Инженер по знаниям

+ Эксперт

Пользователь

ЭС

Интеллектуальный

редактор

Решатель

БЗ

Рис. Взаимодействие персонала с ЭС

Для менеджера особенно важно понимать роль инженера по знаниям. Ей посвящён раздел теории ИИ, называемый инженерией знаний. В этом разделе ИИ кроме всего прочего рассмотрены проблемы взаимодействия этого инженера с экспертом, поскольку именно от их решения зависит количество и качество знаний эксперта введённых и используемых ЭС. Отмети, что это также и одна из основных проблем развивающегося сейчас одного из передовых направлений современного менеджмента – менеджмента знаний. В современном менеджменте роль инженера по знаниям выполняет аналитик, главные функции которого, с одной стороны, коммуникативные, с другой стороны, он должен быть специалистом по использованию методов принятия управленческих решений. Известно, что только 20% знаний специалистов (экспертов) явные и могут быть формализованы, например, в корпоративной ИС, остальные знания – неявные и их использование зависит от эффективности работы менеджеров – аналитиков.

ЭС постоянно совершенствуются, в связи с этим целесообразно выделить следующие поколения ЭС.

I-е поколение ЭС повторяло логические выводы эксперта обычно в виде правил продукции, представляющих собой набор высказываний вида «если … , то».

II-е поколение ЭС отличается первого поколения тем, что осуществляет выдвижение гипотез, оценку достаточности фактов и их контроль на противоречивость; в процессе работы ЭС пополняет БЗ. Это поколение ЭС использует не просто эвристические правила, например, правила продукции, а теории предметных областей, стратегии решения проблем, модели предметных областей, т.е. модели знаний эксперта в заданной предметной области.

ИТ управления и системы поддерж­ки принятия решений

ИТ, которые удовлетворяют потребности менеджеров в информации, называются ИТ управления (Executive Information System). С другой стороны те же самые технологии можно назвать ИТ поддержки принятия решений (ИТППР). Принятие решения – одна из основных функций процесса управления. Эту функцию осуществляет субъект управления (лицо принимающее решение – ЛПР). Если ЛПР принимает решение на основе интуитивных соображений, он непосредственно не использует те или иные средства, например, ИС. Однако, качество решений, особенно когда руководитель при решении проблем сталкивается со сложными экономическими задачами и другими слабоструктурированными (не имеющими однозначного алгоритма решения) задачами, приводит к необходимости абстрагирования, создания ИМ-ей, получения результатов анализа той или иной ситуации, интерпретации этих результатов. Этот процесс поддержки принятия решений (ППР) итерационный, выполняется при непосредственном участии менеджера (ЛПР), который является конечным пользователем системы поддержки принятия решений (СППР). Ведущая роль менеджера в СППР приводит к необходимости уделять особое внимание вопросам интерфейса и интерактивного взаимодействия пользователей в СППР. Чтобы исключить неоднозначность в толковании рассматриваемых понятий в дальнейшем будем базироваться на том, что для управления основное – повысить эффективность управленческих решений, поэтому будем исходить из того, что основное интересующее нас понятие – СППР. В свою очередь реализация СППР требует использования ряда технологических приёмов, которые будут также рассмотрены в дальнейшем.

История развития СППР:

• До конца 60-х гг. СППР (DSS - Decision Support Systems) – это специализированные автономные системы решающие стратегические, тактические и оперативные задачи управления. Они были ориентированы на использование базы моделей (Model-oriented DSS) и в простейших случаях решали задачи «что – если … ?», а также более сложные задачи исследования операций.

• В 1974 г. СППР стали активно использовать БД. Появились Data-driven DSS.

• К 1981 г. теорию проектирования СППР можно считать разработанной. В СППР были

добавлены базы знаний, т.е. появилась функции экспертных систем (ЭС). Такие системы стали называться Executive IS.

• К 1990 г. СППР становятся всё более востребованы на верхних уровнях управления. Для того, чтобы обеспечить топ-менеджера и разнообразной информацией Б.Инмон вводит понятие хранилище данных (Data Warehouses).

• В 1993 г. Е. Кодд, идеолог реляционных БД, предлагает реализацию идеи аналитической обработки больших объёмов информации в реальном масштабе времени (РМВ) на основе OLAP-технологии. Эта технология и технология извлечения данных (Data Mining) являются логическим развитием технологии Data Warehouse.

• С 2000 г. продолжилось развитие СППР на основе web-технологий.

Классификация СППР:

• пассивные СППР, которые не имеют в своём составе ЭС-м;

• активные СППР, имеющие в своём составе ЭС-мы;

• кооперативные (сетевые) СППР.

Обобщенная структурная схема СППР приведена на рис. 10.

Интернет

ЭС

КИС

С

У

Б

М

Программная подсистема

Система

управления интерфейсом

С

У

Б

Д

БММ

БД

Пользователь

Рис. Структурная схема СППР

В состав СППР входят три главных компонента: БД, база моделей (БМ) и программная подсистема, которая состоит из СУБД, системы управления базой моделей (СУБМ) и системы управления интерфейсом между пользователем и компьютером. Современные СППР могут включать ЭС-мы, кроме того они поддерживают принятие решений на основе анализа об­ширных объемов данных, извлеченных из различных си­стем организации и web-транзакций. Она достаточно полно отражает архитектуру СППР.

Для понимания особой роли СППР в современном управлении сравним эти системы с ЭС-ми по ряду основных признаков (см. табл. )

Таблица .

Сравнение СППР и ЭС по основным признакам

Признак	СППР	ЭС
Цель	Помочь ЛПР	Заменить экспертов
Кто принимает решение?	ЛПР	ЭС
Главная ориентация	Принятие решений	Тиражирование экспертизы
Кто преимущественно задаёт вопросы?	ЛПР	Система (компьютер)
Какова предметная область?	Широкая	Узкая
Тип задач	Уникальные	Повторяющиеся
Способность к логическим рассуждениям	нет	Ограниченная
Возможность получения объяснений	Ограниченная	да

Отсюда видны те преимущества, которые имеют кибернетические автоматизированные системы перед системами искусственного интеллекта, яркими представителями которых являются ЭС.

Окончательное определение.

СППР – это автоматизированные системы, в которых на качественно новом уровне реализованы возможности интерактивного взаимодействия человека и ЭВМ, при этом ЭВМ помогает ЛПР использовать разнообразные данные и модели для решения слабоструктурированных задач.

Технология оперативной аналитической обработки данных (OLAP-технология)

ИС достаточно быстро стали применяться на оперативном уровне управления. Сегодня они используют OLTP-технологию оперативной обработки транзакций. Затем ИС стали широко применяться на уровне знаний и на тактическом уровне управления.

Долгое время специалисты по информатизации не могли решить проблему построения СППР для верхних уровней управления. Понятно, что топ-менеджер хочет всё знать о делах своих подразделений. Поэтому он сначала поддерживает идею сбора как можно большего количества информации на оперативном уровне. Но что делать с этой информацией и кому она кроме него ещё попадёт? Кроме решения технических проблем сбора этой информации нужно ещё решить проблему её эффективной оперативной обработки. Всё это не просто, особенно в государственном управлении. Специалисты в области ИС не раз столкнулись с этой проблемой и назвали этот феномен кризисом оперативного анализа данных. Выход из этой ситуации был предложен только в 90-е годы. Развитием технологии Data Warehouse явилась выдающаяся идея Е. Кодда, который предложил использовать на верхних уровнях управления OLАР-технологию оперативной аналитической обработки данных (Online Analytical Processing.). Это диалоговая аналитическая обработка для быстрого анализа больших объемов данных и наглядного отображения результатов в виде рисунков, графиков, диаграмм и таблиц. Выявленные с помощью OLАР-технологии закономерности и тенденции – необходимая информация для принятия управленческих решений, а также для создания всевозможных отчетов и презентаций.

Эдгар Кодд в 1993 г. опубликовал труд под названием “OLAP для пользователей-аналитиков: каким он должен быть”. В нем изложены основные концепции оперативной аналитической обработки и даны 12 правил, которым должны удовлетворять программные продукты для выполнения оперативной аналитической обработки данных. В 1995 году на основе требований, изложенных Коддом, был сформулирован так называемый тест FASMI (Fast Analysis of Shared Multidimensional Information), в соответствии с которым результаты анализа должны предоставляться пользователю за приемлемое время (не более 5 сек.) и в удобном виде; должна быть предоставлена возможность применения необходимого логического и статистического анализа данных; обеспечены многопользовательский доступ к данным и их многомерное представление данных с учетом их иерархии; обеспечена возможность обращаться к любой нужной информации независимо от ее объема и места хранения. Идея представления информации с помощью OLАР-технологии представлена на рис.

Z

Пирамида

управления

Диаграммы, графики, таблицы

Гиперкуб

OLAP-системы

Y

Стратегический ур.

Такти-ческий ур.

X

Ур.знаний

Оперативный ур.

БД OLTP-системы

Рис. Принцип действия OLAP-технологии.

Многомерная модель данных, используемая в OLAP-технологии, обычно рассматривается в виде гиперкуба и оперирует такими категориями как мера и измерение.

Мерами называются анализируемые количественные показатели, характеризующие результаты деятельности организации.

Измерения – это описательные категории, в разрезе которых анализируются меры.

Размерность гиперкуба равна количеству относящихся к нему описательных категорий.

Таким образом, OLAP работает не с оперативными базами данных, а со стратегическими архивами, отличающимися низкой частотой обновления, интегрированностью, хронологичностью и предметной ориентированностью. Именно неизменность данных и позволяет вычислять их промежуточное представление, ускоряющее анализ гигантских объемов информации.

Система поддержки принятия коллективных решений (СППКР) – это интерактивная ав­томатизированная система, облегчающая решение неструктурированных проб­лем несколькими лицами, принимающими решения и работающими в группе. Основные проблемы в принятии коллективных решений – рост количества совещаний среди лиц, принимающих решения, увеличивающиеся продолжительность и число участников этих сове­щаний. Объем рабочего времени, затрачиваемого менеджером на совещания, оце­нивается значением 35-70%. Поэтому такие системы называются также системами организации электронных совещаний.

Использование ИТ в таких системах помогает:

• заблаговременно спланировать совещание;

• удобно сочетать on-line и off-line взаимодействие участников

• эффективному взаимодействию участников независимо от их расположения;

• использовать методы мозгового штурма;

• осуществлять автоматизированное документирование совещаний;

• активно использовать доступ к разнообразной внешней информации (через Интернет и внутри КИС).

Специальные инструмен­тальные программные средства СППКР включают следующие средства: электронного опроса; электронного мозгового штурма; анкетирования; голосования или установки приоритетов; идентификации и анализа мнений заинтересованных сторон; структурированной под­держки для достижения соглашения по формулировке положений стратегии и др. средства. В процессе работы СППКР формируется словарь группы, в котором документируется взаимное согласие группы по формули­ровкам определений и условий, ключевых для проекта.

Одними из первых СППКР были ситуационные центры (комнаты) – это специальным образом, организованные комплексы рабочих мест для высших должностных лиц. Их главное назначение – интеграция возможностей современных средств в областях сбора, аналитической обработки и визуального представления информации для поддержки деятельности групп экспертов. Отличие ситуационной комнаты от системы OLAP состоит в том, что в ней интегрируются результаты применения различных аналитических технологий, средства моделирования ситуаций и мощные механизмы визуализации. Благодаря этому ситуационная комната позволяет быстро "погрузить" участников процесса принятия решений в решаемую проблему, "научить их говорить" на одном языке, помочь разобраться в задаче, правильно сформулировать запросы к внешним источникам информации и совместно подготовить решение.

«Интеллектуальная» направленность в развитии КИС, интеграция информационнго и управленческого аспектов, особенно ярко выразилась в рассмотренных далее подходах, технологиях, решениях.

Технология сопровождения клиентов (CRM)

Customer relationship management (CRM) – это концепция, которая сводится к реализации клиент-ориентированной стратегии на базе ИТ. При этом компания собирает информацию о своих клиентах на всех стадиях их жизненного цикла (привлечение, удержание, лояльность), извлекает из нее знания и использует эти знания в интересах своего бизнеса путем выстраивания взаимовыгодных отношений с ними.

Технология позволяет:

• регистрировать и отрабатывать события связанные с от­ношениями с клиентами, вести историю по каждому событию, автоматически посылать уведомления;

• учитывать данные о клиенте (предоставленные ему ус­луги; обязательства и т.п.), кураторов клиента (текущих и бывших);

• формировать единую технологическую схему работы с клиентом за счет вве­дения заранее согласованного регламента – маршрутных карт;

• управлять инцидентами, проводить анализа узких мест в работе с клиентом;

• учитывать предпочтения клиентов: при помощи анкетирования и ведения истории контактов с ними, посещаемости мероприятий и т.п.;

• организовывать эхо-конференции для анализа коллективного мнения клиентов о качестве услуг и товаров, для организации взаимодействия;

• оформлять заказы через Интернет, осуществлять контроль исполнения заказов самим пользователем и т.п.

Структура CRM-системы показана на рис. .

Аналитика

Клиенты

Фронт-офис

Web и e-mail

Call-center

Агенты

Партнёры

…