mireabulletinRussian Technological JournalRussian Technological Journal2782-32102500-316XRTU MIREA10.32362/2500-316X-2024-12-5-90-97TAQCXCmireabulletin-984Research ArticleЭКОНОМИКА НАУКОЕМКИХ И ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ И ПРОИЗВОДСТВ. УПРАВЛЕНИЕ В ОРГАНИЗАЦИОННЫХ СИСТЕМАХECONOMICS OF KNOWLEDGE-INTENSIVE AND HIGH-TECH ENTERPRISES AND INDUSTRIES. MANAGEMENT IN ORGANIZATIONAL SYSTEMSОценка качества услуг в рамках ИТ-проектов на основе агрегирования показателейService quality assessment in IT projects based on aggregate indicatorshttps://orcid.org/0000-0002-4075-4427КрасновА. Е.KrasnovA. E.

Краснов Андрей Евгеньевич, д.ф.-м.н., профессор, заведующий кафедрой информационной безопасности

129226, Москва, ул. Вильгельма Пика, д. 4, стр. 1

Scopus Author ID 57192947423

Andrey E. Krasnov, Dr. Sci. (Phys.-Math.), Professor, Head of the Department of Information Security

4, Vil’gel’ma Pika ul., Moscow, 129226 

Scopus Author ID 57192947423

krasnovmgutu@yandex.ruhttps://orcid.org/0009-0007-8095-2771СапоговА. А.SapogovA. A.

Сапогов Александр Александрович, аспирант

129226, Москва, ул. Вильгельма Пика, д. 4, стр. 1

Alexander A. Sapogov, Postgraduate Student

4, Vil’gel’ma Pika ul., Moscow, 129226 

sapogovmail@gmail.comРоссийский государственный социальный университетРоссияRussian State Social UniversityRussian Federation20240410202412590–97Copyright © Краснов А.Е., Сапогов А.А., 20242024Краснов А.Е., Сапогов А.А.Krasnov A.E., Sapogov A.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.rtj-mirea.ru/jour/article/view/984Цели

Цели. Необходимость оперативного и обоснованного оценивания качества услуг в рамках сложных ИТ-проектов, таких как сервисное, техническое обслуживание ИТ-инфраструктуры, включающей выполнение большого числа схожих или аналогичных итераций, предопределяет необходимость разработки новых методов оценки качества, основанных на нелинейном агрегировании показателей. Применение прежних методов контроля становится невозможным либо трудозатратным ввиду изменения структуры процесса, территориальной удаленности, автоматизации, информатизации и появления больших данных. Цель работы – разработка подхода к оцениванию качества работ (услуг) в рамках ИТ-проектов на основе нелинейного агрегирования показателей.

Методы

Методы. Предлагается подход к оцениванию качества работ (услуг) в рамках ИТ-проектов на основе нелинейного агрегирования ряда показателей с предварительной декомпозицией системы на частные индикаторы. Показатели качества услуги должны соответствовать требованиям процесса декомпозиции, т.е. полностью характеризовать свойства услуги как единого целого на стадиях ее жизненного цикла.

Результаты

Результаты. Описано применение предложенной методологии нелинейного агрегирования к индикаторам качества, полученным путем декомпозиции системы, с дальнейшим расчетом единого показателя, учитывающего все существенные изначальные параметрические показатели индикаторов. Предложено производить декомпозицию сложных систем до уровня элементарных подсистем соотношений, описываемых этими индикаторами, которые изначально более адекватно отражают взаимосвязанные явления в сложной системе, нежели абсолютные показатели.

Выводы

Выводы. Показано преимущество практического применения модели параметрического нелинейного агрегирования данных для оценки качества ИТ-услуг. Использование агрегированного информационно- аналитического показателя оценки качества услуг улучшает доступность аналитической информации для лиц, принимающих решения, снижает размерность аналитических данных, повышает объективность получаемой обобщенной информации.

Objectives

Objectives. Due to the need for prompt and rational assessment of service quality within the framework of complex IT projects, including infrastructure servicing and maintenance, which often involve a large number of identical or similar iterations, it becomes necessary to develop novel analysis methods based on nonlinear aggregation of indicators. As a result of changes in the structure of the process, territorial remoteness, automation, informatization, and the emergence of big data, the use of existing assessment methods often becomes impossible or labor-intensive. The purpose of the present work is to develop an approach to assessing the quality of work (services) in the framework of IT projects based on nonlinear aggregation of indicators.

Methods

Methods. The proposed approach to assessing service quality within IT projects is based on nonlinear aggregation of a number of indicators involving a preliminary decomposition of the system into private indicators. In order to meet the requirements of the decomposition process, service quality indicators must fully characterize the properties of the service as a whole at the different stages of its life cycle.

Results

Results. The application of the proposed nonlinear aggregation methodology to quality indicators obtained by decomposing the system is described with the further calculation of a single indicator that takes all the essential initial parametric indicators into account. The decomposition of complex systems to the level of elementary relationship subsystems more adequately reflects interrelated phenomena in a complex system.

Conclusions

Conclusions. The practical application of the neural network parametric data aggregation model for assessing the quality of IT services is demonstrated. The use of an aggregated information and analytical indicator for assessing service quality increases the availability of analytical information for decision makers, reduces the dimension of analytical data, and improves the objectivity of the obtained generalized information.

агрегированиеоценкакачествоиндикаторИТ-проектаналитикаaggregationassessmentqualityindicatorIT projectanalyticsReferencesКурносова О.А. Оценка качества организации системы логистического сервиса на промышленных предприятиях. Ученые записки Крымского федерального университета имени В.И. Вернадского. Экономика и управление. 2019;5(71):54–67. URL: https://sn-ecoman.cfuv.ru/wp-content/uploads/2019/05/54-67.pdf?ysclid=lx303wgj28650321072Kurnosova O.A. Assessment of the quality of organization of the system of logistic service at industrial enterprises. Uchenye zapiski Krymskogo federal’nogo universiteta imeni V.I. Vernadskogo. Ekonomika i upravlenie. 2019;5(71):54–67 (in Russ.). Available from URL: https://sn-ecoman.cfuv.ru/wp-content/uploads/2019/05/54-67.pdf?ysclid=lx303wgj28650321072Parasuraman A., Zeithaml V.A., Berry L.L. SERVQUAL: A multiple-item scale for measuring service quality. J. Retail. 1988;64(1):12–40.Parasuraman A., Zeithaml V.A., Berry L.L. SERVQUAL: A multiple-item scale for measuring service quality. J. Retail. 1988;64(1):12–40.Шаталова В.В., Лихачевский Д.В., Казак Т.В. Большие данные: как технологии Big Data меняют нашу жизнь. Big Data and Advanced Analytics. 2021;7(1):188–192.Shatalova V.V., Likhachevskii D.V., Kazak T.V. Big Data: how Big Data technologies are changing our lives. Big Data and Advanced Analytics. 2021;7(1):188–192 (in Russ.).Вайншток А.П., Юрков Е.Ф. Ранговые модели индексации субъектов РФ по социально-экономическим показателям. Информационные процессы. 2023;23(1):138–147. URL: http://www.jip.ru/2023/138-147-2023.pdfVainshtok A.P., Yurkov E.F. Ranking models of index estimation of the Russian Federation subjects in accordance with socioeconomic indicators. Informatsionnye protsessy = Information Processes. 2023;23(1):138–147 (in Russ.). Available from URL: http://www.jip.ru/2023/138-147-2023.pdfLimbourg S., Giangb H.Q., Coolsc M. Logistics Service Quality: The Case of Da Nang City. Procedia Eng. 2016;142: 124–130. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2016.02.022Limbourg S., Giangb H.Q., Coolsc M. Logistics Service Quality: The Case of Da Nang City. Procedia Eng. 2016;142: 124–130. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2016.02.022Rahman S. Quality management in logistics services: A comparison of practices between manufacturing companies and logistics firms in Australia. Total Quality Management & Business Excellence. 2008;19(5):535–550. https://doi.org/10.1080/14783360802018202Rahman S. Quality management in logistics services: A comparison of practices between manufacturing companies and logistics firms in Australia. Total Quality Management & Business Excellence. 2008;19(5):535–550. https://doi.org/10.1080/14783360802018202Franceschini F., Rafele C. Quality evaluation in logistic services. Int. J. Agile Man. Syst. 2000;2(1):49–54. http://doi.org/10.1108/14654650010312589Franceschini F., Rafele C. Quality evaluation in logistic services. Int. J. Agile Man. Syst. 2000;2(1):49–54. http://doi.org/10.1108/14654650010312589Gajewska T., Grigoroudis E. Importance of logistics services attributes influencing customer satisfaction. In: 4th IEEE International Conference on Advanced Logistics and Transport (ICALT): Conference Paper. IEEE; 2015. P. 53–58. https://doi.org/10.1109/ICAdLT.2015.7136590Gajewska T., Grigoroudis E. Importance of logistics services attributes influencing customer satisfaction. In: 4th IEEE International Conference on Advanced Logistics and Transport (ICALT): Conference Paper. IEEE; 2015. P. 53–58. https://doi.org/10.1109/ICAdLT.2015.7136590Ершова Т.Б. Общая характеристика качества ИТ-услуг предприятия. Экономические и гуманитарные науки. 2011;2(229):109–112.Ershova T.B. General characteristics of quality IT services company. Ekonomicheskie i gumanitarnye nauki = Economic Science and Humanities. 2011;2(229):109–112 (in Russ.).Borden L. How to Measure and Improve the IT Service Desk Experience. ISG White Paper; 2015. 12 p.Borden L. How to Measure and Improve the IT Service Desk Experience. ISG White Paper; 2015. 12 p.Лапко А.В., Лапко В.А., Тубольцев В.П. Методика агрегирования результатов автоматической классификации статистических данных. В сб.: Решетневские чтения: Материалы XXVII Международной научно-практической конференции, посвященной памяти генерального конструктора ракетно-космических систем академика М.Ф. Решетнева. Красноярск: 2023. С. 430–432.Lapko A.V., Lapko V.A., Tuboltsev V.P. Methodology for aggregating of the results of automatic classification of statistical data. In: Reshetnev Readings: Materials of the 27th International Scientific and Practical Conference dedicated to the memory of the general designer of rocket and space systems, Academician M.F. Reshetnev. Krasnoyarsk: 2023. P. 430–432 (in Russ.).Родзин С.И., Боженюк А.В., Родзина О.Н. Методы нечеткого многокритериального группового принятия решений для задач эвакуации при чрезвычайных ситуациях. Известия ЮФУ. Технические науки. 2023;2(232):186–200.Rodzin S.I., Bozhenyuk A.V., Rodzina O.N. Methods of fuzzy multicriteria group decision-making for evacuation tasks in emergency situations. Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie nauki = Izvestiya SFedU. Engineering Sciences. 2023;2(232):186–200 (in Russ.).Шамасна Х.А., Семашко А.В. Разработка системы агрегации и визуализации данных в интеллектуальной птицефабрике. Научно-технический вестник Поволжья. 2023;9:135–139.Shamasna Kh.A., Semashko A.V. Development of a data aggregation and visualization system in an intelligent poultry farm. Nauchno-tekhnicheskii vestnik Povolzh’ya = Scientific and Technical Volga Region Bulletin. 2023;9:135–139 (in Russ.).Трайнев В.А., Трайнев О.В. Параметрические модели в экспертных методах оценки при принятии решений. М.: Прометей; 2003. 231 с. ISBN 5-94798-023-1Trainev V.A., Trainev O.V. Parametricheskie modeli v ekspertnykh metodakh otsenki pri prinyatii reshenii (Parametric Models in Expert Assessment Methods for Decision Making). Moscow: Prometei; 2003. 231 p. (in Russ.). ISBN 5-94798-023-1Сакулин С.А., Алфимцев А.Н., Бобрецова А.Г. Подход к поддержке принятия решений по выбору поставщика телекоммуникационного оборудования на основе операторов агрегирования. Вестник компьютерных и информационных технологий. 2023;20(11):46–53.Sakulin S.A., Alfimtsev A.N., Bobretsova A.G. An approach to decision support for choosing a telecommunications equipment supplier based on aggregation operators. Vestnik komp’yuternykh i informatsionnykh tekhnologii = Herald of Computer and Information Technologies. 2023;20(11):46–53 (in Russ.).Краснов А.Е., Надеждин Е.Н., Никольский Д.Н., Репин Д.С., Калачев А.А. Нейросетевой подход к проблеме оценивания эффективности функционирования организации на основе агрегирования показателей ее деятельности. Информатизация образования и науки. 2017;1(33):141–154.Krasnov A.E., Nadezhdin E.N., Nikol’skii D.N., Repin D.S., Kalachev A.A. Neural network approach to the estimation of the functioning efficiency of the organization based on the aggregation of its activities. Informatizatsiya obrazovaniya i nauki = Informatization of Education and Science. 2017;1(33):141–154 (in Russ.).Краснов А.Е., Красников С.А., Анискин Д.Ю., Воробьева А.В., Кузнецова Ю.Г., Краснова Н.А., Сагинов Ю.Л. Модели количественного оценивания качества объектов технологий, производства и бизнеса в стандарте IDFM. Хранение и переработка сельхозсырья. 2006;3:53–56.Krasnov A.E., Krasnikov S.A., Aniskin D.Yu., et al. Models of quantitative evaluation of objects4 quality of technologies, manufacture and business in IDFM standard. Khranenie i pererabotka sel’khozsyr’ya = Storage and Processing of Farm Products. 2006;3:53–56 (in Russ.).Сапогов А.А. Существующие методики агрегирования финансовых данных. Инновации и инвестиции. 2023;8:247–250.Sapogov A.A. Existing methods for financial data aggregation. Innovatsii i investitsii = Innovations and Investments Magazine. 2023;8:247–250 (in Russ.).Сапогов А.А., Краснов А.Е. Задачи определения весовых коэффициентов при операциях агрегирования. В сб.: Наука. Производство. Образование: Сборник научных трудов Всероссийской научно-технической конференции. Москва: 14 апреля 2023 г. 2023. С. 132–139.Sapogov A.A., Krasnov A.E. Problem of selection of weight coefficients in aggregation operations. In: Science. Production. Education: Collection of scientific papers of the All-Russian Scientific and Technical Conference. Moscow: April 14, 2023. 2023. Р. 132–139 (in Russ.).Пивнева С.В., Блохина М.В. Декомпозиция процесса управления школой в единой информационной среде. В сб.: Современные технологии и автоматизация в технике, управлении и образовании: Сборник трудов II Международной научно-практической конференции. Балаково: 18 декабря 2019 г. 2020. Т. 1. С. 216–219.Pivneva S.V., Blokhina M.V. Decomposition of the school management process in a unified information environment. In: Modern Technologies and Automation in Technology, Management and Education: Collection of proceedings of the Second International Scientific and Practical Conference. Balakovo: December 18, 2019. 2020. V. 1. P. 216–219 (in Russ.).Елкин В.И. Агрегирование и декомпозиция систем дифференциальных уравнений с частными производными и систем управления с распределенными параметрами. Журнал вычислительной математики и математической физики. 2023;63(9):1575–1586. https://doi.org/10.31857/S0044466923090089Elkin V.I. Aggregation and decomposition of systems of partial differential equations and control systems with distributed parameters. Comput. Math. Math. Phys. 2023;63(9):1741–1750. [Original Russian Text: Elkin V.I. Aggregation and decomposition of systems of partial differential equations and control systems with distributed parameters. Zhurnal vychislitel’noi matematiki i matematicheskoi fiziki. 2023;63(9):1575–1586 (in Russ.). https://doi.org/10.31857/S0044466923090089 ]Лубенец К.А. Индексы: перспективы и проблемы. В сб.: Инновационные исследования: проблемы внедрения результатов и направления развития: сборник статей XVII международной научной конференции. Тюмень: 18 ноября 2023 г. Санкт-Петербург: Международный институт перспективных исследований имени Ломоносова; 2023. C. 43–45.Lubenets K.A. Indices: prospects and problems. In: Innovative Research: Problems of Implementation of Results and Directions of Development: Collection of Articles of the 17th International Scientific Conference. Tyumen: November 18, 2023. St. Petersburg: Lomonosov International Institute for Advanced Studies; 2023. P. 43–45 (in Russ.).Krasnov A., Pivneva S. Hierarchical quasi-neural network data aggregation to build a university research and innovation management system. In: Murgul V., Pukhkal V. (Eds.). International Scientific Conference Energy Management of Municipal Facilities and Sustainable Energy Technologies (EMMFT 2019). Advances in Intelligent Systems and Computing. 2021. V. 1259. P. 12–25. https://doi.org/10.1007/978-3-030-57453-6_2Krasnov A., Pivneva S. Hierarchical quasi-neural network data aggregation to build a university research and innovation management system. In: Murgul V., Pukhkal V. (Eds.). International Scientific Conference Energy Management of Municipal Facilities and Sustainable Energy Technologies (EMMFT 2019). Advances in Intelligent Systems and Computing. 2021. V. 1259. P. 12–25. https://doi.org/10.1007/978-3-030-57453-6_2

The authors declare that there are no conflicts of interest present.