Czarnowski-proceedings-2015

ПЯТЫЕ ЧАРНОВСКИЕ ЧТЕНИЯ. Сборник трудов

информационных ресурсов на каждом этапе подготовки решений

[1].

Рис.1. Структурная схема СППР

________________________________________________________

141

ПЯТЫЕ ЧАРНОВСКИЕ ЧТЕНИЯ. Сборник трудов

Входе подготовки решений используются все виды методов и средств, которые способствуют становлению принципа активизации лица, принимающего решение (ЛПР). Визуализация информации стимулирует творческую активность ЛПР. Диалоговые системы создают условия для проявления активности пользователя путем вовлечения его в процессы целеполагания и замысла решения, обеспечив ЛПР «естественные» условия диалогового взаимодействия с ЭВМ. Эти системы выступают как средство формализации личного опыта и передачи его другим пользователям с обеспечением возможности идентификации автора знаний и процедур их получения.

2.Раздел 1

ВСЦ используют широкий спектр инструментальномоделирующих средств, но наиболее эффективны интеллектуальный поиск и анализ данных, когнитивное и имитационное моделирование, экспертные системы. Это методологическое разнообразие интегрировано с

различные варианты развития ситуаций и выбирать наиболее предпочтительные решения. Новым типом являются системы управления вниманием и организацией работы экспертных групп.

Для сложных задач, которые решаются в СЦ, используется подход, обеспечивающий анализ проблемных ситуаций с возможностью построения образно-когнитивных моделей, применения экспертных систем и современных технологий полиэкранной формы визуализации. Принципиальным отличием от традиционных систем является ориентация на конкретного пользователя, его знания, опыт, интуицию, его систему ценностей при принятии решений, что обеспечивает решение слабо формализуемых задач [2].

СЦ являются почти идеальным местом, где может происходить накопление и применение коллективных знаний, как по форме, так и по содержанию. В рамках развития новых форм организации работы СЦ перспективным направлением

________________________________________________________

142

ПЯТЫЕ ЧАРНОВСКИЕ ЧТЕНИЯ. Сборник трудов

является такая стратегия генерации вариантов возможных решений, когда концептуальный анализ проблемной ситуации, интуитивной цели и замысла решения трансформируется в форму, пригодную для моделирования. Такая стратегия имеет характер "выбора альтернативных решений из некоторого известного множества возможных" и определяется оптимальным сочетанием "выигрыша" и риска. Учитывая, что стратегия "выигрыш" и связанный с ней риск представляют собой сложные комплексы количественных и качественных показателей, то выбор стратегии, обладающей оптимальным сочетанием "выигрыша" и риска является весьма сложной задачей многокритериального анализа и сравнения, предполагающей учет предпочтений и приоритетов лиц, принимающих решение.

Для организации решения задач используется следующий методический и технологический инструментарий систем поддержки принятия решений.

________________________________________________________

143

ПЯТЫЕ ЧАРНОВСКИЕ ЧТЕНИЯ. Сборник трудов

Рис.2. Состав базовых информационных технологий.

________________________________________________________

144

ПЯТЫЕ ЧАРНОВСКИЕ ЧТЕНИЯ. Сборник трудов

Это методологическое разнообразие позволяет разрабатывать и проигрывать различные варианты развития ситуаций и выбирать наиболее предпочтительные решения.

Специфика работы и технология решения задач позволяют сгруппировать всю совокупность инструментальномоделирующих средств в информационные, интеллектуальные и интерфейсные группы. Рассмотрим наиболее характерный инструментарий для решения задач.

Информационные технологии

Этот класс технологий обеспечивает многомерную визуализацию и манипулирование данными, позволяет аналитикам существенно упростить процедуры оперативного анализа и повысить эффективность работы информационноаналитических систем.

Технология оперативного анализа данных

Технология оперативного анализа данных позволяет производить оценку состояния наблюдаемых процессов, выявлять и ранжировать причины значимых изменений, прогнозировать развитие процессов и вырабатывать рекомендации в части подготовки возможных вариантов решений с прогнозом их последствий. В настоящее время активно используются информационно-аналитические системы на базе

OLAP-технологии (OLAP–on-line analytical processing –

оперативная аналитическая обработка данных), которые позволяют группировать данные в многомерную базу данных, направленную тем самым на представление информации в виде N-мерного "куба" [3]. Такая технология дает возможность аналитику получать "многомерные отчеты" из разнородных источников информации, осуществлять необходимую выборку в виде различных разрезов данных.

OLAP–это простой и наглядный метод проведения анализа. Любые измерения и факты можно компоновать произвольным способом в многомерном представлении и использовать для получения нужной информации без

________________________________________________________

145

ПЯТЫЕ ЧАРНОВСКИЕ ЧТЕНИЯ. Сборник трудов

привлечения IT-специалистов. Имея настроенное хранилище данных и средства визуализации, можно быстро получать требуемую информацию в интересующем разрезе. Кроме централизации и удобного структурирования аналитику требуется инструмент для просмотра и визуализации информации.

Пользователь получает естественную, интуитивно понятную модель данных, организуя ее в виде многомерных кубов. Осями многомерной системы координат служат основные атрибуты анализируемого процесса, например, для оценки индикаторов национальной безопасности. В качестве одного из измерений используется время. На пересечениях находятся данные, количественно характеризующие результаты.

OLAP-продукты поддерживают как реляционное, так и многомерное хранение. Многомерное представление данных – это средства конечного пользователя, обеспечивающие многомерную визуализацию и манипулирование данными, а многомерная обработка – средство формулирования, обработки и выполнения многомерных запросов.

Оперативная обработка данных с помощью технологий OLAP ориентирована на выполнение следующих функций:

сбор, первичная обработка и накопление данных в первичных базах данных и документов;

хранение и поиск первичных данных, оценка их полноты и достоверности;

первичная обработка данных для получения производных показателей;

отображение информации в удобной для пользователя форме с использованием генераторов отчетов, графики, картографии и других современных средств вывода

информации.

Несмотря на то, что подобные запросы поддаются описанию на основе традиционного реляционного подхода, делать это достаточно трудоемко и требует специальной подготовки пользователя. Кроме того, в СЦ нужны не только сведения о свершившихся фактах, но и прогнозы на будущее

________________________________________________________

146

ПЯТЫЕ ЧАРНОВСКИЕ ЧТЕНИЯ. Сборник трудов

(запросы типа "Что будет, если...?"), для реализации которых используется концепция многомерного представления данных. Инструменты многомерного анализа в основном используют данные, специально организованные в виде многомерных баз данных, что позволяет представить информацию в любом разрезе. Многомерные БД по существу преобразуют содержимое хранилищ данных таким образом, чтобы информация была представлена в виде своеобразного гиперкуба. При этом выполняется множество предварительных вычислений многомерных представлений данных, которые хранятся как части указанного куба. Для получения конечных результатов используются методы оперативной аналитической обработки данных.

В практике работы OLAP всегда включает в себя интерактивную обработку запросов и последующий многоходовой анализ, который позволяет детально вникнуть в проблему. Программные средства, реализующие набор аналитических инструментов OLAP, включают в себя электронные таблицы, пакеты статистического анализа, графические интерфейсы или системы поддержки принятия решений.

Интеллектуальные технологии

При этом важнейшими являются интеллектуальные технологии, представляющие собой «мозг» современных СППР. Этот класс технологий включает гипертекстовые системы и текстологические модели, проблемно-ориентированные, имитационные, когнитивные модели, нейросети, экспертные системы и др.

Образно-когнитивные модели

Образно-когнитивные модели учитывают смысловые аспекты анализа проблем, в которые включаются процессы восприятия, мышления, познания, объяснения и понимания. Системы, основанные на этих моделях, позволяют удерживать в сознании все множество смыслов, которыми наделены единицы информации, что важно для организации работы ПМК.

________________________________________________________

147

ПЯТЫЕ ЧАРНОВСКИЕ ЧТЕНИЯ. Сборник трудов

Концептуальное осмысление человеком проблемной ситуации дает возможность синтезировать промежуточные “пробные” гипотезы, идеи и планы решения в законченный результат. В основе образно-когнитивного моделирования заложены операции формирования системы наиболее существенных взаимосвязанных факторов, оценки тесноты связей для выявления закономерностей, присущих данной проблеме, и выработки вариантов возможных стратегий ее разрешения.

Модели, учитывающие когнитивные аспекты, в которые включаются процессы восприятия, мышления, познания, объяснения и понимание. Образно-когнитивный подход акцентирует внимание на “знаниях”, точнее на процессах их представления, хранения, обработки, интерпретации и производства новых знаний и учитывает также одно из важнейших качеств, необходимых для принятия решений, - интуицию человека [4].

Воснове когнитивных моделей лежит формирование системы наиболее существенных взаимосвязанных факторов по изучаемой проблеме, оценка направления и тесноты связей для выявления закономерностей поведения системы с последующей имитацией воздействий для поиска оптимальных решений.

Когнитивные модели находят широкое применение при анализе трудно формализуемых проблем в различных сферах деятельности: экономике, политике, социологии др. Важной особенностью построения таких моделей является необходимость учета коллективного мнения специалистов и экспертов по каждой конкретной проблеме.

Интеллектуальный анализ данных предусматривает автоматизированный поиск ранее неизвестных закономерностей

вбазах данных информационного фонда. Использование добытых знаний позволяет повысить эффективность построения моделей экспертами. Важно уметь трансформировать первичные данные в полезную для принятия важных решений информацию. В этом и состоит предназначение технологий Data Mining.

Внастоящее время существует довольно большое количество разнообразных методов исследования данных.

________________________________________________________

148

ПЯТЫЕ ЧАРНОВСКИЕ ЧТЕНИЯ. Сборник трудов

Интеллектуальный анализ данных предусматривает применение различных форм и методов анализа и моделирования. Моделирование собственно процесса принятия решений позволяет дать оценку и провести количественный анализ результатов принимаемых решений. Подобного рода информация обычно используется при прогнозировании, стратегическом планировании, анализе рисков, и ее ценность очень высока. Видимо, поэтому процесс ее поиска и получил название Data Mining (mining по-английски означает «добыча полезных ископаемых», а поиск закономерностей в огромном наборе фактических данных действительно сродни этому).

Результатами применения таких технологий являются эмпирические модели, классификационные правила, найденные кластеры и т.д., которые, исходя из пользовательских интересов, можно затем инкорпорировать в существующие системы поддержки принятия решений и, таким образом, использовать их для прогноза будущих ситуаций.

Существующие средства Data Mining способны выполнять поиск закономерностей, корреляций и тенденций не только в хранилищах данных, но и в OLAP-кубах, на основе использования комплексной системы моделирования. При использовании в СЦ технологии Data Mining позволяют перешагнуть за предел простого статистического анализа данных, так как включают следующие методы и средства в комплексе.

В основу современной технологии Data Mining положена концепция шаблонов, отражающих закономерности, свойственные выборкам данных. Важной особенностью Data Mining является нестандартность и неочевидность разыскиваемых шаблонов. Иными словами, средства Data Mining отличаются от инструментов статистической обработки данных и средств OLAP тем, что вместо проверки заранее предполагаемых пользователями взаимозависимостей они на основании имеющихся данных способны находить такие взаимозависимости самостоятельно и строить гипотезы об их характере.

Применение Data Mining оправданно при наличии достаточно большого количества данных в корректно

________________________________________________________

149

ПЯТЫЕ ЧАРНОВСКИЕ ЧТЕНИЯ. Сборник трудов

спроектированном хранилище данных (собственно, сами хранилища данных обычно создаются для решения задач анализа и прогнозирования, связанных с поддержкой принятия решений). При этом все многообразие технологий Data Mining можно свести к следующим классам моделей (систем): текстологическому, образно-когнитивному, расчетноаналитическому и комплексному.

По мере увеличения информационной нагрузки на руководителей фирм, все сложнее четко определить и сформулировать цели и последствия капитальных вложений. Современные методы экономического управления должны

приходится полагаться на знания и советы различных технических специалистов, а подготовка и принятие решений по важнейшим вопросам все больше становится групповым процессом [5].

При решении этих задач системой контроллинга ситуационные центры, учитывая их технические характеристики (большой экран, система управления процессом обсуждения и др.), позволяют представлять информацию в сжатом виде с помощью образов, пиктограмм, анимационных схем и т.д. На экране можно одновременно показывать прошедшее, текущее и перспективное состояние объекта, можно показывать план, факт, прогноз ситуации. В ситуационных центрах применяются различные мультимедийные формы представления информации, что позволяет перейти на единый язык образов, который понятен людям с разной подготовкой в области информационных технологий, с разными знаниями в различных сферах и областях обсуждаемой проблемы.

СППР также обеспечивают изменения существующих технологий принятия решения за счет интеграции традиционных методов учета, анализа, нормирования, планирования и контроля в единую систему получения, обработки и обобщения

________________________________________________________

150