В настоящее время многие технологии и системы извлекают информацию и данные из информационного поля [1] и создают большие информационные коллекции. По этой причине в управлении и экономике приходится сталкиваться с большими объемами данных [2]. В этих случаях одним из вариантов получения полезной информации является применение информационно-аналитических систем (ИАС) [3]. В ИАС обрабатывают разнородные данные, имеющие большой объем. Результаты такой переработки должны быть интерпретируемые и понятные [4], а технологии для обработки первичных данных должны быть просты в использовании. Причиной роста популярности ИАС является объективность анализа и возможность применения. Человеку-аналитику, в отличие от машины, всегда присущ субъективизм, он в той или иной степени является заложником уже сложившихся представлений. С экономической точки зрения при обработке больших данных ИАС дешевле. Выгоднее инвестировать деньги в ИАС, чем постоянно содержать целую армию высоко подготовленных и дорогих профессиональных статистиков. ИАС не исключает полностью участие человека, но значительно упрощает процесс поиска знаний с помощью таких эффективных алгоритмов, как оппозиционный [5] или дихотомический анализ [6]. ИАС осуществляет системный и дихотомический анализ. ИАС делает результат анализа доступным для широкого круга аналитиков, не являющихся специалистами в системном или дихотомическом анализе. Применение ИАС актуально для всех отраслей бизнеса: банковского дела и страхования (выявление злоупотреблений с кредитными карточками, оценка кредитных рисков, оценка закладных, выявление профилей пользователей, оценка эффективности региональных отделений, вероятность подачи заявки на выплату страховки и др.), финансовых рынков (прогнозирование, анализ портфелей, моделирование индексов), производства (прогнозирование спроса, контроль качества, оценка дизайна продукции), торговли и т. д. Это делает актуальным анализ применения ИАС для решения практических задач в бизнесе и управлении.