Разработка системы оперативного принятия решений в области государственного заказа

Коротков А.В.
Выпускник группы ITM25B 
Школа IT-менеджмента
РАНХиГС при Президенте РФ

Несколько лет назад начался активный процесс внедрения различных информационных систем: электронного документооборота, оказания государственных услуг через интернет, информационных сервисов, систем “одного окна” и других. Одним из важных этапов программы информатизации являлся перевод деятельности, связанной с осуществлением государственного заказа в формат электронных торгов.

Однако, наличие многочисленных данных в электронном виде не привело к желаемым результатам.  Данные находящиеся в системе государственных закупок по оценкам экспертов используются менее чем на 5%. Это вызвано тем, что остальными данными пользоваться слишком дорого или не возможно с технической точки зрения.

Была разработана схема обработки данных с сайта государственных закупок. Для извлечения, преобразования и загрузки информации о государственных закупках в хранилище данных были использованы программные продукты Microsoft SQL Server и Microsoft Visual Studio. Данные были разделены группы и для каждой группы были применены различные алгоритмы кластеризации данных (DBSCAN, K-средних, ROCK, алгоритм теории графов). Был проведен анализ полученных данных и предложен подход к обработке данных и формированию на их основе информационной системы.

Результаты работы показывают, что теоритически возможно повысить качество взаимодействия с пользователями системы, а так же разработать коммерческих продукт для осуществления функции контроля исполнения государственных контрактов.

Полученный в результате работы технический продукт может быть использован для достижения практических целей, как повышение прозрачности процедуры государственных закупок для участников, снижения вероятности принятия ошибочных решений о перспективности участия в конкурсе, уменьшение издержек участников и подготовку конкурсных заявок.

Литература

1. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности — М.: Финансы и статистика, 1989.
2. Архипенков С.Я., Голубев Д.В., Максименко О.Б. Хранилища данных. - М.: Диалог-МИФИ, 2002.
3. Автоматическая обработка текстов на естественном языке и компьютерная лингвистика: учеб. пособие // Большакова Е.И., Клышинский Э.С., Ландэ Д.В., Носков А.А., Пескова О.В., Ягунова Е.В. // — М.: МИЭМ, 2011. — 272 с.
4. Вендров А.М. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем. М., Финансы и статистика, 2000.
5. Вьейра Р. SQL Server 2000. Программирование. – М.: БИНОМ, 2004.
6. Грабер М. SQL. – М.: ЛОРИ, 2001.
7. Грекул В.И., Денищенко Г.Н., Коровкина Н.Л. Проектирование информационных систем. Курс лекций. Учебное пособие. - М.: Интернет-университет ИТ, 2005.
8. Диго С.М. Базы данных. Проектирование и использование. - М.: «Финансы и статистика», 2004.
9. Котов А., Красильников Н. Кластеризация данных. 2006.
10. Марманис Х., Бабенко Д. Алгоритмы интеллектуального Интернета. Передовые методики сбора, анализа и обработки данных. – Пер. с англ. – СПб.: Символ-Плюс, 2011. – 480 с., ил.
11. Мандель И. Д. Кластерный анализ. — М.: Финансы и Статистика, 1988.
12. Миркин, Б. Г. Методы кластер-анализа для поддержки принятия решений: обзор – М. : Изд. дом Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики», 2011. – 88 с.