Многообразие используемых информационных технологий, в большинстве своем онтологически и функционально несовместимых, превратили в основном теоретическую проблему интеграции ИР, приложений и инструментария в чрезвычайно актуальную в экономическом и практическом плане задачу интеграции их в единую информационно управленческую среду при переходе к четвертому этапу эволюции ИС, связанному с ЦЭ.

Данную задачу невозможно разрешить без согласования цифровых стандартов на все оси проектного пространства ИС, основой которых должны стать методы онтологического моделирования приложений (знаний, задач) и ИР, позволяющие связать их, имеющих в большинстве своем, гетерогенную структуру, в единое информационное пространство. Исследования и разработки в области онтологического моделирования активно развиваются во всем мире, что вызвано именно переходом к четвертому этапу эволюции ИС [5].

Формализуем основное требование ЦЭ в виде интеграции как алгоритмов, так и ИР, используемых для решения ее задач, для чего введем обозначения:

m – код отрасли, ;
j – код подотрасли, ;
k – код предметной области, ;
i – код предприятия, ;
n – код задачи, ;
– информационный элемент ИР, ;
– индекс задач, принимающий значение 0 или 1 в зависимости от наличия nй задачи в соответствующем множестве ;
– инструмент проектирования соответствующей ИС, ;
– оператор онтологического моделирования ИР, который все множество L представляет в виде L = ,
где – множество ИР, в которое входят онтологически единые информационные элементы для целой отрасли m, ,
– множество ИР, в которое входят онтологически единые информационные элементы для jй подотрасли отрасли m, ,
– множество ИР, в которое входят онтологически единые информационные элементы для kй предметной области jй подотрасли отрасли m, ,
– множество ИР, в которое входят онтологически единые информационные элементы для iго предприятия kй предметной области jй подотрасли отрасли m, ,
– множество ИР, в которое входят онтологически единые информационные элементы только для nй задачи для iго предприятия kй предметной области jй подотрасли отрасли m, ;
– оператор онтологического моделирования задач, который все множество Z представляет в виде Z = , где смысл множеств задач (i = 1,, 5) подобен вышеприведенным выражениям. Аналогично определим через оператор классификации инструментария проектирования ИС, где D = .

Тогда через P( , , ) выразим оператор проектирования ИС в ЦЭ, а через W(P( , , ), R, G) некоторый критерий эффективности проектирования ИС, где R – ресурсы, выделенные на проектирование, G – различного рода ограничения, к основным из которых можно отнести ограничения на так называемые комплементарные активы в виде структуры управления, уровня развития человеческого капитала [6].

В зависимости от применяемых методов и моделей (операторов) проектирования ИС различают индивидуальное, типовое и автоматизированное проектирование. В ЦЭ, когда развитие ИКТ позволяет осуществить разумный уровень интеграции как ИР, так и задач (алгоритмов) путем оптимизации критерия W, имеет большое значение решение следующей задачи: путем выбора подходящего оператора проектирования P добиться заданных значений характеристик ИС.

В свое время данные соотношения получили числовое подтверждение, выраженное наглядно в виде так называемого квадрата Брукса [7], из которого следует, что затраты на программный продукт, тиражируемый и интегрированный в некоторую ИС, при переходе на единую ЦП, на порядок выше затрат на разработку оригинального ПО. Следовательно, инвестиции в комплексные ИС обеспечат уровень самоокупаемости разработки при внедрении, начиная со второго десятка предприятий, огромный экономический эффект которых наиболее очевиден для отраслей, имеющих большое количество предприятий, например, для сельского хозяйства.