Информационные технологии в системах управления гостиничным предприятием (стр. 12 из 15)
· Инфраструктурную составляющую: структурированную кабельную систему, сертифицированную по 5-ой категории, 26 точек Wi-Fi – доступа для формирования Wi-Fi – зоны; INTEL-сервера инфраструктуры и приложений функционирующие на базе программных продуктов Microsoft.
· Систему автоматизации отеля, ресторана и развлекательного комплекса на базе программных продуктов Эдельвейс и Tillypad, включая интеграцию этих продуктов с бухгалтерской программой 1C; автоматической системой контроля физического доступа Ving Card и системой обработки кредитных карт UCS.
· Систему биллинга (учета) телефонных переговоров и доступа в Интернет клиентов комплекса в рамках реализованной Wi-Fi-зоны.
Внедрение решения, включая сертификацию СКС и создание Wi-Fi, техническую поддержку и консультации на этапе освоения внедренного комплекса сотрудниками гостиничного комплекса, было полностью обеспечено силами специалистов компании ИТЛ, без привлечения московских подрядчиков. Ряд элементов решения являются уникальными для бизнеса в сфере отдыха и развлечений Н.Новгорода.
В рамках решения используются промышленные СУБД и серверная операционная система Windows 2000.
Наиболее интенсивно используется СУБД SQL 2000 Server Standard, входящая в состав Small Business Server 2000. Она обеспечивает работу следующих программных продуктов: комплекс Tillypad, Барсум Pro и Барсум Wi-Fi. Программный продукт Эдельвейс работает совместно с инсталлированной на одном из серверов программой СУБД Sybase.
Кроме того, на базе SQL-сервераработает система мониторинга и управления электронных замков VingCard. С ее помощью обеспечивается как доступ для гостей и персонала в различные помещения отеля, так и мониторинг передвижений персонала по гостинице, в частности, отслеживание работы горничных и т.п.
Понимая важность инфраструктурной основы комплекса, большое внимание при его внедрении было уделено вопросу информационной безопасности.
В рамках решения реализован двойной уровень защиты хранимых данных:
1. Средствами Windows 2000 проводится регулярное архивирование данных файловой структуры серверов;
2. Внедрено «зеркалирование» жестких дисков серверов, а также периодическое резервирование даных SQL-сервера.
Кроме того, в целях обеспечения безопасной работы серверов и комплекса в целом, развернута система антивирусной защиты на базе программного продукта Panda Antivirus BusineSecure.
Одна из особенностей решения – по требованию заказчика полнофункциональное внедрение необходимо было осуществить в весьма сжатые сроки – к 30 ноября. Несмотря на сложность решения, все работы были выполнены качественно и точно в срок.
3.4 Оценка рисков внедрения компьютерной системы управления
Фирма рассматривает инвестиционный проект по внедрению информационной системы. В процессе предварительного анализа экспертами были выявлены три ключевых параметра проекта и определены возможные границы их изменений (таблица 3.1). Прочие параметры проекта считаются постоянными величинами (таблица 3.2).
Таблица 3.1 Ключевые параметры проекта
| Показатели | Сценарий | ||
| Наихудший | Наилучший | Вероятный | |
| Количество заселений - Q | 1000 | 1300 | 1200 |
| Средняя сумма дохода - P | 14,0 | 15,5 | 15,0 |
| Переменные затраты - V | 13,5 | 12,5 | 13,0 |
Таблица 3.2 Неизменяемые параметры проекта
| Показатели | Наиболее вероятное значение |
| Постоянные затраты - F | 75,0 |
| Амортизация - A | 15,0 |
| Налог на прибыль - T | 60% |
| Норма дисконта - r | 20% |
| Срок проекта - n | 10 |
| Начальные инвестиции - I0 | 250,0 |
Первым этапом анализа является определение зависимости результирующего показателя от исходных. Используемым критерием является чистая современная стоимость проекта NPV:
, гдеNCFt – величина чистого потока платежей в периоде t/
Ключевыми варьируемыми показателями являются переменные расходы, объем выпуска и цена. Диапазоны возможных изменений варьируемых показателей приведены в таблице 3.3. При этом исходим из предположения, что все ключевые переменные имеют равномерное распределение вероятностей.
Проведем имитационным эксперимент в среде ППП EXCEL с помощью встроенных функций. При этом отметим, что применение встроенных функций целесообразно лишь в том случае, когда вероятности реализации всех значений случайной величины считаются одинаковыми. Тогда для имитации значений требуемой переменной можно воспользоваться математическими функциями.
Приступим к разработке проекта. Прежде всего сформируем первый лист – «Имитация», который предназначен для построения генеральной совокупности (рис. 3.1). Определенные в данном листе формулы и собственные имена ячеек приведены в таблицах 3.3 и 3.4.
Рис. 3.1 – Лист 1 «Имитация»
Таблица 3.3 Формулы листа «Имитация»
| Ячейка | Формула |
| Е7 | =B7+10-1 |
| A10 | =СЛУЧМЕЖДУ($B$3;$C$3) |
| A11 | =СЛУЧМЕЖДУ($B$3;$C$3) |
| B10 | =СЛУЧМЕЖДУ($B$4;$C$4) |
| B11 | =СЛУЧМЕЖДУ($B$4;$C$4) |
| C10 | =СЛУЧМЕЖДУ($B$5;$C$5) |
| C11 | =СЛУЧМЕЖДУ($B$5;$C$5) |
| D10 | =(B10*(C10-A10)-Пост_расх-Аморт)*(1-Налог)+Аморт |
| D11 | =(B11*(C11-A11)-Пост_расх-Аморт)*(1-Налог)+Аморт |
| E10 | =ПЗ(Норма;Срок;-D10)-Нач_инвест |
| E11 | =ПЗ(Норма;Срок;-D11)-Нач_инвест |
Таблица 3.4 Имена ячеек листа «Имитация»
| Адрес ячейки | Имя | Комментарии |
| Блок A10:A11 | Перем_расх | Переменные расходы |
| Блок B10:B11 | Количество | Объем выпуска |
| Блок C10:C11 | Цена | Цена изделия |
| Блок D10:D11 | Поступления | Поступления от проекта NCFt |
| Блок E10:E11 | ЧСС | Чистая современная стоимость NPV |
Таблица 3.5 Формулы листа "Результаты анализа"
| Ячейка | Формула |
| B8 | =СРЗНАЧ(Перем_расх) |
| B9 | =СТАНДОТКЛОНП(Перем_расх) |
| B10 | =B9/B8 |
| B11 | =МИН(Перем_расх) |
| B12 | =МАКС(Перем_расх) |
| C8 | =СРЗНАЧ(Количество) |
| C9 | =СТАНДОТКЛОНП(Количество) |
| C10 | =C9/C8 |
| C11 | =МИН(Количество) |
| C12 | =МАКС(Количество) |
| D8 | =СРЗНАЧ(Цена) |
| D9 | =СТАНДОТКЛОНП(Цена) |
| D10 | =D9/D8 |
| D11 | =МИН(Цена) |
| D12 | =МАКС(Цена) |
| E8 | =СРЗНАЧ(Поступления) |
| E9 | =СТАНДОТКЛОНП(Поступления) |
| E10 | =E9/E8 |
| E11 | =МИН(Поступления) |
| E12 | =МАКС(Поступления) |
| F8 | =СРЗНАЧ(ЧСС) |
| F9 | =СТАНДОТКЛОНП(ЧСС) |
| F10 | =F9/F8 |
| F11 | =МИН(ЧСС) |
| F12 | =МАКС(ЧСС) |
| F13 | =СЧЁТЕСЛИ(ЧСС;"<0") |
| F14 | =СУММЕСЛИ(ЧСС;"<0") |
| F15 | =СУММЕСЛИ(ЧСС;">0") |
| Е18 | =НОРМАЛИЗАЦИЯ(D18;$F$8;$F$9) |
| F18 | =НОРМСТРАСП(E18) |
Таблица3.6 Имена ячеек листа «Результаты анализа»
| Адрес ячейки | Имя | Комментарии |
| B2 | Нач_инвест | Начальные инвестиции |
| B3 | Пост_расх | Постоянные расходы |
| B4 | Аморт | Амортизация |
| D2 | Норма | Норма дисконта |
| D3 | Налог | Ставка налога на прибыль |
| D4 | Срок | Срок реализации проекта |
Таблица 3.7 Результирующая таблица
| Показатели | Переменные (V) | Количество (Q) | Сумма (P) | Поступления (NCFt) | NPV |
| Среднее значение | 129,9570657 | 1149,978017 | 147,6752658 | 7935,982031 | 30771,38313 |
| Стандартное отклонение | 2,829121077 | 87,17753896 | 4,304935572 | 2403,254202 | 10075,57616 |
| Коэффициент вариации | 0,02176966 | 0,075808005 | 0,029151365 | 0,302830096 | 0,32743332 |
| Минимум | 125,0392953 | 1000,872638 | 140,0202423 | 2610,783634 | 8445,637507 |
| Максимум | 134,9917502 | 1299,803315 | 154,8889053 | 14274,57449 | 57345,75507 |
| Число случаев NPV<0 | 0 | ||||
| Сумма убытков | 0 | ||||
| Сумма доходов | 15385691,57 |
Нетрудно заметить, что по результатам имитационного анализа риск проекта очень низок. Величина ожидаемой NPV равна 30771,38. Также величина стандартного отклонения невысока – 10075,57616 и не превышает значения NPV. Коэффициент вариации (0,33) меньше 1, таким образом, риск данного проекта в целом ниже среднего риска инвестиционного портфеля фирмы. Результаты вероятностного анализа показывают, что шанс получить отрицательную величину NPV не превышает 1%. Еще больший оптимизм внушают результаты анализа распределения чистых поступлений от проекта NCF. Величина стандартного отклонения здесь составляет 30% от среднего значения. Таким образом, с вероятностью почти 100% можно утверждать, что поступления от проекта будут положительными величинами.
Проведем моделирование риска инвестиционного проекта с использованием инструмента «Генератор случайных чисел» ППП MSExcel. Этот инструмент предназначен для автоматической генерации множества данных (генеральной совокупности) заданного объема, элементы которого характеризуются определенным распределением вероятностей. При этом могут быть использованы 7 типов распределений: равномерное, нормальное, Бернулли, Пуассона, биномальное, модельное и дискретное. Применение инструмента «Генератор случайных чисел», как и большинства используемых в этой работе функций, требует установки специального дополнения «Пакет анализа».
Определим вероятности для каждого сценария развития событий следующим образом: вероятность наихудшего и наилучшего исхода = 0,25, вероятного – 0,5. Также будем исходить из предположения о нормальном распределении ключевых переменных. Количество имитаций остается прежним – 500.