Программа государственного экзамена направление 080700.68 Бизнес-информатика (стр. 2 )

1.  Сравнительная характеристика стандартов КИС MRP, MRP II, ERP

2.  Сравнительная характеристика моделей жизненного цикла ИС.

3.  Как производится оценка ресурсов, необходимых для реализации проекта?

4.  Какие функции должна выполнять служба ИТ?

5.  Состав тендерной документации. Типовая процедура проведения конкурса на внедрение ИС.

6.  Этапы и результаты диагностики бизнес-слоя корпоративной архитектуры.

7.  Этапы и результаты диагностики системного слоя.

8.  Аудит соответствия существующих программных систем задачам бизнеса.

9.  Методы проведения обследования. Виды выявляемой информации. Отчетность по результатам диагностики.

10.  Состав и структура рабочей группы по проведению диагностики.

11.  Основные виды ИТ-аутсорсинга. Обзор состояния российского рынка IT-аутсорсинга.

12.  Характеристика основных этапов процесса перехода к аутсорсингу.

13.  Структура и содержание аутсорсингового контракта. Модели ценообразования. Соглашение об уровне обслуживания.

14.  Модель процессов MSF: фазы и вехи проектов внедрения.

15.  Управление интеграцией в проектах внедрения ИС

16.  Управление рисками в проектах внедрения ИС.

17.  Методика освоенного объема в управлении проектами.

18.  Модель проектной команды в MSF.

19.  Дисциплина управления подготовкой MSF: принципы, шаги, процессы.

20.  Оценка эффективности внедрения ИС

21.  Цели и задачи системной диагностики.

22.  Стратегия развития информационных технологий.

23.  Система управления организацией и модели организационных структур.

24.  Этапы и результаты диагностики бизнес-слоя.

25.  Этапы бизнес-моделирования и их результаты.

26.  Диагностика организационно-штатной структуры.

27.  Диагностика документооборота.

28.  Этапы и результаты диагностики системного слоя.

29.  Аудит соответствия существующих программных систем задачам бизнеса.

30.  Концепция корпоративной информационно-управляющей системы.

31.  Анализ требований к корпоративной системе и разработка технического задания на систему.

32.  Оценка деятельности службы ИТ и квалификации персонала.

33.  Отчетность по результатам диагностики.

34.  Состав и структура рабочей группы по проведению диагностики.

IV. Дополнительные разделы программы для специализации «Информационная бизнес-аналитика»

Сущность концепции управления эффективностью бизнеса (Business Performance Management, BPM).

Основные элементы BPM–системы как системы управления: участники процесса управления, интерактивные бизнес–процессы управления, методы управления, информационные системы.

Функциональность информационной системы класса BPM: функции целевого управления, моделирование бизнеса, планирование, бюджетирование и прогнозирование, мониторинг, отчетность. Типовая архитектура BPM-системы. Платформа бизнес–интеллекта и BPM–приложения.

Основные компании – разработчики BPM–систем, тенденции развития рынка BPM–систем.

Иерархия информационной инфраструктуры компании с точки зрения задач анализа и управления («аналитическая пирамида» Gartner). Уровни аналитической пирамиды: транзакционные системы, системы бизнес-интеллекта, аналитические приложения.

Понятие целевого управления компанией. Основные понятия стратегического менеджмента: миссия, видение, стратегические цели, критические факторы успеха.

Принципы реализации методологии Balanced Scorecard: описание стратегии в операционных терминах, вовлечение в процесс стратегического развития всех подразделений компании, делегирование полномочий и ответственности, превращение стратегии в непрерывный процесс, контроль и управление изменениями.

Эволюция информационных BSC–систем. Стандарты функциональности BSC–систем. Характеристики BSC–систем: с точки зрения построения, коммуникаций, практической реализации, обратной связи.

Основные понятия управленческого учета. Сравнение финансового и управленческого учета: сходства и различия.

Три основные задачи управленческого учета: учет и управление затратами, поддержка принятия решений в области финансового и производственного управления, планирование и бюджетирование. Информационная поддержка стратегического, тактического и оперативного уровней управления.

Сущность и значение учета затрат и калькуляции себестоимости. Различные способы классификации затрат.

Метод функционально–стоимостного учета как попытка преодоления ограниченности традиционных методов управленческого учета.

Применение методов управленческого учета для поддержки принятия решений в области финансового и производственного управления. Понятия релевантных, устранимых и альтернативных затрат. Примеры применения методов управленческого учета для принятия решений в типичных производственных ситуациях.

Функции планирования и бюджетирования. Типовая структура бюджета предприятия. Жесткий и гибкий бюджеты. Скользящий бюджет. Функционально–стоимостное бюджетирование. Методы и модели прогнозирования. Организация планирования и бюджетирования. Модели поведения персонала. Координация деятельности специалистов и подразделений, вовлеченных в процесс бюджетирования. Психологические аспекты бюджетирования.

Классификация информационных систем, применяемых для решения задач функционально–стоимостного анализа. Специализированные системы функционально–стоимостного анализа.

Понятие специализированных систем планирования и бюджетирования. Преимущества специализированных решений по сравнению с другими типами программных продуктов. Место специализированных систем планирования и бюджетирования в комплексе решений для управления эффективностью бизнеса (BPM–системе). Интеграция специализированных систем планирования и бюджетирования с ERP–системами.

Сущность консолидированной финансовой отчетности и ее роль в современном бизнесе. Основные понятия теории консолидации финансовой отчетности – группа компаний, материнская и дочерняя компания. Владение и контроль.

Понятие специализированных систем формирования и анализа консолидированной финансовой отчетности. Роль специализированных систем консолидации в составе комплексных BPM–решений.

Методика проектирования многомерной модели данных для удовлетворения информационных потребностей предприятия (на примере SAP BW). Процедура конфигурирования Хранилища на стадии подготовки для ее внедрения и дальнейшего использования. Описание принципов классической схемы-звезды. Описание концепции схемы-звезды SAP BW. Перечисление преимуществ схемы–звезды SAP BW по сравнению с классической схемой-звездой.

Описание потоков данных из исходной OLTP системы SAP в систему SAP BW. Описание процесс ETL для основных данных из исходных систем R/3.

Функции ETL–инструментов и область их применения. Значение интерфейсов Staging BAPI (Business Application Programming Interfaces). Процедура подключения ETL–инструментов к SAP BW. Концепция интеграции XML.

Оптимизация работы Хранилища данных

Виды приложений Oracle Hyperion Essbase. Block Storage и Aggregate Storage. MDX. Построение кубов Oracle Hyperion Essbase из реляционной схемы «звезда» с помощью Oracle Hyperion Analytic Integration Services. Анализ данных в Excel при помощи надстройки Essbase Spreadsheet Add–In для Excel. Анализ данных в Oracle Hyperion Web–Analysis. Построение отчетов в Oracle Hyperion Financial Reporting. Комплексный анализ данных в Oracle Hyperion Interactive Reporting.

Основные методы статистического анализа данных. Классификация основных методов статистического анализа данных. Структура статистического программно-аналитического комплекса SPSS, его назначение и возможности. Особенности подготовки данных для статистического анализа.

Определение переменной. Переменные и наблюдения, значение переменной в конкретном наблюдении. Имя переменной, тип переменной, метка переменной и метки значений.

Модификация и отбор данных: условный отбор данных и случайная выборка, сортировка и группировка данных, перекодирование переменных, вычисление новых переменных.

Объединение файлов, создание объединенной выборки по переменным и наблюдениям.

Методы описательной статистики для номинальных и порядковых шкал.

Процедуры формирования подгрупп наблюдений или выборочных совокупностей переменных и наблюдений.

Процедура расчета частотных таблиц. Элементы частотных таблиц и их интерпретация.

Назначение таблиц сопряженности.

Графический анализ данных. Характеристики различных типов графиков.

Корреляционный анализ. Исследование линейных корреляций по Пирсону, Спирману и Кендалу. Частные корреляции. Простая и множественная линейная регрессия.

Оценка предсказанных значений и их стандартных ошибок. Прогноз. Варианты поиска нарушения предпосылок применения математического аппарата (остатки, мультиколинеарность, взаимозависимость ошибок, нормальность).

Логистическая регрессия и дискриминантный анализ.

Обзор методов сегментации рынка. Бинарная и мультиномиальная логистические регрессии.

Дискриминантный анализ. Формулировка задачи. Основная модель. Кластерный анализ: основные принципы и методы. Кластерный анализ для сегментации рынка. Сегментация рынка, основанная на откликах. Иерархические и неиерархические методы кластерного анализа. Меры расстояния и меры сходства. Кластеризация при помощи метода Варда. Кластеризация при большом количестве наблюдений – метод k–средних.

Факторный анализ и метод главных компонент. График «осыпь». Методы вращения.

Дерево решений. Автоматизированное распознавание взаимосвязей при помощи деревьев классификации. Методы дерева решений: метод CHAID.

Системы интеллектуального анализа данных. Место и роль интеллектуального анализа данных (ИАД) или Data Mining (DМ) в процессе принятия решений. Основные задачи DМ.

Методы Data Mining, основанные на эволюционном или генетическом программировании.

Методы, основанные на нечеткой логике.

Нейронные сети (Neural Networks). Преимущества и недостатки нейротехнологии. Области применения. Гибридные сети (ГС). Отличие ГС от обычной нейросети.

Методы нахождения «ближайшего соседа» (Nearest–Neighbor matching). Преимущества и недостатки метода. Модификации методов ближайшего соседа. Метод k–ближайших соседей и взвешенный метод (k–БС). Адаптивные методы ближайшего соседа.

Методы кластеризации Классификация методов кластеризации.

Иерархические методы. Иерархические агломеративные методы.

Назначение, цели, предпосылки, особенности дискриминационного анализа. Дискриминационный анализ при числе групп более двух.

Методы ассоциации. Методы нахождения последовательностей (сиквенциальный анализ).

Методы построения логических правил (If–Then).

Построение дерева решений. Преобразование дерева решений в набор правил.

Возможности применения методов нелинейной динамики к изучению временной динамики экономических рядов. Анализ одномерных временных рядов и теория детерминированного хаоса. Меры хаотичности временных рядов. Показатель трендоустойчивости временного ряда Херста

Спектральный анализ. Вейвлет анализ. Дискретный вейвлет анализ. Непрерывный вейвлет анализ.

Понятие о Text Mining. Особенности данных для Text Mining. Модули текстового анализа в системе Poly Analyst.

Задачи применения Data Mining в Web Сети. Области применения Web Analyst (WA).

Понятие экспертной системы. Области применения экспертных систем.

Архитектура экспертных систем. Продукционная память. Факты. Продукционные правила. Машина логического вывода.

Модели представления знаний. Правила, продукции.

Семантические сети: Типы семантических сетей, построение, особенности, назначение, примеры использования. Объект–атрибут–значение. Схемы. Фреймы: назначение, виды. Сети фреймов.

Язык COOL. Объектно ориентированный подход к созданию экспертной системы. Интеграция Protege и CLIPS/COOL.

Понятие системы поддержки принятия решений (СППР). Экспертная оболочка системы поддержки принятия решений на примере ЭСППР. Характеристика вопросов, задаваемых пользователю ЭСППР для нахождения соответствующего метода принятия решения. Характеристика ответов на каждый вопрос, предоставляемый пользователю ЭСППР. Характеристика классов методов принятия решения, включенных в состав Системы. Правила решения в составе экспертной оболочки ЭСППР.

Основные программные модули, реализующие функции ЭСППР: модуль интерактивного общения с пользователем; модуль анализа проблемных ситуаций; модуль принятия решений; модуль оперативного анализа и генерации отчетности; модуль извлечения знаний.

Работа с задачами принятия решения Работа с вариантами решения задачи Выбор метода принятия решения Ввод и корректировка параметров варианта решения задачи. Приглашение экспертов для формирования оценок альтернатив. Ввод исходных данных для варианта решения задачи. Копирование информации из различных вариантов решения.

Методы принятия решений с использованием принципа Большинства. Методы принятия решений, основанные на принципе Байеса без эксперимента с матрицей предпочтений, заданной в количественной и порядковой шкале. Методы, основанные на принципе Парето и пессимизма с использованием количественной и порядковой шкалы предпочтений. Методы, базирующиеся на принципе оптимизма с использованием количественной и порядковой шкалы предпочтений. Методы Гурвица – взвешенной оценки между пессимизмом и оптимизмом с предпочтением, выраженным в различных шкалах.

Комбинированные методы принятия решения, сочетающие различные принципы согласования оценок альтернатив.

Информационные технологии анализа инвестиционных проектов. Классификация инвестиционных проектов. Правила решений, применяемые при анализе инвестиций. Срок окупаемости. Чистая текущая стоимость (NPV). Внутренняя норма прибыли (IRR). Индекс прибыльности (IP). Модифицированная внутренняя норма прибыли (МIRR). Анализ замещения оборудования. Стоимость отказа от проекта. Оценка проектов с разным сроком жизни. Анализ ресурсных ограничений и ассортимента реализации. Три типа риска проекта: частный риск, внутрифирменный риск, рыночный риск. Методы оценки частного риска проекта. Анализ чувствительности. Метод сценарного анализа. Метод Монте–Карло.

Основы процессно-ориентированного анализа рентабельности. Структурно-функциональный подход к оценке социальных и экономических последствий внедрения проекта. Постановка проблемы оценки эффективности. Понятие бизнес-плана и его назначение. Последовательность составления бизнес-плана проекта. Классификация инвестиционных проектов. Уроки инноваций в сфере ИТ. Роль компаний–лидеров. Этапы внедрения ИТ. Роль стандартов в распространении ИТ. Роль государства во внедрении ИТ. Специализированные пакеты прикладных программ для анализа инвестиционных проектов.

Роль современных информационных технологий на фондовом рынке. Основные биржевые операции. Характеристики и особенности современных фондовых бирж (регламенты, объемы торгов, обороты). Принципы исполнения операции в современных компьютеризированных биржевых системах. Электронная книга биржевых заявок. Способы доставки клиентских приказов на биржу. Виды информации, используемой для анализа ценных бумаг. Информация о компаниях для фундаментального анализа. Информация о результатах торгов для технического анализа (состав и форма представления). Данные о котировках. Источники информации о ценных бумагах. Информационные агентства и специализированные поставщики финансовой информации. Компьютеризация классических подходов к анализу акций (фундаментального и технического). Комплексный подход к моделированию биржевых операций.

Основная литература

, Андрейчикова информационные системы. – М.: Ф. и С., 2004, гл.6. Ахим Бююль, Петер Цефель. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. Торгово‑издательский дом Dia Soft Москва, Санкт–Петербург, Киев 2002. и др. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. С. Пб.: БХВ–Петербург, 2004, гл.4. Экспертные системы. Принципы разработки и программирование. 4–изд. М.: Вильямс, 2007. Управленческий и производственный учет. М.: ЮНИТИ–ДАНА, 2003. Data Mining. Учебный курс. С–Пб.: Питер, 2001. , Кравченко системы формирования консолидированной финансовой отчетности. Учебное пособие. М.: 2006. – 370 с. Организация, ориентированная на стратегию. Как в новой бизнес–среде преуспевают организации, применяющие сбалансированную систему показателей. М.: Олимп–бизнес, 2004. – 416 с. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию. М.: Олимп-бизнес, 2003. Стратегические карты. Трансформация нематериальных активов в материальные результаты. М.: Олимп-Бизнес, 2007. – 512 с. Стратегическое единство. Создание синергии организации с помощью сбалансированной системы показателей. М.: Вильямс, 2006 – 384 с. Ковалев оценки инвестиционных проектов. М.: Финансы и статистика, 2002. Стратегический разрыв: Технологии воплощения корпоративной стратегии в жизнь. М.: Альпина Бизнес Букс, 2004. – 232с. Концепция Business Performance Management: начало пути. /, , и др., под ред. . М.: Альпина Бизнес Букс, 2004. Кравченко -методический комплекс по дисциплине «Экспертные системы и системы поддержки принятия решений». М.:ГУ‑ВШЭ, 2007. , Коссов анализ реальных инвестиций. М.: ЭКОНОМИСТЪ, 2003. , Кельтон моделирование. Классика CS. 3-е изд. С–Пб.: Питер, 2004. , Тюрин анализ на компьютере. М., Наука, 1997. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. /, , . СПб.: БХВ–Петербург, 2004. Перминов интеллектуального анализа данных (Business Intelligence). Учебно-методический комплекс. М.: ГУ-ВШЭ, 2007. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. Пер. с польского. М.: Горячая линия–Телеком, 2006, гл.5. Толчеев и исследование новых модификаций метода ближайшего соседа. М.: Информационные технологии, №3, 2005. , Дж., Бэйли Дж. В. Инвестиции. М.: Инфра,1997. Эрик Спирли. Корпоративные Хранилища данных. Изд. Вильямс, 2001 г.

Дополнительная литература

Внедрение сбалансированной системы показателей / Horvath & Partners. М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. – 478с. Галушкин нейронных сетей. Кн. 1/ Под ред. . М.: ИПРРЖР, 2000. Кричевский методы в менеджменте. СПб.: Питер, 2005. , Дли информационные системы. Компьютерная поддержка систем нечеткой логики и нечеткого вывода. М.: Физматлит. 2002. Лодон Дж., Управление информационными системами / Пер. с англ. Под ред. . СПб.: Питер, 2005. – 912 с. . Оценка эффективности бизнеса. Пер. с англ. М.: , 2004. Нейронные сети. STATISTICA Neural Networks. M.: Телеком. 2001. –182 с. , Толчеев метод ближайшего соседа с использованием опорных точек для классификации текстовых документов// Вестник МЭИ. 2004. №с. О’ ERP системы. Современное планирование и управление ресурсами предприятия. Выбор, внедрение, эксплуатация. М.: Вершина, 2004. – 272 с. , , Исаев вовремя для России. Практика применения ERP-систем. М.: Альпина Паблишер, 2002. . Структурно-функциональный подход к оценке эффективности внедрения инфокоммуникационных технологий на предприятии. Экономика и математические методы, 2005, том 41, №4. SPSS: Статистический анализ в маркетинговых исследованиях. СПб.: Питер, 2005. – 192 с. , . Управление проектами: Стандарты, методы, опыт. М.: . , Фостер Дж. Бухгалтерский учет: управленческий аспект. М.: Финансы и статистика, 2000. Biao Fu, Henry Fu. SAP® BW: A Step-by-Step Guide. Издательство: Addison-Wesley Professional, 2003. SPSS для Windows. Руководство пользователя. Кн.1-6. М.: Статистические Системы и Сервис. 1996. www. BaseGroup. ru www. Megaputers. ru.

Вопросы к экзамену: