Реализация мониторинга исполнения документов на основе многокритериального анализа данных документооборота

Обложка
  • Авторы: Баканова Н.Б.1, Горбанёва Е.А.2
  • Учреждения:
    1. Федеральный исследовательский центр Института прикладной математики им. М.В. Келдыша Российской академии наук
    2. Российский государственный гуманитарный университет
  • Выпуск: № 4 (2024)
  • Страницы: 37-48
  • Раздел: Архивоведение и документоведение
  • URL: https://journals.rcsi.science/2619-1601/article/view/364222
  • ID: 364222

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рассматривается подход, позволяющий на основе многокритериального анализа данных оперативно оценивать проблемы, связанные с исполнением документов. Предлагаемый подход относится к категории средств поддержки принятия управленческих решений и направлен на мониторинг режимов исполнения документов. Использование подхода позволяет выделить наиболее важные для принятия оперативных решений документы, при исполнении которых возникают проблемы. Показывается возможность реализации режимов мониторинга исполнительской дисциплины на основе многокритериального анализа данных.

Об авторах

Н. Б. Баканова

Федеральный исследовательский центр Института прикладной математики им. М.В. Келдыша Российской академии наук

Email: nina@keldysh.ru
SPIN-код: 99445
Доктор технических наук, доцент, ведущий научный сотрудник г. Москва

Е. А. Горбанёва

Российский государственный гуманитарный университет

Email: ElizavetaA.Gorbaneva@yandex.ru
SPIN-код: 1128460
Аспирант г. Москва

Список литературы

  1. Ларин М.В. Цифровая трансформация управления документами // «Генеральный регламент»: 300 лет на службе России: от коллежского делопроизводства до цифровой трансформации управления документами: материалы Международной научно-практической конференции (Москва, 14–16 октября 2020 года). М., 2021. С. 10–19.
  2. Ларин М.В. Электронные документы: теоретические аспекты // Самарский архивист. 2021. № 2. С. 3–9.
  3. Ларин М.В., Янковая В.Ф., Суровцева Н.Г., Терентьева Е.В. Управление документами в цифровой экономике. Организация, регламентация, реализация. М.: РГГУ, 2021. 242 с.
  4. Суровцева Н.Г. Аутентичность и идентичность электронного документа // Вестник архивиста. 2020. № 2. С. 467–477.
  5. Суровцева Н.Г. Трансформация понятийного аппарата управления документами в условиях цифровизации // Делопроизводство. 2020. № 1. С. 22–26.
  6. Суровцева Н.Г. Трансформация признаков документа в электронной среде // Вестник архивиста. 2024. № 1. С. 140–153.
  7. Анализ (мониторинг) документооборота в федеральных органах исполнительной власти и перехода федеральных органов исполнительной власти на безбумажный документооборот в 2017 году: отчет о НИР / рук. О.Н. Букреева. М.: ВНИИДАД, 2018. 198 с.
  8. Анализ нормативного и методического обеспечения электронного документооборота и управления электронными документами в органах государственной власти: отчет о НИР / рук. М.В. Ларин. М.: ВНИИДАД, 2015. 338 с.
  9. Афанасьева Л.П. Хранение электронных документов федеральных органов исполнительной власти: СЭД или СХЭД? Разработка методики исследования // Вестник ВНИИДАД. 2020. № 2. С. 43–60.
  10. Баканова Н.Б. Аспекты разработки сервисов поддержки управленческой деятельности на основе информационных ресурсов систем организационного управления. Часть 1 // Институт психологии Российской академии наук. Организационная психология и психология труда. 2022. T. 7. № 2. С. 140–155.
  11. Баканова Н.Б. Многокритериальная оценка публикационной результативности научных подразделений организации // Искусственный интеллект и принятие решений. 2022. № 3. С. 88–95.
  12. Bakanov A., Atanasova T., Bakanova N. Cognitive Approach to Modeling Human-Computer Interaction with a Distributed Intellectual Information Environment [Когнитивный подход к моделированию взаимодействия человека и компьютера в распределенной интеллектуальной информационной среде] // 2019 Big Data, Knowledge and Control Systems Engineering (BdKCSE). 2020. № 19411496.
  13. Bakanova N., Atanasova T. Analysis of information resources of organizational IS for development of algorithms for support of decision making [Анализ информационных ресурсов ИС организации для разработки алгоритмов поддержки принятия решения] // NVU “Vasil Levski”. 2018. Т. 9. P. 101–105.
  14. Bakanova N.B., Atanasova T.V. Use of Information Resources of Organizational Systems to Support Managerial Decisions [Использование информационных ресурсов организационных систем для поддержки управленческих решений] // Int. Conf. on Big Data, Knowledge and Control Systems Engineering BdKCSE’2018 (Sofia, Bulgaria, 21-22 November 2018). Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2019. P. 29–36.
  15. Петровский А.Б. Теория принятия решений. М.: Академия, 2009. 400 с.
  16. Петровский А.Б. Групповой вербальный анализ решений. М.: Наука, 2019. 287 с.
  17. Бобылева М.П. Управленческий документооборот: от бумажного к электронному. Вопросы теории и практики. М.: ИД МЭИ, 2016. 360 с.
  18. Горбанёва Е.А. Методы проведения аудита управления документами // Вестник ВНИИДАД. 2024. № 2. С. 50–57.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».