УДК 631.171:658.011.56

 

Моделирование электронной торговой площадки на основе типизации сайтов сельскохозяйственных предприятий в ЕИПАЗ

 

Меденников В.И.,

Сальников С.Г.

 

Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Всероссийский институт аграрных проблем и информатики имени А.А. Никонова»

 

 

Ключевые слова: электронная торговая площадка, Единое Интернет-пространство аграрных знаний, информатизация, интернет-технологии.

Реферат. В работе рассматриваются возможности  развития электронной торговли на основе типизации сайтов сельскохозяйственных предприятий в рамках Единого Интернет-Пространства Аграрных Знаний.

Abstract. This paper examines the opportunities of development of electronic commerce  based on the typification of  agricultural enterprise sites within the Common Internet-Space of Agrarian Studies

 

Опыт наиболее развитых стран показывает, что обеспечить   переход к инновационному развитию сельского хозяйства можно только, используя современные информационно-сетевые технологии Интернета.

Хаотичное, неуправляемое развитие Интернет-технологий со стороны государства делает процесс их внедрения более длительным и приводит к значительному перерасходу ресурсов. Даже те незначительные ресурсы, что выделяются на развитие Интернет-технологий, используются крайне неэффективно.

Согласно исследованиям, проведенным ВИАПИ, сайты научных организаций, как и сайты российских госструктур, образовательных учреждений малоинформативны и практически не предоставляют никаких онлайновых услуг. Даже если сайт насыщен полезной информацией, то она плохо структурирована, нет понятной пользователю системы навигации, отсутствует возможность обмена информацией между сайтами  и т.д.

Ситуация с Интернет-технологиями в сельскохозяйственных предприятиях еще более удручающая. Лишь менее 5% предприятий имеют сайты, как правило, очень низкого качества.

Конечно, сейчас делается много попыток интеграции информации в Интернете. Например, в БД «Спарк» Интерфакса [1] собирается информация по всем предприятиям России, стран СНГ по 80 показателям. Информация покупается из ГНИ, статистических органов, таможни и т.д. Данная работа требует больших усилий по сбору, рубрикации, унификации данных. Всем известны БД «Price» Рамблера и «Маркет» Яндекса. Так, для актуализации БД «Price» свыше 70 человек ежедневно собирают по всем торговым сайтам нужную информацию, затем обрабатывают ее и помещают в БД.

Наиболее бурно в мире развивается Интернет-торговля. В сельском хозяйстве РФ также стихийно создаются сайты, отражающие, в той или иной степени, автоматизацию информационных процессов реализации продукции и услуг сельскохозяйственных предприятий в Интернете.

Например, по прогнозам ВШЭ к концу десятилетия Интернет будет обслуживать более 50% российской экономики.

Актуальность грамотного проектирования электронных торговых площадок продиктована тем, что наибольший эффект для товаропроизводителей дают Интернет-технологии в сфере электронной торговли.

Анализ состояния процессов реализации продукции и услуг сельскохозяйственных предприятий в Интернете позволяет выделить следующие последовательные уровни автоматизации данных  процессов:

 

Создание информационного поля для реализации поиска продукции в виде общей неструктурированной доски объявлений;

Структурирование объявлений по видам (категории) товаров и услуг с использованием произвольно составленных классификаторов товаров и услуг;

Автоматизация поиска оптимального торгового партнера по заданному показателю (критерию оптимальности);

В дополнение к п.3 осуществляется учет общих затрат на приобретение товара, включая транспорт, налоги и др.;

Автоматизация информационных процессов всех торговых операций;

Полная автоматизация электронной торговли с юридическим оформлением торговых операций.

 

Можно выделить два варианта реализации этих процессов.

Первый вариант - создается организационная структура, которая, подобно Рамблеру или Яндексу, собирает в одной базе данных с определенной периодичностью всю информацию по всем сайтам, имеющим спрос и предложение товаров и услуг в области сельского хозяйства. На данном интегрированном сайте создается информационная система, реализующая тот или иной   уровень автоматизации электронной торговли.

Второй вариант – разрабатывается типовой сайт сельскохозяйственного предприятия с размещением  у одного провайдера под управлением мощной СУБД на основе единых классификаторов, например, ГРНТИ и ОКП. Данный подход дает  огромные преимущества. Это возможность различной аналитической обработки информации, в частности, построение различных рейтингов, выборки, группировки, расчеты индексов цитирования, выявление плагиата, а также сведение напрямую продавцов и покупателей с расчетом транспортного плеча и оптимизацией издержек, проведение целенаправленной миграции трудовых ресурсов, сдача в лизинг программного обеспечения, проведение ценового мониторинга и т.д. В предложенном варианте информация автоматически находится в общей БД в соответствующих разделах без дополнительных затрат на ее сбор и актуализацию.

Структура типового сайта приведена в [2]. Раздел, посвященный электронной торговле, выглядит следующим образом:

 

· Дата публикации;

· Наименование продукта (услуги);

· Вид (тип, группу, сорт) продукта (услуги);

· Количество продукта;

· Цена продукта (услуги);

· Тара;

· Условия поставки (дополнительная информация).

 

Использование типового сайта сельскохозяйственных предприятий на основе мощной СУБД и единых классификаторов, таким образом, позволит осуществить автоматизацию торговых операций 4 и выше уровней с поиском наиболее выгодного партнера. В плановой экономике можно было бы решать транспортную задачу минимизации всех суммарных затрат, указанных выше, для всех поставщиков и производителей. На данный момент реально минимизировать такие затраты лишь для конкретного пользователя системы. Алгоритм решения данной задачи с точки зрения конкретного потребителя в рамках типизации сайтов сельскохозяйственных предприятий описывается следующим образом.

 

Введем обозначения.

 - объем потребности i - го потребителя в k - ом продукте, ;;

- объем наличия k - го продукта у j - го производителя, ;

 - цена k - го продукта у j - го производителя;

 - расценки на транспортировку из пункта нахождения  j - го производителя в пункт нахождения i - го потребителя r-м видом транспорта;

, если , и иначе;

х- расходы на транспортировку k - го продукта от j - го производителя i - му потребителю r-м видом транспорта;

х- стоимость k - го продукта, приобретаемого i - м потребителем у j - го производителя;

+- общая стоимость k - го продукта, приобретаемого i - м потребителем у j - го производителя.

Тогда,

шаг 1: введем множество , ;

шаг 2: решается задача по переменным r и j при ограничениях  , . Найденное решение включается во множество ;

шаг 3: выполняется шаг 2 до тех пор, пока не будут найдены все производители, удовлетворяющие критерию шага 2, то есть способные поставить необходимое количество нужного продукта конкретному потребителю. При этом они будут ранжированы в порядке возрастания  суммарной стоимости k - го продукта.

Дальнейшее взаимодействие потребителю и производителя зависят от уровня автоматизации торговых операций, указанных выше.

Сведения о расстояниях, видах транспорта и тарифах предоставляют транспортные учреждения (соответствующие базы данных широко представлены в Интернете). Номера или названия пунктов выбираются по адресу учреждения, указанного в разделах типового сайта.

 

Рис. 1 Структура ЕИПАЗ

 

Процесс создания электронной торговой площадки на базе типового сайта сельскохозяйственных предприятий должен быть интегрирован в единое Интернет-пространства аграрных знаний (ЕИПАЗ), структура которого представлена на рисунке 1, для чего необходимо провести моделирование возможных путей интеграции разработок, публикаций, консультационной деятельности, нормативно-правовой информации, дистанционного обучения, пакетов прикладных программ, баз данных, разработанных агропромышленными НИИ, ВУЗами сельскохозяйственного профиля, НИИ РАН и другими организациями, занимающимися сельскохозяйственной тематикой, с единых позиций в целях облегчения поиска потребителями нужной информации с размещением  у одного провайдера под управлением мощной СУБД на основе единых классификаторов, например, ГРНТИ и ОКП.

На рисунке 2 представлены возможные варианты такой интеграции.

В 1-м варианте предполагается перенос на единую базу данных у единого провайдера каталогов информационных массивов. При удачном поиске нужной информации в каталоге пользователь отсылается на сайт, хранящий полнотекстовую, либо более подробную  информацию. Второй вариант отражает ситуацию, когда вся информация перенесена к единому провайдеру. В третьем варианте часть информации перенесена в виде каталогов, а часть полностью. Например, переносится такие виды представления данных, как публикации, разработки, нормативно-правовая информация, т.е. те виды, поиск по которым требует быстрого перебора всех сайтов.

 

Рис. 2 - Варианты интеграции информации в ЕИПАЗ

 

Качество обслуживания провайдером пользователей при этом обычно измеряется несколькими параметрами: надежностью сети, временными задержками  при передаче информации, статистическими характеристиками задержек, пропускной способностью. Поскольку мы хотим выяснить глобальные характеристики сети при переносе информации большим количеством владельцев ее к одному провайдеру, не обладая конкретными объемами этой информации (на сайтах выложена лишь незначительная часть ее в плохо структурированном виде), то мы будем моделировать процессы на достаточно большом интервале времени, например, месяц. На данном промежутке  актуальность имеет лишь пропускная способность сети.

 

Описание модели ЕИПАЗ

 

1 Константы и параметры.

Под «единицей времени» всюду ниже понимается месяц

   - код вида информации (тексты, изображения, видео и др.), ;

  - код группы организаций-носителей информации (ВУЗы, НИУ и др.), ;

 - код провайдера, использующего Битрикс, ;

  - код вида представления данных, ;

 - код конкретной организации-носителя информации; ;

   - код формы хранения информации, ;

 - существующая нагрузка  - го провайдера на  - ый вид информации (в Мбайтах);

 - объём  - го вида информации для -ой формы хранения информации -ой организации - ой группы организаций (в Мбайтах);

 - пропускная способность  - го провайдера  - го вида информации (в Мбайтах);

 - средние удельные затраты по переносу к провайдеру, работающему на Битрикс, единицы  - го вида информации для -ой формы хранения информации  - ой группы  - го провайдера -ой организации (в рублях/Мбайт);

 - общие затраты в единицу времени на сопровождение сайта у  - го провайдера (в рублях);

 - общие затраты в единицу времени на сопровождение сайтов  - ой группы организаций при хранении информации у своего провайдера -ой организации (в рублях);

 - среднее количество обращений (количество посетителей) к  - му виду информации в единицу времени;

 - среднее число просмотров страниц  - го вида информации для -ой формы хранения информации;

 - среднее число просмотров страниц  - ой группы организаций  - го вида информации для -ой формы хранения информации -ой организации;

 , где  - коэффициент увеличения за счёт интеграции (у нас при переходе на типовой сайт считается, что );

 - средний размер страницы сайта у  - го провайдера (в Мбайтах);

 - средства, выделенные в единицу времени на перенос информации к одному из провайдеров m (в рублях);

В дальнейшем будем считать, что у любого провайдера, использующего Битрикс, вся информация будет храниться в унифицированном виде, аналогичном таковой на Портале Россельхозакадемии.

Тогда введём ещё группу параметров:

 - средний размер в единицу времени передаваемого файла  - го вида информации  - ой формы хранения информации (в Мбайтах);

 - среднее количество обращений для  - го вида информации  - ой формы хранения информации у любого провайдера, использующего Битрикс;

 - количество видов представления данных  - го вида представления информации для  - ой группы -ой формы хранения информации  -ой организации у своего провайдера;

 - среднее количество обращений (количество посетителей)  - го вида представления информации для  - го вида информации -ой формы хранения информации  у своего провайдера;

 - индекс, отражающий наличие  - го вида информации -ой формы хранения информации  у  - го вида представления данных;

Тогда:

;

;

;

 

2 Переменные.

 - увеличение нагрузки на  - го провайдера за счёт размещения у него  - го вида информации для -ой формы хранения информации  - ой группы -ой организации (в Мбайтах);

;

 

3 Уравнения модели.

 

 - ограничения на пропускные способности  - го провайдера для  - го вида информации;                                                                                                                    (1)

   - балансовое равенство для добавочной нагрузки;                                                                                                                                (2)

 - ограничения на то, что вся информация может храниться только у одного из  провайдеров;                                                                                                                                    (3)

Наконец, для затрат по переносу информации к провайдеру работающему на Битрикс

 

имеем неравенство:

 - ограничения по затратам на перенос                                                                  (4)

 

4 Оптимизационные критерии.

Таковых у нас в модели два:

      - максимизация объёмов переноса информации к Битрикс-провайдерам     (5)

или

        - минимизация затрат на сопровождение у Битрикс- провайдеров      (6)

где

 

- заданный период эксплуатации системы (в месяцах, в силу нашего первоначального выбора месяца в качестве единицы времени);

 

Для нахождения решения можно воспользоваться стандартными методами теории графов [3]. Однако на данном этапе вполне можно, учитывая, что провайдеров, имеющих инструментальное средство для ведения интегрированных порталов «Битрикс»,   не очень много, применить двухэтапную процедуру оптимизации, заключающуюся в следующем. На первом этапе последовательно решается задача оптимизации для каждого провайдера, фиксируя конкретное значение m. На втором этапе выбираем наиболее приемлемого провайдера с точки зрения выбранного критерия.

Для сценарных расчётов в модели будем рассматривать 3 базовых сценария по объёмам информации – текущий объём, 5-летний объём (информация за 5 последних лет), полный объём (информация за все годы) – и 2 базовых сценария по численности посетителей сайтов – текущая численность и полная численность (максимально прогнозируемое количество).

Для оценки объемов информации за 2 последних базовых сценария воспользуемся методикой технико-экономического обоснования (ТЭО) работ по созданию СНТИ [4]. Так, объем печатной продукции Россельхозакадемии для 2-го сценария составляет 455850 печатных листов, для 3-го – 15954750  печатных листов.

В таблице 1  приведены текущие объемы имеющихся данных на сайтах различных групп носителей информации для 1-го базового сценария.

Будем считать, что количество форм хранения информации для всех видов для 2-го и 3-го сценариев совпадает, то есть все публикации будут на 100% перенесены на машинные носители. Примем, что объемы всех видов информации для всех групп организаций для 2-го и 3-го сценариев возрастут пропорционально публикациям в Россельхозакадемии для этих сценариев.

 

Численность посетителей ЕИПАЗ оценим экспертно на основании анализа различных оценок, присутствующих в Интернете. Кроме того, будем считать их количество для 2-го и 3-го сценариев одинаковым.

Тогда в таблицах 2 и 3 представлены объёмы информации для 2-го и 3-го базовых сценариев.

Полный сценарий по посетителям предполагает в качестве посетителей следующие типы и прогнозируемые количества (Таблица 4):

Таблица 4 - Прогнозируемые количества посетителей сайтов
Типы посетителей	Количество (в месяц)
Фермеры	200 000
Сотрудники с/х предприятий	1 000 000
Студенты	30 000 000
Управленческие работники	200 000
Научные сотрудники	1 200 000
Прочие	32 600 000
ВСЕГО	65 200 000

Остальные параметры модели являются усредненными данными по сайтам организаций различных их групп и провайдеров, работающих с Битрикс.

Основные выводы из представленных выше результатов можно сделать следующие.

1. Технические и программные возможности провайдеров, работающих на Битрикс, в настоящее время позволяют перенести, по крайней мере, всю информацию, все знания, накопленные за последние 5 лет, к одному из них в рамках выделенной пропускной способности провайдера.

2. Поскольку большинство научных знаний еще только предстоит оцифровать, на что потребуются большие средства и время, а каналы связи и соответствующие программные средства совершенствуются, в том числе и в сторону увеличения мощности, год от года, то нет видимых технических ограничений на перенос всех знаний, накопленных научными организациями в области сельского хозяйства, к одному провайдеру. Это позволит значительно сократить затраты на сопровождение как сайтов, так и программного обеспечение.

3. Из упомянутой выше методики [4] также следует, что самостоятельное преобразование в электронный вид всей научной продукции потребует значительных усилий и средств. Например, самостоятельное преобразование в электронный вид всех публикаций только Россельхозакадемии, как это делается на Западе, потребует свыше 450 млн. рублей. Поскольку количество публикаций в ВУЗах сравнимо с их количеством в Россельхозакадемии, то общие затраты превысят 900 млн. рублей. Затраты на разработку специализированных баз данных и пакетов прикладных программ  составят около 200 млн. рублей [5]),  Только объединив усилия, (например, у издательств имеются в электронном виде почти все публикации за последние годы) можно добиться существенного сокращения затрат на эту работу. При этом экономия на оцифровке публикаций составит около 900 млн. рублей и экономия на сопровождении сайтов превысит 2 млн. рублей в год.

4.  Результаты моделирования вселяют уверенность в возможность разработки типового сайта сельскохозяйственного предприятия, информационно-консультационного центра с включением в них раздела «Научное сопровождение агропромышленного производства», «Документооборот», «Статистика», «Электронная площадка» для облегчения доступа к информационным Интернет-ресурсам, передачи его бесплатно им и размещения уже наполненных сайтов к одному провайдеру. Это позволит осуществлять возможность различной аналитической обработки информации, в частности, строить различные рейтинги, выборки, группировки, а также рассчитывать индексы цитирования.

5. Реализация портала ЕИПАЗ в таком виде позволит шагнуть сельскому хозяйству действительно в информационное общество.

ЛИТЕРАТУРА

1 СПАРК – Система профессионального анализа рынков и компаний [Электронный ресурс]. 2011. URL: http://spark.interfax.ru/Front/index.aspx.

2 Отчет о НИР «Анализ состояния и объемы информационных ресурсов сельскохозяйственных предприятий в Интернет-пространстве». -ВИАПИ РАСХН. 2011.

3 Кульба В.В., Ковалевский С.С., Косяченко С.А.,Сиротюк В.О.. Теоретические основы проектирования оптимальных структур распределенных баз данных.-М.: Синтег, 1999.

4 Отчет о НИР «Провести анализ состояния и тенденций развития систем информатизации аграрной науки на основе результатов мониторинга». -ВИАПИ Россельхозакадемии. 2006.

5 Отчет о НИР «Разработать проект программы развития информатизации аграрной науки». -ВИАПИ Россельхозакадемии. 2005.