1.1. Функциональные возможности систем, решаемые с их помощью задачи управления и опыт их практического использования в деятельности органов государственной исполнительной власти и местного самоуправления.
1.1.1. Общеметодологические принципы разработки СППР и их функциональные возможности
В зависимости от обрабатываемых данных СППР условно можно разделить на оперативные и стратегические [75]. Оперативные СППР предназначены для немедленного реагирования на изменения текущей ситуации в управлении социально-экономическим развитием региона. Стратегические СППР ориентированы на анализ значительных объемов разнородной информации, собираемых из различных источников. Важнейшей целью этих СППР является поиск наиболее рациональных вариантов развития региона с учетом влияния различных факторов, таких как конъюнктура целевых для компании рынков, изменения финансовых рынков и рынков капиталов, изменения в законодательстве и др.
СППР первого типа получили название Информационных Систем Руководства (Executive Information Systems, ИСР). По сути, они представляют собой конечные наборы отчетов, построенные на основании данных из транзакционной информационной системы, в идеале адекватно отражающей в оперативном режиме основные аспекты социально-экономического развития региона. Для ИСР характерны следующие основные черты:
отчеты, как правило, базируются на стандартных для запросах; число последних относительно невелико;
ИСР представляет отчеты в максимально удобном виде, включающем, наряду с таблицами, деловую графику, мультимедийные возможности и т. п.;
как правило, ИСР ориентированы на конкретный вертикальный набор показателей, например финансы, социальное положение региона, управление ресурсами.
СППР второго типа предполагают достаточно глубокую проработку данных, специально преобразованных так, чтобы их было удобно использовать в ходе процесса принятия решений. Неотъемлемым компонентом СППР этого уровня являются правила принятия решений, которые на основе агрегированных данных дают возможность руководству региона обосновывать свои решения, использовать факторы устойчивого развития региона и снижать риск.
СППР второго типа в последнее время активно развиваются. Технологии этого типа строятся на принципах многомерного представления и анализа данных.
В последние годы в этой области оформился ряд новых концепций хранения и анализа данных:
Хранилища данных (Data Warehouse);
Оперативная аналитическая обработка данных (On-Line Analytical Processing, OLAP);
Интеллектуальный анализ данных – ИАД (Data Mining).
Хранилища (склады) данных как часть СППР
Целью построения хранилища данных является интеграция, актуализация и согласование оперативных данных из разнородных источников для формирования единого непротиворечивого взгляда на социально-экономическое развитие региона. При этом в основе концепции хранилищ данных лежит признание необходимости разделения наборов данных, используемых для транзакционной обработки, и наборов данных, применяемых в системах поддержки принятия решений. Такое разделение возможно путем интеграции разъединенных в системах обработки данных и внешних источниках детализированных данных в едином хранилище, их согласования и, возможно, агрегации. W. Inmon, автор концепции хранилищ данных, определяет такие хранилища как «предметно-ориентированные, интегрированные, неизменчивые, поддерживающие хронологию наборы данных, организованные с целью поддержки управления», призванные выступать в роли «единого и единственного источника истины», обеспечивающего руководителей и аналитиков достоверной информацией, необходимой для оперативного анализа и поддержки принятия решений [55,63].
Облегченным вариантом хранилища данных могут быть витрины данных (Data Mart), то есть тематические базы данных, содержащие информацию, относящуюся к отдельным аспектам деятельности организации. Концепция витрин данных была предложена Forrester Research в 1991 году. При этом главная идея заключалась в том, что витрины данных содержат тематические подмножества заранее агрегированных данных, по размерам гораздо меньшие, чем хранилище данных, и, следовательно, требующие менее производительной техники для поддержания. В 1994 году M. Demarest предложил объединить две концепции и использовать хранилище данных в качестве единого интегрированного источника для многочисленных витрин данных. В таком варианте система имеет трехуровневую структуру:
централизованное хранилище данных;
тематические витрины данных на уровне подразделений;
рабочие места конечных пользователей, снабженные аналитическим инструментарием.
Рассмотренная концепция ориентирована исключительно на хранение, а не на обработку данных. Она не предопределяет архитектуру целевых аналитических систем, а только создает поле деятельности для их функционирования, концентрируясь на требованиях к данным.
Способы аналитической обработки данных
Для того, чтобы сформированное хранилище данных способствовало принятию управленческих решений, информация должна быть представлена аналитику в нужной форме, то есть он должен иметь развитые инструменты доступа к данным хранилища и их обработки.
По критерию режима анализа данных системы подразделяются на две категории:
статические (включающие предопределенный набор сценариев обработки данных и составления отчетов);
динамические (поддерживающие построение и выполнение нерегламентированных запросов и формирование отчетов произвольной формы).
Наибольший интерес представляют динамические СППР, которые ориентированы на обработку нерегламентированных, неожиданных (ad hoc) запросов аналитиков к данным. Наиболее глубоко требования к таким системам рассмотрел E.F. Codd в статье, положившей начало концепции OLAP. Работа аналитиков с этими системами заключается в интерактивной последовательности формирования запросов и изучения их результатов, каждый из которых может породить потребность новой серии запросов.
Но динамические СППР могут действовать не только в области оперативной аналитической обработки (OLAP); поддержка принятия управленческих решений на основе накопленных данных может выполняться в трех базовых сферах:
Сфера детализированных данных. Это сфера действия большинства систем, нацеленных на поиск информации. В большинстве случаев реляционные СУБД отлично справляются с возникающими здесь задачами. Общепризнанным стандартом языка манипулирования реляционными данными является SQL. Информационно-поисковые системы, обеспечивающие интерфейс конечного пользователя в задачах поиска детализированной информации, могут использоваться в качестве надстроек как над отдельными системами обработки данных (СОД), так и над хранилищем данных в целом;
Сфера агрегированных показателей. Комплексный взгляд на собранную в хранилище данных информацию, ее обобщение и агрегация, гиперкубическое представление и многомерный анализ являются задачами систем оперативной аналитической обработки данных (OLAP). Здесь можно или ориентироваться на специальные многомерные СУБД, или (что, как правило, предпочтительнее) оставаться в рамках реляционных технологий. Во втором случае заранее агрегированные данные могут собираться в БД звездообразного вида, либо агрегация информации может производиться на лету в процессе сканирования детализированных таблиц реляционной БД;
Сфера закономерностей. Интеллектуальная обработка производится методами интеллектуального анализа данных (ИАД, Data Mining), главными задачами которых являются поиск функциональных и логических закономерностей в накопленной информации, построение моделей и правил, которые объясняют найденные аномалии и/или (с определенной вероятностью) прогнозируют развитие некоторых процессов.
Если ИСР есть не что иное, как развитие системы оперативного управления процессами, то СППР в современном понимании - это механизм для обоснования направлений развития региона, который включает в себя некоторую часть управляющей информационной системы, обширную систему задач мониторинга и анализа социально-экономического развития региона в сравнении с регионами-соседями, а также комплекс задач вариантного и целевого прогнозирования в зависимости от набора управляющих и сценарных параметров.
Различие между системами двух типов приведено в следующей таблице.
|
Различия между СППР разных типов
|
Таблица 1
|
|
Характеристика
|
СППР первого типа
|
СППР второго типа
|
Частота обновления
|
Высокая частота, маленькими порциями
|
Малая частота, большими порциями
|
Источники данных
|
В основном, внутренние
|
Внешние и внутренние
|
Объемы хранимых данных
|
Сотни мегабайт, гигабайты
|
Гигабайты и терабайты
|
Возраст данных
|
Текущие
(за период от нескольких месяцев до одного года)
|
Текущие и исторические
(за период в несколько лет, десятки лет)
|
Назначение
|
Фиксация, оперативный поиск и преобразование данных
|
Хранение детализированных и агрегированных исторических данных, аналитическая обработка, прогнозирование и моделирование
|
Значимость информационных систем подобного уровня признается и представителями экономических ведомств российских регионов.
СППР первого типа чаще всего затрагивает вопрос региональных финансов, бюджетной росписи. Примерами таких систем являются разработки компаний BSS, R-Style, Крипта. Информационной базой для таких СППР является хранимая учетная информация, чаще всего это данные, касающиеся региональных финансов, казначейства. На ее основе производится оперативный анализ последствий принимаемых решений в основном в части бюджетных вопросов.
СППР второго типа представлены в основном аналитическими системами. Далее представлены наиболее популярные платформы аналитических систем.
OLAP-сервер Hyperion Essbase - платформа для составления отчетов, анализа, моделирования и планирования (с использованием продуктов Hyperion Reporting, Pillar). При этом Hyperion Essbase поддерживает многопользовательский доступ для чтения/записи данных, высокую пропускную способность, мощные аналитические вычисления и сложные OLAP-запросы, предоставляет возможность использовать аналитические приложения в рамках общей структуры базы данных ведомства или непосредственно из транзакционных систем, а также других внешних источников данных.
Oracle Discoverer является компонентой комплексного программного решения для поддержки принятия решений корпорации Oracle. Это средство для создания нерегламентированных запросов, анализа информации, генерации отчетов и их публикации на Web. Данное решение дает пользователям всех уровней возможность получать непосредственный доступ к информации, содержащейся в реляционных хранилищах данных, витринах данных и системах оперативной обработки транзакций (OLTP). Еще один программный продукт многомерная СУБД Oracle Express получил меньшее распространение на российском рынке из-за применяемого в нем специфического внутреннего формата представления данных.
Предлагаемые решения компании Cognos основаны на программных разработках продукта Cognos - состоящего из различных продуктов представляют собой средство многомерного анализа данных, централизует управление доступом к информации и организацию защиты от несанкционированного доступа к ней. Выделяются несколько основных инструментов аналитика: Cognos PowerPlay – это инструментальное средство для оперативного анализа данных и формирования отчетов по OLAP–технологии; Cognos Impromptu – это инструментальное средство фирмы Cognos, позволяющий пользователям формировать запросы любой сложности и отчеты произвольного формата, при этом от них не требуется навыков программирования; Cognos Visualizer – новое инструментальное средство Cognos из серии инструментов интеллектуального анализа, Visualizer ориентирован на менеджеров среднего звена и позволяет выделить из большого объема данных лишь нужную информацию и сделать на ней акцент; Scenario –интеллектуальное инструментальное средство поиска (разведки) данных (data mining), которое позволяет руководителям (даже не знакомым с методиками статистического анализа) выявлять скрытые тенденции и модели и «извлекать на поверхность» его ранее неизвестные закономерности и корреляционные связи и т.д.
Решение OLAP Services – сравнительно молодое решение компании Microsoft стремительно завоевывает популярность благодаря удачным решениям, объединяющим все позитивные наработки других компаний в области систем оперативной обработки информации и хранилищ данных, невысокой стоимости и популярности платформы Windows. В качестве характерных особенностей данного продукта можно отметить наличие механизма виртуальных кубов, запросов «что - если», позволяющие аналитику получать ответы на условные запросы, не нарушая при этом целостности хранилища данных, тесную интеграцию с остальными продуктами компании, в том числе и Microsoft Office.
Программные продукты DSS/OLAP фирмы Business Objects позволяют создать систему аналитического доступа к данным и репортинга над источниками данных, отражающими произвольную предметную область. Продукты DSS/OLAP Business Objects могут обеспечить широкий спектр конфигураций СППР - от отдельных рабочих мест DSS и приложений OLAP до централизованной системы с применением технологий Internet/Intranet.
Компания SAS Institute позиционируется на рынке как поставщик полного решения для организации хранилищ данных. Подход SAS Institute основан на обеспечении доступа к данным с возможностью их извлечения из разнообразных хранилищ данных, наличии сервера многомерных баз данных, преобразовании и манипулирование данными с использованием встроенного языка программирования, использовании большого набора методов и средств аналитической обработки и статистического анализа.
Среди предлагаемых отечественных разработок максимальные наработки в области СППР имеют следующие компании.
Комплекс инструментальных средств для автоматизированной поддержки принятия решений «Инфовизор» разработанный в Ивановском Государственном Энергетическом Университете [79,31,53] предназначен для решения проблем сбора, хранения, поиска и анализа информации о состоянии региона. Комплекс состоит из множества модулей, предназначенных для решения различных задач обработки информации, построения баз данных, аналитики. В основе предлагаемого решения лежат три концепции: гибкая навигация по хранилищу данных с целью генерации нерегламентированных запросов и представление результатов в виде различных отчетов, а также, в случае необходимости, отображение их через геоинформационный интерфейс на топологической основе; многомерный анализ данных, позволяющий организовать агрегированную информацию из хранилища в виде гиперкубической модели и обеспечить ее удобный просмотр и анализ, включая формирование кросс-табличных отчетов, диаграмм деловой графики, раскрашенных определенным образом карт; поиск зависимостей в накопленной информации на основе алгоритмов интеллектуального анализа данных. Однако следует отметить, что инструментарий моделирования в комплексе «Инфовизор» основан на элементарных статистических зависимостях – линейных трендах, регрессиях и т.д, и т.е. в комплексе отсутствуют средства имитационного моделирования.
Компания «Волгоинформсеть» [11] в интересах администрации Самарской области реализует систему управления регионом с применением мультиагентных технологий. В основе информационной системы адресного взаимодействия органов исполнительной власти и населения Самарской области в социальной сфере, включающей в себя не только органы социальной защиты, но и органы здравоохранения, образования, культуры и другие, лежит социальный паспорт жителя области. Социальный паспорт, создаваемый для каждого гражданина Самарской области, содержит персонифицированную информацию, характеризующую его социальный статус, семейное и материальное положение, социальные льготы и т.д. Для хранения этой информации необходимы территориально распределенные информационные базы данных, которые будут использоваться органами исполнительной власти для выработки индивидуальных программ взаимодействия с каждым гражданином. Описываемая система не имеет в своей основе экономического блока, ориентированна на решение социальных вопросов, что не дает полной картины социально-экономического развития регионов. В предлагаемой системе также отсутствует методология прогнозирования развития ситуации в регионе, а также аналитические блоки, в том числе и по социальным вопросам. По сути своей система является комплексом разобщенных баз данных о социальном развитии региона причем с явной направленностью на слои населения, нуждающиеся в социальной поддержки.
Автоматизированные системы группы ИНЭК [72] являются инструментом поддержки принятия управленческих решений в сфере регулирования развития экономики региона/отрасли/групп предприятий (например – развитием отраслей промышленности). Программный продукт ИНЭК является единой автоматизированной системой, которая включает в себя ряд подсистем - реестр предприятий, подсистему микроанализа (анализа состояния отдельных предприятий), подсистему макроанализа (анализ агрегированных данных по региону/отрасли/группе предприятий), информационный интернет-портал и прочие подсистемы.
«Корпорация ПАРУС» в интересах Правительства Московской области разрабатывает интегрированную информационную систему поддержки принятия решений, которая будет консолидировать наиболее значимые показатели, по которым Правительство Московской области оценивает существующее положение дел и ведет оперативное и стратегическое управление. Система предназначена для повышения эффективности процесса исполнения бюджета и экономии бюджетных средств региона. СППР предполагает работу с большими объемами данных и может обеспечить быстрое получение разнообразной информации, необходимой для анализа и стратегически верного управления [73].
СППР, разрабатываемые компанией «Прогноз» [78], характеризуются, использованием экономико-математических методов и моделей, возможностями многомерного представления и анализа данных. Разрабатываемые системы являются проблемно-ориентированными приложениями аналитического комплекса «ПРОГНОЗ» - оригинальной программной разработки компании. Структура СППР, разрабатываемых компанией, содержит подсистему мониторинга, аналитическую подсистему и подсистему моделирования и прогнозирования, которые предназначены для решения широкого круга задач анализа и прогнозирования социально-экономического развития региона.
Сравнительный анализ инструментов приведен в Приложении №1.
1.1.2. Анализ зарубежного рынка СППР
Количество компаний - разработчиков систем класса СППР за рубежом исчисляется несколькими десятками (для сравнения: число поставщиков ERP-решений измеряется сотнями). Все разработчики СППР-систем могут быть разделены на две категории.
К первой категории относятся ERP-вендоры - компании, которые уже завоевали место на рынке ERP-решений и сегодня стремятся разрабатывать и развивать системы класса СППР, рассматривая их как "логическое продолжение" своих ERP-комплексов. К таким разработчикам относятся хорошо известные SAP, Oracle и PeopleSoft. Безусловным достоинством таких вендоров является тесная интеграция их СППР-решений со "своими" ERP, но именно это качество при определенных условиях может превратиться в недостаток - в тех случаях, когда корпоративная система является гетерогенной и требуется интеграция с "чужими" источниками данных.
Вторая категория - независимые поставщики СППР-решений. В данном случае под "независимостью" понимается "равноудаленность" от транзакционных систем и других источников данных. Такие системы изначально разрабатывались с учетом необходимости интеграции с самыми разными источниками информации, кроме того, существует практика сертификации СППР-решений на предмет их совместимости с ведущими ERP-системами. К числу независимых СППР-вендоров относятся такие компании, как Hyperion, Cognos, SAS, Geac(Comshare).
Анализ структуры рынка DSS-решений показывает, что среди нескольких десятков вендоров примерно половина рынка приходится всего на семь компаний - Hyperion (22,0%), SAP (6,6%), Oracle (5,6%), Cognos (4,8%), SAS и Geac/Comshare (по 4,2%), PeopleSoft (3,4%). Отметим, что все перечисленные компании (за исключением, пожалуй, PeopleSoft) представлены и достаточно активно работают в России [74,76,77].
По мнению международных аналитиков, информационные системы класса СППР имеют хорошие перспективы развития [74]. Исследования IDC показывают, что рынок СППР-систем развивается весьма активно, и эта динамика сохранится в ближайшие годы. По прогнозам IDC, в 2002-2006 гг. среднегодовые темпы роста западноевропейского рынка аналитических приложений составят около 12%. В то же время ожидаются и качественные изменения в самих программных продуктах - в направлении все более тесной интеграции отдельных составляющих. Именно такой путь, - от отдельных приложений к целостной системе, - в свое время прошли ERP-системы, и можно предположить, что именно в этом направлении сегодня развиваются программные продукты класса СППР.
Рост интереса к СППР-решениям наблюдается не только в мире, но и в России. Уже сегодня по этому пути идут российские предприятия самых разных отраслей - металлургии, нефтегазовой отрасли, машиностроения, пищевой промышленности, торговли, телекоммуникаций, а также банки и государственные структуры. Можно отметить, что пока наиболее актуальными (и востребованными) среди составляющих СППР являются приложения для планирования и бюджетирования, а также OLAP-технологии. В то же время наблюдается повышение интереса и к другим компонентам, в частности, к системам консолидации финансовой отчетности, системам бизнес-моделирования, приложениям, реализующим функции стратегического управления и методологии Balanced Scorecard.
1.1.3. Задачи управления, решаемые с помощью СППР и практическое использованием систем в деятельности органов государственной исполнительной власти и местного самоуправления
1.1.3.1. Задачи управления, решаемые с помощью СППР
Среди задач, решаемых с помощью СППР на региональном и муниципальном уровне можно выделить задачи мониторинга, анализа и прогнозирования социально-экономического и бюджетно-финансового состояния регионов.
Задачи мониторинга текущей ситуации предназначены для обеспечения контроля и мониторинга основных индикаторов текущей социально-экономической ситуации в регионе и его муниципальных образованиях. Выделяются следующие основные задачи:
отслеживание тенденций социально-экономического развития субъектов РФ и их муниципальных образований (месячная, квартальная, годовая динамика);
экспресс-представление оперативных данных (табличное, графическое и картографическое отображение);
мониторинг складывающихся тенденций и пропорций развития отраслей и территорий по основным показателям;
оценка исполнения бюджетов субъектов и их муниципальных образований;
мониторинг цен в разрезе субъектов РФ и их муниципальных образований;
мониторинг выполнения планов и прогнозов (ежемесячных, годовых) социально-экономического развития регионов;
составление паспортов субъектов РФ и их муниципальных образований;
мониторинг целевых (федеральных, региональных, отраслевых) программ и инвестиционных проектов;
мониторинг имущественных отношений, недвижимости, земли, ЖКХ, ЗАГС и т.п.
Аналитические задачи предназначены для аналитической обработки данных по социально-экономическим и финансовым показателям, построения сводных интегральных оценок развития муниципалитетов и отраслей, ранжирования, построения паспортов регионов, отраслей, муниципальных образований и т.д.
многоуровневый анализ сложившейся социально-экономической ситуации в субъекте РФ и его муниципальных образованиях (динамический, структурный, кластерный, факторный анализ основных социально-экономических показателей развития региона и его муниципальных образований);
экспресс-анализ данных;
ранжирование субъектов РФ и их муниципальных образований по финансовым, экономическим и социальным показателям;
анализ уровня социально-экономической обеспеченности субъектов Российской Федерации;
оценка чувствительности анализируемого показателя к изменению факторов, влияющих на его значение (анализ исполнения бюджета в зависимости от курса доллара, цен на нефть, инфляции и т.д.);
комплексный анализ социально-экономического развития субъектов Российской Федерации;
оценка инвестиционной привлекательности субъектов Российской Федерации;
оценка налогового потенциала и уровня бюджетной обеспеченности субъектов Российской Федерации и их муниципальных образований;
анализ имущественных отношений, недвижимости, земли, ЖКХ, ЗАГС и т.п.
Средин задач моделирования и прогнозирования выделяются следующие основные направления:
среднесрочное прогнозирование социально-экономического развития субъектов Российской Федерации;
краткосрочное прогнозирование основных показателей социально-экономического развития субъектов Российской Федерации;
прогнозирование валового регионального продукта по методике системы национальных счетов;
прогнозирование доходной и расходной частей субъектов Российской Федерации;
задачи целевого прогнозирования социально-экономического развития субъектов Российской Федерации;
блок формирования рекомендуемых управленческих решений (с точки зрения различных критериев достижения нормативов федеральных и региональных программ).
1.1.3.2. Практическое использование систем в деятельности органов государственной исполнительной власти и местного самоуправления
Наиболее активные разработки СППР ведутся в следующих регионах:
г. Москва;
Астраханская область;
Нижегородская область;
Пермская область;
Республика Мордовия;
Республика Чувашия;
Ростовская область;
Самарская область;
Ханты-Мансийский АО;
Ивановская область;
Калужская область;
Республика Саха (Якутия);
Саратовская область;
Тверская область;
Томская область.
Москва: разработана и внедрена в опытную эксплуатацию система ИАС «Московская промышленность», исполнители: ООО НВП «ИНЭК».
В Пермской области была разработана и внедряется в промышленную эксплуатацию Областная информационно-аналитическая система, охватывающая более 20 ведомств Администрации области, исполнитель: ЗАО «Прогноз».
Республика Чувашия: ведутся работы по созданию системы объединенных государственных информационных ресурсов "Мониторинг – аналитика – прогноз" Чувашской Республики (ОГИР МАП) на базе Ситуационного центра Чувашской Республики. Исполнители: ЗАО «Прогноз», ООО «Интернет-Сервис».
В Самарской области используется СППР, в основу которой легла компьютерная модель социально-экономической деятельности региона "Самарская область". В основу моделирования деятельности региона положена концепция "баланса балансов", объединяющая в единое целое процессы образования и использования материальных, финансовых и трудовых ресурсов региона в соответствии с логикой причинно-следственных связей и поведением субъектов региона. Модель структурирована по отраслям экономики и территориям (муниципальным образованиям). Последняя версия модели содержит более 3000 параметров и позволяет одновременно получать более 1000 сбалансированных прогнозных документов по всем направлениям социально-экономической деятельности региона.
В Тверской области работы по созданию СППР ведутся в рамках совместного межрегионального проекта «Разработка типовой тиражируемой региональной информационно-аналитической системы органов государственной власти регионов». Итоговая система должна обеспечить возможность многоаспектного анализа информации по социально-экономическому положению региона с целью анализа сложившейся ситуации, прогнозирования развития региона, проигрывания сценариев развития региона.
В Астраханской области ведутся работы по созданию системы комплексного анализа и прогнозирования социально-экономического развития области с использованием статистической информации.
Информационно-аналитическая система мониторинга, анализа и прогнозирования социально-экономического развития Ямало-Ненецкого автономного округа предназначена для обеспечения информационно-аналитической и инструментальной поддержки принятия решений специалистами и руководством Департамента экономики и инвестиционной политики Ямало-Ненецкого автономного округа в процессах анализа текущей ситуации и перспективного планирования социально-экономического развития округа.
Целью проведения работ является разработка программно-инструментального комплекса для Министерства экономики и развития предпринимательства Нижегородской области, обеспечивающего проведение мониторинга, анализа и прогнозирования социально-экономического развития области за счет использования современных информационных технологий, создания многопользовательской базы данных для функционального взаимодействия структурных подразделений и применения экономико-математических методов моделирования.
Главными целями создания Системы поддержки принятия решений в социально-экономической сфере Республики Башкортостан является повышение оперативности решения управленческих задач за счет создания аналитической базы данных социально-экономических показателей, а также обеспечение органов государственной власти Республики Башкортостан оперативной, актуальной, аналитической и прогнозной информацией для обоснования управленческих решений по текущему и перспективному планированию и регулированию социально-экономических процессов в республике.
Главной целью создания Системы поддержки принятия управленческих решений в Республике Саха (Якутия) является разработка программно-инструментального комплекса мониторинга, анализа и прогнозирования развития Республики Саха (Якутия), обеспечивающего поддержку принятия и выработки решений органов государственной власти в вопросах формирования, контроля и реализации социально-экономической политики республики.
|
