Сравнительный анализ как источник научной новизны

Если вы пишете магистерскую диссертацию на основе своей выпускной квалификационной работы бакалавра, то в ней, как правило, не хватает научности. При этом ваше преимущество в том, что вы уже знаете объект исследования, и у вас уже есть какая-то программная разработка. Например, вы разработали некую программу (конфигурацию системы, сайт), чего вполне достаточно для ВКР. Но какую научную новизну можно найти в такой теме?
Предлагаю вам рассмотреть следующие варианты:

• Исследуйте в деталях бизнес-процессы на том же предприятии:  постройте их качественные и количественные модели,   проведите имитационное моделирование бизнес-процессов, на основе которого определите узкие места и предложите изменения в процессах обработки информации. Вам только нужно убедиться, что ранее никто не делал аналогичного исследования тех же бизнес-процессов или описать, что вы внесли нового в модель. Модель может быть впервые создана для данного предприятия, но даже в существующую модель вы можете внести изменения, например, предложите какие-то другие показатели качества / эффективности / надежности при моделировании, которые не были учтены предшественниками. Например, все до вас исследовали трудоемкость обработки данных, а вы рассмотрите показатели надежности: вероятность внесения ошибок, вероятность сбоев и потери данных. Также рассчитайте риски, связанные с потерей и искажением данных, а заодно предложите метод автоматизации расчета рисков.
• Проведите сравнительный анализ существующих типов моделей (бизнес-процессов, данных) и выберите оптимальные варианты именно для вашего случая. 
•   Исследуйте всевозможные инструменты разработки и моделирования предметной области с целью выбора подходящего инструмента, новизна может быть в сравнении какого-то нового, недавно появившегося на рынке инструмента с другими. 
• Рассмотрите и сравните различные виды архитектуры вашей информационной системы (разные виды клиент-серверной, веб-сервисы, облачные сервисы, локальные приложения).

Все приведенные примеры не требуют от вас сбора большого количества экспериментальных данных, так как на сбор требуется время. Общее для всех этих видов исследования – применение метода экспертных оценок для выбора из нескольких альтернативных вариантов. 

Общий порядок экспертной оценки:

• Сначала перечислите все критерии, по которым будете сравнивать исследуемые модели или инструменты. Для сравнения программных средств годится список критериев качества, приведенный в ГОСТ 28195-89 «Оценка качества программных средств» (http://aquagroup.ru/normdocs/7621) или в лекции на Интуите (http://www.intuit.ru/studies/courses/651/507/lecture/11551).  Для сравнения моделей могут использоваться и другие критерии: адекватность отображения моделируемого объекта (релевантность, полнота и точность), сложность,  удобство использования (интерпретируемость, сложность, наличие справочной информации,  наличие средств автоматизации) и др.  
• Соберите литературу, в которой приводится более или менее похожее сравнение. Хорошо, если в этой литературе описаны не все  объекты и не все критерии сравнения (это и будет предметом для вашего вклада в науку). 
• Каждый критерий может иметь определенный приоритет как для вас, так и для других разработчиков, участвующих в процессе создания данного ПО. Назначьте степени весомости критериев качества методом экспертных оценок (экспертами могут выступать ваши коллеги – разработчики и вы сами).  
• Предложите способ количественного определения каждого показателя (он может быть описан в литературе, но вы можете его предложить сами, тут надо писать формулы, описывать алгоритмы и процедуры получения значений показателей).
• Предложите вариант расчета интегральных показателей качества, с помощью которых вы будете  выбирать модели или инструменты
• Проведите все расчеты, сведите их в таблицы.
• Завершите анализ выводами: что именно вы выбрали на основе расчетов, какие новые методы расчета показателей или сравнительные анализы вы сделали (этот вывод войдет в заключение вашей дипломной работы).