Системный анализ качества проекта информатизации бизнеса

В настоящее время инновационное развитие регионов определяется в первую очередь ИТ-технологиями. Актуальной задачей становится обеспечение качества работы ИТ-департаментов российских компаний. Трудности, с которыми сталкиваются менеджеры:

- сложность выбора показателей качества, которые необходимо прогнозировать;

- оценка взаимосвязи показателей качества;

- учет динамичности и неоднородности показателей;

- учет значимости показателей.

Эти проблемы предлагается решать с помощью методов агрегирования показателей качества и дальнейшей декомпозиции данных показателей качества.

Структура процедуры агрегирования: определение агрегированных показателей качества и входящих в них частных показателей; проверка данных на пригодность к агрегированию;  выбор критериев оценки качества методов агрегирования; нахождение весов частных показателей.

Критериями проверки данных на пригодность к агрегированию являются: полнота, достоверность, однонаправленность, непротиворечивость, монотонность, соизмерение частных показателей, проверка на взаимозависимость переменных. Для выяснения взаимозависимых переменных используется аппарат корреляционного анализа со статистическими критериями проверки.

Для декомпозиции показателей качества выбирается один из агрегированных показателей, которым предполагается управлять. Анализ его временного ряда предлагается проводить, опираясь на процедуру классической сезонной декомпозиции. Этапы данного подхода:

- сглаживание временного ряда, анализ характера временного ряда, основанных на алгоритмическом подходе;

- получение предварительной оценки сезонной и случайной составляющих;

-  определение оценки сезонной составляющей;

- поправка исходного ряда на сезонную компоненту;

-  сглаживание ряда и получение пересмотренной оценки тренда;

-  получение случайной компоненты.

Таким образом, получается тренд, случайная составляющая и корректировка на сезонную компоненту выбранного агрегированного показателя.

При прогнозировании показателей качества базовыми адаптивными моделями являются:

- модели скользящего среднего – Брауни, Хольта, Хольта-Уинтерса;

- модель авторегрессии;

- модели авторегрессии – скользящего среднего – метод Бокса-Дженкинса и его сезонная модификация, метод ОЛИМП.

Управление показателями качества осуществляется двумя способами:

- путем воздействия на оставшиеся агрегированные показатели, при этом учитывается только трендовая составляющая их связи, определяемая методом множественной регрессии;

- путем воздействия на частные показатели качества, в этом случае существует возможность оценки, каким образом меняются компоненты временного ряда агрегированного показателя при изменении частных показателей качества.

На основании методов агрегирования и статистического анализа разработан подход прогнозирования показателей качества высокотехнологического проекта, обеспечивающий их редукцию и дальнейшее управление выбранным показателем.