Методические подходы к выбору информационной системы для управления торговым центром

Процесс выбора информационной системы для автоматизации управления объектом коммерческой недвижимости представляет собой сложную многокритериальную задачу. На рынке представлено множество программных продуктов, различающихся по функциональным возможностям, стоимости, требованиям к аппаратному обеспечению и совместимости с существующими информационными системами. Справедливо можно ответить, что управление объектами недвижимости должно осуществляться на всех этапах их жизненного цикла с учетом возникающих сложностей и вызовов [6]. Это требование в полной мере относится и к выбору инструментов автоматизации, которые должны обеспечивать эффективное управление на протяжении всего периода эксплуатации объекта.

Традиционный подход к выбору программного обеспечения, основанный преимущественно на сравнении стоимости лицензий, не позволяет учесть многие важные факторы. К таким факторам относятся функциональная полнота системы, удобство работы пользователей, возможности кастомизации, качество технической поддержки, перспективы развития платформы. Игнорирование этих факторов может привести к ситуации, когда приобретенная система не отвечает реальным потребностям управляющей компании и не приносит ожидаемого экономического эффекта.

В связи с этим возникает необходимость разработки методического подхода, позволяющего проводить обоснованный выбор информационной системы с учетом всей совокупности значимых критериев. Как показывают исследования Люлина П.Б., достижение финансовых целей в управлении коммерческой недвижимостью требует применения комплексных инструментов оценки [4]. Предлагаемая в настоящей статье методика развивает этот подход применительно к задаче выбора программного обеспечения.

Критерии выбора информационной системы

На основе анализа потребностей управляющих компаний и изучения технических характеристик доступных на рынке систем был сформирован перечень критериев, которые следует учитывать при выборе CAFM-системы для торгового центра. Все критерии были разделены на четыре основные группы.

Первая группа включает функциональные критерии. Сюда относятся полнота реализации базовых функций управления объектами, договорами и взаиморасчетами, наличие специализированных модулей для управления эксплуатацией, качество аналитических инструментов, возможность настройки отчетных форм под специфические потребности пользователей.

Вторая группа охватывает технологические критерии. Учитываются архитектура системы, требования к аппаратному обеспечению, возможность работы через веб-интерфейс и мобильные приложения, наличие открытых интерфейсов программирования для интеграции с другими системами, качество документации и средств разработки.

Третья группа включает экономические критерии. Оцениваются стоимость приобретения лицензий, ежегодные затраты на техническую поддержку, затраты на внедрение и обучение персонала, прогнозируемый срок окупаемости инвестиций.

Четвертая группа объединяет критерии, связанные с качеством вендора и перспективами развития продукта. Учитываются репутация компании-разработчика, опыт успешных внедрений на аналогичных объектах, регулярность выхода новых версий, качество технической поддержки, наличие учебных материалов и сообщества пользователей [2].

Методика многокритериального анализа

Для решения задачи выбора предлагается использовать метод анализа иерархий, разработанный Томасом Саати. Данный метод позволяет структурировать сложную проблему выбора, представить ее в виде иерархии и получить количественные оценки предпочтительности альтернатив на основе попарных сравнений критериев и альтернатив по каждому критерию.

На первом этапе строится иерархическая структура задачи выбора. На верхнем уровне находится цель - выбор оптимальной CAFM- системы для торгового центра. На втором уровне располагаются группы критериев, на третьем - отдельные критерии внутри групп. На нижнем уровне находятся альтернативные программные продукты [1].

На втором этапе производится попарное сравнение критериев по степени их важности для достижения цели. Для сравнения используется шкала относительной важности от 1 до 9, где 1 означает равную важность, а 9 - абсолютное превосходство одного критерия над другим. Результаты сравнений заносятся в матрицы парных сравнений.

На третьем этапе рассчитываются векторы приоритетов для каждой матрицы путем нахождения собственных векторов и их нормализации. Полученные значения представляют собой весовые коэффициенты критериев.

На четвертом этапе выполняется попарное сравнение альтернатив по каждому из критериев. Аналогичным образом рассчитываются локальные приоритеты альтернатив.

На пятом этапе производится синтез глобальных приоритетов путем взвешивания локальных приоритетов на веса соответствующих критериев и суммирования по всем критериям.

Математически процедура расчета может быть представлена следующим образом. Для матрицы парных сравнений A размера n×n вычисляется собственный вектор w, удовлетворяющий уравнению:

A-w = Лтах • w                      (1)

где λ_max - максимальное собственное значение матрицы. Нормализованный собственный вектор дает искомые весовые коэффициенты:

Wi =

w t

T

^ J=1

W j

Для оценки согласованности суждений эксперта вычисляется индекс согласованности:

CI

^ max ⁿ n-1

и отношение согласованности:

CR=-

RI

где RI – случайный индекс, зависящий от размера матрицы. Значение CR не должно превышать 0,1.

Глобальный приоритет i-й альтернативы рассчитывается по формуле:

P i

=z

m

J=1

Wj ■ PiJ

где w_j - вес j-го критерия, p_{ij} - локальный приоритет i-й альтернативы по j-му критерию.

Апробация методики на примере ТЦ «Мегаполис»

Выполним апробацию предложенной методики для выбора CAFM-системы для торгового центра «Мегаполис». В качестве альтернатив рассматриваются шесть систем: ODIN, Okdesk, Planix, BRUNO, PRYSM и Upservice. Для проведения экспертных оценок была сформирована группа из пяти специалистов, включающая представителей управляющей компании, IT-департамента и независимых консультантов.

На первом этапе была построена иерархия критериев. На втором уровне выделены четыре группы критериев с присвоенными экспертными весами: функциональные критерии (вес 0,35), технологические критерии (вес 0,25), экономические критерии (вес 0,30), критерии качества вендора (вес 0,10). Внутри каждой группы выделены по три-четыре частных критерия.

Таблица 1. Весовые коэффициенты критериев выбора

Группа критериев	Вес группы	Частный критерий	Вес внутри группы	Глобальный вес
Функциональные	0,35	Полнота базового функционала	0,40	0,140
		Наличие эксплуатационных модулей	0,35	0,123
		Качество аналитики	0,25	0,088
Технологические	0,25	Возможности интеграции	0,50	0,125
		Наличие мобильных приложений	0,30	0,075
		Производительность	0,20	0,050
Экономические	0,30	Стоимость приобретения	0,40	0,120
		Стоимость сопровождения	0,35	0,105
		Срок окупаемости	0,25	0,075
Качество вендора	0,10	Репутация на рынке	0,40	0,040
		Опыт внедрений	0,35	0,035
		Качество поддержки	0,25	0,025
Итого	1,00			1,000

На следующем этапе для каждой альтернативы по каждому критерию были определены экспертные оценки по десятибалльной шкале. Результаты оценок представлены в таблице.

Таблица 2. Экспертные оценки альтернатив по критериям

Критерий	ODIN	Okdesk	Planix	BRUN O	PRYSM	Upservice
Полнота базового функционала	9	9	6	5	7	7
Наличие эксплуатационных модулей	8	9	7	6	5	7
Качество аналитики	9	8	6	5	8	7
Возможности интеграции	9	8	5	6	9	8
Наличие мобильных приложений	9	9	4	8	8	8
Производительность	8	8	7	7	9	7
Стоимость приобретения	7	5	9	9	3	7
Стоимость сопровождения	7	6	8	9	4	7
Срок окупаемости	9	8	6	7	5	6
Репутация на рынке	8	9	6	5	7	7
Опыт внедрений	8	9	5	4	6	6
Качество поддержки	8	9	6	5	7	7

Для перехода от балльных оценок к локальным приоритетам используется процеду- ра нормализации. Для каждого критерия сумма баллов всех альтернатив принимается за единицу, и локальный приоритет альтернати-      Расчет глобальных приоритетов выполня- вы рассчитывается как доля ее балла в общей ется путем умножения локальных приорите-сумме.                                       тов на глобальные веса соответствующих кри териев и суммирования по всем критериям.

Таблица 3. Расчет глобальных приоритетов альтернатив

Критерий	Глобальный вес	ODIN	Okdesk	Planix	BRUNO	PRYSM	Upservice
Полнота   базового функционала	0,140	0,140×0,209	0,140×0,209	0,140×0,140	0,140×0,116	0,140×0,163	0,140×0,163
		0,0293	0,0293	0,0196	0,0162	0,0228	0,0228
Наличие эксплуатационных модулей	0,123	0,123×0,186	0,123×0,209	0,123×0,163	0,123×0,140	0,123×0,116	0,123×0,163
		0,0229	0,0257	0,0200	0,0172	0,0143	0,0200
Качество аналитики	0,088	0,088×0,209	0,088×0,186	0,088×0,140	0,088×0,116	0,088×0,186	0,088×0,163
		0,0184	0,0164	0,0123	0,0102	0,0164	0,0143
Возможности интеграции	0,125	0,125×0,200	0,125×0,178	0,125×0,111	0,125×0,133	0,125×0,200	0,125×0,178
		0,0250	0,0223	0,0139	0,0166	0,0250	0,0223
Наличие мобильных приложений	0,075	0,075×0,196	0,075×0,196	0,075×0,087	0,075×0,174	0,075×0,174	0,075×0,174
		0,0147	0,0147	0,0065	0,0131	0,0131	0,0131
Производительность	0,050	0,050×0,174	0,050×0,174	0,050×0,152	0,050×0,152	0,050×0,196	0,050×0,152
		0,0087	0,0087	0,0076	0,0076	0,0098	0,0076
Стоимость приобретения	0,120	0,120×0,171	0,120×0,122	0,120×0,220	0,120×0,220	0,120×0,073	0,120×0,171
		0,0205	0,0146	0,0264	0,0264	0,0088	0,0205
Стоимость   сопро вождения	0,105	0,105×0,163	0,105×0,140	0,105×0,186	0,105×0,209	0,105×0,093	0,105×0,163
		0,0171	0,0147	0,0195	0,0219	0,0098	0,0171
Срок окупаемости	0,075	0,075×0,220	0,075×0,195	0,075×0,146	0,075×0,171	0,075×0,122	0,075×0,146
		0,0165	0,0146	0,0110	0,0128	0,0092	0,0110
Репутация на рынке	0,040	0,040×0,190	0,040×0,214	0,040×0,143	0,040×0,119	0,040×0,167	0,040×0,167
		0,0076	0,0086	0,0057	0,0048	0,0067	0,0067
Опыт внедрений	0,035	0,035×0,211	0,035×0,237	0,035×0,132	0,035×0,105	0,035×0,158	0,035×0,158
		0,0074	0,0083	0,0046	0,0037	0,0055	0,0055
Качество поддержки	0,025	0,025×0,190	0,025×0,214	0,025×0,143	0,025×0,119	0,025×0,167	0,025×0,167
		0,0048	0,0054	0,0036	0,0030	0,0042	0,0042
ИТОГО	1,000	0,1929	0,1833	0,1507	0,1535	0,1456	0,1651

Как видно из полученных результатов, наибольший глобальный приоритет имеет система ODIN с показателем 0,1929. На втором месте система Okdesk с приоритетом 0,1833. Третье место занимает Upservice с показателем 0,1651. Остальные системы имеют существенно более низкие оценки.

Анализ результатов и рекомендации

Полученные результаты свидетельствуют о том, что системы ODIN и Okdesk являются наиболее предпочтительными для внедрения в торговом центре «Мегаполис». При этом каждая из них имеет свои особенности, которые следует учитывать при окончательном выборе.

Система ODIN демонстрирует высокие оценки по функциональным и технологиче- ским критериям, что связано с ее модульной архитектурой и гибкими возможностями настройки. Наличие готовых интеграционных адаптеров для 1С позволяет существенно сократить сроки внедрения. Экономические показатели также находятся на приемлемом уровне.

Система Okdesk имеет более высокие оценки по критериям качества вендора и опыта внедрений, что связано с ее специализацией именно на объектах коммерческой недвижимости. Готовые отраслевые решения позволяют быстрее получить первые результаты, однако возможности кастомизации могут быть несколько ограничены.

Система Upservice, занявшая третье место, также представляет интерес, особенно с точки зрения соотношения цены и функциональных возможностей. Однако ее более низкие оценки по ряду критериев делают ее менее предпочтительной по сравнению с лидерами.

Интеграционные аспекты

При выборе информационной системы необходимо учитывать не только ее собственные характеристики, но и возможности интеграции с существующей IT-инфраструктурой объекта. Для торгового центра «Мегаполис» критически важными являются следующие интеграционные связи.

Интеграция с бухгалтерской системой 1С должна обеспечивать двухсторонний обмен данными о договорах, начислениях и платежах. Это позволяет исключить двойной ввод информации и обеспечить согласованность данных в обеих системах [3].

Интеграция с системой контроля доступа необходима для автоматической выдачи пропусков на основе действующих договоров аренды и блокировки доступа при возникновении просроченной задолженности. Кроме того, данные о посещаемости могут использоваться для аналитики трафика и оптимизации режимов работы инженерных систем [5].

Интеграция с системами диспетчеризации инженерного оборудования позволяет получать данные с датчиков в реальном времени и автоматически формировать заявки на обслуживание при возникновении отклонений от нормальных режимов работы.

Интеграция с коммуникационными каналами, включая телефонию, электронную почту и мессенджеры, обеспечивает удобство взаимодействия с арендаторами и оперативность обработки обращений.

Все рассмотренные системы поддерживают интеграцию через REST API, однако уровень предустановленные коннекторы для большинства популярных систем, что является их до- полнительным преимуществом.

Заключение

Предложенная методика многокритериального выбора информационной системы для управления торговым центром позволяет проводить обоснованный отбор альтернатив с учетом всей совокупности значимых факторов. Применение метода анализа иерархий обеспечивает математическую строгость по- лучаемых оценок и возможность проверки согласованности экспертных суждений.

Апробация методики на примере торгового центра «Мегаполис» показала, что наиболее предпочтительными являются системы ODIN и Okdesk. Выбор между ними должен осуществляться с учетом конкретных условий объекта, включая сложность существующей IT-инфраструктуры, наличие квалифицированного персонала и бюджетные ограничения.

Важно подчеркнуть, что выбор программного обеспечения является лишь первым шагом на пути цифровой трансформации управления объектом. Решающее значение имеют качество внедрения, обучение персонала и последующее сопровождение системы. Только комплексный подход, учитывающий все эти аспекты, позволяет достичь заявленных целей автоматизации и получить ожидаемый экономический эффект.

Дальнейшие исследования в этой области могут быть направлены на разработку типовых требований к CAFM-системам для различных типов объектов коммерческой недвижимости, создание библиотек лучших практик внедрения, а также изучение возможностей применения технологий искусственного интеллекта для прогнозирования поведения готовности интеграционных адаптеров различается. Системы ODIN и Upservice имеют систем и оптимизации управленческих решений.