Виды обрабатываемой информации

ОГЛАВЛЕНИЕ
Аннотация.
Введение.
ГЛАВА 1. Тенденции развития информационных систем в экономике.
1.1.Классификация информационных систем.
1.2. Области применения информационных систем в экономике.
1.3 Интегрированные экономические информационные
системы.
ГЛАВА 2. Интеллектуальные информационные системы (ИИС)
2.1. Цели и современные технологии разработки
интеллектуальных информационных систем (ИИС)
2.2. Процесс проектирования интеллектуальной информационной системы
(ИИС)
2.3. Основные компоненты интеллектуальной информационной системы
(ИИС)
Заключение.
Список литературы.
Глава 1. Тенденции развития информационных систем в
экономике.
1.1.
Классификация информационных систем.
Прежде чем приступить к рассмотрению информационных систем, их
классификации и использованию
при управлении экономическими
объектами, необходимо определить термины информационная система и
информационная технология.
Информационная система (ИС) собирает, обрабатывает, хранит,
анализирует и распространяет информацию для специфических целей. Как
и любая система, ИС включает входную информацию (данные, инструкции)
и выходную информацию (отчеты, расчеты). Она обрабатывает входную
информацию и производит выходную информацию, которая посылается
пользователю или другой системе. Она может так же включать механизм
обратной связи, который контролирует операции. Как и любая другая
система, ИС действует в окружающей среде (см. рис.1.1.).
Рис.1.1. Схематический вид информационной системы.
Компьютеризованная ИС – это ИС, которая использует компьютерную
технологию для выполнения некоторых или всех своих задач.
Такие
системы
могут
включать
персональный
компьютер
и
программное обеспечение или они могут включать несколько тысяч
компьютеров различных размеров с сотнями принтеров, плоттеров и других
устройств, такие как коммуникационные сети и базы данных.
В большинстве случаев ИС включают также людей.
Ниже перечислены базовые компоненты информационных систем:
- техническое обеспечение это набор устройств, таких как процессор,
монитор, клавиатура и др., которые позволяют осуществлять доступ к
данным и информации, ее обработку и предоставление;
- программное обеспечение это набор программ, который дает
возможность техническому обеспечению обрабатывать данные;
- база данных это совокупность связанных файлов, таблиц, отношений
и т.д., которые хранят данные и их объединения;
- сеть это связующая система, которая позволяет осуществлять
разделение ресурсов различных компьютеров;
- процедуры это набор инструкций о том, как комбинировать
вышеназванные компоненты для того, чтобы обрабатывать информацию и
генерировать требуемые выходы;
- люди это те индивидуальности, которые работают с системой или
используют ее выходы.
Как видно, информационная система объединяет намного больше, чем
только компьютеры. Успешное использование ИС требует понимания
бизнеса и его окружения, которое поддерживается ИС. Например, для
проектирования ИС, которая поддерживает исполнение транзакций на
фондовой бирже, необходимо понимать все процедуры, связанные с
покупкой и продажей акций, облигаций, опционов и т.д.
Информационная технология (ИТ), в узком определении, относится к
технологической
стороне
информационной
системы.
ИТ
включает
технические обеспечение, базы данных, программное обеспечение, сети и
другие средства. Она может рассматриваться как подсистема ИС. Иногда
термин ИТ используется в широком смысле для описания совокупности
нескольких ИС, пользователей и менеджмента всей организации.
ИТ отличаются по типу обрабатываемой информации (рис.1.2), но
могут объединяться в интегрированные технологии.
Теперь,
когда
определены
базовые
термины,
рассмотрим
классификацию ИС.
ИС могут
быть классифицированы несколькими путями: по
организационным уровням, основным функциональным областям и
обеспечиваемой поддержке.
1. Классификация по организационной структуре. Организации
состоят из таких компонентов, как отделения, департаменты и группы.
Одним
из
путей
классификации
ИС
является
разделение
по
организационным структурным линиям иерархии. Таким образом, мы
можем найти ИС, построенные для высшего звена управления, для
отделений, департаментов, оперативных функциональных единиц и даже
для отдельных работников. Такие системы могут быть самостоятельными
или же они могут быть взаимосвязаны.
Виды обрабатываемой информации
Объекты
Данные
Текст
Графика
Знания
реального
мира
СУБД,
Текстовые
языки
Виды ИТ
программирования,
табличные
процессоры
процессоры и
гипертекст.
Графические
процессоры.
Интегрированные
Интеллекту- Средства
альные
мультиме-
системы.
диа.
пакеты:
объединение
различных технологий.
Рис.1.2. ИТ в зависимости от типа обрабатываемой информации.
- ИС для департаментов. Часто организация использует несколько
прикладных программ в одной функциональной области или департаменте.
Например, в финансовом департаменте некоторые программы могут быть
полностью независимы от других, в то время как другие взаимосвязаны.
Совокупность прикладных программ в области финансового менеджмента
называются
ИС
финансового
менеджмента.
Таким
образом,
она
упоминается как одна ИС для департамента, даже если состоит из
нескольких прикладных подсистем.
- ИС предприятия. Так как ИС для департаментов обычно являются
родственными
функциональным
областям,
то
совокупность
всех
приложений для департаментов составляет ИС всего предприятия.
- Межорганизационные системы. Эти ИС связывают две и более
организаций и являются общими между бизнес партнерами, и экстенсивно
используются для электронной коммерции, зачастую через Экстранет
(extranet).
2. Классификация по функциональным областям. ИС на уровне
департамента поддерживают традиционные функциональные области
предприятия или фирмы. Основными функциональными системами
являются:
- ИС бухгалтерии;
- Финансовая ИС;
- Банковская ИС;
- Производственная ИС;
- ИС управления персоналом.
В
каждой
функциональной
области
некоторые
рутинные
и
повторяющиеся задачи существуют как основа для решений и действий
организации. Подготовка платежных ведомостей и счетов для оплаты
являются типичными примерами. ИС, которая поддерживает решение этих
задач, называется система обработки транзакций. Эти ИС поддерживают
задачи, решаемые во всех функциональных областях, но особенно в
бухгалтерии и финансах.
3. Классификация по обеспечиваемой поддержке. Третий путь
классификации информационных систем – в соответствии с типом
поддержки, который она обеспечивает, независимо от функциональной
области. Например, ИС может поддерживать офисных служащих почти в
любой функциональной области. Также и менеджеров, независимо от того,
где они работают, могут быть поддержаны компьютеризированной
системой принятия решений. Основными типами ИС по этой классификации
являются:
- система обработки транзакций (СОТ или TPS) – поддерживает
повторяющиеся, рутинные задачи и действия, а также штат исполнителя;
- информационная система менеджмента (ИСМ) – поддерживает
функциональную деятельность менеджеров;
- офисная автоматизированная система – поддерживает офисных
служащих;
- система поддержки решений (СПР) – поддерживает принятие
решений менеджерами и аналитиками;
- исполнительная информационная система поддерживает решения
высшего управленческого звена (EIS);
- интеллектуальная информационная система (ИИС) – поддерживает
главным образом менеджеров по управлению знаниями, аналитиков, но
может также поддерживать другие группы сотрудников.
Отношения
между различными типами информационных систем
поддержки принятия решений можно обобщить следующим образом:
- каждая
система
поддержки
имеет
достаточно
уникальные
характеристики и может быть классифицирована как отдельный объект;
- взаимоотношения и координация между различными типами систем
находятся в динамике и постоянном развитии;
- во многих случаях две или более системы интегрируются в форму
гибридной информационной системы;
- между системами циркулируют информационные потоки.
1.2.
Области применения информационных систем в экономике.
Применение
информационных
систем
можно
рассматривать
с
различных позиций: характера деятельности, которую они поддерживают
(проблемная область) и функциональной области, где они используются
(предметная область).
Проблемные области могут быть операционными, управленческими и
стратегическими.
Оперативные системы имеют дело с ежедневно повторяющимися
операциями, такими, как выдача заданий сотрудникам, учет рабочего
времени, размещение заказа на поставку товара и др. Оперативная
деятельность по своей природе краткосрочная. Информационные системы,
которые их поддерживают – это, главным образом, системы обработки
транзакций, информационные системы менеджмента и простые системы
поддержки принятия решений. Оперативные системы используются
менеджерами
низшего
звена
(т.н.
линейными
менеджерами),
диспетчерами, операторами и офисными служащими.
Управленческие системы, называемые также тактические системы,
имеют дело с деятельностью менеджмента среднего уровня, такой как
краткосрочное планирование, организационные задачи, управление,
мониторинг и контроль.
Управленческие информационные системы имеют более широкие
возможности, чем оперативные системы, но, как и оперативные системы,
они используют в основном внутренние источники данных.
Они обеспечивают следующие виды поддержки:
- Статическое суммирование и анализ.
- Отчеты по отклонениям и исключениям.
- Периодические отчеты и отчеты по запросам.
- Сравнительный анализ.
- Прогнозы (анализ трендов, прогнозы продаж, прогнозы денежных
потоков или доли рынка).
- Ранее выявление проблем («узких мест»).
- Рутинные решения. Менеджеры среднего класса вовлечены во
множество рутинных решений (составление графиков работ и рабочих
расписаний, заказ материалов и запасных частей, решения о том, что
производить, когда и в каких количествах). Для этого используются
стандартные компьютерные математические, статические и финансовые
модели.
- Связи и коммуникации. Функциональные менеджеры нуждаются в
постоянном взаимодействии друг с другом и со специалистами.
Стратегические системы имеют дело с решениями, которые
значительно меняют образ и направления бизнеса. Традиционно,
стратегические системы включают только долгосрочное планирование.
Введение новых производственных линий, расширение бизнеса путем
приобретения
поддерживающих
и
сопутствующих
бизнес
сфер,
распространение операций в зарубежные страны это только некоторые
основные примеры долгосрочной деятельности.
Менеджеры высшего звена принимают стратегические решения.
Управленческие решения принимаются менеджерами среднего звена, а
линейные менеджеры и операторы принимают оперативные и текущие
решения.
На рис.1.3. показаны информационные системы, поддерживающие
решения различного типа и менеджеров на разных уровнях иерархии
организации.
Рис.1.3. Информационные системы, поддерживающие решения
менеджеров на разных уровнях иерархии организации.
Фигура
представлена
количественного
в
соотношения
виде
треугольника
сотрудников
на
для
отражения
различных
уровнях
иерархии.
Как видно из рисунка, введен дополнительный уровень между высшим
руководством и менеджерами среднего звена. Это специалисты в
различных областях (такие как финансовые и маркетинговые аналитики,
менеджеры знаний и другие).
Они являются советниками для менеджеров высшего и среднего звена.
Многие из этих профессионалов могут рассматриваться как работники
знаний.
Работники знаний - это люди, которые создают информацию и знания
в
процессе
своей
деятельности,
интегрируют
их
в
бизнес
или
трансформируют в бизнес-решения. Работники знаний – это менеджеры
знаний организации, финансовые и маркетинговые аналитики, плановики
производства,
инженеры высшей квалификации, юристы, системные
интеграторы. Они ответственны за нахождение или развитие новых знаний
и решений для организации, и интеграции их с существующими знаниями.
Они также осуществляют советы и консультации руководству организации.
Наконец, они действуют как проводники внедрения новых процедур,
технологий или процессов.
Работники
знаний
могут
поддерживаться
различными
информационными системами, начиная от механизмов поиска информации
в Интернет и заканчивая интеллектуальными и экспертными системами,
помогающими в интеграции информации. Они могут использовать также
интеллектуальные САПР (CAD – System) и гипертекстовые технологии,
которые помогают им улучшать производительность и качество работы.
Работникам знаний необходимо постоянно учиться и переучиваться.
Одним из путей, помогающим им улучшать свои представления о
проблемной области и квалификацию, является использование экспертных
систем (ЭС или ES), которые являются разновидностью интеллектуальных
систем. ЭС могут обеспечивать знания экспертов высшей квалификации, а
также облегчить тренинг и обучение.
Для анализа областей применения ИС с позиций экономической
деятельности,
рассмотрим
модель
информационных
систем
в
производственной области, т.к. она наиболее полно отражает также и
сопутствующие функциональные области, такие как финансы, маркетинг,
бухгалтерия.
Рис.1.4.
Модель
применения
производственной
и
информационных
сопутствующих
систем
в
функциональных
областях.
На рис.1.4. представлена модель применения информационных систем
в производственной области. Видно, что решаемые прикладные задачи на
рис.1.4.
классифицированы на классических
тактическом
и
стратегическом.
Такая
уровнях: оперативном,
классификация
полезна
для
понимания характера обеспечиваемой поддержки менеджеров различного
уровня.
Рассмотрим основные задачи производственного планирования и
управления и поддерживающие их информационные системы.
Планирование потребности в материалах (Material Requirements
Planning - MRP) под производственную программу или производственный
заказ.
MRP – это процесс планирования, который интегрирует производство,
поставки и управление оборудованием при изготовлении родственных
продуктов. Программное обеспечение, которое облегчает планирование
приобретения (или производства) комплектующих частей, сборочных узлов,
компонентов
или
материалов
в
соответствии
с
потребностями
производства, также называют MRP. Компьютеризация этого процесса
вызвана
сложностью
взаимоотношений
и
связей
между
многими
продуктами и их компонентами, и необходимостью изменять план каждый
раз, когда изменяется дата поставки или заказанное количество
материалов.
MRP имеет дело только с производственным расписанием и
оборудованием.
Но
многие
сложные
процессы
могут
повлечь
распределение также связанных ресурсов. В этом случае используется
более сложное интегрированное программное обеспечение – MRP II.
Планирование производственных ресурсов (Manufacturing Resource
Planning – MRP II) – это процесс планирования, который интегрирует
производство, оборудование, поставки, финансовые и трудовые ресурсы на
предприятии.
MRP II – это также интегрированная компьютерная система, которая
связывает MRP с другими функциональными областями. Более высокая
интеграция может быть достигнута применением ERP (комплексное
планирование работы предприятия), о чем будет говорится ниже. MRP II
определяет стоимость комплектующих частей и денежные средства,
необходимые для оплаты этих частей. Оно также рассчитывает трудовые
затраты, стоимость инструментов, ремонта оборудования, стоимость
энергии. Наконец, оно рассчитывает детальный бюджет. Другие функции
предприятия (или компании) также могут быть связаны с этой системой.
Например, информация о том, когда будут поставлены материалы,
компоненты и комплектующие, необходима финансовому департаменту
для планирования и подготовки платежей. Департамент маркетинга может
определить текущее время отгрузки товара покупателю и уточнить график
поставок потребителям.
Система «Точно – в - срок» (Just – in – Time System JIT) – это концепция,
в соответствии с которой материалы и комплектующие части прибывают к
рабочему месту когда это требуется, что минимизирует количество
оборудования, затраты и простои. MRP связаны (или даже могут быть
частью) с концепцией JIT.
JIT
является
попыткой
минимизировать
затраты
всех
видов
(пространства, труда, материалов, энергии и т.д.) и непрерывно улучшать
процессы и системы.
Управление
оборудованием
определяет
сколько
необходимо
оборудования. Избыток может дорого обходится; также как и недостаток
оборудования. Три стоимостные характеристики играют важные роли при
принятии решений относительно оборудования: стоимость обслуживания
оборудования, стоимость заказа и стоимость не имеющегося в наличии
оборудования, когда оно необходимо (связано с величиной упущенной
выгоды).
Базовыми являются два решения: когда заказывать и сколько единиц.
Эти решения поддерживаются многими моделями, т.к. сценарии по
оборудованию могут быть разнообразными и сложными.
Системы контроля качества обеспечивают информацией о качестве
поступающих материалов и комплектующих частей, так же как о качестве
полуфабрикатных изделий в процессе производства и готовой продукции.
Эти системы хранят результаты всех проверок. Они также сравнивают
текущие результаты со стандартами. Данные контроля качества могут
собираться сенсорами и
храниться в базе данных для анализа.
Периодически генерируются отчеты (такие как процент дефектов, процент
необходимых
переделок)
и
сравнения
распространяются
среди
соответствующих департаментов.
Система автоматизированного проектирования (САПР) – Computer –
Aided Design (CAD) – это система, которая дает возможность производить
чертежи конструируемых устройств и узлов в реальном времени,
представляя их на экране компьютера, с последующей возможностью их
хранения, манипулирования и модернизации в электронном виде.
Большинство
САПР
позволяют
конструктору
чертить
модель
проектируемого устройства, используя множество простых двухмерных
геометрических фигур, которые формируют трехмерные образы. Образы
могут быть перенесены на экран, можно изменять размеры, ориентацию в
пространстве, частично урезать или корректировать с целью создания
желаемого чертежа изделия.
Возможность доступа к конструкторской БД, позволяет конструктору
быстро и легко модифицировать старую конструкцию, с целью соответствия
новым
требованиям.
Все
это
увеличивает
производительность
конструктора; ускоряет процесс конструирования; уменьшает ошибки
конструирования,
возникающие
при
спешном
конструкторском
копировании; уменьшает количество конструкторов, необходимых для
выполнения такого же объема работы. Это также означает, что
конструкторы могут фокусироваться на выполнении работы, которая
преимущественно не рутинная, т.к. САПР берет на себя большинство
рутинной работы.
Автоматизированное производство (АП) – Computer – Aided
Manufacturing (CAM) включает в себя компьютеризованные технологии,
которые облегчают планирование, технологические операции и управление
технологическими
процессами.
автоматизированное
Такие
технологии
планирование,
цифровое
включают
управление,
программирование роботов, MRP II, планирование требуемых мощностей,
цеховое управление.
Теперь кратко охарактеризуем другие функциональные области
применения ИС.
Управление маркетингом. ИС используется для реализации многих
функций управления маркетингом, в частности:
1. Ценообразование
продуктов
или
услуг.
Объемы
продаж
в
большинстве определяются ценами на продукты и услуги. Цена является
также главным определяющим фактором прибыли. Ценообразование – это
трудное решение, и довольно часто бывает необходимо менять цены.
2. Анализ продаж и трендов. Маркетинговые системы обработки
транзакций собирают данные о продажах, которые могут быть отделены и
сгруппированы исполнительной ИС по нескольким измерениям для раннего
обнаружения проблем и возможностей, обычно для поиска тенденций.
3. Планирование новых продуктов, услуг и рынков сбыта. Внедрение
новых или улучшенных продуктов и услуг может быть дорогим и
рискованным. Важным вопросом применительно к новому продукту или
услуге является: «Будет ли это продано?». Подходящий ответ требует
тщательного анализа, планирования и прогнозирования. Все это может
быть выполнено наилучшим образом с использованием ИТ, т.к. в процесс
вовлекается
большое
количество
определенных
факторов
и
неопределенностей. ИС используется для автоматизации и других функций
при управлении маркетингом.
Управление финансами. Главной целью финансовой функциональной
области является управление денежными потоками на входе, внутри и на
выходе организации. Современные финансовые ИС являются настолько
разнообразными ми всеобъемлющими, что для их описания потребуется
несколько книг. Общая структура финансовой системы разделена также на
три уровня: оперативные, тактически и стратегический. ИС могут
поддерживать всю деятельность и функции финансовой системы, также как
коммуникации и взаимодействия с внутренним и внешним окружением.
Перечислим некоторые функции и виды этой деятельности. Подробнее о
применении ИС в финансовой области будет говориться ниже.
1. Управление финансовыми транзакциями.
2. Финансовое планирование и планирование бюджета:
- финансовое и экономическое прогнозирование;
- планирование внебюджетных фондов;
- планирование бюджета.
3. Управление инвестициями:
- финансовый анализ;
- доступ к финансовым и экономическим отчетам;
- анализ инвестиционных проектов;
- управление портфелем ценных бумаг и др.
4. Аудит и контроль:
- контроль бюджета;
- внутренний аудит;
- финансовый анализ состояния предприятия;
- анализ доходности и стоимостной контроль.
5. Ценообразование.
1.4
Интегрированные экономические информационные
системы.
Долгое
время
большинство
прикладных
ИС
развивались
в
функциональных областях, независимо друг от друга. Однако развитие
реинжиниринга
бизнес
реструктуризации
–
процессов,
функциональных
при
связей
котором
и
необходима
иерархических
взаимодействий, потребовало различные виды ИС. Соединение бизнес –
процессов с комбинацией нескольких современных функциональных
прикладных программных средств может быть приемлемым в некоторых
областях, но не во всех.
Интеграция
ИС
прорывает
информационные
барьеры
между
департаментами, а также между ними и корпоративным руководством. Она
также
уменьшает
дублирование
усилий.
Вариант
организационной
структуры интегрированной ИС представлен на рис. 1.6. [131]. Здесь
характерно разделение данных и совместная реализация бизнес – процессов
сквозь функциональные области, что позволяет обеспечивать пользователям
одной области быстрый и легкий доступ в другую область.
Различные функциональные менеджеры связаны вместе в пространстве
всей организационной структуры.
Интеграция существующих несвязанных между собой интеграционных
систем является главной проблемой многих организаций. Хотя архитектуры
клиент-сервер
и открытые системы решают некоторые технические
трудности, еще существуют проблемы интеграции различных типов данных
и процедур, используемых в функциональных областях. Кроме того,
существует такая проблема, как разделение и представление информации,
которая
может
противоречить
технологической культуры.
существующей
практике
и
уровню
Рис.1.5.
Интегрированная
информационная
система: разделение
данных и бизнес – процессов.
С продвижением и использованием архитектуры клиент – сервер для
всего предприятия, проявляется новый вызов: как управлять всеми
главными бизнес – процессами при помощи
простой архитектуры
программного обеспечения в реальном времени. Интегрированные решения,
известные как комплексное планирование ресурсов предприятия – Enterprise
resource planing (ERP), обещают выгоды от увеличения << до улучшения
качества, производительности и доходности.
То есть ERP системы позволяют наиболее эффективно планировать
всю коммерческую и производственную деятельность современного
предприятия, в том числе финансовые затраты на проекты обновления
оборудования и инвестиции в производство новой линии изделий.
К особенностям применения современных ERP – систем относятся:
- автоматизация разнообразных методов планирования и управления
бизнес – процессов от
системы заказов до массового производства с
возможностью их рационального сочетания и настройки на особенности
конкретного предприятия;
- интегрированное
использование
подсистем
учета,
анализа
и
планирования сбыта, производства, снабжения и финансирования;
- реализация современной технологии бюджетирования и обеспечения
динамической увязки необходимых ресурсов по всему спектру бизнес –
процессов
на
основе
управленческого
учета
затрат
и
анализа
консолидированной отчетности;
- бизнес планирование и управление отдельными заказами и проектами
с учетом возможных рисков во внешней среде и ресурсных ограничений
предприятия;
- Сокращение горизонта оперативного планирования до недель, дней и
даже по мере появления каждого нового заказа.
На стратегическом уровне обоснование принятия решений по выпуску
новой и модернизации существующей продукции, расширению или
сокращению финансово – хозяйственной деятельности предполагает
широкое использование систем поддержки принятия решений на базе
применения экономико – математических методов прогнозирования,
методов интеллектуального анализа данных.
Существует два выбора путей использования ERP: первый выбор – это
самостоятельное развитие и разработка интегрированных ERP систем;
другой выбор – это использование коммерчески доступного программного
обеспечения. Ведущие и наиболее популярные современные ERP это SAP
R/3, Oracle, BAAN IV, J.D. Edwards, People Soft, Navision и другие.
ГЛАВА 2. Интеллектуальные информационные системы (ИИС)
Цели и современные технологии разработки интеллектуальных
2.1.
информационных систем, реализация управленческого решения.
Реализация в экономической модели объекта информатизации позволяет
строить классическую схему управления по следующим этапам:
 планирование работ;
 сбор и анализ данных о происходящих процессах;
 анализ
соответствия
фактических
результатов
плановым
показателям;
 разработка организационных, финансовых, маркетинговых и
иных процедур, снижающих влияние неблагоприятных факторов:
снижение
рыночного
спроса
или
изменения
стоимости
комплектующих изделий;
 адаптация дальнейших планов работ с учетом сложившихся
условий
При всей своей очевидности такая схема управления на практике не
имеет универсальных решений. Она формируется с учетом специфики и
масштаба бизнеса, существующего менеджмента, уровня детализации
решаемых задач.
Выработка решений в виде стратегии функционирования и развития
производится на основе миссии и целей предприятия с учетом доступных
ресурсов и результатов обработки данных обратной связи от объекта
управления. Высшее руководство, например, решает задачи определения
целей
и
выработки
стратегий
развития,
формирования
и
совершенствования организационной структуры, оценки позиций фирмы
на
рынке
и
поведения
конкурентов,
установления
ассортимента
выпускаемой продукции, организации деятельности аппарата управления
компании в целом и т. п. Менеджеры среднего уровня принимают решения,
связанные с календарным планированием производства, подбором и
расстановкой кадров, реализацией инноваций, систем материального
стимулирования и т.д.
Будем считать, что в основе деятельности менеджера-пользователя лежит
процесс обнаружения, описания и разрешения проблемных ситуаций (ПС).
Возникающие в объекте управления ПС находят свое отражение в базе
данных в виде определенных значений атрибутов.
Лицо, принимающее решение (ЛПР), — это субъект решения, т.е.
руководитель или менеджер, наделенный надлежащими полномочиями и
несущий ответственность за последствия принятого им и реализованного
решения.
В своих действиях ЛПР опирается на собственные профессиональные
навыки, прошлый опыт, интуицию. Однако при сложных и нечетко
сформулированных задачах ЛПР не может использовать опыт, а опора не
только
на
интуицию
неоптимального
увеличивает
решения.
В
риск
подобных
принятия
ситуациях
неверного
ЛПР
или
вынужден
привлекать к выработке решения экспертов — специалистов в разных
областях знаний, для анализа проблемы и подготовки вариантов решений.
Принятие
решения
—
это
процесс
выбора
способа
действий,
уменьшающего расхождение между существующим (наблюдаемым) и
желаемым (возможно, идеальным) состояниями организации. Процесс
принятия решения состоит из упорядоченных определенным образом
этапов (процедур), содержание которых описывается в терминах цели,
проблемы, проблемной ситуации, альтернативы и самого решения как
результата выбора альтернативы (варианта действий).
Цель — под этим понимают ожидаемое и желаемое состояние системы, в
которое она должна перейти под действием управляющих воздействий и
внутренних законов движения экономического объекта. Например, в
экономике свободного предпринимательства цель бизнеса в долгосрочном
периоде состоит в максимизации прибыли или получении желаемой суммы
прибыли.
Различают стратегические и тактические цели. Стратегические цели
носят более общий характер и рассчитаны на более длительный период
времени, чем тактические.
Проблема — это расхождение между фактически наблюдаемым и
желаемым или заданным состоянием управляемого объекта (организации).
Проблема возникает, если:
 функционирование
организации
в
данный
момент
не
обеспечивает достижение стоящей перед нею цели;
 функционирование организации в будущем не гарантирует
достижения поставленной цели;
 происходит пересмотр целей организации, вызванный, например,
изменением общей макроэкономической ситуации, рыночной
конъюнктуры и т. п.
Проблемная ситуация (ПС) — это содержательное описание проблемы
совместно с комплексом условий, факторов и обстоятельств, вызвавших ее
возникновение. Ситуационные факторы, породившие ту или иную
проблему, можно подразделить на внутренние и внешние по отношению к
организации (объекту управления) (рис. 1.6).
Внутренние
предприятия
факторы
как
описывают
системы
состояние
(экономической,
собственной
среды
организационной,
материальной и т.д ). Принципиальная особенность внутренних факторов в
том, что они подконтрольны руководству организации.
Рис. 1.6 Информационные ресурсы при разработке решений
Внешние неконтролируемые факторы отражают состояние среды, в
которой функционирует предприятие. Положение в экономике, рыночная
конъюнктура,
платежеспособный
спрос
и
поведение
потребителей,
проводимая правительством налоговая политика, бюджетно-финансовая
система,
участие
государства
в
регулировании
макроэкономических
процессов, развитость и эффективность работы различных институтов рынка
и т.п. непосредственно влияют на поведение и экономическую активность
предприятия. Эти факторы внешней среды не могут регулироваться (а
нередко и прогнозироваться) организацией, но именно они обычно
вызывают изменение стоящих перед ней целей.
Внешние
контролируемые
факторы
отражают
непосредственное
окружение экономического объекта, с которым у него существует тесное
прямое или косвенное взаимодействие — это поставщики, потребители,
посредники, конкуренты.
Для каждой группы факторов имеются соответствующие модели анализа
и оценок.
Анализ проблемной ситуации — это совместное рассмотрение проблемы
в контексте вызвавших ее факторов.
Для краткости изложения будем именовать описывающие проблему
признаки, события, оценки и показатели породивших ее причин факторами
проблемы
(проблемной
представлены
ситуации).
численным
Факторы
значением,
проблемы
логическим
могут
быть
высказыванием,
лингвистической переменной или текстовым вербальным описанием.
С
точки
зрения
последующего
точности
выбора
ее
формализации
решения
описания
различают
проблемы
и
структурированные,
слабоструктурированные и неструктурированные проблемы
Проблема
структурированная,
составляющие
ее
элементы
обстоятельства)
и
зависимости
если
удается
(признаки,
между
представить
проявления,
ними
в
все
причины,
формализованной
(аналитической или логической) форме.
Описание слабоструктурированных проблем возможно главным образом
в виде качественных зависимостей между ее элементами, информация о
части
которых
может
отсутствовать.
слабоструктурированные
С
проблемы
точки
зрения
отличаются
ЛПР,
наличием
неопределенностей как в характере зависимостей, так и в значениях их
параметров.
Неструктурированной является проблема, для которой могут быть
определены зависимости лишь между классами объектов и отношений, к
которым они принадлежат.
Решение является реакцией организации на возникшую проблему: оно
всегда принимается там, где возникает ПС. С содержательной точки зрения,
решение есть идентификатор программы или плана разрешения проблемной
ситуации.
Рассматривая
ЛПР
как
эксперта,
чтобы
адекватно
строить
его
информационное обслуживание, необходимо учитывать следующие стадии в
понимании им сущности ПС.
1. Интерпретация поступающих данных и выявление проблемы
2. Структурирование и диагностика проблемы.
3. Классификация ситуации.
3. Проектирование решений.
4. Выбор решения.
5. Реализация решения.
Каждая из стадий, в свою очередь, может состоять из некоторого
количества этапов, в зависимости от рассматриваемого вопроса и стадии его
решения, ЛПР можно считать находящимся в различных состояниях.
Вопросу и фазе его решения соответствует определенное подмножество
показателей базы данных. Интенсионал, т.е. мгновенное состояние базы
данных, имплицирует одно из возможных решений. Принимаемые
решения и состояния базы данных связаны определенными отношениями.
Пользователь
может
находиться
в
состоянии
неосведомленности
относительно значения некоторых факторов проблемы. В этом случае он
генерирует
запрос
к
базе
данных
и получает ответ в виде значений специфицированных в условиях выдачи
запроса атрибутов.
ЛПР осуществляет интерпретацию данных, относящихся к проблемной
ситуации. Интерпретация — это процесс оценки данных; при этом ИС
обеспечивает возможность работы ЛПР при
наличии
неполных и
противоречивых данных. Цель данной стадии — выявление существования
проблемы, степени ее критичности и приведение ее, если это возможно, к
некоторому виду, удобному для понимания и проведения дальнейшего
анализа.
На стадии структуризации и диагностики основная цель ЛПР —
выявление
основных
возникновение
ПС,
факторов
чему
и
зависимостей,
предшествуют
уточнение
обусловивших
показателей,
сопровождающих возникновение проблемы: симптомов проблемы и сбор
дополнительной релевантной информации. Диагностика включает в себя
выявление отклонений от установленных значений показателей и нарушений
функционирования системы.
Классификация ситуации предполагает определение подходящей модели,
то есть выбор основных свойств, аналитических зависимостей и/или
логических выражений для просчетов вариантов решений.
С целью уточнения значений отдельных параметров он генерирует
запросы в ИС.
На основе понимания ситуации ЛПР переходит к проектированию
решения, осуществляя генерацию, анализ и отбор вариантов решения ПС,
используя типовые проблемные ситуации и эвристики (опыт пользователя
по разрешению прошлых «подобных» проблемных ситуаций). Процесс
проектирования решения включает в себя следующие фазы.
Представление. ЛПР в процессе разрешения ПС выдвигает гипотезы
относительно подходящей модели. Затем в рамках определенной модели
(системы аксиом) осуществляется декомпозиция, т.е. разложение задачи на
подзадачи и выбор конкретных значений переменных, атрибутов и
предикатов, входящих в систему аксиом модели ситуации.
Отыскание решения. Процесс поиска вывода в системе аксиом или
нахождение оптимального решения в рамках моделей, построенных ЛПР в
результате изучения ситуации. Поиск траектории в пространстве состояний,
обеспечивающей достижение заданного состояния с учетом ограничений.
Процесс выбора решения включает в себя следующие фазы.
Оценка решения. Построение функционала оценки множества вариантов
решений, оценка затрат ресурсов. На стадии генерирования альтернативных
вариантов ЛПР на основе уточненных им целей определяет критерии, по
которым будут оцениваться варианты решений, а также ограничения,
которые в соответствии с имеющимися в его распоряжении ресурсами будут
накладываться на них.
Прогнозирование — это предсказание будущих состояний на основе
принципов дедуктивного вывода и аналитических оптимизационных
моделей.
На
этом
этапе
руководитель
пытается
спрогнозировать
последствия принятого решения с использованием таких методов, как
прогнозирование на основе временных рядов (методы сглаживания
временных рядов, построение тренда). Трудности в этой части заключаются в
необходимости учета временных зависимостей, а также модальностей, учета
немонотонности теории.
Процесс реализации решения. На завершающей стадии ЛПР осуществляет
выбор наилучшего решения и организует реализацию. Процесс реализации
включает в себя в качестве этапа: планирование — формирование программы
действий по разрешению ПС, включая выдачу заданий на разработку частных
программ, планирование объемов и сроков будущих работ. План должен
учитывать ограниченность ресурсов и противоречивость целей, неполноту
данных и возможность их изменения во времени. По сути дела планирование
с позиции модальной логики и семантики возможных миров означает
описание возможного будущего мира с утверждением, что будущий
возможный мир наступит только тогда, когда будет иметь действие ЛПР,
которое он намерен осуществить. На этом же этапе определяются
структурные подразделения, конкретные исполнители, ответственные за
реализацию и контроль исполнения решения.
При решении слабоструктурированных проблем, наибольшие трудности
ЛПР испытывает на стадиях выявления, структурирования и диагностики
проблемы. Для слабоструктурированных проблем должны быть разработаны
и адаптированы к его условиям следующие методы и средства:
 система признаков для регистрации проблемных ситуаций;
 методы оценки степени критичности проблемных ситуаций;
 причинно-следственные диаграммы для диагностирования причин
возникновения проблемных ситуаций;
 правила принятия решений (ППР) для формирования и выбора
вариантов решений;
 методы прогнозирования результатов решений;
 модели функционирования предприятия и модели внешней среды.
Сложности на стадии выявления слабоструктурированных проблем
объясняются отсутствием, неполнотой и противоречивостью данных,
необходимых для выявления проблемы, невозможностью установления
нормативов для регистрации проблемы в силу быстрых изменений во
внешней среде, и постоянной корректировки целей предприятия.
При интерпретации данных сложных слабоструктурированных проблем
ЛПР
необходимо
проанализировать
результаты
производственно-
коммерческой деятельности предприятия, в рамках которого на основе
отчетных,
плановых
функционировании,
и
нормативных
устанавливаются
данных
о
отклонения
его
состоянии
и
причины
и
их
возникновения.
На стадии структурирования и диагностики проблемы необходимо
привлечение специалистов различных служб и экспертов. Процесс
структуризации подразумевает решение следующих задач.
Классификация проблем по категориям (таксономия) — определение того,
на что влияет существование той или иной проблемы или под влиянием
каких сфер деятельности организации и внешних факторов они находятся.
Идентификация переменных или факторов, составляющих сущность
проблемы, воздействующих на проблему или находящихся под ее влиянием.
Оценка зависимостей между переменными — как они воздействуют друг
на друга.
Основной подход для решения задач первой группы — методология
ситуационного анализа, т.е. разделение проблем и источников их
возникновения на внешние и внутренние. Предлагается использовать в
качестве признаков для таксономии проблем основные направления
деятельности (функциональные области) конкретного предприятия, а также
основные направления воздействия на него внешней среды.
Две другие задачи, которые приходится решать руководителю при
структуризации проблемной ситуации, связаны с идентификацией факторов
проблемы и определением существующих между ними взаимосвязей. В
качестве базовых
факторов проблемы
целесообразно
рассматривать
причины и следствия их возникновения, а в качестве отношений между
ними — причинно-следственные взаимосвязи. Анализ ситуации позволяет
построить
причинно-следственные
диаграммы
(«дерево
причин»)
и
диаграммы зависимостей. Причинно-следственная диаграмма — это
формальное отображение структуры ПС в виде иерархически незамкнутого
графа. Его вершины соответствуют элементам проблемы, отражающим
причины ее возникновения, а дуги — связям между ними. Связь элементов
— подпроблем — отображается в виде отношения «причина—следствие».
В таблице 1.1 в качестве примера приведены некоторые характерные в
нынешних
условиях
проблемные
ситуации
для
отечественных
производителей.
Таблица 1.1
Проблемные ситуации (ПС) и отражающие их
технико-экономические показатели
Проблема
Показатели,
Форма представления
Признаки
регистрирующие
показателей в отчетах
структуризации
возникновение
показателей
проблемной ситуации
(измерения)
(ПС)
1
2
3
4
1. Снижение объема
Объем продаж в
Темпы роста, фактические
Время (месяц, квартал, год),
реализации товаров и услуг
натуральном выражении;
значения, динамика
виды товаров и услуг,
объем отгрузки товаров и
фактических значений,
сегментация рынка
изделий по счету-фактуре и
прогнозные значения и их
транспортным накладным
динамика
1.1 Низкая
Доля предприятия на рынке
Фактические значения,
Время, вид товара, сегмент
конкурентоспособность
одноименных товаров, цены
средние значения (по
рынка, показатель качества
продукции и производства
комплектующих и
группе ведущих
изделия
стоимость сборки изделий,
предприятий), отклонение
уровень качества изделий и
от средних, рейтинг, ранги,
комплектующих
списки, качественные
оценки (балльные,
лингвистические шкалы)
1.2 Низкая эффективность
Доля предприятия на рынке
Отклонение фактических
Время, вид изделия и
руководства и службы
одноименных товаров и
значений от числовых,
услуги
маркетинга в области
услуг, объем продаж
динамика фактических
распределения и
изделий в натуральном
значений (темпы роста)
продвижения товаров на
выражении , численность
рынке
сотрудников службы
маркетинга, отношение
расходов на маркетинг к
выручке
от
реализации продукции
1.3 Сокращение объемов
Объем производства,
Отклонения фактических
Время, вид товара, фазы
производства изделий и
численность персонала,
значений от числовых,
производственного цикла,
услуг
производственная
динамика числовых и
производственные
мощность
фактических значений
подразделения
Выручка от реализации
Отклонения фактических
Время, вид товара, сегмент
реализации продукции и
значений от числовых,
рынка
услуг
динамика числовых и
2. Снижение выручки от
фактических показателей
2.1 Неблагоприятные
Для основных видов
Отклонение фактических
сдвиги в структуре и
продукции в общей
значений от числовых
ассортименте продукции
номенклатуре
3. Нехватка оборотных
Коэффициент текущей
Отклонения фактических
Время, тип хозяйственной
средств для нормального
ликвидности, коэффициент
значений от нормативных и
операции
функционирования
абсолютной ликвидности,
среднеотраслевых
предприятия
оборотный капитал
3.1 Сокращение общей
Текущие активы
Отклонения фактических
Время, категория
величины оборотных
предприятия (оборотные
значений от нормативных,
оборотных средств
средств
средства), доля оборотных
динамика фактических
(производственны е запасы,
средств в активах
значений
готовая продукция,
предприятия
Время, вид товара
денежные средства,
дебиторская
задолженность)
3.3 Нестабильность и
Поступление денежных
Отклонения фактических
Время
сокращение поступления
средств
значений от нормативных
3.4 Увеличение сроков
Оборачиваемость
Фактические значения,
Время, категории
оборачиваемости и общей
дебиторской
нормативные значения
задолженности по срокам
величины дебиторской
задолженности, величина
задолженности
дебиторской задолженности
3.5 Увеличение сроков
Оборачиваемость товарных
Фактические значения,
Время, вид ТМЦ
оборачиваемости и общей
запасов (ТМЦ), величина
нормативные значения
(производственные запасы,
величины товарно-
ТМЦ
денежных средств
(30, 60, 90 дней)
незавершенное
материальных ценностей
производство, готовая
(ТМЦ)
продукция)
4. Недостаточная
Поступления
Отклонения фактических
Время. вид
обеспеченность
комплектующих, запасы
значений от нормативных,
комплектующих, вид
производства
комплектующих, число
динамика фактических
запаса
комплектующими
поставщиков
значений
4.1 Неблагоприятные
Удельный вес
Средние значения по
Время, вид
ценовые условия для
комплектующих,
группе предприятий,
комплектующих, категория
поставщиков
закупаемых в кредит на
отклонения фактических
поставщика, регион
комплектующих
условиях частичной
значений от средних,
поставщика
предоплаты или за
качественные оценки
наличный расчет,
удаленность поставщиков,
стоимость грузоперевозок
4.2 Неэффективная работа
Поступления
Отклонения фактических
Время, вид
службы снабжения
комплектующих,
значений от нормативных,
комплектующих, категория
предприятия
численность сотрудников
качественные оценки
поставщика
комплектующими
службы снабжения, число
(оценочные циклы,
поставщиков на единицу
лингвистические шкалы)
персонала службы
снабжения
В
качестве
информационной
базы
используются
формы
годовой
отчетности, а также нормативные значения показателей, определяемые на
основе средних значений по отрасли или группе аналогичных предприятий.
Наиболее распространенная форма выявления проблем с использованием
технико-экономических показателей — сравнение их фактических величин с
числовыми, нормативными или средними значениями и вычисление
абсолютных
и
относительных
отклонений.
Показателями,
могущие
использоваться для выявления проблем, касающихся финансового состояния
предприятия и определения степени их критичности на основе анализа
финансовых коэффициентов, результатов производственно-коммерческой
деятельности и эффективности использования ресурсов:
 коэффициент ликвидности;
 коэффициент покрытия;
 коэффициент обеспеченности собственными средствами, %;
 рентабельность продукции, %;
 реализация товарной продукции, %,
 фондоотдача, %;
 производительность труда, %;
 износ основных средств, %.;
Можно также применение методики выявления ПС, базирующиеся на
определенных
аналитических
соотношениях
технико-экономических
показателей, в состав которых входят следующие элементы:
 индекс прибыли;
 индекс объемов производства;
 индекс материальных затрат;
 индекс амортизационных отчислений;
 индекс затрат на заработную плату;
 индекс оборотных средств;
 индекс основных производственных фондов;
 индекс численности работающих.
Выявление
проблем
осуществляется
нахождением
отклонения
от
определенных аналитических зависимостей между этими показателями и
дальнейшей их интерпретации. Например, если отмечается отставание темпа
роста прибыли от темпа роста объемов производства, делается заключение об
определенных проблемах в сфере маркетинговой деятельности предприятия, в
частности, в области ценообразования Во многих случаях для определения
пороговых значений объемов производства и сбыта, выручки от реализации
целесообразно применять методику «анализ безубыточности», а именно
расчет
точки
безубыточности
и
«запаса
прочности»
предприятия,
выражающего (в процентах) соотношение текущего объема производства и
объема, соответствующего точке безубыточности.
Для технико-экономических показателей, характеризующих проблемную
ситуацию, которые могут быть представлены статистическими рядами
данных, используются базовые статистические методы, например, расчет
средних, стандартных отклонений, дисперсий. На рис. 1.7 показан фрагмент
«дерева причин», связанный со снижением объема производства и
реализации услуг.
Рис. 1.7. Дерево причин проблемной ситуации «снижение объемов
производства и реализации»
Так как в качестве основных причин возникновения ПС выступают
состояния и изменения состояний элементов внутренней и внешней среды
организации (ресурсы, структурные подразделения, виды продукции, виды
затрат, поставщики, потребители), можно говорить о структуризации
проблемы в соответствии не только с причинами ее возникновения, но и с
элементами
внешней
и
внутренней
среды
организации,
а
также
характеризующими их показателями. После формирования дерева причин
производят построение логических правил, используемых для выбора
действий и правил принятия решений (ППР). Первый элемент ППР —
таблица условий — описание проблемной ситуации в виде определенной
совокупности объектов, их параметров и отношений между ними.
Второй элемент ППР — перечень действий, которые могут быть приняты
в той или иной проблемной ситуации. Для комплексного представления
результата структуризации проблемы и методов ее решения можно
использовать концептуальную модель (рис. 1.8). В соответствии с этой
моделью проблема может быть представлена в виде графа с четырьмя видами
вершин: X, Р, Д и С.
Рис. 1.8 Концептуальная модель проблемной ситуации
X — множество проблем.
Р — множество атрибутов описания проблем.
D — множество типовых решений проблем.
С — множество условий, разделяющих проблемы и решения,
ориентированные дуги выражают множество отношений, описывающих
взаимосвязь проблем.
Логический анализ проблем-причин на низших уровнях иерархии,
показывает, что во многих случаях они позволяют сформулировать
варианты решения проблем более высокого уровня. В общем случае в
качестве вариантов решений! можно использовать классы стратегий,
предлагаемых в экономической литературе.
Рис. 1.9 иллюстрирует проблему выбора стратегии как проблему перевода
системы из заданного состояния S в область оптимальных значений в обход
критической области.
Рис. 1.9. Схема перевода состояния системы в оптимальную область в
обход критической
В
качестве
вариантов
решения
проблемы
снижения
объемов
производства и сбыта возможны следующие альтернативы (стратегии)
 иквидация нерентабельного производства (а);
 прямая интеграция: приобретение в собственность или получение
сильного контроля за работой дистрибьюторов и продавцов (b);
 обратная интеграция: стремление получить в собственность или под
свой контроль поставщиков сырья (с);
 освоение нового сегмента рынка (d);
 развитие нового производства (е);
 усиление службы маркетинга (f);
 производственная
стратегия:
стремление
увеличить
объем
реализации через улучшение или модификацию своей продукции
(g);
 горизонтальная диверсификация:
организация выпуска новой,
непрофильной продукции, но для традиционных потребителей (h);
 конгломеративная диверсификация: организация выпуска новой
продукции, не совпадающей с основным профилем компании (i);
 сокращение: перегруппировка производств с целью сокращения
издержек для остановки процесса падения объема реализации (j);
 совместное предприятие: объединение с другой компанией для
проведения работ над специальным проектом (к);
 отторжение: продажа отделения или части организации (1);
 ликвидация: продажа всех активов компании (m).
Для сохранения и увеличения сбыта рекомендуется усиление службы
маркетинга и освоение нового сегмента рынка. Предприятие, действующее
на конкретном рынке, стремится интенсифицировать свои рыночные усилия.
Главные средства — реклама и концентрация усилий на существующих
продуктах.
Стратегия
освоения
нового
сегмента
рынка
означает,
что
с
существующими продуктами предприятие стремится к освоению новых
географических регионов, новых сегментов потребителей, увеличивая объем
продаж с помощью новых каналов сбыта и т.д.
Производственная стратегия включает в себя:
 выбор
вида
продукции,
производственной
программы
и
производственной мощности;
 выбор технологии, оборудования;
 оценку общих инвестиционных издержек;
 расчет необходимых трудовых ресурсов, включая подготовку
персонала;
 определение производственных и сбытовых затрат.
Цель стратегий ликвидации и отторжения — получить как можно
больше денежной наличности в процессе ухода (постепенного или
стремительного) из бизнеса. Стратегии ликвидации и отторжения должны
применяться, когда бизнес, о котором идет речь, все еще имеет некоторое
значение и так или иначе привлекателен для кого-нибудь. В противном
случае его вряд ли можно будет реализовать. Стратегия может предполагать
продажу неиспользуемого оборудования, сокращение числа клиентов с
длительным сроком погашения потребительской задолженности (периодом
инкассации) и сокращение производств.
Как видно из изложенного, все стадии подготовки и реализации решения
самым
тесным
подразделений,
образом
готовящих
связаны
с
организационной
решения, информационными
структурой
потоками и
моделями переработки информации и подготовки вариантов решений.
Таким образом задачи управления диктуют структуру информационной
системы и состав ее данных.
В настоящее время существует широкий класс систем автоматизации
обследования структуры и документопотоков предприятия, для которого
разрабатывается
служба
информационной
поддержки
решений
и
совершенствования на этой основе деятельности предприятия одновременно
с разработкой концептуального проекта информационной системы. Такие
методы и подходы получили название реинжиниринг бизнес-процессов, о
них речь пойдет в следующем разделе.
2.2. Процесс проектирования интеллектуальной информационной
системы (ИИС)
Проектирование ИИС начинается с обследования предметной области.
Современные технологии такого обследования базируются на концепции и
программных средствах реинжиниринга бизнес-процессов (BPR).
Реинжиниринг
бизнес-процессов
—
это
фундаментальное
переосмысление и радикальное перепланирование критических бизнеспроцессов в процессе внедрения средств информатизации, имеющее целью
резко улучшить качество функционирования с точки зрения затрат, качества
обслуживания и скорости выполнения.
Бизнес-процесс — это упорядоченное множество операций (видов)
деятельности, реализуемых в организационной структуре в соответствии с
ее миссией и целями, начинающихся с одной или более входных операций и
заканчивающихся созданием продукции, необходимой клиенту.
Процесс — это систематически упорядоченная совокупность работ,
заданий (активностей) во времени и в пространстве с указанием начала и
конца и точным определением входов и выходов.
Ключевой элемент модели бизнеса — это описание архитектуры
компании, т.е. описание ее наиболее важных статических и стабильных
структур: отделений, отделов, а также продукции и материалов. Однако
просто организационная схема плохо отражает суть функционирования
компании, поэтому важны динамические структуры — это процессы и
потоки событий. Кроме этого, необходимо описать процессы и потоки
событий. Необходимо описать как входные данные, поступающие из
внешнего мира, так и действия (операции) процесса, которые производятся
над исходными данными, а также потребляемые ресурсы.
Субъект — это все то, что в окружении взаимодействует с бизнесом:
клиенты, поставщики, партнеры.
Сценарий — совокупность транзакций в системе, выполняемых для
реализации функций бизнеса.
Транзакция — неделимое множество действий, выполняемых или
целиком, или не выполняемых вовсе, и в совокупности составляющих
единое задание.
Объекты
могут
соответствовать
задачам,
видам
продукции
или
сущностям. Обычно разделяют следующие виды объектов: объектсущность, управляющие объекты и интерфейсные объекты. Интерфейсные
и управляющие объекты представляют задачи, а не типы ресурсов.
Интерфейсные объекты представляют в бизнесе операции, включающие
взаимодействие с окружением бизнеса.
Управляющие объекты участвуют в управлении потоками при обработке
продукции.
Объекты-сущности
—
это
продукция
и
предметы,
обрабатываемые бизнесом.
Могут быть выделены следующие разновидности отношений:
 ссылки — связи, ведущие от одного экземпляра объекта к другому;
 наследования — связывают два класса.
Агрегат объектов. Отношения включения: «состоит из» и «является
частью» — представляют собою варианты отношения ссылки. Они
используются для выражения того, что объект состоит из других объектов.
Конструкция данного типа называется агрегатом.
Отношения
коммуникации
Объекты
должны
иметь
возможность
обмениваться данными. Этот тип отношения выражается отношением
коммуникации
между
двумя
объектами.
Направление
отношения
показывает направление передачи стимулов. Отношение коммуникации
почти всегда является отношением между экземплярами.
Отношения наследования. Отношения наследования — это отношения
между классами. При конкретизации последующего класса (потомка) его
экземпляр получает все характеристики (атрибуты, операции и отношения),
описанные в суперклассе.
Поведение. Изучая сценарии, в которых участвует объект, можно
получить представление об обязательствах объекта по отношению к его
окружению.
Поведение
объекта
можно
разделить
на
несколько
последовательных действий, называемых операциями. Выполнение каждой
такой операции инициируется определенным стимулом. Чтобы выполнить
операцию, нужно знать определенные входные и выходные данные,
называемые параметрами операции. Протокол класса устанавливает связь
между посылаемыми объекту стимулами и реализуемыми объектом
методами (операциями).
Атрибут. Характеристика объекта моделируется атрибутами объекта.
Отношение «атрибут» имеет имя, описывающее роль, которую атрибут
играет по отношению к объекту. Отношение также может иметь мощность,
указывающую сколько экземпляров атрибута может быть ассоциировано с
этим отношением. Отношение «атрибут» обычно связывает экземпляр
класса объектов с экземпляром типа атрибут.
Состояния объектов. Объект может получать различные стимулы в
зависимости от значения атрибутов и ранее выполненных операций, то есть
объект может находиться в различных состояниях. Состояния объекта
целесообразно описывать диаграммами состояний и переходов.
Взаимодействие объектов в сценарии Взаимодействие объектов в
сценарии отражает динамику объектной модели. Этот тип представления
содержит (помимо объектов) отношения коммуникации, необходимые для
выполнения сценария. Один и тот же объект может участвовать в
нескольких сценариях, выступая в разных ролях.
Диаграммы взаимодействий. Если необходимо описать, как при
выполнении потока событий взаимодействуют объекты модели, строится
диаграмма
взаимодействий,
показывающая,
как
взаимодействующие
объекты реализуют прецедент. При этом идентифицируются стимулы,
передаваемые между объектами, и параметры этих стимулов, т.е.
идентифицируются протоколы взаимодействия объектов, составляется
полный перечень операций. Сценарий обычно содержит несколько
вариантов хода событий, изображаемых разными диаграммами. Для
больших систем вначале строят упрощенную модель, а затем вводят
отношения расширения.
Описание сценария может быть довольно сложным для понимания, если
оно содержит слишком много альтернативных, необязательных потоков
событий, выполняемых при определенных условиях. Один из способов
сделать описание «прозрачнее» — извлечь некоторые его фрагменты и
рассматривать их как отдельный сценарий. Говорят, что этот новый
сценарий расширяет первоначальный, отношение расширения можно
рассматривать как способ структурирования потока событий.
Отношения использования При описании сценариев можно обнаружить,
что некоторые из них имеют общие фрагменты. Чтобы не описывать эти
общие
фрагменты
более
одного
раза,
их
описывают
в
виде
самостоятельного сценария. Его затем могут использовать остальные.
Отношение использования позволяет избежать лишних описаний, позволяя
повторно применять общие фрагменты потока событий. Отношения
использования и отношения расширения можно рассматривать как вид
наследования.
Подсистемы и сценарии. В большом бизнесе можно выделить много
частей (подбизнесов). Подсистема включает функционально близкие
объекты и (или) подсистемы.
В чем разница между сценариями и подсистемами? В подсистеме
объекты собраны в соответствии с их функциями. Сценарий, наоборот,
может
выполняться
объектами
разных
подсистем.
Основные
цели
реинжиниринга бизнес-процессов:
 представление деятельности предприятия и принятых в нем
технологий
в
виде
иерархии
диаграмм,
обеспечивающих
наглядность и полноту их отображения;
 формирование на основании анализа диаграмм предложений по
реорганизации организационно-управленческой структуры;
 упорядочивание
информационных
потоков
(в
том
числе
документооборота) внутри предприятия;
 выработка рекомендаций по построению рациональных технологий
работы подразделений предприятий и их взаимодействий с
внешним миром;
 анализ
требований
и
построение
информационной
модели
предприятия.
Производится построение моделей деятельности предприятия следующих
двух видов.
 Модель «как есть» — это «снимок» положения дел на предприятии
на момент обследования, позволяющий понять, что делает и как
функционирует данное предприятие с позиции системного анализа,
а также на основе автоматической верификации выявить ошибки и
узкие
места,
ситуации;
сформулировать
предложения
формальный
по
улучшению
анализ
модели «как есть» позволит выявить узкие места в технологиях и
предложить рекомендации по ее улучшению.
 Модель «как должно быть» — интегрирует перспективные
предложения руководства и сотрудников предприятия, экспертов и
системных аналитиков; позволяет сформировать видение новых
рациональных технологий работы предприятия.
Каждая из этих моделей включает в себя полную структурную
функциональную модель деятельности (например, в виде иерархии
диаграмм потоков данных с разработанными для всех процессов нижнего
уровня
подробными
естественном
языке
их
или
спецификациями
в
виде
на
структурированном
иерархии
SADT-диаграмм),
информационную модель (как правило, с использованием нотации
«сущность - связь»), а также, в случае необходимости, событийную
(описывающую поведение) модель с использованием диаграмм перехода
состояний. Методология проектирования ИИС учитывает спиральную
модель ее жизненного цикла. Каждый виток спирали включает полный цикл
разработки, в результате которого система выходит на более высокий
уровень требований и реализации следующей версии (рис 2.1).
Рис. 2.1. Спиральная модель жизненного цикла проекта
информационной системы
В результате развертывания спирального жизненного цикла ИИС
появляются все более новые, более совершенные ее версии, которыми
заменяются прежние на рабочих местах пользователя. Спиральная модель
жизненного цикла ИС нашла воплощение в технологии RAD (Rapid
Application Development). В соответствии с этой технологией на фазе
анализа результатов обследования и формирования требований к системе
определяют функции, которые она должна выполнять, расставляют их
приоритеты, описывают информационные потребности. Ограничивается
масштаб проекта, устанавливаются временные рамки для каждой из
последующих фаз. Определяется степень реализации целей проекта в
рамках имеющегося финансирования. Результат этого этапа — список
расставленных
по
приоритету
функций
информационной
системы,
предварительные функциональные и информационные модели системы.
На фазе разработки проекта системы используется CASE-технология для
быстрого получения работающих макетов приложений. Термин «CASE»
(Computer Aided Software Engineering) используется в настоящее время в
весьма широком смысле. Первоначальное значение термина CASE,
ограниченное
вопросами
автоматизации
разработки
только
лишь
программного обеспечения (ПО), в настоящее время приобрело новый
смысл, охватывающий также процесс разработки сложных ИИС в целом.
Пользователи привлекаются к работе с макетами для уточнения и
дополнения требований к системе, которые не были выявлены на
предыдущей фазе. Анализируется и при необходимости корректируется
функциональная модель. Определяется состав необходимой документации.
После детального определения состава процесса оценивается количество
функциональных элементов разрабатываемой системы и принимается
решение о разделении информационной системы на подсистему. Проект
разделяется между группами разработчиков с помощью CASE-средств.
Результатами данного этапа должны быть:
 общая информационная модель системы;
 функциональные модели системы и подсистем, реализуемых
отдельными группами разработчиков;
 определенные с помощью CASE-средств интерфейсы между
автономно разрабатываемыми подсистемами;
 макеты (прототипы) экранов, отчетов, диалогов
На фазе реализации компонент системы осуществляется быстрая
разработка приложения. Программный код формируется при помощи
автоматических генераторов, получающих информацию из репозитария
CASE-средств Комплексная отладка и тестирования производятся по мере
готовности компонент системы. После окончания работ по каждой из
компонент производится интеграция частей системы в единый комплекс,
формируется
полный
программный
код,
выполняется
тестирование
отдельных приложений, а затем тестирование системы в целом. Проводятся
работы по завершению проекта:
 определяется необходимость распределения данных;
 осуществляется анализ использования данных;
 производится физическое проектирование данных;
 определяются требования к аппаратным ресурсам;
 определяются способы увеличения производительности;
 завершается разработка документации проекта.
На фазе установки на рабочих местах пользователей производится:
обучение пользователей, сбор замечаний и рекомендаций по улучшению
интерфейса и развитию функциональных возможностей. В настоящее время
на рынке имеется широкая гамма средств реинжиниринга бизнес-процессов:
Coopers & Lybrand: SPARKS; Meta Software: Workflow Analyzer; Protosoft
Inc.: Paradigm; Interfacing Technologies: FirstStep; Gensym: Rethink + G2. К
методам реинжиниринга бизнес-процессов примыкают CASE-технологии.
Однако в отличие от реинжиниринга бизнес-процессов последние в
основном представляют собою инструментальные средства разработки
программных приложений обработки информационных потоков и, в первую
очередь, базы данных и пользовательского интерфейса.
Появлению
CASE-технологии
и
CASE-средств
предшествовали
исследования
в
области
методологии
программирования.
Программирование обрело черты системного подхода с разработкой и
внедрением языков высокого уровня, методов структурного и модульного
программирования, языков проектирования и средств их поддержки,
формальных и неформальных языков описаний системных требований и
спецификаций и т.д. Имеющиеся на рынке CASE-средства различаются
совокупностью методологии, метода, нотации, средств (программной
поддержки).
Методология определяет руководящие указания для оценки и выбора
разрабатываемого проекта, шаги работы и их последовательность, а также
правило распределения и назначения методов.
Метод — это систематическая процедура или техника генерации
описаний компонент базы данных (например, проектирование потоков и
структур данных)
Нотации предназначены для описания структуры системы, элементов
данных, этапов обработки и включают графы, диаграммы, таблицы, блоксхемы, формальные и естественные языки.
Средства — инструментарий для поддержки и реализации методов.
В настоящее время основным требованием к CASE-технологии является
поддержка полного жизненного цикла информационной системы. Полный
жизненный цикл ИИС должен обеспечивать решение следующих задач
 обследование и получение формализованных знаний о предметной
области;
 декомпозиция проекта на составные части и интеграция составных
частей;
 проектирование моделей приложений (логики приложений и
пользовательских интерфейсов);
 прототипирование и разработка приложений;
 проектирование баз данных и баз знаний;
 разработка
проектной
проектных стандартов;
документации
с
учетом
требований
 тестирование и испытания;
 сопровождение, внесение изменений и управление версиями и
конфигурацией ИС.
Комплекс CASE-средств, обеспечивающий поддержку жизненного цикла
ПО, содержит следующие компоненты.
 Репозитарий, являющийся основой CASE-средства. Он должен
обеспечивать
хранение
версий
компонентов,
синхронизацию
проекта
и
поступления
его
отдельных
информации
от
различных разработчиков при групповой разработке.
 Графические средства анализа и проектирования, обеспечивающие
создание и редактирование иерархически связанных диаграмм
(потоков данных, «сущность—связь» и др.), образующих модели
ИС.
 Средства
разработки
приложений,
включая
языки
4GL
и
генераторы кодов.
 Средства документирования.
 Средства тестирования.
 Средства управления проектом.
 Средства реинжиниринга.
Основным методом используемых в большей части CASE-технологий
является структурный метод. В основе структурного подхода лежит
иерархический принцип разбиения (декомпозиции) системы. Система
разбивается
на
функциональные
подсистемы,
подсистемы
—
на
функциональные компоненты задач и так далее до конкретных процедур.
Структурный подход обычно ассоциируется с раздельным построением
модели бизнес-функций (чаще всего диаграммы данных) и модели данных
(диаграммы «сущность—связь»).
Метод
информационного
моделирования,
лежащий
в
основе
структурного подхода, называемый IDEFIX, разрабатывался в США,
начиная с 1960 г Различные модификации структурного метода отличаются
определенными видами моделей (диаграмм) и соглашениями по их
графическому оформлению (нотацией). Наиболее известными из этих
модификаций являются.
—DFD (Data Flow Diagrams) — диаграмма потоков данных;
—SADT
(Structured
Analysis
and
Design
Technique)
—
модели
и
функциональные диаграммы;
—ERD (Entity-Relationship Diagrams) — диаграмма «сущность—связь».
В методе DFD модель системы определяется как иерархия диаграмм
потоков данных. Источники информации (внешние сущности) порождают
информационные потоки (потоки данных), доставляющие информацию
подсистемам или процессам. Логическая DFD показывает внешние по
отношению
к
системе
источники
и
стоки
(адресаты)
данных,
идентифицирует логические функции (процессы) и группы элементов
данных, связывающие одну функцию с другой (потоки), а также
идентифицирует
хранилище
(накопители)
данных,
к
которым
осуществляется доступ. Структуры потоков данных и определения их
компонентов хранятся и анализируются в словаре данных. Каждая
логическая функция (процесс) может быть детализирована с помощью DFD
нижнего уровня. Когда дальнейшая детализация перестает быть полезной,
переходят к выражению логики функции при помощи спецификации
процесса.
Разработка модели DFD производится последовательной декомпозицией,
т.е. постепенной детализацией диаграммы потоков. Наиболее общая DFD —
это контекстная диаграмма, которая моделирует систему наиболее общим
образом. Контекстная диаграмма отражает интерфейс системы с внешним
миром, а именно, информационные потоки между системой и внешними
сущностями, с которыми она должна быть связана, это DFD нулевого
уровня. DFD первого и последующих уровней строится как декомпозиция
процессов предыдущего уровня. Основными компонентами диаграмм
потоков данных являются:
 внешние сущности;
 система/подсистема;
 процессы;
 накопители данных;
 потоки данных;
 ресурс;
 спецификатор;
 структура данных.
Внешней сущностью может быть источник или приемник информации,
например клиент, поставщик, заказчик. Информационная система на самом
верхнем уровне может быть представлена в виде контекстной диаграммы из
одного квадрата.
Процесс — продуцирует выходные потоки из входных в соответствии с
действием, задаваемым именем процесса. Имя процесса должно быть
выражено отглагольным существительным с последующим дополнением
(например, вычисление цены покупки), кроме того, каждый процесс должен
иметь
уникальный
идентификатор.
Процесс
—
это
операция
преобразования входных потоков данных в выходные в соответствии с
определенным алгоритмом. В поле имени вводится наименование процесса
в виде предложения, с отглагольным существительным (вычисление,
начисление,
проверка,
определение),
за
которыми
следуют
существительные в винительном падеже. «Ввод сведений о письменном
поручении», «Расчет остатка средств на счете». Информация в поле
реализации показывает, какое подразделение или программа выполняет
данный процесс.
Примерами процессов в банковских системах могут быть: полная выдача
ссуды; частичная выдача ссуды; погашение долга за просроченную ссуду;
списание в убыток; начисление процентов
Хранилище — (накопитель данных) соответствует интегрированному во
времени
потоку.
Накопитель
данных
—
обобщенное
название
подразделения или устройства записи, хранения и извлечения данных,
(картотека учета записи клиентов, каталог, бухгалтерская главная книга,
паспорт объекта недвижимости, таблица и т.д.), создаваемых, используемых
или изменяемых моделируемой системой. В случае когда поток данных
входит или выходит из хранилища, он должен иметь то же самое имя.
Внешняя
сущность
(или
терминатор)
представляет
сущность
вне
физических границ системы, являющуюся источником или приемником
системных данных.
Потоки данных — моделируют передачу информации (либо физических
компонентов) и соответствуют предметным данным, перемещаемым между
внешними объектами, процессами и накопителями. Служат для обозначения
передачи информации от источника к потребителю.
SADT (Structured Analysis and Design Technique) — метод структурного
анализ и проектирования нашел наиболее полное воплощение в CASEпродукте ERwin. ERwin базируется на комплексе соглашений по правилам
составления и описания информационной модели, известной как метод
IDEFIX
и
IDEFO.
Функциональная
модель
SADT
отражает
функциональную структуру объектов, т.е. производимые ими действия и
связи между этими действиями. Результатом применения методологии
SADT является модель, которая состоит из диаграмм, фрагментов текстов и
глоссария, имеющих ссылки друг на друга.
При описании объекта в рамках модели IDEFO прежде всего выделяют
активности. Активность — это действие или ряд действий, которые имеют
цель и создают некоторый вид выхода Активность обладает следующими
свойствами: представлена в модели поименованным процессом, функцией
или задачей; она происходит в течение определенного периода времени; она
имеет распознаваемые результаты. Имена активности обычно имеют
формат
<отглагольное
существительное>
+
<существительное
в
винительном падеже>. Определения не должны быть длинными, они
должны полностью объяснять, что такое действие в каждой активности, и
они должны быть задокументированы во время создания. Отглагольное
существительное, используемое в качестве имени активности должно
происходить от глагола действия. В результате выполнения активности
должен возникать результат, продукт активности. Все активности должны
быть помечены глагольными фразами, а стрелки — существительными.
Активности в сфере бизнеса могут иметь в качестве результата
производство добавленной стоимости.
Различают связи семи типов между активностями в порядке возрастания
их относительной значимости: случайную, логическую, временную,
процедурную, коммуникационную, последовательную, функциональную.
Логическая связь — функции одного и того же множества или типа
(например, «редактировать все входы»).
Временная связь — функция одного и того же периода времени
(например, «операции инициализации»)
Процедурная связь — функции, работающие в одной и той же фазе или
итерации (например, «первый проход компилятора»).
Коммуникационная связь — функции, использующие одни и те же
данные.
Последовательная связь — функции, выполняющие последовательные
преобразования одних и тех же данных.
Функциональная связь — объединение функций в единое целое.
Моделирование данных (диаграммы «сущность—связь»). Модель типа
«сущность—связь» — это неформальная модель предметной области,
которая также используется на этапе инфологического проектирования базы
данных. Основное назначение неформальной модели «сущность—связь» —
семантическое описание предметной области и представление информации
для обоснования выбора видов моделей и структур данных, которые в
дальнейшем будут использованы в системе. В модели «сущность-связь»
базовыми понятиями являются объекты — основные строительные блоки
информационной модели — они имеют свойства, называемые атрибутами и
соединяются связями. Экземпляр — это индивидуальное вхождение
объекта, ключевые атрибуты идентифицируют объекты, которые могут
быть собраны при необходимости в иерархии по степени общности.
Информация о предметной области объединяется с помощью графических
диаграмм. Концептуальное моделирование позволяет раскрыть структуру
объектов и их взаимосвязей в предметной области. Предметная область для
информационной системы — это область ее применения.
Структура данных на концептуальном уровне называется концептуальной
схемой ~иш информационной структурой. Сущность (Entity) — это
собирательное понятие, некоторая абстракция реально существующего
объекта, процесса или явления, о котором необходимо хранить информацию
в системе. Для идентификации конкретных экземпляров сущностей в
некотором типе используются специальные атрибуты — идентификаторы.
Это может быть один или несколько атрибутов, знание которых позволяет
однозначно отличать один экземпляр сущности от другого. Атрибут — это
поименованная характеристика сущности, принимающая значение из
некоторого множества значений (домена). Основное назначение атрибута —
описание свойства сущности, а также идентификация экземпляров
сущностей. Связи (Relationship) выступают в модели в качестве средства, с
помощью
которого
представляются
отношения
между
сущностями,
имеющими место в предметной области.
CASE-технология Erwin обеспечивает обратное проектирование (Reverse
engineering),
т.е.
восстановление
информационной
модели
по
существующей базе данных, используется при выборе оптимальной
платформы (rightsizing) для существующей настольной (desktop) базы
данных или базы данных на mainframe, а также при расширении (или
модификации) существующей структуры, построенной без необходимой
сопроводительной
документации.
После
завершения
процесса
восстановления модели ERwin автоматически «раскладывает» таблицы на
диаграмме. Теперь можно выполнять модификации уже с использованием
логической схемы — добавлять сущности, атрибуты, комментарии, связи и
т.д. По завершении изменений одна команда — синхронизировать модель с
базой данных — актуализирует все проведенные изменения. Построение
модели можно выполнить как на основании данных каталога базы данных,
так и на основании пакета операторов SQL, с помощью которого создана
база данных.
2.3 Основные компоненты интеллектуальной информационной
системы (ИИС)
Архитектура ИИС представлена на рис. 2.2
Рис 2.2 Архитектура интеллектуальной информационной системы
Инвесторы вверху рисунка выступают в качестве пользователей;
инвесторы справа — в качестве объекта обследования и выявления
преференций. Существенные черты ИИС: наличие знаний, способности
логического
вывода
и
Способность
производить
особенно
выводы
системы
—
управления
принципиальная
знаниями.
особенность
современных информационных технологий. Эта способность основывается
на знаниях, причем знания различаются по форме, начиная от простых
фактов, хранящихся в обычной базе данных, до сложных высказываний о
реальном или моделируемом мире. С точки зрения логики, базу данных
можно рассматривать как множество фактов, при этом запросы и
ограничения целостности являются формулами, которые необходимо
интерпретировать, используя семантическое определение истинности.
Формально базу данных можно рассматривать как теорию первого
порядка, точнее, как множество аксиом в некоторой теории первого
порядка. В свою очередь, база знаний есть множество теорем, которые
могут быть получены из множества хранящихся аксиом использованием
множества универсальных механизмов вывода.
На начальном этапе применения методов искусственного интеллекта к
ИС наибольшее распространение получили экспертные системы (ЭС), т.е.
компьютерные программы, имеющие дело с проблемами, для которых не
существует непосредственно аналитических методов, но в которых они
позволяют получить результаты. Первые экспертные системы разработаны
для некоторых устоявшихся, хорошо определенных приложений, например,
помощи химикам-органикам (ЭС ДЕНДРАЛ); в области медицины
(например,
MYCIN,
INTERNIST/CADUCEUS,
PUFF).
представлена типичная организация экспертной системы.
На
рис.
2.3
Рис. 2.3. Типичная организация экспертной системы
Логические выводы, возможности получения логических следствий и
возможности решения проблем обычно бывают встроены в машину вывода
ЭС. В литературе по искусственному интеллекту термин «решение
проблем» относится к методологии поиска пути из начального состояния в
целевое состояние. Техника решения проблем включает общий решатель
проблем и поисковый алгоритм. Некоторые из таких алгоритмов имеют
имена (например, А* алгоритм).
Компонента синтеза объяснения — это тип выходной информации,
используемой,
чтобы
оправдать
некоторые
выдаваемые
системой
заключения и предоставить пользователю некоторые пояснения в форме,
подходящей для интерпретации лицом, принимающим решения.
Способность
интеллигентного
редактирования
есть
виртуальная
необходимость для системы приобретения знаний. Машинное обучение —
это механизм для автоматического приобретения знаний. Системы
машинного
зрения
могут
быть
использованы
для
распознавания
информации с экранных форм и приобретения знаний.
Обработка естественного языка и системы распознавания речи могут
быть эффективно использованы, чтобы обеспечить дружественный к
пользователю интерфейс.
ЭС успешно применены в целом ряде областей, включая математику,
геологию, проектирование и разработку систем. В последнее время ЭС стали
очень широко применяться в области бизнеса, страхования и банковского
дела. Основные составляющие ЭС:
База
знаний.
Служит
для
представления
эвристической
и
фактологической информации, часто в форме фактов, утверждений и правил
вывода.
Машина
вывода.
Механизм,
играющий
роль
интерпретатора,
применяющего знания подходящим образом, чтобы получить результат.
Система естественно-языкового интерфейса (СЕЯИ). Механизм,
преобразующий запросы и выдающий ответы пользователю, иногда
отыскивающий дополнительную информацию для машины вывода. Эта
компонента включает средства, необходимые для взаимодействия ИИС с
пользователем.
СЕЯИ, занимающая в этом арсенале средств особое место, позволяет
пользователю общаться с ИС на естественном языке, т.е. реализует
дружественный к пользователю интерфейс.
В настоящее время много усилий прилагается, чтобы увязать ЭС с ИС
менеджмента
и
базами
данных
предприятия
для
решения
задач
планирования. В качестве характерного примера следует упомянуть
проверку компанией кредитной истории покупателей.
Развитие ЭС идет по следующим направлениям:
 связь ЭС с большими базами данных,
 перевод при помощи ЭС команд пользователя в запросы к базам
данных,
 интеграция правил и самой базы данных в ИИС.
ИИС (рис. 2.4) функционирует, используя систему управления базой
данных и базу знаний.
В ИИС интегрируются знания, поступающие от экспертов, относительно
закономерностей
конкретной
предметной
области
наряду
с
фундаментальными (энциклопедическими знаниями), составляющими суть
научных теорий и моделей. Эти знания хранятся в репозитарии знаний, а
конкретные факты — в базе данных под управлением системы управления
базой данных.
Рис 2.4. Схема интеллектуальной информационной системы
Для хранения данных в ИИС используются либо реляционные, либо для
интегрированного хранения данных и знаний— объектно-ориентированные
базы данных. На рис. 2.5 показана схема интеграции базы данных и базы
знаний
Рис. 2.5 Интеграция базы данных и базы знаний
Базы данных обрабатывают то, что называется форматированными
данными посредством описания структуры данных различных прикладных
программ и единообразного описания их в единственной концептуальной
схеме базы данных для всего предприятия Концептуальная схема
традиционных СУБД в очень малой степени затрагивает смысл данных.
Поэтому непосредственно база данных только в ограниченном смысле
может быть источником принятия решений на предприятии.
В общем случае схема реляционной базы данных — это пара R = (S, С),
где S = {R1(U1),.., R,n(Un, множество схем отношений; С — множество
функциональных зависимостей над S.
База данных над R — это множество отношений по одному для каждой
схемы d = {г1, ..,гn} Функциональная зависимость (FD) над R есть
предложение вида: Ri: X —> Y, где X и Y упорядоченные множества
атрибутов из Ui. Если X и Y — упорядоченные множества, утверждения «=»
(равно), «» (содержится в) справедливы, если они выполняются для
соответствующих неупорядоченных множеств. FD — справедлива (валидна)
в d, если и только если для любого кортежа t,s  ri, если t[X] = u[X], тогда
выполняется t[Y] = u[Y]
Зависимость включения идентификатора (ID) над S есть утверждение
вида Ri[X]  Rj[Y], где 1≤ i,j ≤ n, где X и Y - последовательности атрибутов
из Ri, и Rj соответственно такие, что X = Y. ID валидно в d, если и только
если ri,[X] есть подмножество rj[Y]. Реляционная схема R находится в BCNF
(нормальной форме Бойса—Кодда), если и только если для каждой FD :
X —>Y над R, X является суперключом R.
В
реляционных
системах
баз
данных,
где
ограничения
не
сформулированы в явном виде как FD и ID, множества зависимостей С
будут пустыми множествами. Тогда первым шагом извлечения знаний
будет эксплицитное формулирование всех известных FD с каждой
реляционной схемой. Эти функциональные зависимости собираются из
словаря данных и знаний пользователей и администратора БД относительно
приложений.
После
того
как
базу
данных
пополнили
функциональными
зависимостями, производят ее декомпозицию в эквивалентную схему в
BCNF.
Концептуальная схема традиционных СУБД описывает только структуру
и в гораздо меньшей степени значение (смысл) данных в сфере приложения.
Знание того, какой смысл имеют данные, и как ими можно манипулировать,
является существенным для многих приложений. Уточнение понятия
«смысл данных» по отношению к предметной области дискурса в пределах
концептуальной схемы базы данных может быть произведено в рамках
«семантической
модели
данных», реализация
которой
возможна
в
объектно-ориентированной базе данных (ООБД). Эти модели интегрируют
понятие реляционной модели данных с четырьмя важными принципами
семантических сетей в области искусственного интеллекта классификация,
агрегация, генерализация и группировка (ассоциация)
Классификация
объединяет
сущности,
являющиеся
абстракциями
реальных объектов мира с общими характеристиками, в типы сущностей.
Агрегация
относится
к
абстракции,
компонентами-сущностями
(на
в
уровне
которой
отношения
экземпляров)
или
между
типов
рассматриваются как единый тип сущности высшего уровня, например,
агрегирование типов сущностей WORKER и MACHINE в тип сущности
WORK-ASSIGNMENT
или
агрегирование
типа
сущности
WORK-
ASSIGNMENT и PART в тип сущности PRODUCTION.
Генерализация означает абстракцию, в которой множество аналогичных
типов сущностей рассматривается как родовой тип сущности, например
сущность EMPLOYEE есть генерализация типов сущностей SECRETARY и
WORKER. Ассоциация (покрытие, группировка) — это форма абстракции, в
которой отношение между множеством сущностей более высокого уровня,
например, группировка рабочих мест в проектную группу моделируется
группировкой типа сущности PROJECT-TEAM, экземпляры которой —
множества сущностей, извлеченные из набора данных EMPLOYEE. В
распределенных информационных системах пользователи не только
заинтересованы в значении данных универсума дискурса, т.е. семантике
данных, но и в операциях, которые могут быть произведены над этими
данными. Абстрактные типы данных, описьшающие структуры данных
специфического типа вместе с множеством видимых извне операций
(действий), определенном на этом типе сущностей, называются классом
объектов. Логические формулы используют пре- и пост- условные клозы из
множества действий над базой данных, определяя условия, при которых
действия будут выполнены успешно.
В современных моделях семантики обеспечивается механизм для
моделирования динамического поведения и динамических ограничений:
концепция истории и концепция события/триггера. Часто, когда сущность
изымается, необходимо сохранить факт, что сущность была частью класса
для дальнейших ссылок. Концепция истории позволяет сохранить историю
класса при помощи специального механизма, называемого историей класса.
Концепция события/триггера используется для описания модификации
базы данных, которая требует исполнителя дополнительных операций или
которые зависят от предыдущих событий.
Событие зависит либо от условия операции, либо от условия времени.
Триггер описывает операцию, которая должна быть выполнена, если
происходит
связанное
контролироваться
с
ним
выполнением
событие.
некоторых
Акции
событий,
(Actions)
могут
зависящих
от
определенных условий посредством отсрочки выполнения акций, пока не
будет выполнено множество определенных событий.
Мы называем схему базы данных R объектно-ориентированной, если и
только если для каждой схемы отношения R множество всех FD,
относящихся к R эквивалентно одной единственной FD.
К —> R, т.е. факт, что К есть уникальный ключ R. Атрибуты, которые
являются
(не
являются
частью)
ключа,
называются
первичными
(непервичными).
Объектно-ориентированная схема базы данных может быть записана как
множество пар (Кi, Рi,), где Кi — множество первичных атрибутов; Рi —
множество непервичных атрибутов реляционной схемы Rj. Такую схему
базы
данных
можно
рассматривать
как
множество
объектов,
идентифицированных их ключами.
В случае если множество ограничений С не содержит зависимости
включения, С пополняется ID, которые вновь экстрагируются из словаря
данных и знаний администратора базы данных. Зависимость включения Ri
[x] с Ri[Y] называется основанной на ключе, если Y = Кj, т.е. Y есть ключ Ri.
Зависимости
включения
формируют
утверждения
относительно
зависимостей между классами объектов. Следовательно, они являются
основой для генерации иерархии, агрегации, генерализации и группировки,
которые определяют отношения между классами в ООБД. С другой
стороны, неключевые зависимости включения устанавливают произвольные
ограничения
целостности,
которые
мы
должны
усилить
пре-
и
постусловиями базовых действий, связанных с ООБД-классами объектов.
Основанные на ключах зависимости включения могут быть далее
классифицированы согласно отношения X по отношению к ключу Кj из Ri.
Тип 1:Х=Кi
{х есть ключ Ri}
Тип 2: ХРi
{X состоит из непервичных атрибутов Ri}
Тип 3:ХКj, ХКi
{X состоит из первичных атрибутов Ri, но не является ключом}
Тип 4: все остальное.
Пример реляционной базы данных.
parts I (Р#, Name, Price)
parts2 (P#, Number-ordered, Number-instock)
employees (E#, Name, Address, Salary, Job-Type)
secretaries (E#, Typing-Speed)
workers (E#)
machines (M#, Value, Mach-Name, Bought-from)
dealers (D#, Name, Address)
work-assignments (E#, M#, Hours)
production (E#, M#, P#, Quantity)
project-team (E#, J#)
Ключевые
атрибуты
подчеркнуты.
Множество
функциональных
зависимостей равно множеству ключевых зависимостей.
Определение класса объектов и их организация в пределах иерархии
генерализации вытекает из анализа идентификаторов класса типа 1 (IDS):
все схемы отношения, среди которых идентичность класса объектов может
быть выведена, отображаются в один ООБД класс объектов. Идентичность
класса объектов может быть выведена между схемами отношений R1 и R2
если и только если два идентификатора класса типа 1 IDS вида Ri[Ki]Rj[Kj]
и Rj[Kj]  Ri [Ki] выполняются, в этом случае Ri и Rj, отображаются в тот же
самый
ООБД-класс
объектов
О1.
В
нашем
случае
при
данных
идентификаторах ID#1 и #2, реляционные схемы «parts 1» и «parts 2»
отображаются в класс объектов PARTS.
Таблица 1.2 Примеры отношений включения
Отношение подкласса между двумя реляционными схемами Ri и Rj могут
быть выведены, если и только если одно отношение идентификаторов
класса типа 1 вида ID Ri[Ki  RjK выполняется. В том случае если между
Ri и Rj выполняется отношение подкласса и отношение идентичности класса
объектов между Ri и Rj не может быть выведено, Ri и Rj отображаются в
классы объектов Оi и Оj, и Оj является генерализацией Оi. В нашем примере
при данном идентификаторе ID#3 реляционные схемы «employees» и
«secretaries» отображаются в ООБД-классы объектов WORKERS и
SECRETARY, которые составляют специализацию EMPLOYEE.
Определение взаимосвязей между объектами и классами объектов
вытекает из анализа идентификаторов класса типа 2 и типа 3. Рассмотрим
спецификацию
атрибутов
класса
объектов,
представленных
так
называемыми «отношениями принадлежности» так же, как спецификации
отношений группировки и агрегирования
Непервичные атрибуты схемы отношений становятся атрибутами классов
объектов с идентификаторами типа 2 и могут интерпретироваться как
ограничения ссылочной целостности между атрибутом или составным
атрибутом X и областью атрибутов. Идентификатор типа 2 вида Ri[X] = Rj
KJ соответствует отношению принадлежности между классами объектов
Оi и Оj, в которые Ri и Rj ранее отображались. В нашем примере при данном
ID#5, «куплен у» может рассматриваться как атрибут класса объектов
MACHINE
с
доменом
DEALER
и,
следовательно,
отношение
принадлежности «куплен у» определено между классами объектов
MACHINE и DEALER.
Определение иерархии агрегирования и группировки вытекает из анализа
отношения типа. Два или более идентификатора типа 3 вида Ri[X1]
Rj1Kj1], Ri[X2]Rj2[Kj2], ..., Ri[Xn] Rjn[Kjn] таких, что Х1Х2, ..., Xn разбиение
ключа
Кi
в
составе
Ri
можно
интерпретировать
как
отношение
агрегирования. Предположим, что схемы Rk отношений отображаются в
классы объектов Ок соответственно, тогда Оi составлен как агрегат класса
объектов Oj1, ..., Ojn. В нашем примере при данных IDS#6 и #7,
WORK_ASSIGNMENT рассматривается как агрегация EMPLOYEE и
MACHINE, а при данном IDS#8 и #9 PRODUCTION интерпретируется как
агрегирование WORK_ASSIGNMENT and PART.
Идентификатор типа 3 ID вида Ri[Xi]=RJ[KJ] можно интерпретировать как
отношение группировки. Предположим, что Ri = Rj отображаются в классы
объектов Оi и Oj, Оi можно рассматривать как группировку объектов
базового множества Oj. В нашем примере при данных ID#10, PROJECTTEAM можно рассматривать как группировку EMPLOYEE. IDS типа 4
также как идентификаторы, основанные на ключевых атрибутах могут
интерпретироваться как ограничения целостности, которые не оказывают
явного влияния на процесс проектирования
Следующий шаг включает действия по формированию основных и
комплексных манипуляций над состояниями. Должны быть извлечены преи постусловия действий, и эксплицитно сформулированы для каждого
класса объектов в операционной схеме. Темпоральные взаимозависимости,
которые существуют между операциями, собираются в схеме поведения.
Для данной реляционной БД мы можем определить язык первого порядка
L такой, что БД составляет интерпретацию для этого языка. L состоит из nместного символа предиката для каждого n-арного отношения в БД и
множества констант, по одной для каждого элемента в области базы
данных. Функциональные символы (функторы) отсутствуют.
Язык может быть расширен, чтобы включить арифметические операции
сравнения (<,>,>, <, =) как частные символы, которые имеют обычную
интерпретацию. Запросы и ограничения целостности БД тогда могут быть
выражены как формулы в L. Таким образом, ответ на запрос W(x1, x2,---xn),
где х1,х2,...xn, — свободны в формуле W, состоит из множества кортежей <
е1,е2,..-,еn > таких, что W(е1,е2,..-,еn) оценивается как истинная формула в
БД. Далее БД находится в валидном (совместном) состоянии БД, если все
формулы, соответствующие ограничениям целостности, оцениваются как
истинные. В этом случае БД является моделью этого множества формул.
Определим теорию Т как совокупность (L,A,R), где L — язык первого
порядка, А — множество аксиом, R — правила вывода.
Теория допускает БД как уникальную (единственную) модель. Это
означает, что для любой формулы W в L W выводима в Т (Т W) . Аксиомы
Т заключаются в следующем.
 Высказывания (assertions): основные положительные литералы,
которые соответствуют фактам БД.
 Аксиомы
выделения
(партикуляризации):
аксиомы,
которые
эксплицитно выражают допущения и ограничения обычных
запросов к базе данных (ограничения целостности).
 Аксиома замыкания области, которая утверждает, что нет других
элементов, кроме тех, которые содержатся в БД (closed world
assumptions —CWA).
 Аксиома уникальности имен, которая утверждает, что элементы с
различающимися именами различны.
 Аксиома полноты, которая является аналогом аксиомы замыкания
области на уровне объекта.
 Аксиома равенства, которая необходима, так как предыдущие
аксиомы используют предикат равенства.
Согласно
этому
определению,
БД
удовлетворяет
ограничениям
целостности W тогда и только тогда, когда и ответ на запрос,
сформулированный как W(x1,….,xn) состоит из картежей <е1...еn > таких, что
T - W<e1,...en >. Несмотря на то, что согласно этой точке зрения оценка
запросов и ограничений целостности требует техники доказательства, БД
остается обычной, т.е. недедуктивной базой данных. Никакие другие факты,
кроме тех, которые зафиксированы в ней, не могут быть выведены из Т.
Знания в области искусственного интеллекта — это комплексные
отношения объектов, представленные посредством интенсионального
описания
объектов
(интенсиональное
значение),
в
то
время
как
исследования в области баз данных обеспечивают эффективный доступ к
большим массивам экземпляров (экстенсиональных знаний) типа объекта.
При этом на начальных стадиях развертывания работ в области
искусственного интеллекта часто необходимость хранения больших
объемов знаний игнорировалась, предполагалось, что знания хранятся в
оперативной памяти.
Таблица 1.3 Характеристики использования знаний приложениями ИИС
Существует
три
парадигмы
представления
знаний:
логическая,
структурная и процедурная. Логическая парадигма отождествляет знание с
теорией, т.е. теорией первого порядка. Структурная парадигма уделяет
особое
внимание
организации
фактов,
составляющих
базу
знаний.
Некоторые семантические примитивы (абстракции) формируются для
построения базы знаний. С вычислительной точки зрения, факты получаются
из семантических элементов использованием заранее заданных правил.
В качестве примера можно привести семантические сети и фреймы, а
также ER-диаграммы базы данных.
Наконец, согласно процедурной парадигме, база знаний составлена из
активных агентов с определенными образами действия. С вычислительной
точки зрения, использование знаний сводится к реакции этих агентов на
данную ситуацию согласно процедурным правилам в базе знаний.
Представление знаний можно рассматривать как ядро разделяемых
параметризованных теорий, которые могут быть использованы, чтобы
построить другие теории (например, структуры баз знаний в соответствии с
этим подходом). Каждый семантический примитив соответствует одному из
этих отображений.
Другими словами, вводя понятие отображения теорий, которое для
данного множества теорий, рассматриваемых как аргументы, дает новую
теорию, можно получить необходимые структуры. Таким образом, можно
построить библиотеку теорий для модульной конструкции базы данных.
Переход от одного подхода к представлению знаний к другому будет
рассматриваться как коллекция преобразований.
1. ........................................................................ Тельное
Ю.Ф.
Интеллектуальные информационные системы в экономике. Учебное
пособие. М.: СИНТЕГ. 1999.- 216 с.
2. ........................................................................ Мишенин А.И. Теория
экономических информационных систем: Учебник.-4-е изд. доп. и
перераб. М.: Финансы и статистика. 1999.-240 с.
3. ........................................................................ Змитрович
А.И.
Интеллектуальные информационные системы. М.: «Тетра-система».
1997.- 368 с.
4. ........................................................................ Дик
В.В.
Информационные системы в экономике. М.: Финансы и статистика.
1997.- 269 с.
5.
Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами:
Основы теории и технологии М.: Наука. Физматгиз. 1997.- 112 с.
6.
Тихомиров Н.П. Интеллектуальные информационные системы в экономике: Учебное
пособие - М.: Издательство «Экзамен». 2003. - 496 с.