Рассмотрим концепцию автоматизированных систем (АС), относящихся к различным областям деятельности, с точки зрения реализации в них аналитических средств обработки информации и связанных с этим современных требований к ним.

Утверждение Бенджамина Дизраэли, графа Биконсфилда, многолетнего премьера и министра финансов Великобритании, предотвратившего в 1878 г. войну с Россией: «Наибольшего успеха добивается тот, кто располагает лучшей информацией», является актуальным и во времена развитых информационных технологий. Эпитет «лучшая» приобретает особое значение для информации, потому что появляются технологические возможности ее осмысления. Уже недостаточно получить качественно новую (часто синоним «лучшей») информацию быстро и в большом объеме. Важнее специальным образом ее обработать, говоря точнее, понять.

Еще в античности появились учения об анализе и синтезе. Под аналитикой (так греки называли умение вести анализ) тогда понимали «расчленение информации с помощью построения разумных рассуждений и выводов». Аристотель в двух основных трудах о логике, рассматривая рассуждения с формальной и содержательной точек зрения, дал, в частности, объяснение доказательным рассуждениям и логическим цепям. Для получения сегодня качественной информации применяют АС, в состав которых независимо от их назначения необходимо включать средства обработки с возможностями анализа.

Менеджмент и АС

Предлагаемый в последнее десятилетие способ управления предприятиями и корпорациями основан на менеджменте, под которым можно понимать процессную организацию их работы. Отсюда следует представление о предприятии (исходной системе) в виде совокупности бизнес-процессов, позволяющих проще описывать производство в зависимости от ведения бизнеса, но в то же самое время очень серьезно усложняет их взаимную увязку при оценке в целом эффективности АС. Поэтому в подавляющем большинстве случаев корпоративные системы, предлагаемые на рынке, в том числе и те, которые удовлетворяют стандартам ERP и MRP II, решают лишь задачи сбора учетной информации, которую используют для подготовки принятия решений по управлению. При этом постоянно приходится сталкиваться с недостатком информации, в частности о технологических процессах. Отсюда огромный интерес к аналитическим средствам обработки информации как важному рычагу для формирования управляющих воздействий на исходную систему. Примитивный образ АС в таком случае можно суммировать в виде следующего рисунка.

Рис. 1. Блок-схема АС

Структура АС представляется в виде набора бизнес-процессов, связаных информационными потоками. Среди процессов, как правило, отсутствуют технологические (за исключением дискретного производства), таким образом, автоматизации подвергается обработка лишь тех потоков информации, которые имеют отношение к учету. Ограничения на принятие управляющих воздействий в АС при этом проявляются в виде трудностей обмена информацией между процессами, следовательно, нет достаточного знания о текущих состояниях системы или же его получение стоит больших усилий. В итоге пользователь АС при ее функционировании не располагает приемлемым объемом знаний для принятия решения с минимальным риском. Это оправдывает то внимание со стороны заказчиков и разработчиков различных АС к аналитическим средствам, которые, как общепринято думать, помогут лицам, принимающим решения (ЛПР), добиться приемлемых управляющих воздействий.

Поначалу в корпоративных АС предлагалось для анализа информации, собираемой в БД, использовать разнообразные отчеты, получаемые по фиксированным моделям данных. Но для формирования управляющих воздействий как минимум необходим прогнозный анализ, требующий использования серьезных математических методов, и главное, участия специалистов, интерпретирующих результаты прогноза. Последнее обстоятельство весьма сильно сказывается на временны/х характеристиках процесса принятия решения по управлению АС, поэтому большинство разработчиков, поддавшись эйфории от успехов в ИТ, встали на путь технологического совершенствования процессов обработки информации, и прежде всего за счет повышения скоростей обработки и увеличения объемов информации, предоставляемой пользователю.

Дальнейшие шаги совершенствования анализа в корпоративных АС привели к включению в его состав средств, использующих суждения на основе логических правил типа «что..., если...», и выполнения численных расчетов в объеме средств MS Excel. К ним следует также отнести попытки решения в АС задач планирования, опираясь на «бюджетирование» — новомодный термин, означающий построение организационной бизнес-схемы рационального использования финансовых средств и ресурсов предприятия, выделенных для достижения поставленной цели.

В рамках интерфейсных технологий, широко используемых в корпоративных АС, разработчики придерживаются простого правила: аналитические средства являются приложениями, существующими вне рамок ядра (основных подсистем) поставляемой заказчику системы, и в основном становятся доступными пользователю на стадии внедрения по дополнительному требованию. Это оправдано, если иметь в виду начальные затраты покупателя, но вместе с тем такой подход очень ограничивает эксплуатационные возможности АС.

Последнее время на рынке многие продукты называют информационно-аналитическими системами. По существу, это подсистемы АС, в которых аналитические средства обработки уже входят в состав продукта. Так, для торговых систем компании «1С» это продукт «1С: Торговля и склад, ред. 8.5», в свою очередь компания «Интеллект-Сервис» предлагает «БЭСТ-ПРО» (подсистему бюджетирования), а компания IBS вывела на рынок пакет IBS Trade-Аналитик. Для программ фирмы «ПРО-ИНВЕСТ-ИТ», поддерживающих финансовый анализ предприятия, планирование и инвестиционный анализ, организацию и управление продажами, разработку маркетинговой стратегии, а также прогнозирование экономических показателей и анализ тенденций рынка, таковыми являются продукты Audit Expert, Project Expert, Sales Expert, Marketing Expert и Forecast Expert. Аналогичные продукты представляют компании «ЭпикРус» (пакет Active Planner), «ЛАНИТ» (АБФИ-предприятие/банк), «ИНЭК» («Банковский аналитик») и ряд других.

Среди АС, включающих в состав аналитических средств те, которые поддерживают процесс принятия решений, можно найти продукты, использующие специализированные многомерные СУБД (Informix MetaCube, Arbor Essbase, Oracle Express) - это пакет DSS/OLAP BusinessObjects компании «ТЕРН», а также система «Астарта» для стратегического планирования, маркетинга, обработки и анализа больших объемов текстовой информации, в особенности внешней по отношению к АС, компании Cognitive Technologies. Кроме того, имеются программы типа CQG for Windows, которые решают специфические задачи визуализации результатов анализа.

Особую роль играют банковские системы (АБС), что связано с изначальным интересом к аналитическим средствам со стороны заказчика. Наиболее показательны с точки зрения глубины проработки аналитических средств в АС, по нашему мнению, продукты компании «ПрограмБанк» (аналитический программный комплекс (АПК) «Нострадамус») и R-Style Software Lab (информационно-аналитическая система, ИАС).

АПК «Нострадамус» прошел длительный путь совершенствования, и сегодня он позволяет решать следующие задачи анализа: оценка состояния рентабельности, ликвидности и текущих доходов, клиентской базы, потерь; управление персоналом и развитием банка; слежение за движением цен активов, ресурсов и внешним окружением. Для этого в состав АПК входят соответствующие программы Economy, Treasury, Client, Risk, Staff, Trade, Event и Strategy с общим префиксом View. Инструментальные средства «Нострадамуса» позволяют загружать данные, работать с хранилищем данных и с системой показателей, а в результате получать данные для генератора отчетов и построения графиков. Предусмотрены также автоматический расчет или ручной ввод расшифровок показателей и других необходимых данных, после получения отчетов допускается погружение в данные, оперативное редактирование и логический анализ типа «что..., если... ». Но, пожалуй, самое необычное в этом АПК — возможность анализа менеджмента в условиях риска.

Концепция ИАС компании R-Style Software Lab связана с переходом от OLTP- к OLAP-технологиям и использованием систем хранения данных, включающих в свою структуру, как правило, несколько БД, среди которых могут быть MOLAP-, ROLAP-, HOLAP- и DOLAP-системы. Все это делает возможным проведение так называемого интеллектуального анализа данных. Основными задачами последнего являются поиск функциональных и логических зависимостей в накопленных данных, а также построение моделей и критериев, позволяющих разобраться в информационных аномалиях и составить с некоторой долей вероятности прогнозное течение анализируемых процессов. В качестве моделей в основном рассматриваются классификационные, кластерные и прогнозные. Архитектура ИАС привязана в значительной мере к СУБД Oracle8i Server Release 8.1.5 Enterprise Edition для Windows NT и выполнена в двухуровневой схеме клиент—сервер. Для реализации OLAP-операций используется средство Oracle Discoverer Release 3.1.

Управление и АС

Понимание управления в АС как воздействия на переход исходной системы из состояния в состояние имеет существенно более долгую историю в отличие от бизнес-процессного, так как оно связано с научно-техническим формированием кибернетики, ставшей несомненным фундаментом для развития информационных технологий. Поэтому важно рассмотреть, как соотносились способы обработки информации о состояниях АС с управляющими воздействиями для достижения системой желаемого состояния. Начнем с того, что обратим внимание на простейшую блок-схему АС подобного типа.

Основными понятиями, характеризовавшими исходную систему, для которой создавалась АС, были состояния и функции перехода из состояния в состояние. Для реальных систем, разумеется, это были сложные объекты, но при проектировании АС, как правило, им ставились в соответствие описания, имеющие приемлемую математическую форму. Так, состояние обычно толковалось как точка в многомерном пространстве состояний системы, а функция перехода как оператор (обыкновенно его роль выполняли матрицы). Такая формализация представлений исходных систем позволяла работать проектировщикам с их математическими моделями и доводить последние до высокой степени адекватности реальным АС. Соответствие при этом проверялось путем многих комплексных испытаний, в том числе и опытной эксплуатацией.

Рис. 2. АС «кибернетического» типа

Важным при подобном подходе к созданию АС являлось то, что даже если исходная система при проектировании АС представлялась в виде множества подсистем, все они рассматривались над одним и тем же пространством состояний. Из этого вытекала априорная согласованность подсистем при переходе из состояния в состояние. Следовательно, при обработке информации в АС о результате перехода из состояния в состояние не возникала потребность в анализе того, как он выполнен, потому что это удавалось делать наилучшим (оптимальным) образом в рамках принятой математической модели исходной системы.

Таким образом, аналитическая работа носила в основном характер математического моделирования поведения АС, что, как правило, вполне естественно вписывалось в ПО эксплуатируемой системы. В таких АС знание текущего состояния и возможность моделирования желаемого позволяли в подсистемах поддержки принятия решений достигать синтеза знаний о поведении системы и принимать своевременные управляющие воздействия.

К сожалению, в последнее время этот опыт предшествующего развития методологии создания АС пока не востребован. Ссылки на непреодолимую сложность такого описания систем не всегда убедительны. Например, производственные системы, состояние в которых описывается несколькими сотнями, а иногда и тысячами параметров, успешно поддерживались АСУП и АСУТП даже на базе их линейных математических моделей. При этом хорошее развитие получили математические методы решения задач большой размерности, что позволяет надеяться на успешный переход от информационных АС к АСУ.

Современные возможности

По мере развития ИТ все больше начинает преобладать взгляд на АС как на системы, где должна осуществляться не только технологическая обработка информации (быстрее, больше, дальше), но и смысловая, так как именно она позволяет организовывать наиболее эффективное функционирование АС. Информация - это больше, чем рабочее тело АС, потому что в ней заключено не только «энергетическое» начало, обеспечивающее работу системы, но и возможность повышения ее качества за счет осмысления управления. Так, обработка информации в АС теперь должна включать не только ее всеобъемлющий сбор, обновление, накопление знаний, но и возможности сочетания анализа и синтеза. Только на этом пути лицам, принимающим решения, следует ожидать глубоких сдвигов в эффективности управляющих воздействий в АС. Примеры подобных реализаций уже просматриваются в таких АС, как САПР, где использование опыта проектирования на отдельном этапе позволяет перестраивать управление всем проектом в целом и экономить не только временной, но и другие ресурсы.

Не за горами расширение логико-лингвистических средств анализа информации в АС, и перенос соответствующих технологических средств уже происходит. Даже скромные шаги компаний ABBYY Software House и «ПроМТ» по встраиванию своих технологий в банковские и офисные системы обещают серьезные сдвиги в аналитической обработке информации.

Представляется, что время аналитических систем прошло, наступило время технологий аналитико-синтетической работы со смыслом информации.

690