Моделирование выбора корпоративной информационной системы для использования на российских предприятиях

ОРГАНИЗАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ ПРЕДПРИЯТИЯМИ, ОТРАСЛЯМИ,

КОМПЛЕКСАМИ

УДК: 338

ББК: 65.05

Агафонова В.В., Николаева А.А., Стаканова Н.С.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЫБОРА КОРПОРАТИВНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ

СИСТЕМЫ ДЛЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НА РОССИЙСКИХ ПРЕДПРИЯТИЯХ

Agafonova V. V., Nikolaeva A.A., Stakanova N.S.

MODELING THE CHOICE OF CORPORATE INFORMATION SYSTEM FOR USE AT RUSSIAN ENTERPRISES

Ключевые слова: корпоративная информационная система, ERP-система, 1С, внедрение, превышение планового срока, превышение бюджета, эффективность, этапы внедрения, модель регрессионного анализа, статистика Дарбина-Уотсона, взаимосвязь, решения «коробочного» типа, индивидуальная разработка.

Keywords: corporate information system, ERP system, 1C, implementation, exceeding the planned deadline, over-budget, effectiveness, stages of implementation, the regression model, the statistics of Durbin-Watson, correlation, decision box type, individual development.

Аннотация: большинство отечественных и зарубежных корпоративных информационных систем (КИС) требует модернизации, и зачастую они являются малоэффективными в рамках внедрения в российских организациях, что определяет актуальность статьи, целью которой является исследование современного рынка корпоративных информационных систем и последующее определение основных принципов формирования системы, которая оптимизирована для внедрения в российских организациях. Для достижения цели проведен контент-анализ, дана эконометрическая оценка недостатков и преимуществ конкурирующих на российском рынке КИС.

В статье проведен анализ степени влияния факторов на успех внедрения КИС посредством построения модели множественной регрессии, в результате чего была выявлена взаимосвязь успеха внедрения ERP-систем от удельного веса проектов, не превысивших бюджет; удельного веса проектов, по факту превысивших плановый срок внедрения, и удельного веса внедрения «коробочных» решений.

В результате можно утверждать необходимость в разработке КИС, которая способна отвечать специфике отдельного предприятия, помимо этого необходимо обратить пристальное внимание на планирование сроков и объема финансовых ресурсов, необходимых для качественного внедрения КИС. Также итогом работы стало определение этапов разработки и внедрения ERP-систем, что способствует повышению эффективности финансово-хозяйственной деятельности предприятия.

Abstract: most domestic and foreign corporate information systems (CIS) require modernization, and they are often ineffective in the framework of implementation in Russian organizations, which determines the relevance of the article, the purpose of which is to study the current market of corporate information systems and the subsequent determination of the basic principles of the system, which is optimized for implementation in Russian To achieve the goal, a content analysis was carried out, an econometric assessment of the shortcomings and advantages of the CIS competing in the Russian market was given.

The article analyzes the degree of influence of factors on the success of the implementation of CIS by building a model of multiple regression, which revealed the relationship between the success of the implementation of ERP-systems from the proportion of projects that have not exceeded the budget; the proportion of projects that have exceeded the planned implementation period, and the

proportion of the introduction of "box" solutions.

As a result, it can be argued that there is a need to develop a CIS that is able to respond to the specifics of an individual enterprise, in addition, it is necessary to pay close attention to planning the timing and amount of financial resources necessary for the qualitative implementation of CIS. Also, the result of the work was the determination of the stages of development and implementation of ERP-systems, which contributes to improving the efficiency of financial and economic activity of the enterprise.

Вопреки наличию информационных систем и технологий, созданных в зарубежных и отечественных компаниях, не теряет актуальности проблема информатизации управленческого учета. Опыт показал, что и зарубежные корпоративные информационные системы (КИС) требуют длительного адаптационного периода при внедрении на российских предприятиях. В настоящее время отмечается повышение внимания к разработке и внедрению отечественных КИС. Перед IT-специалистами стоит цель: сформировать корпоративную информационную систему, учитывающую специфику предприятия. В разработке КИС участвуют не только специалисты в области информационных технологий, в процесс разработки важно вовлечь экономические и управленческие службы. Целью данной статьи является исследование современного рынка корпоративных информационных систем и последующее определение основных принципов формирования корпоративной системы, которая оптимизирована для внедрения в российских организациях.

На данный момент на российском рынке представлены IT-технологии, основанные на концепциях ERP и MRP II(SAP, BAAN Invensys, Microsoft Axapta/ Navision, Oracle E-Business Suite, Scala, 1С, Парус, Галактика, БОСС-Корпорация)1. Лидирующие места в технологическом и коммерческом аспекте занимают немецкая компания SAP и российская 1С (рисунок 1).

Следует заметить, что конкуренции между их разработками пока не было по причине ориентации на разные сегменты потребительского рынка. До последнего времени программы серии «1С» приобрета-

1 Петрук Г.В., Луценко И.Р. Методики оценивания эффективности внедрения ERP-систем по автоматизации в организации // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2016. № 2 (15). С. 213-216.

лись субъектами малого и среднего бизнеса, SAP же являлась поставщиком информационных систем для крупных организаций. В настоящее время по причине увеличения функциональных возможностей их продукция стала конкурирующей. SAP предпринимает попытки в освоении субъектов малого и среднего бизнеса, а 1С создает продукт для более доходного сегмента крупных организаций2.

По причине существенного различия финансовых вложений во внедрение КИС с целью анализа реального положения дел на рынке ERP-систем необходима оценка показателя частоты применения информационных систем, отражающих не долю организации на рынке информационных систем в соответствии с объемом ее выручки, а количество внедренных проектов, учитывая число лицензий (рабочих мест). Источником статистических данных является исследование РБК.research, которое проводится, начиная с 2011 г. ежегодно. Проанализировав динамику частоты применения ERP-систем, получаем данные, представленные на рисунке 2.

В соответствии с проведенным исследованием возможен вывод о положительной динамике внедрения 1С-системы, вопреки доминированию доли SAP. Помимо этого, следует уделить внимание росту удельного веса внедряющихся самостоятельно разработанных систем, которые свидетельствуют о снижающемся доверии к зарубежным ERP-системам и стремлении организаций к независимости от интеграторов при внедрении и использовании информационных систем. При сравнении SAP и 1С возможно выделение преимуществ и недостатков обеих систем, которые оказывают влияние на выбор системы.

2 Сергеев А.И., Царев М.И. Современные тенденции в развитии ERP-систем в РФ // Экономическая среда. 2016. № 1 (15). С. 64-69.

Рисунок 1 - Доля используемых

информационных систем на российском рынке в 2016 г., %1

Рисунок 2 - Частота использования информационных систем в России в 2011-2016 гг., %2

К плюсам 1С относятся адаптация к российскому законодательству и возможность достаточно быстрой корректировки с помощью компаний-интеграторов, а также эргономичный интерфейс. При внедрении SAP, разработанной под западные стандарты, неизбежны дополнительные затраты на разработку специфического функционала под российские стандарты3.

Среди явных минусов SAP можно выделить дефицит специалистов, способных внедрить систему в России. Однако объем функциональных возможностей, проработанность системы SAP явно превосходят прочие

1 Russia Enterprise Application Software Market 2016-2020 Forecast and 2016 Vendor Shares // International Data Corporation. URL: http://www.idc.com.

2 РБК Магазин исследований - продажа готовых маркетинговых исследований и бизнес -планов Путь доступа: https://marketing.rbc.ru/

3 Николенко Т.А., Зобнина Ю.А. Автоматизированное управление современным производственным процессом. ERP-системы в России // Экономика и предпринимательство. 2016.

№ 4-1 (69-1). С. 45-48.

системы, в том числе и 1С. Но крайне трудоемким представляется изменение существующих в компании бизнес-процессов, необходимое при внедрении SAP.

Несмотря на возможность структурирования и совершенствования деятельности организации в соответствии с проверенными стандартами, такие изменения требуют дополнительных прямых и косвенных расходов, увеличивают стоимость эксплуатации, срок внедрения и адаптации информационной системы в организации. Так, внедрение SAP, зарекомендовавшей себя за рубежом, представляется куда менее вероятным на российском рынке. Такое воздействие оказывается в первую очередь по причине высокой стоимости внедрения и излишней функциональности, а помимо этого, отсутствие квалифицированных кадров, способных качественно интегрировать систему в российские организации.

Система «1С», востребованность которой на российском рынке неуклонно растет, на протяжении многих лет адаптировалась под деятельность динамично развивающихся предприятий. В связи с этим основными преимуществами 1С являются открытость и гибкость платформы, которые позволяют трансформировать систему для конкретного предприятия и создавать спектр конфигураций, обеспечивают высокую скорость разработки нового функционала с сохранением открытого исходного кода бизнес-приложений4.

Определить предполагаемые факторы, оказывающие влияние на успех внедрения информационной системы, возможно с помощью опроса респондентов. Доказать наличие закономерностей возможно, выявив экзогенные переменные, которые влияют на успех внедрения корпоративной информационной системы, возможно при применении построения и анализа эконо-метрической модели, а в частности, модели множественной регрессии, позволяющей выявить зависимость выбранных факторов и дать им точные качественную и количественную характеристики.

Козырева С.А., Поповичкин А.М. Формирование систем автоматизации

управленческого учета // Вестник Омского университета. Сер.: Экономика. 2017. № 4. С. 10-14.

За статистические данные, на которых основывается построение эконометрической модели, берутся результаты ежегодных исследований оценки качественных характеристик внедрения системы 1С, которые проводит компания IDC и маркетинговое агентство РБК.research при поддержке фирмы «1С». Были рассмотрены временные данные периода 2001-2016 гг., таким образом, объем выборки равен 16 наблюдениям.

В исследовании приняли участие порядка 215 респондентов, представляющих различные сферы деятельности. Основными факторами, влияющими на успех внедрения ERP-системы, определяющийся долей желаемых результатов при оценке удовлетворенности системой на «отлично», выделение респондентами соответствующего фактического бюджета и несоответствия срока внедрения информационной системы плану. Зачастую лицензионный продукт вместе со всеми этапами внедрения стоит выше, нежели планировалось заранее. Такая ситуация отменяет заложение предприятиями в бюджет необходимого количества трудовых, материальных, финансовых ресурсов, денежных средств, а также времени, которые определяют эффективное функционирование информационной системы. Проверить данное влияние можно посредством введения в регрессионную модель экзогенных переменных «удельный вес проектов, не превысивших запланированный бюджет» и «удельный вес проектов, по факту превысивших плановый срок внедрения проекта».

Помимо этого, снижение стоимости и срока внедрения на данный момент активно применимо к решению «коробочного» типа, представляющего собой заранее настроенную информационную систему с ранее составленной документацией. Но практика показывает низкую эффективность при внедрении этих программных продуктов по причине отсутствия возможности учесть специфику отрасли и предприятия. Вследствие отсутствия инструментария, необходимого для проведения экспертизы производственных мощностей, качественно ухудшается планирование и управленческий учет в случае использования программных продуктов «коробочного» типа. Представляется необходимым проведение

анализа возможности действительного внедрения решений «коробочного» типа влиять на успешность внедрения ЕЯР-систем.

Задача, решаемая с помощью построения модели множественной регрессии, заключается в получении характеристики воздействия факторов на успех внедрения ЕКР-системы.

Модель множественной регрессии, отражающая успешность при внедрении

ЕКР-системы, может быть представлена как

функция экзогенных (факторных) переменных (формула 1):

У = /

где у - эндогенная переменная, которая характеризует удельный вес ЕЯР-систем, внедрение которых позволило достигнуть предварительно поставленных задач, во всех реализованных проектах;

Х1 - экзогенная переменная, которая характеризует долю проектов по внедрению ЕКР-систем, уложившихся в рамки выделенного бюджета;

Х2 - экзогенная переменная, которая характеризует долю проектов, которые внедрялись в течение срока, большего, нежели предусмотренный;

Хз - экзогенная переменная, которая характеризует долю внедренных решений «коробочного» типа;

¿1, Ъ2, Ъ3 - параметры регрессионной модели.

Посредством графического анализа была произведена идентификация линейной формы зависимости результативной переменной и факторных переменных в границах составленной эконометрической модели. Поиск взаимозависимости производится с применением метода наименьших квадратов, предполагающего получение, при применении регрессионного анализа, наилучших среди всех возможных оценок взаимосвязи коэффициентов регрессии. В таком случае уравнение регрессии будет иметь следующий вид (формула 2):

у = а + Ъ1х1 + Ъ2х2 + Ъ3х3 +8,

где а - константа уравнения регрессии; 8 - ошибка, распределенная по нормальному закону, имеет нулевое среднее значение и постоянное отклонение о2.

Исходные данные, необходимые при

построении модели множественной регрессии, представлены в таблице 1.

Факторные переменные не должны быть тесно коррелированы или функционально зависимы, что проверяется при анализе модели на мультиколлинеарность, оцениваемой в качестве предпосылки метода наименьших квадратов (МНК), то есть определяющей наличие линейной зависимости между объясняющими элементами.

Результатом построения модели множественной регрессии с помощью пакета «Анализ данных» Microsoft Excel стали интерпретационные данные. В итоге без учета значимости факторов модель регрессии имеет следующий вид

Далее подробно проанализируем полученную модель с точки зрения математики и экономики. Интерпретации полученных результатов и формированию выводов о взаимосвязи факторных и результативных переменных предшествует проверка оценок на несмещенность, эффективность и состоя-тельность1. Для этого необходимо, чтобы они удовлетворяли условиям теоремы Гаусса - Маркова, которые являются предпосылками метода наименьших квадратов:

1) математическое ожидание, равное 0 в каждом наблюдении;

1 Суханов О.Н., Ментюков О.В. Эконометри-ческая модель в качестве инструмента анализа в управлении экономическими системами // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2016. № 1 (17). С. 125-134.

2) отсутствие гетероскедастичности, автокорреляции остатков и мультиколлине-арности;

3) факторная переменная, имеющая экзогенное значение при любом наблюдении и полное предопределение внешними факторами;

4) линейность модели в отношении заданных параметров;

5) случайная составляющая (коэффициенты регрессии) характеризуется нормальностью распределения.

При несоответствии данным условиям

составленные на основе соответствующих 7-

и ,Р-статистик выводы будут ненадежны.

При проверке эконометрической модели на автокорреляцию остатков имеет смысл применение критерия Дарбина - Уо-тсона (формула 4):

Исследуемая модель показала статистику Дарбина-Уотсона, значение которой в данном исследовании равно 1,63, и ее показатели попадают в пределы контрольного интервала 1,5 < ПЖ < 2,5, в связи с этим можно утверждать об отсутствии автокорреляции остатков.

Таблица 1 - Матрица попарных корреляций

Удельный вес про- Удельный вес проектов, Удельный вес

ектов, не превы- по факту превысивших внедренных ре-

сивших запланиро- плановый срок внедре- шений «коробоч-

ванный бюджет ния проекта ного» типа

Удельный вес проектов, не 1

превысивших запланированный бюджет

Удельный вес проектов, по -0,549 1

факту превысивших плано-

вый срок внедрения проекта

Удельный вес внедренных -0,678 0,623 1

решений «коробочного» типа

При наличии гетероскедастичности (сравнительно высокой априорной вероятности получить сильные отклонения величин случайной составляющей в границах производимого исследования) делается проверка с помощью теста Уайта. Для этого необходимо построение квадратичной функции, включающей все факторы, а также их попарные произведения.

Регрессионный анализ новых данных дает модель вида

^-критерий Фишера будет принимать значение, равное 0,51, свидетельствующее о незначимости функции. В соответствии с результатом теста Уайта получаем вывод о гомоскедастичности остатков (отсутствии гетероскедастичности).

Выявление достоверного влияния каждой экзогенной переменной на зависимую переменную возможно при проверке эконометрической модели на существование мультиколлинеарности с помощью матрицы попарных корреляций1. В границе проводимого исследования взаимосвязь экзогенных переменных представляется в матрице попарных корреляций (таблица 1).

Корреляция экзогенных факторов < 0,7, в связи с этим можно сделать вывод об отсутствии мультиколлинеарности.

Соответственно, исследуемая модель соответствует предпосылкам МНК, поэтому проведем ее дальнейший анализ, условно подразделяющийся на следующие действия:

а) определить числовые значения коэффициентов модели;

б) проанализировать статистическую значимость коэффициентов регрессионной модели;

в) проанализировать тесноту взаимосвязи факторов регрессионной модели;

г) проанализировать статистическую значимость коэффициента детерминации;

д) определить числовые значения коэффициентов модели.

Величина влияния факторов, которые не учтены в модели, на успех внедрения ЕКР-систем равна -0,32. Успешность внед-

1 Дороженко В.М. Методы анализа и оценки

эконометрических моделей // Современные аспекты экономики. 2015. № 4 (212). С. 31-38.

рения ЕЯР-систем, доля проектов, внедрение которых уложилось в рамки предоставленного бюджета, напрямую связаны, влияние фактора определяется значением 0,95. При росте удельного веса проектов, которые не превышают бюджет на 1%, успех внедрения ЕЯР-систем увеличится в среднем на 0,95%.

Успешность внедрения ЕЯР-систем и доли проектов, в которых был превышен плановый срок внедрения, зависимы от наличия обратной связи, притом величина воздействия фактора равна 0,07. В ситуации, когда увеличивается удельный вес проектов, по факту превысивших плановый срок внедрения ЕЯР-системы, успех внедрения понизится в среднем на 0,07%.

Успешность внедрения ЕКР-систем и удельного веса внедренных решений «коробочного» типа обратно зависима, величина влияния фактора равна 0,14. В случае роста доли внедрения решений «коробочного» типа успешность внедрения системы понижается в среднем на 0,14%.

Проанализируем статистическую значимость коэффициентов регрессионной модели. Для этого проверим вероятность выполнения нулевой гипотезы для найденных коэффициентов а, Ь1, Ъ2 и Ъ3. При Р-значении (вероятность выполнения нулевой гипотезы для данного коэффициента регрессии) больше или равным 5%, отвержение гипотезы невозможно, коэффициент принимаем как недостоверный, а воздействие фактора как неустановленное. При Р-значении меньше 5% гипотеза отвергается, коэффициент принимается как достоверный и отражается воздействие фактора на результативный показатель. В модели, рассматриваемой нами,

Р-значение коэффициента а = 0,00%, коэффициент -0,32 достоверен;

Р-значение коэффициента Ъ1 = 0,004%, коэффициент 0,95 достоверен;

Р-значение коэффициента Ъ2 = 0,048%, коэффициент 0,07 достоверен;

Р-значение коэффициента Ъ3 = 0,035%, коэффициент 0,14 достоверен.

Соответственно, уравнение регрессии, учитывая значимость факторов, представляется следующим образом:

у = -0,32 + 0,95x1 - 0,07x2 - 0,14x3.

Проанализируем тесноту взаимосвязи факторов в регрессионной модели. В соответствии с полученными результатами в процессе проведения регрессионного анализа регрессионная дисперсия принимает значение 0,0216, остаточная же дисперсия соответствует 0,0004, общая дисперсия -0,0220.

Я-квадрат, т.е. коэффициент детерминации, принимается равным 0,979, чем определяется доля:

а) дисперсии, которая объяснена регрессионной моделью;

б) разброса данных, который объяснен регрессионной моделью;

в) наблюдений, которые попали в описание регрессионной модели.

г) нормированный Я , являющийся уточненным коэффициентом детерминации, принимается равным 0,973, чем определена доля дисперсии, которая объяснена факторами модели и разброса данных, который объяснен факторами модели.

Тесноту связи в регрессионной модели возможно определить коэффициентом корреляции, равняющемуся квадратному корню из коэффициента детерминации, равным 0,989. Данное значение коэффициента говорит о тесной взаимосвязи показателей регрессионной модели.

Статистические выбросы в данном исследовании найдены не были. Во всех представленных наблюдениях реальный и модельный успех внедрения ERP-систем примерно совпадает.

Проанализируем статистическую значимость коэффициента детерминации. Проверим вероятность выполнения нулевой гипотезы для коэффициента детерминации Я2.

С этой целью выдвигаем нулевую гипотезу, в соответствии с которой числа наблюдений недостаточно, т.е. коэффициент коэффициента детерминации приравнивается к 0, и необходима проверка вероятности ее выполнения посредством анализа значения «значимость Е».

При показателе значимости Е, выше или равном 5%, гипотезу не отвергаем, коэффициент детерминации Я2 считаем недостоверным. Следовательно, делаем вывод о недостаточности наблюдений. При вероятности ниже 5% гипотезу отвергаем, коэф-

фициент детерминации считаем достоверным. В данной эконометрической модели значимость Е равна 0,00%. Соответственно, коэффициент детерминации Я2 принимается достоверным, число наблюдений для построения регрессии можно считать достаточным.

Исследование путем построения и анализа эконометрической модели показало тесную взаимосвязь успеха внедрения ЕЯР-систем и доли проектов, внедрение которых не привело к превышению бюджета, удельного веса проектов, с превышением фактического срока внедрения над плановым, и доли внедрения решений «коробочного» типа.

Необходимые этапы разработки и внедрения ЕЯР-системы в организации включают:

а) определение проблемы, решение которой необходимо посредством компьютеризации бизнес-процессов;

б) формирование целей и задач системы, критериев оценивания эффективности ее внедрения;

в) анализ наличествующих ресурсов, включающих время разработки информационной системы, технические и программные средства, персонал с возможностью его задействования, финансовые ресурсы);

г) оценку потенциально возможных пользователей и противников при создании системы;

д) выявление ресурсов, выделяемых руководством для создания и внедрения информационной системы на предприятии.

Разработка информационной системы, соответствующей специфике определенного предприятия, с тщательным планированием затрат и сроков внедрения данной системы позволяет брать ориентир на функциональные возможности продукта и требования руководства организации при оптимизации ЕКР-системы.

В ситуации постоянного повышения конкурентоспособности и возрастающего объема предлагаемых корпоративных информационных систем предприятиям представляется необходимым предварительное выделение факторов воздействия на вероятность успешного внедрения корпоративной информационной системы и прогноза этого влия-

ния. С целью решения такой задачи эффективен метод изучения рынка ЕКР-систем при построении эконометрических моделей с дальнейшей интерпретацией как количественных, так и качественных характеристик.

Проведенное исследование позволяет утверждать о необходимость предварительного качественного анализа, который определяет сроки и затраты на создание информационной системы, а также соответствии

установленным значениям в процессе всего периода внедрения системы.

Отказавшись от решений «коробочного» типа в пользу специальной разработки, соответствующей потребностям, специфике отдельного предприятия или же целой отрасли, позитивно отражается на успехе эксплуатации корпоративной информационной системы и конкурентоспособности организации.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Беляева, В.К. Экономическая оценка управленческих решений. - Иркутск: Изд-во БГУЭП, 2015.

2. Виноградов, Е.Ю. Интеллектуальные информационные технологии - теория и методология построения информационных систем. - Екатеринбург: Изд-во УрГЭУ, 2017.

3. Виноградова, Е.Ю., Галимова, А.И. Принципы формирования корпоративной информационной системы для внедрения на российских предприятиях // Известия УрГЭУ. -2017. - №2 (70). - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/printsipy-formirovaniya-korporativnoy-informatsionnoy-sistemy-dlya-vnedreniya-na-rossiyskih-predpriyatiyah

4. Горбунов, В.А. Управление бизнес-процессами в проектах по внедрению

ERP-систем // Новое слово в науке и практике: гипотезы и апробация результатов исследований. - 2016. - № 24-2. - С. 77-81.

5. Дороженко, В.М. Методы анализа и оценки эконометрических моделей // Современные аспекты экономики. - 2015. - № 4 (212). - С. 31-38.

6. Дубровская, В.Ж., Орлов, Т.С., Ярошевич, Н.Ю. Формирование конкурентной среды в инфраструктурных отраслях с естественно-монопольной компонентой // Управленец. -2015. - № 6 (52). - С. 30-33.

7. Карпов, Е.Н., Кяряклиева, С.В. Механизм реализации системы финансового планирования и контроля в организации // Символ науки. - 2016. - № 5-1 (17). - С. 125-129.

8. Козырева, С.А., Поповичкин, А.М. Формирование систем автоматизации управленческого учета // Вестник Омского университета. Сер.: Экономика. - 2017. - № 4. - С. 10-14.

9. Медведев, А.В., Ромашевская, С.В. Революция продолжается: ERP-интеграция систем // Научное обозрение. - 2016. - № 9. - С. 270-277.

10. Николенко, Т.А., Зобнина, Ю.А. Автоматизированное управление современным производственным процессом. ERP-системы в России // Экономика и предпринимательство.

- 2016. - № 4-1 (69-1). - С. 45-48.

11. Олейник, П.П. Основные стандарты корпоративных информационных систем: MPS, MRP, MRP II, ERP, CSRP, ERP II. Saarbrucken : Изд-во Lap Lambert acad. publ., 2017.

12. Петрук, Г.В., Луценко, И.Р. Методики оценивания эффективности внедрения ERP-систем по автоматизации в организации // Азимут научных исследований: экономика и управление. - 2016. - № 2 (15). - С. 213-216.

13. Сергеев, А.И., Царев, М.И. Современные тенденции в развитии ERP-систем в РФ // Экономическая среда. - 2016. - № 1 (15). - С. 64-69.

14. Суханов, О.Н., Ментюков, О.В. Эконометрическая модель в качестве инструмента анализа в управлении экономическими системами // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. - 2016. - № 1 (17). - С. 125-134.

15. Юханова, И.Ю. Значение информационных технологий в управлении организацией в современных условиях // Успехи современной науки и образования. - 2016. - № 1. - С. 12-13.

16. Panorama Consulting solutions. - URL: http://panorama-consulting.com/

17. Saitto, Serena and Ricadela, Aaron SAP to Buy Sybase for $5.8 Billion to Vie With Oracle (англ.) // Business Week. 2015. №5 (12).