Юрий Курносов - Аналитика: методология, технология и организация информационно-аналитической работы

• Название: Аналитика: методология, технология и организация информационно-аналитической работы
• Автор: Юрий Курносов
• Издательство: Русаки
• Жанр: Прочая научная литература
• Год: 2004
• ISBN: 5-93347-151-8

В книге рассматривается широкий спектр вопросов, связанных с методологией, организацией и технологиями информационно-аналитической работы (безотносительно к области деятельности). Книга содержит и разделы, непосредственно посвященные методам и приемам эффективной организации мыслительной деятельности (как учебной, так и профессиональной), и разделы, затрагивающие вопросы, связанные с разработкой технологического инструментария информационно-аналитической работы.

Раскрыта сущность интеллектуальных технологий. Определена роль ряда научных дисциплин, прежде всего философии, социологии, логики, математики, экономической науки, информатики, управленческой науки, психологии и др. в формировании современной русской аналитической школы. Показаны возможности использования методик и моделей системного анализа для исследования социально-политических и экономических процессов, прогнозирования и организации эффективного функционирования систем управления предприятиями и учреждениями на принципах развития, совершенствования процессов принятия управленческих решений.

Для специалистов, занятых в сфере информационно-аналитического обеспечения управленческой деятельности, руководителей информационно-аналитических центров и подразделений, сотрудников СМИ и PR-центров, научных работников, аспирантов и студентов.

---

Одним из путей ее решения является использование экспертных методов. При выборе такого подхода участникам экспертной группы предлагается совокупность показателей, значения которых неким образом сказываются на результативности деятельности. Семантика каждого показателя подробно раскрывается, а также привлекаются данные, полученные в результате проведения моделирования. На основе анализа этих показателей и их динамики эксперты дают оценку значимости тех или иных показателей, осуществляют их ранжирование. Методика опроса избирается в зависимости от того, каков состав экспертной группы, какими средствами и временными ресурсами располагает заказчик проводимой экспертизы. Более подробно вопросы, связанные с проведением коллективных экспертиз, мы рассматривали ранее, по этой причине мы не станем возвращаться к проблемам методологического и организационного плана. Заметим лишь, что решение коллектива экспертов может оказаться не более объективным, чем решение одного эксперта, хотя, при условии правильного подбора состава экспертной группы, вероятность того, что при проведении коллективной экспертизы будет учтено все многообразие вариантов, безусловно, выше.

Другой путь решения задачи обоснования выбора показателей (эффективности — это путь системного обоснования объективности выбора показателей с применением методик операционного анализа, в частности — анализа дерева целей и задач.

Для решения этой задачи также привлекается экспертная группа, но стратегия применения ее коллективного (гибридного) интеллекта — иная. В случае применения экспертных методов речь идет об исходно равноправных отношениях предпочтения, которые подвергаются ранжированию. Соответственно, задачей группы экспертов является синтез иерархии отношений предпочтения, основывающихся на некотором множестве частных показателей. В случае же использования методик операционного анализа стратегия является принципиально иной: речь идет не об упорядочивании частных показателей, а о разработке инвариантной упорядоченной структуры задач/процессов, на которой позже определяются частные показатели эффективности и задаются отношения предпочтения.

Для реализации подхода, основанного на использовании методик операционного анализа, крайне ответственным этапом является этап синтеза иерархии процессов и оценивания их роли и места в решении главной задачи. На начальном этапе этой процедуры задачей группы экспертов является конкретизация цели и ее декомпозиция на подчиненные задачи (сначала не ранжированные по значимости, а лишь упорядоченные по принципу согласования выхода «младшей» со входом «старшей»). Далее осуществляется параметризация задач (то есть декомпозиция должна осуществляться до того уровня, пока не станет возможным получение измеримого параметра, определяющего качество решения задачи, количество потребных ресурсов и так далее). На следующем этапе осуществляется привязка к полученному дереву целей и задач тех методов и технологий, которые нацелены на их решение. Здесь каждая задача снабжается одним или более методом ее решения, то есть методом реализации процесса, который может быть охарактеризован тем набором параметров, который был синтезирован на этапе параметризации. В результате может быть получена либо совокупность альтернативных деревьев, либо «сводное» дерево, на котором отображаются все возможные альтернативы.

Не следует забывать о том, что всякий метод помимо целевого эффекта обладает и побочным действием (проблема повышения эффективности предполагает и анализ вариантов использования нецелевого продукта). Часто вовлечение нецелевого продукта в деловой процесс способно существенно повысить эффективность системы, однако при отсутствии путей полезной утилизации побочного продукта возникают проблемы экологического плана, решение которых всегда связано с дополнительными затратами. И, несмотря на то, что затраты на решение экологических проблем ведут к снижению целевой эффективности, пренебрегать решением проблем экологического плана становится все опаснее, поскольку ресурсы адаптации экосистем находятся на грани истощения.

Полезным свойством дерева целей и задач является то, что оно может отображать не только иерархию процессов, уточняющих содержание отдельных операций, но и временную развертку процесса. Развертывание дерева целей и задач во времени позволяет ввести процедуры анализа ресурсоемкости на каждом из этапов реализации замысла, установить режим рационального распределения ресурсов, обеспечивающий соответствие темпов поступления различных ресурсов текущим частным задачам. То есть, речь идет не о конструктивной декомпозиции, а о комбинации структурной и временной декомпозиции.

Параллельно может быть синтезировано дерево, предназначенное для отображения и анализа частных показателей эффективности и рисков. При этом заметим, что каждому частному процессу дерева целей и задач может быть сопоставлена совокупность таких показателей (следует понимать, что эффективность и риск — это две различных характеристики, в общем случае, пребывающие в антагонистических отношениях). Приведем упрощенный пример: если при выезде из гаража автомобиль заправляется топливом в расчете на оптимальный маршрут следования и режим «зеленой волны», то риск (вероятность того, что при минимальном изменении условий задача не будет решена) становится максимальным. Автомобиль может истратить топливо, стоя в пробке где-нибудь на дальних подъездах к конечной точке следования. При функционировании в нестационарных условиях ни одна абсолютно эффективная (в физикалистской трактовке) система не может быть признана устойчивой.

Далее полученные деревья (развернутое во времени дерево целей и задач, а также дерево частных показателей рисков и эффективности) комбинируются и предоставляются на повторное обозрение экспертов, задачей которых является выбор того или иного варианта (на основе личного опыта). При этом чрезвычайно важно, чтобы эксперты мобилизовали свой опыт решения задач, связанный с вариациями обстановки, и на его основе оценили объем необходимых резервных мощностей (запас прочности предлагаемого решения). Производится ранжирование по степени предпочтительности выбора того или иного метода решения для каждой частной задачи. Здесь, в частности, могут быть использованы методы многомерного шкалирования с последующей обработкой результатов (по схеме с одним или несколькими турами опроса), а также методы сравнительного анализа векторов, входящих в множество Парето-оптимальных вариантов[77]. Впрочем, конкретных вариантов реализации существует масса, в том числе и таких, которые являются специфичными для данной отрасли.

Выбор методов операционного анализа в сочетании с методами теории отношений предпочтения и полезности позволяет снизить значимость субъективного фактора, сократить размерность пространства альтернатив и лишь потом обращаться к установлению полезности тех или иных объектов или действий. Кроме того, подход к определению эффективности с позиций теории отношений предпочтения и полезности позволяет оценить приемлемость использования конкретных типов сверток, о которых говорилось выше.

Применение теории отношений предпочтения и полезности предполагает необходимость проведения строгого обоснования выбора определенного набора показателей (выражаемых через другие показатели) на основе морфологического анализа системы показателей, построения дерева целей и задач, анализа возможностей замещения тех или иных подцелей дерева соответствующими показателями. Полученный в результате такой работы набор показателей должен удовлетворять требованиям

— полноты (набор показателей должен отражать полную совокупность проблем, связанных с достижением глобальной цели);

— неизбыточности (частные показатели не должны дублироваться, выводиться друг из друга);

— атомарности (показатель должен быть выражением одной частной проблемы, относящейся к данному уровню иерархии);

— представительности (показатели замещают частные задачи);

— сравнимости (показатели должны обеспечивать возможность упорядочения альтернатив решения задачи);

— семантической прозрачности (семантика показателя должна быть доступна пониманию эксперта-аналитика);

— наличия группового свойства (должны обеспечивать возможность замены отдельных групп показателей обобщенными показателями на следующем уровне иерархии задач).