Детальная информация

Данная работа посвящена разработке и обоснованию рекомендаций по повышению достоверности оценки экономической эффективности ИТ-проектов в компании ООО «Газпром нефть – ЦР». Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Изучить теоретические подходы и методы оценки эффективности ИТ-проектов. 2. Провести сравнительный анализ корпоративной методики ООО «Газпром нефть – ЦР» с современными научными подходами. 3. Разработать прогнозную модель цен на ключевые виды строительных материалов с использованием методов машинного обучения. 4. Апробировать предложенную методику на примере проекта «Облако инженерных данных». Оценить чувствительность показателей эффективности (NPV, PI) к замене фиксированных цен на прогнозные. 5. Сформулировать рекомендации по совершенствованию методики. Работа была выполнена на основе данных ООО «Газпром нефть – ЦР», финансово-экономической модели проекта «Облако инженерных данных», а также статистических данных о ценах на строительные материалы за 2017–2025 гг. Для прогнозирования цен применялся метод Gradient Boosting Regressor и последующим ансамблированием с линейной экстраполяцией. На основе полученных результатов исследования были определены основные направления совершенствования методики оценки экономической эффективности ИТ-проектов. Разработанные рекомендации могут быть непосредственно применены в практике финансово-экономического моделирования ИТ-проектов компаний нефтегазового сектора.

This work is devoted to the development and substantiation of recommendations for improving the reliability of assessing the economic efficiency of IT projects at Gazprom Neft – CR LLC. The tasks solved during the research include: 1. To study theoretical approaches and methods for evaluating the efficiency of IT projects. 2. To conduct a comparative analysis of the corporate methodology of Gazpromneft – CR LLC with modern scientific approaches. 3. To develop a price forecasting model for key types of construction materials using machine learning methods. 4. To test the proposed methodology on the example of the Engineering Data Cloud project and assess the sensitivity of efficiency indicators (NPV, PI) to replacing fixed prices with forecasted ones. 5. To formulate recommendations for improving the methodology. The work was carry out based on data from Gazprom Neft – CR LLC, the financial and economic model of the Engineering Data Cloud project, as well as statistical data on prices for construction materials for 2017–2025. For price forecasting, the Gradient Boosting Regressor method was use, followed by ensembling with linear extrapolation. Based on the obtained research results, the main directions for improving the methodology for assessing the economic efficiency of IT projects were identify. The developed recommendations can be directly apply in the practice of financial and economic modeling of IT projects in the oil and gas sector.