2018 рік
Permanent URI for this community
Browse
Browsing 2018 рік by Subject "330.46"
Now showing 1 - 2 of 2
Results Per Page
Sort Options
Item Методологічні засади міграції ІТ-інфраструктури підприємств до динамічного хмарного середовища(ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана», 2018) Камінський, Олег Євгенович; Kaminsky, Oleg; Каминский, Олег ЕвгеньевичЗа останні кілька років парадигма хмарних обчислень набрала чинності і стала популярною у сфері інформаційних технологій. Багато організацій приступили до реалізації хмарних технологій, прагнучи знизити витрати за рахунок поліпшеної віртуалізації машин, меншого часу на адміністрування і зниження витрат на інфраструктуру. Як показує світова практика, хмарні технології є ефективними та досить надійними, навіть для надання послуг державним органам найрозвиненіших світових держав. Подібний тренд спостерігається у всіх країнах ЄС, де використання хмарних обчислень уже стали фактично стандартом у багатьох сферах соціально-економічних відносин. Парадигма хмарних обчислень є складовою нової промислової революції та має потенціал, який може забезпечити технологічний стрибок до якісно нового стану вітчізняної ІТ-індустрії, що дуже важливо для економіки України. При побудові та використанні хмарних сервісів виникає необхідність прийняття значної кількості технічних, управлінських та фінансових рішень. У статті викладено теоретико-методологічні підходи до визначення суті та особливостей оцінювання придатності ІТ-інфраструктури підприємства до міграції у динамічне хмарне середовище та оптимізації вибору провайдерів для розгортання динамічних хмарних сервісів, які будуть складати хмарну ІТ-інфраструктуру підприємства. Запропоновано економетричну модель оптимізації вибору хмарних провайдерів при використанні динамічної архітектури хмарного сервісу, яка дозволяє користувачам купувати послуги від кількох хмарних провайдерів, кожен з яких пропонує послуги різних рівнів хмари. Впровадження на підприємствах хмарних сервісів з динамічною архітектурою допоможе досягти більших переваг порівняно зі стандартною архітектурою. Розроблена модель допоможе приймати більш структуровані та якісні рішення щодо перенесення ІТ-інфраструктури підприємств до хмар. Over the past few years, the paradigm of cloud computing has come into force and became popular in the field of information technology. Many organizations have begun to implement these cloud technologies in order to reduce costs by improving virtualization of machines, reduce administration time and reduce infrastructure costs. As the world’s practice shows, cloud technologies are efficient and quite reliable even to provide services to public authorities of most developed world’s nations. A similar trend is observed in all countries the EU where the use of cloud computing has become the de facto standard in many areas of socio-economic relations. The paradigm of cloud computing is an integral part of the new industrial revolution and has potential that can provide technological leap to a qualitatively new state of the domestic IT industry, which is very important for the Ukrainian economy. When building and using cloud services, it becomes necessary to make a significant amount of technical, management and financial decisions. The article outlines theoretical and methodological approaches to determining the essence and characteristics of assessing the suitability of an enterprise’s IT infrastructure for migration to a dynamic cloud environment and optimizing the choice of providers for deploying dynamic cloud services that will make up the enterprise’s cloud IT infrastructure. An econometric model is proposed for optimizing the choice of cloud providers using the dynamic architecture of the cloud service, which allows users to buy services from several cloud providers, each of which offers services to different cloud levels. Implementing a dynamic architecture with cloud-based enterprise services will help achieve greater benefits compared to using standard architecture services. The developed model will help to make more structured and high-quality decisions when transferring the IT infrastructure of enterprises to the clouds.Item Моделювання коопераційних зв’язків в цифровій економіці(ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана», 2018) Іванов, С. М.; Ivanov, S. M.В статті розібрано трансформація визначення коопераційних зв’язків з 90-х років до сьогодення. Виділено визначення коопераційних зв’язків та вектор розвитку їх в сучасних умовах. Проаналізовано взаємозв’язок кооперацій із ко-маркетингом. Висвітлено основні принципи застосування подвійного брендингу, крос-маркетингу, коаліційної програми лояльності, ко-брендингу. Дано визначення подвійного брендингу, його сутність та ефекти від використання. Проаналізована технологія кросмаркетингу та наведено приклад його застосування. Висвітлено переваги та недоліки застосування коаліційної програми лояльності. Дано визначення кобрендінгу та висвітлено для яких брендів варто застосовувати цей метод кооперацій. Проаналізовано використання мережі Інтернет для застосування коопераційних зв’язків нового типу. Побудована модель нечітких множин яка розраховую рівень застосування коопераційних зв’язків компаній. В моделі використовуються такі змінні як рівень взаємодії брендів, комплекс механізмів взаємодії, рівень взаємодії аудиторії компаній. Рівень взаємодії брендів розраховується на основі аналізу конкурують товари двох компаній чи взаємодоповнюють, чи відносяться товари до однієї цінової групи. Комплекс механізмів взаємодії оцінюється за використанням різних форм кросс-маркетингу, які свідчать про тісноту взаємодії двох брендів. Рівень взаємодії аудиторії компаній буде вимірюватись на основі інформації про послуги або продукти які виробляють партнери та взаємодію їх сегментів ринку. За вихідну змінну нечіткої моделі була обрана змінна «рівень застосування коопераційних зв’язків». Для формування бази знань при побудові моделі на підґрунті нечіткої логіки використовувались три терми для кожної змінної. На основі експертних та емпіричних даних було обрано трапецієвидну функцію належності. Проведено визначення лінгвістичних значень вхідних змінних та визначені параметри функцій належності вхідних змінних. Отриману модель можна використовувати при обґрунтуванні кооперацій компаній. Використання моделі розрахунку «рівня застосування коопераційних зв’язків» дає змогу збільшити якість прийнятих рішень щодо взаємодії різних брендів. The article analyzes the transformation of the definition of cooperative ties from the 90s to the present. The article deals with the transformation of the definition of cooperative ties from the 90s to the present day. The definitions of cooperative ties and their development vector in modern conditions are highlighted. Analyzed the relationship of cooperation with co-marketing. The main principles of the use of dual branding, cross-marketing, coalition loyalty programs, co-branding are covered. The definition of dual branding, its essence and the effects of use are given. The cross-marketing technology is analyzed and an example of its application is given. The advantages and disadvantages of using a coalition loyalty program are highlighted. The definition of co-branding is given and it is determined for which brands to use this method of cooperation. Analyzed the use of the Internet for the application of cooperative relations of a new type. A model of fuzzy sets has been built which calculates the level of application of cooperative relations of companies. The model uses such variables as the level of interaction between brands, a set of interaction mechanisms, the level of interaction between the audience of companies. The level of interaction between brands is calculated based on the analysis of whether the products of the two companies are competing or complementary, or whether the products belong to the same price group. A set of interaction mechanisms is evaluated for using various forms of cross-marketing, which testify to the cramped interaction between the two brands. The level of interaction of the audience of companies will be measured on the basis of information about the services or products that partners produce and the interaction of their market segments. For the initial variable of the fuzzy model, the variable “the level of application of cooperative relations” was chosen. To build a knowledge base when building a model based on fuzzy logic, three terms were used for each variable. Based on expert and empirical data, the trapezoid membership function was selected. The linguistic values – of the input variables are determined and the parameters of the membership functions of the input variables are determined. The resulting model can be used to justify the cooperation of companies. Using the model of calculating the “level of application of cooperative ties” allows you to increase the quality of decisions made on the interaction of different brands.