Аналитические и неаналитические (креативные) способы идентификации и разрешения проблем

В то же время вопросы обеспечения экономической безопасности должны быть обязательно увязаны с анализом состояния мировой экономики и финансов. Открытая экономка страны неизбежно подвержена влиянию факторов мировой динамики — как естественных, объективно существующих (вопросы ресурсов, демографии, экологии), так и искусственно организованных и, в частности, антагонистически ориентированных по отношению к экономическому потенциалу страны.

С точки зрения направленности данной статьи имеет смысл указать на еще один фактор, существенно определяющий характер экономического и технического потенциала предприятия — это новые и новейшие технологии. Их значимость, особенно в области систем информационной безопасности, достаточно очевидна и не требует дополнительных комментариев. Именно на основе новых технологий предполагается построить МАИСБ, способную обеспечить устойчивую поддержу управленческих решений в области интегральной безопасности предприятия.

2. Аналитические информационные технологии Следует указать, что большинство частных задач обеспечения безопасности следует решать во взаимосвязи. Это предполагает, помимо специализированного математического аппарата, уделить внимание построению качественно новых систем хранения информации — хранилищ и витрин данных, ориентированных на решение крупномасштабных аналитических задач. Все это предполагает переход к качественно новому классу технологий — аналитических.

К аналитическим технологиям относят подкласс информационных технологий, ориентированных на задачи автоматизированной поддержки принятия решений и прогнозирования состояния сложных динамических систем в нестационарных и неоднородных средах.

Разумеется, подобные вопросы ситуационного анализа и прогностики рассматривались и ранее. Однако эффективность их решения оставалась невысокой. Классические математические технологии анализа и прогнозирования развития ситуаций использовалось крайне незначительно в виду низкой достоверности получаемых результатов. Особенно остро это проявлялось в неспособности формальных алгоритмов отследить качественные, скачкообразные изменения контролируемых процессов.

Низкая эффективность математического анализа ситуаций и прогноза была обусловлена, с одной стороны, недостаточным уровнем фундаментальных исследований в области анализа нестационарных многомерных временных процессов, а с другой — крайне высокими требованиями к вычислительной технике по быстродействию и по объему необходимой памяти.

Альтернативным и наиболее распространенным инструментом прогнозирования развития сложных ситуаций являются экспертный анализ, который и в настоящее время остается основным средством предсказания развития ситуаций. Большинство известных западных и отечественных центров ситуационного анализа работали по единой методологии: осуществляется сбор информации, ее визуализация и представление группе экспертов. По существу, данные центры представляют собой высокоемкие визуализарии — автоматизированные хранилища информации с мощными компьютерными средствами отображения информации.

Однако в сложных, нестационарных ситуациях, обусловленных большим числом разнообразных гетерогенных взаимосвязанных факторов, эксперты, как правило, не находят рациональных решений, их мнения оказываются субъективными и противоречивыми. Мозг эксперта, как правило, не способен экстраполировать развитие ситуаций, находящихся под воздействием более 35 независимых факторов. Для взаимосвязанных воздействий даже опытный эксперт способен корректно учесть не более трех факторов влияния. В то же время большинство реальных стратегических ситуаций требуют учета, как минимум, от 6 до 50 (и более) значимых факторов влияния.

Практические результаты применения экспертной методологии на государственном уровне известны: экономика переживала регулярные стрессовые потрясения, часть из которых находится «на совести» информационных служб. В качестве примера можно привести ситуацию с «черным вторником», крупную атаку на отечественном фондовом рынке, организованную группой международных финансовых спекулянтов в мае 1998 г., августовские события 1998 г., бензиновый кризис августа 1999 г. и т. п. В то же время большинство из случившихся событий вполне допускает достаточно достоверное предсказание (а в ряде ситуаций и демпфирование) при наличии хорошо организованной службы стратегического экономического анализа и прогноза, опирающейся на современные информационные и аналитические технологии.

Таким образом, возникает высоко актуальная проблема разработки качественно новой автоматизированной системы поддержки принятия решений (СППР, Decision Support Systems, DSS), ориентированной на решение задач стратегического экономического анализа и прогнозирования развития ситуации в интересах обеспечения интегральной безопасности предприятия и основанной на современных аналитических технологиях.

3. Data Mining: математическая платформа проекта Для решения поставленной проблемы предлагается осуществить разработку проекта построения МАИСБ предприятия, функциональным ядром которого служит специализированная аналитическая оболочка, ориентированная на решение задач анализа и прогноза развития стратегических ситуаций. В качестве базовой платформы проекта предлагается использовать методологию Data Mining (DM) или интеллектуального анализа данных. Суть DM состоит в автоматизированном анализе и прогнозировании развития ситуаций на основе анализа сверхбольших объемов ретроспективной и оперативной информации, сконцентрированных в информационных хранилищах.

Основными задачами, решаемыми средствами DM, являются вскрытие неявных закономерностей, взаимозависимостей и факторов влияния в интересах задач ситуационного анализа и прогноза, т. е. вопросы, наиболее актуальные с точки зрения обеспечения интегральной безопасности предприятия. Главной особенностью DM является сочетание последних достижений в области компьютерных технологий с широким спектром математических инструментов — от фундаментальных статистических методов регрессионного и многофакторного дисперсионного анализа до новых кибернетических алгоритмов, основанных на нейронных сетях, эволюционном моделировании и т. п.

Другой, не менее важной, особенностью DM является его способность гармонично сочетать строго формализованные математические технологии анализа количественной информации с методами неформального качественного анализа, опирающегося на субъективные знания экспертов.

Для того чтобы получить представление о концептуальной сущности DM, его отличительных особенностях, роли и месте в общей системе обработки информации, рассмотрим структурную схему, отражающую основные компоненты DM в процессе подготовки проектов решений (рис. 2).

Как свидетельствует приведенная схема, собственно DM осуществляет аналитическую обработку сверхбольших объемов данных, содержащихся в информационном хранилище в интересах, прежде всего, решения задачи формирования наилучших (в некотором, заранее определенном смысле) проектов искомых решений. По существу, методология DM сводится к структуризации прогностической информации на основе машинного анализа ретроспективных данных. Главным отличием аналитических информационных систем, использующих методологию DM, от известных транзакционых систем обработки данных (СОД), широко применяемых в современных корпоративных информационных системах, является попытка подойти к задаче формирования решения с позиции историзма, т. е. на основе полномасштабного количественного анализа всего предшествующего опыта, отраженного в рядах ретроспективных данных в системах хранения информации.

Рис. 1. Основные компоненты DM и их место в процессе подготовки проектов решений

С точки зрения построения СППР, комплекс средств, предназначенных для обеспечения информационной системы руководителя (ИСР, EIS) оперативной информацией и основанных на транзакционной СОД, имеет вид, представленный на рис. 2.

Применение аналитических технологий существенно изменяет всю структуры информационной системы, и состоит в расширении ее функциональных составляющих путем введения аналитической экспертизы, вооруженной специализированным DM-инструментарием.

При этом огромный объем хранимой и перерабатываемой информации предполагает использование специальных систем хранения информации, основанных на новой технологической концепции хранилища данных (Data Warehouse, DW).

Акцент на количественной методологии позволяет перенести центр тяжести процедуры выработки проекта решения с эвристических логико-интуитивных методов, характерных для экспертной технологии, на мощную, глубоко формализованную платформу фундаментальной и прикладной математики.

Рис. 2. Структура СППР на основе транзакционной СОД и предметной экспертизы

При этом качественный, экспертный анализ также сохраняется, но теперь основным центром его приложения является не всеобъемлющий и трудно охватываемый обзор исторического опыта, а лишь вполне обозримый объем конечного набора уже сформированных вариантов решений на фоне подготовленных прогностических сценариев.

Таким образом, речь, по существу, идет о новой форме гибридного интеллекта, в которой машине отводится роль сверхмощного количественного анализатора, а за человеком остаются вопросы терминальных качественных решений.

4. Вопросы экономической эффективности Следует отметить огромный интерес, проявляемый на Западе к аналитическим технологиям. Сейчас на решении задач по созданию DM-продуктов, OLAP и DW-технологий сконцентрирована элита западноевропейского и американского интеллектуального потенциала, при этом в сфере бизнеса, экономики и финансов в области DM уже работает более 50 фирм, включая такие гиганты, как IBM и AT&T. Лишь за последние 1,5 года по вопросам DM в США выпущено более 12 научных монографий. Основным продуктом фирм-разработчиков являются комплексные пакеты обработки данных по математической статистике, нейронным сетям, обработке экспертной информации, средствам визуализации и подготовки отчетов и т. п. В настоящее время инвестиции в разработку систем DM достаточно велики. Однако выигрыш от их внедрения (по данным международных консалтинговых фирм) может достигать 1000%, а расходы при правильном использовании системы могут окупиться за несколько месяцев.

Трудно найти более выгодное вложение капитала, чем в аналитические исследования в области безопасности. Так, например, в системе промышленной безопасности прогностическое выявление и предупреждение одной единственной, не самой крупной аварии полностью (а порою и многократно) окупает развертывание МАИСБ. Эффект от применения МАИСБ в задачах экономической безопасности может исчисляться сотнями миллионов долларов за счет прогноза скачкообразных изменений состояния товарно-сырьевого рынка, превентивной защиты топливно-энергетического рынка, в системе страхования и т. п.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Управленческое решение является средством разрешения проблемы и представляет собой предписание действий, перечень мер, способных привести систему в требуемое состояние или же изменить само требуемое состояние.

Способ решения каждой конкретной проблемы часто зависит от ее важности и срочности. Если руководитель сталкивается с кризисной ситуацией, требующей быстрого оперативного решения, то он и принимает решение самостоятельно. Если руководитель имеет дело с важной, но не срочной проблемой, то, вероятно, он посоветуется с другими, прежде чем принять решение. Со временем проблема превращается в неотложную. Поэтому необходимо не откладывать решение важных проблем, иначе может сложиться кризисная ситуация.

Проблема может быть критической, если данная ситуация угрожает самому существованию объекта или системе управления им. В управлении производством многие проблемные ситуации являются стандартными, повторяются достаточно часто, имеют аналоги в прошлом. Однако у каждой ситуации есть свои особенности. Поэтому стандартные решения необходимо конкретизировать, рассматривать с учетом конкретной ситуации.

Ключевым моментом в искусстве принимать решения является точное знание того, кто, когда и как должен их принимать. Обычно менеджер или руководитель присваивает себе право на единоличные решения, а затем поручает подчиненным их выполнение. Однако достаточно часто для повышения надежности принятия неоднозначных или требующих консультации решений руководители привлекают к их выработке сотрудников. Решения, принятые не теми людьми, не вовремя и не так, могут иметь самые негативные последствия.

Принятие решений — это психологический процесс. При этом человек может руководствоваться логикой или чувствами. Психологическое состояние человека зависит от социальных установок, личных ценностей, накопленного опыта, среды принятия решения. Потому и способы, подходы к принятию управленческих решений, варьируются от спонтанных до высокологичных. Таких способов три: интуитивный; основанный на суждениях и предыдущем опыте, и рациональный.

Веснин В. Р. Менеджмент: Учебник. — М.: Проспект, 2010.

Вильямс Дж.Д. Совершенный стратег, или Букварь по теории стратегических игр. _ М.: Советское Радио, 2010. — 269 с.

Виханский О. С. Менеджмент: Учебник / Виханский О. С., Наумов А. И. — М.: Экономистъ, 2012.

Герчикова И. Н. Менеджмент: Учебник. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2010.

Дорофеев В. Д. Менеджмент: Учеб. Пособие / Дорофеев В. Д., Шмелева А. Н., Шестопал Н. Ю. — М.: ИНФРА-М, 2011.

Дюбин Г. Н., Суздаль В. Г.

Введение

в прикладную теорию игр. — М.: Наука, 2009. — 336 с.

Коротков Э. М. Менеджмент. — М.: ИНФРА-М, 2009. (гриф УМО) Кравченко А. И. История менеджмента: Учебное пособие. — М.: Академический проект, 2011.

Лапыгин Ю. Системное решение проблем, Эксмо. Москва. 2008.

Менеджмент: Учебное пособие / Под ред. В. В. Лукашевича, Н. И. Астаховой. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2011.

Мескон М. Х. Основы менеджмента: Пер. с англ. / Мескон М. Х., Альберт М., Хедоури Ф. — М.: Вильямс, 2012.

Поршнев А. Г. Управление организацией: Учебник / Поршнев А. Г., Румянцева З. П., Саломатин Н. А. — М.: ИНФРА-М, 2012.

Огарков А. А. Управление организацией: Учебник. — М.: Эксмо, 2011.

Орлов А. И. Устойчивость в социально-экономических моделях. — М.: Наука, 2011. — 296 с.

Тебекин А. В. Менеджмент организации: Учебник / Тебекин А. В., Касаев Б. С. — М.: КНОРУС, 2011.

Лапыгин Ю. Системное решение проблем, Эксмо. Москва. 2008. С. 43

Виханский О. С. Менеджмент: Учебник / Виханский О. С., Наумов А. И. — М.: Экономистъ, 2012. С. 87

Герчикова И. Н. Менеджмент: Учебник. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2010.

Виханский О. С. Менеджмент: Учебник / Виханский О. С., Наумов А. И. — М.: Экономистъ, 2012. С. 4

Тебекин А. В. Менеджмент организации: Учебник / Тебекин А. В., Касаев Б. С. — М.: КНОРУС, 2011. С. 8

Тебекин А. В. Менеджмент организации: Учебник / Тебекин А. В., Касаев Б. С. — М.: КНОРУС, 2011.

Лапыгин Ю. Системное решение проблем, Эксмо. Москва. 2008. С. 48

Тебекин А. В. Менеджмент организации: Учебник / Тебекин А. В., Касаев Б. С. — М.: КНОРУС, 2011. С. 221

Виханский О. С. Менеджмент: Учебник / Виханский О. С., Наумов А. И. — М.: Экономистъ, 2012. С.39

Лапыгин Ю. Системное решение проблем, Эксмо. Москва. 2008. С. 87

Лапыгин Ю. Системное решение проблем, Эксмо. Москва. 2008. С. 125

Тебекин А. В. Менеджмент организации: Учебник / Тебекин А. В., Касаев Б. С. — М.: КНОРУС, 2011. С. 76

Герчикова И. Н. Менеджмент: Учебник. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2010.

Тебекин А. В. Менеджмент организации: Учебник / Тебекин А. В., Касаев Б. С. — М.: КНОРУС, 2011.

Тебекин А. В. Менеджмент организации: Учебник / Тебекин А. В., Касаев Б. С. — М.: КНОРУС, 2011.

Тебекин А. В. Менеджмент организации: Учебник / Тебекин А. В., Касаев Б. С. — М.: КНОРУС, 2011.

Тебекин А. В. Менеджмент организации: Учебник / Тебекин А. В., Касаев Б. С. — М.: КНОРУС, 2011.

Тебекин А. В. Менеджмент организации: Учебник / Тебекин А. В., Касаев Б. С. — М.: КНОРУС, 2011.

Тебекин А. В. Менеджмент организации: Учебник / Тебекин А. В., Касаев Б. С. — М.: КНОРУС, 2011.

Тебекин А. В. Менеджмент организации: Учебник / Тебекин А. В., Касаев Б. С. — М.: КНОРУС, 2011. С. 21

Тебекин А. В. Менеджмент организации: Учебник / Тебекин А. В., Касаев Б. С. — М.: КНОРУС, 2011. С. 49

Виханский О. С. Менеджмент: Учебник / Виханский О. С., Наумов А. И. — М.: Экономистъ, 2012. С. 174

Тебекин А. В. Менеджмент организации: Учебник / Тебекин А. В., Касаев Б. С. — М.: КНОРУС, 2011. С. 85

Тебекин А. В. Менеджмент организации: Учебник / Тебекин А. В., Касаев Б. С. — М.: КНОРУС, 2011. С. 23

Тебекин А. В. Менеджмент организации: Учебник / Тебекин А. В., Касаев Б. С. — М.: КНОРУС, 2011. С. 27