсию.      Модифицированная оценка применялась для расчета чистой нетто-премии на примере реальных данных об убытках по добровольному медицинскому страхованию, понесенных страховой компанией. Показано, что классический расчет привел к ее недооценке, что априори увеличивало риск банкротства компании. В результате перерасчета чистой нетто-премии с учетом знания квантиля риск банкротства снизился.      Работа носит практически значимый характер, по ее результатам страховой компании даны рекомендации. Комбинированный алгоритм выделения сообществ в графах взаимодействующих объектов https://bijournal.hse.ru/2017--4 (42)/216770576.html С.Ю. Лобанова - студент бакалавриата, Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»Адрес: 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20E-mail: s.lobanova@usabilitylab.netА.А. Чеповский - кандидат физико-математических наук, доцент департамента прикладной математики, Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»Адрес: 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20E-mail: aachepovsky@hse.ru      В статье предложен и реализован алгоритм выделения пересекающихся и вложенных сообществ в графах взаимодействующих объектов различной природы. Для этого рассмотрены два классических алгоритма: иерархический агломеративный и основанный на поискеk-клик. Представленный комбинированный алгоритм основан на последовательном их применении. Кроме того, разработаны параметрические опции, отвечающие за действия с сообществами, размеры которых меньше заданногоk, а также с единичными вершинами. Варьирование этих параметров позволяет учитывать различия в топологии исходного графа и корректировать тем самым алгоритм.      Проведено тестирование на реальных данных, в том числе на группе графов социальной сети, исследовано качественное содержание полученного разбиения. Для оценки различий, получаемых интегрированным методом и классическими алгоритмами выделения сообществ, была использована общепринятая мера подобия. В результате явно показано, что результирующие разбиения значительно отличаются. Выявлено, что для предложенного в статье подхода показатель числовой характеристики корректности разбиений, модулярности, может быть ниже соответствующего значения при применении других подходов. При этом содержательно результат интегрированного метода зачастую более информативен в силу пересечений и вложенной структуры сообществ.      Представлена визуализация разбиения, получаемого для одного из примеров интегрированным методом на первом и последнем шагах. Наряду с успешно найденным набором параметров интегрированного метода для малых сообществ и отсеченных вершин в случае социальных сетей отмечены некоторые недостатки предложенной модели. Сделаны предложения по развитию данного подхода в виде использования набора параметрических алгоритмов.Работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проекты №16-29-09546 и №16-07-00641) Моделирование и оптимизация бизнес-процессов и процессных систем в условиях неопределенности https://bijournal.hse.ru/2017--4 (42)/216771047.html А.Г. Мадера - доктор технических наук, профессор департамента математики факультета экономики, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»Адрес: 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20E-mail: amadera@hse.ru      Данная работа посвящена математическому моделированию и оптимизации бизнес- процессов и процессных систем в условиях неопределенности. В настоящее время моделирование бизнес-процессов носит в основном дескриптивный описательный характер, что не позволяет осуществлять количественное моделирование и оптимизацию при проектировании процессов и процессных систем. Кроме того, существующие методы принятия решений в бизнес-процессах исходят из допущения о детерминированности определяющих бизнес-процессы факторов. Несмотря на неопределенность условий развития реальных процессов, обусловленных неопределенностью будущих цен на ресурсы, конъюнктуры рынка, экономики, финансов, и пр., факторы неопределенного будущего либо не принимаются во внимание, либо полагаются теми же, что наблюдаются и в настоящее время.      В статье разработана оптимизационная интервально стохастическая математическая модель, позволяющая в количественном виде моделировать бизнес-процессы и процессные системы, в которых они протекают, в условиях неопределенности будущих состояний экономики, финансов, конъюнктуры рынка, цен на ресурсы, а также актуализации шансов и рисков, имеющих место при осуществлении производственных, обеспечивающих и сервисных процессов. Критерием оптимальности модели является максимизация минимального отклонения прогнозируемых шансов и рисков, что позволяет принимать наилучшее решение при наступлении в будущем наиболее неблагоприятных для бизнес-процесса условий. Принятый в математической модели критерий оптимальности учитывает не только неопределенность будущих состояний экономики, финансов и рыночной конъюнктуры, но и психологию принятия решений и вынесения субъективных суждений и оценок. Приведены концепция и метод оценивания индуктивных (логических, субъективных) вероятностей наступления неопределенных прогнозируемых факторов бизнес-процесса.      Разработанные в статье модели и методы позволяют осуществлять математическое моделирование и оптимизацию бизнес-процессов при разнообразных видах деятельности без ограничений на сложность структурной модели бизнес-процесса, а также качественный и количественный состав звеньев в процессных системах. На их основе могут быть разработаны программные комплексы количественного проектирования бизнес-процессов и процессных систем в условиях неопределенности.