Организация системного анализа на основе методологии аналитических исследований

1. Удовлетворенность или неудовлетворенность субъекта деятельности в данной проблемной ситуации. Этот фактор не всегда поддается точному определению. Он может отражать высокий творческий потенциал, не находящий реализации, скуку, дискомфорт, конфликт, интенцию, угрозу, кризис отношений в коллективе, негативные эмоции, вызываемые работой 27 и др. В зависимости от проявления могут использоваться различные инструментарии исследования, описания ситуаций и устранения этого фактора. Для исследования этого фактора используются психологические и социологические методы анализа. Такие методы должны использоваться аналитиками и менеджерами, в компетенцию которых входит управление персоналом. Управление персоналом входит в комплекс дисциплин полного курса практического менеджмента, изучаемого при подготовке профессиональных управляющих достаточно крупных и сложных организаций.

2. Нечеткость проблемной ситуации выражается в неопределенности грани, отделяющей внешнюю сферу организации от внутренней.

3. Степень информационной открытости проблемной ситуации. Любая организация (государственная, корпоративная или частная) получает информацию из внешней среды, распространяет и использует информацию внутреннего назначения и, разумеется, охраняет от несанкционированного доступа секретную государственную или коммерческую информацию. Типы секретности и уровни ограниченного доступа регламентируются государственным законодательством, ведомственными нормами, а также уставом и другими нормативными документами данной организации. Однако существует и информация, которую каждая организация должна в обязательном порядке предоставлять органам исполнительной, судебной или законодательной власти. Такая информация направляется, например, в налоговую инспекцию, правоохранительные органы, в кредитные организации, инвесторам, акционерам и т.д.

4. Нерациональность, слабая формализуемость проблемы. В практике менеджмента часто встречаются ситуации, для решения которых нет готового набора правил. Пользуясь языком математики, можно сказать, что они являются алгоритмически неразрешимыми. Сложность решения подобных проблем возрастает, если менеджеры и аналитики не сталкивались раньше с аналогичными ситуациями и не обладают достаточным опытом, необходимым для устранения возникающих в таких ситуациях трудностей. В этих случаях требуется, как говорят, эвристические методы, основанные не на готовых, сугубо рациональных рецептах, а на творческом поиске, изобретении новых, иногда неожиданных методов решения. Одним из наиболее распространенных инструментов решения таких проблем является так называемый «мозговой штурм».

5. Хаотичность поведения участников данного вида деятельности. В деятельности достаточно крупных государственных, коммерческих и общественных организаций часто наблюдается хаотичность деятельности участвующих в ней индивидов, групп, подразделений или взаимодействующих в той или иной форме структур различного уровня. На практике это чаще всего происходит в периоды социально-экономических и политических кризисов, в моменты перехода от одной фазы социально-экономического развития к другой или в условиях непродуманной реорганизации или модернизации тех или иных систем. Если руководители соответствующих организаций не могут своевременно предусмотреть все возможные последствия и осложнения таких процессов и предпринять необходимые меры, для того чтобы реорганизация происходила организованно, то отдельные участники процесса могут вести себя непредсказуемо.

6. «Квантованностъ» возникновения изменений. Данный пункт тесно связан с двумя предыдущими. Он указывает на то, что очень многие изменения и само возникновение некоторых ситуаций часто представляются нам «дискретными», не вытекающими друг из друга, трудно объяснимыми или беспричинными. Такие дискретные явления иногда называют, пользуясь в качестве метафоры терминологией квантовой механики, «квантованными изменениями». Следует помнить, что перенос в социальную сферу естественно-научных понятий, относящихся к неодушевленной природе, особенно к микромиру, миру элементарных частиц, оптических процессов и т.д., часто лишь создает иллюзию понимания и затрудняет адекватное восприятие существа дела.

7. Неустойчивость и уникальность проблемных ситуаций. В деятельности различных социально-экономических организаций часто возникают трудности, которые характеризуются как неустойчивые состояния. Иногда их оценивают как уникальные ситуации. Неустойчивость в деятельности организации означает, что при непредвиденных нарушениях внутреннего порядка готовые стандартные правила деятельности окажутся неприменимыми или недостаточно эффективными. Если неустойчивость носит затяжной характер, то она может привести к разрушению организации, прекращению ее существования.

Приведенный здесь перечень причин, факторов, аспектов и инструментов преодоления проблемных ситуаций неполон. Но он дает исходное представление о том, с чем может встретиться любой менеджер при решении сложных системных задач.

В масштабах больших организаций, в деятельности которых принимают участие десятки менеджеров разных уровней и тысячи исполнителей необходимо совместное участие группы руководителей и аналитиков, хорошо понимающих друг друга и преследующих единые цели. Выработка групповых решений в интересах получения высокоэффективного когнитипа, позволяющего слаженно действовать всему коллективу, особенно характерна для настоящего времени как в государственных, так и в коммерческих структурах крупного масштаба. Здесь на первый план выступает вопрос об организационной форме принятия таких решений. Основными из них являются различные виды коллективных обсуждений, стратегических совещаний, требующих личного контакта или проводимых с помощью хорошо защищенных от постороннего доступа информационно-телекоммуникационных систем. В науке выработка единого плана действий, осуществляемого на основе общепринятого когнитипа, возможна лишь при условии, что основные теоретические знания уже разработаны, гипотезы выдвинуты и необходимо лишь правильно спланировать и осуществить экспериментальную работу. Иногда при этом требуется четкая координация сотен исследователей, работающих в разных университетах, научно-исследовательских институтах и даже в разных странах.

Важнейшей организационной формой принятия и выработки групповых решений являются стратегические совещания. Участники таких совещаний образуют группу, членами которой являются менеджеры и аналитики различных уровней и квалификации. Различные группы объединяет ряд принципиальных позиций.

В первом случае участники совещания принадлежат к одной организации, одному и тому же общественному институту, коммерческой корпорации или консорциуму, имеют общие стратегические цели. В силу этого они являются естественными партнерами, союзниками или, по крайней мере, лицами со сходными убеждениями и намерениями. Они стремятся к достижению некоторого согласия, договоренности относительно действий, намерений и конечных результатов, которые устраивали бы всех или большинство участников совещания.

Во втором случае участники стратегического совещания, как правило, принадлежат к конкурирующим коммерческим организациям, враждующим политическим и государственным образованиям, социальным институтам, имеющим различные цели, планы и намерения, но вынуждены в данных обстоятельствах искать частичного или полного согласия в решении определенных вопросов. Здесь имеются в виду совещания или переговоры между воюющими сторонами, враждующими административно-государственными образованиями.

Ординарные стратегические совещания обычно имеют плановый характер и проводятся тогда, когда дела данной организации, ведомства, корпорации идут нормально, достаточно успешно. В этом случае требуется лишь незначительная коррекция тех или иных действий, уточнение, усовершенствование, «легкая» модернизация ранее принятых стратегических планов или незначительные видоизменения тех или иных тактических операций. Организатором и руководителем таких совещаний, как правило, является руководитель организации или другой топ-менеджер, которому руководитель временно делегирует свои полномочия. Как правило, между участниками таких совещаний не существует значительных разногласий, поскольку они преследуют одну и ту же стратегическую цель и решают вытекающие из нее задачи, включенные в дерево целей данной организации.

Экстраординарные групповые совещания, естественно, носят внеплановый характер. Они собираются, когда обстоятельства реализации стратегического плана данной организации или ведомства резко меняются под влиянием каких-либо, как правило, внешних факторов. К таким факторам могут относиться, например, неожиданные действия соседних государств, резко нарушающие баланс вооруженных сил, выброс на рынок качественно новой продукции, созданной конкурирующей фирмой, что неизбежно грозит убытками для данного предприятия или коммерческой организации. Именно в силу экстраординарности и поспешности при подготовке такие групповые совещания могут оказаться менее обеспеченными аналитическими данными. Процедура проведения экстраординарных совещаний принципиально не отличается от процедуры проведения ординарного совещания. Члены каждого ведомства, корпорации, частного предприятия и т.д. должны понимать, что такие ситуации возможны всегда, и заранее создавать «резерв» для потенциальных решений в экстраординарных ситуациях.

Выработка стратегических решений на высшем уровне руководства той или иной организации сопровождается их обязательной детализацией, уточнениями и, в случае необходимости, дополнениями в подразделениях, осуществляющих различные специализированные функции на разных уровнях этой организации. Разумеется, это относится к достаточно крупным, многоуровневым организациям. Это необходимо как для менеджеров, которым часто приходится, как говорится, на ходу, самостоятельно осуществлять часть аналитической работы, так и для аналитиков, готовящих материал и сопровождающих в качестве консультантов и советников крупные стратегические и тактические совещания. Таким образом, возникает еще одна, внутренняя для каждой организации проблема - создание специальных ситуационных центров, то есть организационно-технологических структур, обеспечивающих на основе самых современных средств подготовку информации и знаний, необходимых для выработки групповых решений.

При наличии современных высокоскоростных вычислительных машин, новейшего программного обеспечения, систем связи и опытного обслуживающего персонала ситуационные центры в ближайшей перспективе будут играть все более значительную роль в достижении взаимопонимания и полного консенсуса в условиях группового принятия стратегических и оперативно-тактических решений. Таким образом, ситуационные центры могут и должны решать следующие методологические и технологические задачи:

- совершенствование процессов и регламентов информационно-аналитической деятельности и принятия управленческих решений;

- совершенствование анализа состояния и планирования, эффективное использование автоматизирован ной системы представления информационных ресурсов участникам стратегического совещания;

- текущее информирование руководства, эффективное информационно-аналитическое обслуживание сотрудников (до и после стратегических и оперативно- тактических совещаний);

- информационная поддержка экспертных процедур оценки ситуаций (в первую очередь нестандартных, требующих коррекции стратегии и оперативно-тактической деятельности);

- унификация знаний и информации на основе скоростной обработки разнородных данных;

- выявление проблемных ситуаций, требующих упреждающих решений;

- поддержка территориально распределенных совещаний (для крупных организаций, имеющих отделения, филиалы, предприятия, находящиеся на различных территориях) с синхронной презентацией информации на рабочих местах участников совещания.

Можно выделить основные функции, выполняемые ситуационными (когнитивными) центрами, предназначенные для решения вышеуказанных задач:

1. Сбор, хранение и переработка информации и знаний.

2. Автоматизированный сравнительный анализ (при наличии соответствующего программного обеспечения) определенных объемов информации, необходимый для аналитиков и менеджеров, занятых подготовкой и принятием решений, особенно, в острых ситуациях.

3. Представление соответствующей информации и знаний в удобовоспринимаемой форме, с тем чтобы облегчить достижение консенсуса лицам, участвующим в выработке групповых решений.

4. Автоматизированный контроль за выполнением решений и обеспечением их необходимыми ресурсами в случаях, когда это не требует творческой деятельности человеческого интеллекта.

Эти функции позволяют полностью обеспечить реализацию менеджериальной деятельности, выполняемой в форме групповых стратегических и оперативно-тактических решений, которые обычно разбиваются на следующие этапы: оценка существующей ситуации, требующей новых решений - обсуждение и анализ данной ситуации - подготовка решений - достижение консенсуса - принятие новых решений - контроль за выполнением решения - оценка того, насколько существующая неудовлетворительная ситуация удачно и адекватно переведена в новую, удовлетворительную ситуацию, отвечающую стратегическим целям организации.

2.3 Анализ мотивационной управленческой деятельности и принятие решений

Чем сложнее организация, чем больше в ней сотрудников и различных управленческих и исполнительных подразделений, постоянных и временных групп, создаваемых для решения отдельных задач, тем труднее управление такой организацией, представляющей собой сложную полиструктурную иерархическую систему. В предыдущей главе было показано, как строятся отношения управления и исполнения принятых решений на разных уровнях больших сложных систем. Одновременно с этим было показано, что в открытых системах соответствующие аналитические центры направляют необходимую информацию различным коллективам и отдельным членам подразделений, делая работу организации понятной и прозрачной, и вместе с тем аккумулируют исходящую от них информацию, необходимую для подготовки и коррекции крупномасштабных решений. Для характеристики работы отдельных, как правило, относительно небольших коллективов, в том числе временных, в подобных организациях используется термин «команда». Он многозначен и происходит от французского «commande». К нашей проблематике имеет отношение только одно из его значений, а именно «временная или постоянная организационная единица, предназначенная для выполнения определенных задач, служебных обязанностей или каких-либо работ».

Важнейшим фактором, успеха командной деятельности является правильная мотивация деятельности команды в целом и каждого из ее членов. Это должен учитывать каждый лидер. Мотивация бывает успешной, когда налицо имеют место три условия:

1. Лидер четко представляет себе, каким образом и в каком объеме он должен мотивировать каждого члена своего коллектива.

2. Он располагает необходимыми для этого финансовыми ресурсами, моральными стимулами и другими видами поощрения.

3. Сами работники вполне удовлетворены мотивирующими акциями лидера и действительно готовы повысить свою активность, испытывая при этом внутренне чувство удовлетворения.

Особую важность представляет мотивация лидера и лидерства вообще, особенно, когда речь идет о деятельности отдельных команд в форс-мажорных и чрезвычайных обстоятельствах. В таких обстоятельствах решение должно приниматься и выполняться в очень малые промежутки времени, иногда, образно говоря, моментально.

Здесь уместно ввести два вспомогательных понятия: интегральной и дифференциальной мотивации. В первом, наиболее предпочтительном, случае и мотивация самого лидера, и мотивация каждого работника, и команды в целом удовлетворительны. В такой ситуации коллектив работает как хорошо слаженный механизм, доставляя минимум хлопот и забот вышестоящим менеджерам, а между членами коллектива существуют отношения доверия и взаимопомощи. Во втором случае настоящих побудительных мотивов (например, если работа принудительная, подневольная), объединяющих коллектив, может не быть совсем. Или же такие мотивы существую лишь у отдельных работников. Тогда перед руководителями и системными аналитиками возникает вопрос, каким образом предотвратить распад коллектива и изменить систему мотивации так, чтобы она привела к консолидации мотиваций и «дрейфу» коллектива в нужном направлении, то есть в сторону большей деловой активности.

3. Сбор и обработка данных. Статистика и методы моделирования в системно-аналитических исследованиях

3.1 Методы измерений социальных явлений как инструмент системно-аналитических исследований

Роль эмпирических данных в изучении общественных явлений огромна. Глубокое изучение интересующих аналитика закономерностей невозможно без опоры на анализ конкретных фактов, в которых эти закономерности, собственно говоря, и проявляются. Именно реальные эмпирические факты, как правило, служат средством проверки теорий, наводят на мысль о необходимости их корректировки, являются почвой для формирования новых теоретических гипотез. Специалист в области системного анализа должен владеть техникой простейшей математической обработки эмпирических данных.

Что же это такое - эмпирические данные, т.е. данные, характеризующие конкретные факты в социологии, экономике, психологии? Следуя работе Ю.Н. Толстовой Зб, выделим следующие основные группы данных:

- совокупности чисел, характеризующих те или иные объекты (в качестве таких совокупностей могут выступать, например, производственные характеристики предприятий, возраст респондентов, оценки выпускниками школ престижности некоторых профессий и т.д.);

- множества индикаторов определенных отношений между рассматриваемыми объектами, такие данные часто используются при изучении малых групп;

- результаты попарных сопоставлений респондента ми (то есть лицами, отвечающими на вопросы исследователей) каких-либо объектов;

- совокупности определенных высказываний (на пример, ответов респондентов на вопрос об их профессии, о том, что им нравится в политике правительства; письма читателей газеты в редакцию; фрагменты из журнальных статей и т.д.);

- тексты документов;

- так или иначе зафиксированные результаты наблюдения за невербальным поведением людей и т.п.

Наиболее часто в экономических, социологических, психологических исследованиях данные представляют собой совокупность значений каких-либо признаков (характеристик, переменных, величин; будем считать эти термины синонимами), измеренных для каждого из изучаемых объектов. Результаты обработки данных используются для построения моделей и прогнозов социально-экономических процессов и ситуаций.

Основная цель анализа данных - выявление (подтверждение, корректировка) каких-то интересующих исследователя закономерностей. Принято выделять две основные формы закономерной связи явлений, отличающиеся по характеру вытекающих из них предсказаний: динамические и статистические закономерности 38. В законах динамического типа предсказание имеет точный, определенный однозначный вид; в статистических же законах предсказание носит не достоверный, а лишь вероятностный характер, то есть оно более или менее правдоподобно. В данном разделе рассматриваются, в основном, статистические закономерности. Это закономерности «в среднем». Статистический подход состоит в мысленном разделении наблюдаемой изменчивости на две части (обусловленные, соответственно, закономерными и случайными причинами) и выявлении закономерной изменчивости на фоне случайной. Вероятностный характер предсказаний в статистических закономерностях обычно бывает обусловлен действием множества случайных факторов, которые имеют место в статистических совокупностях. Статистическая закономерность возникает как результат взаимодействия большого числа элементов, составляющих совокупность, и характеризует не столько поведение отдельного элемента совокупности, сколько всю совокупность в целом. Проявляющаяся в статистических закономерностях «необходимость» возникает вследствие взаимной компенсации и уравновешивания множества случайных факторов, «пробивает» себе дорогу через массу случайностей.

Кратко рассмотрим, следуя С.С. СТИВЕНСУ, различные шкалы и их применение в процессе сбора и анализа данных.

Номинальное измерение (присвоение обозначения или обозначений) едва ли заслуживает того, чтобы называться «измерением». Это процесс группирования предметов в классы, когда объекты, принадлежащие к одному классу, идентичны (или почти идентичны) в отношении некоторого признака или свойства. Далее классам даются обозначения; за обозначение класса часто принимаются числа, которые могут служить объяснением заголовка «номинальное измерение».

Порядковое измерение возможно тогда, когда возможно обнаружить в предметах различные степени признака или свойства. В этом случае используется свойство «упорядоченности» чисел, и числа приписываются предметам таким образом, что если число, присвоенное предмету А, больше числа, присвоенного В, то это значит, что в А содержится больше данного свойства, чем в В.

Интервальное измерение возможно, когда измеритель способен определить не только количества свойства в предметах (характеристика порядкового измерения), но также фиксировать равные различия между предметами. Для интервального измерения устанавливается единица измерения (градус, доллар, сантиметр, грамм и т.д.). Предмету присваивается число, равное количеству единиц измерения, которое эквивалентно количеству имеющегося свойства.

Измерение отношений отличается от интервального только тем, что нулевая точка не произвольна, а указывает на полное отсутствие измеряемого свойства. Измеритель может заметить отсутствие свойства и имеет единицу измерения, позволяющую регистрировать различающиеся значения признака.

В системной аналитике, кадровом менеджменте большинство измерений относится к номинальному, порядковому и интервальному уровням (например, предвыборные рейтинги кандидатов). Лишь наименее важные переменные в этих областях допускают пока измерение отношений: в действительности шкалы, удовлетворяющие условиям интервальной шкалы, молено найти с трудом. Иногда переменные шкалы отношений, такие как время (решения задачи или заучивания списка слов), рост, вес или расстояние, могут представлять интерес, но это бывает нечасто (например, в страховом деле).

В своей работе аналитики часто используют статистические данные. Понятие и термин статистика происходит от латинского слова «статус», которое в переводе означает положение, состояние явлений. В настоящее время этот термин употребляется в различных значениях, а именно:

1. Под статистикой понимают итоговые показатели, характеризующие различные стороны общественной жизни, население, стратификацию общества, производство, распределение, обмен, потребление и т.д.

2. Статистикой называют практическую деятельность по сбору и обобщению соответствующих данных.

3. И, наконец, статистикой называют общественную науку, занимающуюся разработкой методологии сбора и теоретического обобщения цифровых данных об обществе.

Статистика является инструментом упорядочивания огромных массивов собранной информации. Американцы, мастера образных выражений, используют термин «boiling down», т.е. «выпаривание информационного массива». Описательная статистика особенно важна в ситуациях, когда необходимо установить взаимосвязь между более чем двумя переменными. Огромное количество «сырых» данных с помощью методов описательной статистики может быть сведено к нескольким показателям, которые характеризуют всю совокупность опрошенных людей или учтенных материальных объектов. В зависимости от задачи это могут быть мода, медиана, средняя, коэффициент корреляции и т.д. Индуктивная статистика используется для формулирования общих законов по данным наблюдений повторяющихся закономерностей. Логические выводы на основе обработки статистических данных также относятся к индуктивной функции статистики. К категориям или наиболее общим понятиям статистики относятся:

Статистическая совокупность. Массовые общественные явления выступают в форме особых групп явлений и процессов, называемых статистическими совокупностями, поскольку они объединяются на основании наличия некоторых общих признаков или свойств. Статистическая совокупность состоит из отдельных элементов, явлений или единиц - первичных неделимых элементов изучаемого процесса.

Закон больших чисел - весьма широкий принцип взаимопогашения (уравновешивания) случайных отклонений. Действие закона состоит в том, что на достаточно большой совокупности проявляются внутренние закономерные связи явлений. Это особенно валено для аналитиков, которые работают в компаниях, управляющих пифами, в больших финансовых корпорациях и т.д.

Обобщающий показатель социальной статистики -число, характеризующее одну из особенностей совокупности социальных и экономических явлений. В качестве примеров назовем среднюю продолжительность жизни, уровень образования, численность учащихся в области. Обобщающие показатели составляются из индивидуальных.

Чтобы решить, какие методы анализа надо применить к имеющимся данным и насколько удовлетворительны полученные результаты статистических процедур, нужно иметь возможность наглядно представлять себе эти данные и результаты. Поэтому практически все статистические пакеты обеспечивают широкий набор средств визуализации данных: построение графиков, двух- и трехмерных диаграмм, а часто и различные средства деловой графики. Это помогает системным аналитикам лучше представить обрабатываемые данные, получить общее представление об их особенностях и закономерностях. Результаты применения статистических процедур, как правило, представляются в наглядном графическом виде.

В аналитических исследованиях применяют основные понятия теории вероятностей. Аргументация выводов математической и, соответственно, социальной статистики основывается на законах теории вероятностей. События взаимосвязаны. Одни из них являются исходом или следствием других. Первичное действие назовем «испытанием». Испытание приводит к появлению того или иного события. «Случайное событие» - такое событие, исход которого нельзя предугадать. Случайному событию противопоставляется «событие детерминированное» с гарантированным исходом.

Случайные числа возникают не только в результате эмпирических опытов. Искусственно полученный ряд случайных чисел используется для решения различных задач - при проведении лотерей, отбора и кастинга, при моделировании по методу Монте-Карло и другим методам, находящим применение в банковском деле, финансах и различных видах управленческой и аналитической деятельности. Приходится встречать следующие понятия: генераторы случайных чисел, генераторы случайных событий, генераторы случайных символов и текстов.

Для наглядного представления данных обследования (рассматриваем их как дискретную случайную величину) используются различные приемы, облегчающие, прежде всего, визуальный анализ полученной в эксперименте информации. К таким приемам относят таблицы, ряды распределений, графики и гистограммы. Их применяют с той целью, чтобы полученные данные представить наглядным образом. При этом можно в явной форме увидеть характерные особенности и результаты обследования.

Первичный материал, полученный исследователем, нуждается в соответствующей обработке. Обработка начинается с упорядочения и систематизации собранных данных. Процесс систематизации результатов, объединение их в относительно однородные группы по некоторому признаку называется группировкой.

Группировка - это не просто технический прием, представляющий первичные данные в ином виде, но, прежде всего, операция, которая позволяет глубже выявить связи между изучаемыми явлениями. От того, как группируется исходный материал, во многих случаях зависят выводы о природе изучаемого явления. Поэтому группировка должна быть обдуманной, отвечать требованию поставленной задачи и соответствовать содержанию изучаемого явления.

Наиболее распространенной формой группировки экспериментальных данных являются статистические таблицы. Таблицы бывают простыми и сложными. К простым относятся таблицы, применяемые при альтернативной группировке, когда одна группа испытуемых противопоставляется другой; например, здоровые - больным, высокие люди - низким и т.п. Простые таблицы рекомендуется использовать, когда измерение изучаемых признаков производится в номинативной или ранговой шкале. При анализе финансовых и торговых операций, оценке электората также применяются таблицы.

Особую форму группировки данных представляют так называемые статистические ряды, или числовые значения признака, расположенного в определенном порядке.

Вариационным рядом распределения называют двойной ряд чисел, показывающий, каким образом числовые значения признака связаны с их повторяемостью в данной выборке.

Гистограмма является разновидностью специального типа статистических графиков, которые называются диаграммами. Диаграммы удобно использовать для сравнительного анализа значений различных статистических показателей, наглядного представления их динамики и структуры.

Это позволяет анализировать статистическую информацию, классифицированную одновременно по нескольким признакам.

3.2 Прогнозирование и прогнозные сценарии

Абстрактное понятие «предвидение будущего» имеет несколько толкований. Иногда под предвидением понимают сложное предвосхищение будущего, называемое предугадыванием (существует и простое предвосхищение - предчувствие, свойственное любому организму от растения или вируса до человека). Часто под предвидением понимают научное исследование, точнее, одну из его разновидностей, направленную на изучение перспектив развития какого-либо процесса или явления. Эта форма конкретизации предвидения обычно называется прогнозированием, и к ней применяются все требования, специфичные для научных исследований.

Прогнозирование также имеет различные формы и цели. Одни научные прогнозы нацелены на предсказание каких-то событий в будущем. Другие - на выявление назревающих проблем и возможностей их решения с помощью исследовательских технологий. В таких прогнозах предсказания играют сугубо условную, инструментальную роль, хотя, как некий побочный продукт, нередко представляют большой самостоятельный интерес.

Основные теоретические положения технологического прогнозирования вкратце сводятся к следующим:

1. Прошлое можно знать, но невозможно изменить; будущее невозможно знать так, как мы знаем прошлое (те или иные события), зато на него можно влиять по средством действий, основанных на определенных ре шениях, в том числе и с учетом возможных последствий таких решений.

2. Будущее можно и должно познавать не простым предугадыванием событий, а путем выявления проблем, целей, возможных решений и их последствий. Иными словами, можно ориентировать системно-аналитические исследования будущего не только на «предсказание», а на повышение объективности предсказания и, следовательно, на повышение эффективности принимаемых решений. При этом предсказания станут побочным, само собой разумеющимся продуктом, который представляет самостоятельный интерес.

3. Такого рода исследования, как и другие научные изыскания, сводятся к изучению источников (документов) и литературы, опросам населения и особенно экспертов, обобщению опыта, специальным экспериментам. Результаты обычно представляются в виде трендовых моделей (экстраполяция в будущее наблюдаемых тенденций), а также в виде разного рода аналитических моделей (сценарии, матрицы и т.д.).

Одним из основных методов прогнозирования является статистическое прогнозирование - статистическое описание будущих значений исследуемого показателя (переменной). Различают точечный и интервальный статистический прогноз. Точечный статистический прогноз представляется единственным значением. Интервальный прогноз задается двумя числами - нижней и верхней границей интервала, внутрь которого будущее значение показателя попадет с заданной доверительной вероятностью. Чем более узкая интервальная оценка, тем она точнее при заданном уровне надежности (доверительной вероятности). Различаются также статистические прогнозы expost и прогноз exante. Прогноз ex post - «прогноз» прошлых значений зависимых переменных на основе оцененных параметров модели эконометрических и фактических значений независимых переменных для периода прогнозирования - рассчитывается для проверки качества модели, ее прогностических свойств (точности и надежности). Прогноз exante - реальный прогноз будущих значений зависимых переменных эконометрической модели на основе оцененных параметров и так или иначе заданных будущих значений независимых переменных.

Методы прогнозирования разделяются на общенаучные, т.е. применимые ко всем наукам (например, прогноз по аналогии), и частнонаучные, т.е. применимые в какой-то одной науке (например, опросы населения в социологии, проективные тесты в психологии и др.). Всего насчитывается до двухсот различных методов прогнозов, большинство из которых можно свести к трем группам: трендовые модели экстраполяции и интерполяции прогнозируемых процессов, аналитические модели (прогнозные сценарии, матрицы и т.д.), индивидуальные и групповые, очные и заочные опросы экспертов. В самом общем виде разработка прогноза включает в себя: программу прогностического исследования; построение исходной, или базовой, модели (желательно в виде системы математических уравнений или хотя бы упорядоченной совокупности количественных и качественных показателей прогнозируемого явления); построение прогнозного фона (учет внешних факторов, влияющих на прогнозируемый процесс); прогнозную разработку профильных и фоновых показателей и сведение их в систему; верификацию (проверку достоверности) полученных результатов.

Динамические ряды - важнейший источник исходной информации для анализа и прогнозирования экономических и социально-экономических процессов. Интервальный динамический ряд состоит из показателей, характеризующих результаты развития изучаемых явлений за определенные отрезки (интервалы) времени.

Следует иметь в виду, что отдельный динамический ряд отражает изменение лишь одной стороны, одного признака изучаемых явлений, а задача аналитика - дать всестороннюю характеристику явлений. Поэтому исследователь должен строить не только отдельные изолированные динамические ряды, а взаимосвязанные динамические ряды, позволяющие исследовать изучаемый объект как систему. Именно система динамических рядов в состоянии дать достаточно полную картину развития явлений во времени и во многих случаях позволяет выявить причины происходящих изменений.

Необходимость формировать динамические ряды по строго однородным периодам или этапам не означает, что мы отказываемся от построения и изучения динамических рядов, охватывающих длительные исторические отрезки времени, включающие различные этапы развития явления.

Однокачественностъ динамического ряда. При построении динамического ряда надо добиваться, чтобы уровни ряда объединяли явления одного качества. Это означает, что в пределах каждого интервала или на определенный момент, к которому относятся уровни ряда, предварительно должна быть произведена типологическая или структурная группировка материала. После выделения однородных групп или типов явлений могут быть образованы соответствующие уровни динамического ряда.

Сопоставимость уровней динамического ряда. Для научного формирования динамических рядов необходима сопоставимость уровней ряда. Это значит, что уровни должны быть выражены в одинаковых единицах измерения, подсчитаны по единой методологии, относиться к одинаковой территории. Важно, чтобы в динамическом ряду интервалы или моменты, по которым определены уровни, имели одинаковый смысл.

Последовательность и непрерывность во времени уровней динамического ряда. Это требование означает, что уровни динамического ряда по возможности должны последовательно охватывать весь этап развития явления от начала до конца. Отсутствие данных за те или иные промежутки времени (или по состоянию нате или иные моменты времени) может исказить представления о динамике при последующем анализе ряда.

При анализе данных за протяженные промежутки времени особенно ярко появляются методы прогнозирования временных рядов - статистические методы прогнозирования временных рядов, характерная особенность которых - проводимые последовательно во времени наблюдения за объектом прогнозирования. В соответствии со структурой и закономерностями временных рядов выделяют следующие методы их прогнозирования (применяемые как независимо, так и совместно):

- при наличии тренда или долгосрочной тенденции в развитии временного ряда используются экстраполяционные методы прогнозирования;

- при наличии сезонной тенденции или изменений в динамике ряда, повторяемых через определенные периоды, применяются методы корреляционного анализа данных с определением периода (временного лага) сезонности;

- для прерванных временных рядов при наличии резких изменений тенденции процесса под каким-либо воздействием (обычно внешним), часто называемым интервенцией, применяется специальный класс моделей, в свойства которых закладывается один из типов интервенции (устойчивое скачкообразное, устойчивое посте пенное, скачкообразное временное);

- при наличии более или менее регулярных колебаний относительно тренда с неизвестным в начале исследования периодом используются гармонические модели или модели авто регрессии скользящего среднего.

4. Информационное обеспечение системного анализа, систем управления и принятия решений. Информационная безопасность. использование мировых информационных систем

4.1 Общие понятия информационных систем

Важность современных информационно-телекоммуникационных систем для аналитической работы, систем управления и принятия решений трудно переоценить.

Информационная система - инструмент, не имеющий собственного разума, она не принимает решений, а только поддерживает их принятие. Человек-пользователь всегда остается внешним по отношению к ней. Он общается с компьютером через посредников, которыми являются программы - активные компоненты компьютерных систем. И именно через них человек видит пассивные компоненты компьютерного мира - данные.

Достоверность информации, а значит и принятых на ее основе решений и сделанных выводов, напрямую зависит от свойств компьютерной системы, а она не всегда подконтрольна и дружественна пользователю, а может быть даже враждебна ему. Отсюда возникает проблема обеспечения информационной безопасности.

Взаимодействие компьютерных систем частично подчинено социальным законам: в их деятельность вмешивается конкуренция и противостояние различных сил - от отдельных индивидуумов до специальных служб. Таким образом, «компьютерный помощник системного аналитика», точно так же как «наблюдатель-частица» в квантовой механике, начинает существенно влиять на ход эксперимента. Аналитик видит «мир данных» глазами компьютерной системы, и в первую очередь необходимо, чтобы этот «взгляд» оставлял информацию достоверной, не искажал получаемые данные. Это первая задача обеспечения информационной безопасности системных исследований, предназначенных для принятия адекватных управленческих решений.

Результаты анализа, прогнозирования и принятия решений становятся ценным нематериальным ресурсом, который представляет значительный интерес для конкурентов. Отсюда вторая задача - защитить результаты проделанной работы, надежно сохранить их, своевременно передать заинтересованным лицами и руководителям, принимающим решения, в защищенном виде, который предусматривает защиту подлинности, авторства и обеспечение конфиденциальности данных.

Для анализа поставленных проблем ниже рассмотрим модели компьютерных систем, их свойства, принципы обеспечения надежности и безопасности и типовые архитектуры защищенных систем, предназначенных для поддержки системно-структурных исследований. Здесь и далее под архитектурой будем понимать структуру компьютерной системы с выделением ее компонентов, элементов и связей между ними. Связи между элементами являются системообразующими, а сама архитектура часто представляется в виде изображения или схемы.

Сформулируем важнейшие свойства субъектов, которые также относятся к числу системообразующих компонентов компьютерной системы. Самое главное из них состоит в том, что пользователь-аналитик воспринимает объекты и получает информацию только через субъекты, которыми он управляет и которые отображают информацию, относящуюся к окружающему миру.

На практике пользователь (под которым мы в первую очередь понимаем системного аналитика) сообщает компьютерной системе свои запросы, используя такие инструменты управления, как клавиатура, «мышь», джойстик, сенсорный экран, электронное стило, которые являются внешним оборудованием компьютера и передают информацию субъектам нижнего уровня, обслуживающим эти устройства и также передающим информацию далее, субъектам или программным модулям операционной системы, обеспечивающим функционирование компьютера в целом. Отличие терминов «программа» и «программный модуль» состоит в том, что программа является системной целостностью более высокого порядка, чем программный модуль, а программный модуль является подсистемой, обладающей в рамках программы особой целостностью.

Подчеркнем отличие понятия «субъекта компьютерной системы» от «человека-пользователя» следующим определением. Пользователь -- лицо (физическое лицо), аутентифицируемое некоторой информацией и управляющее субъектом компьютерной системы через органы управления компьютером. Пользователь КС является, таким образом, внешним фактором, управляющим состоянием субъектов.

Источник информации в современном понимании -это данные КС, локализованные в одном или нескольких объектах. Источник информации может обладать следующими свойствами:

Авторство - источник информации может иметь автора (реального или вымышленного), а также быть анонимным, не имеющим автора. Автор информации может быть установлен по прямым или косвенным признакам.

Стабильность или нестабильность - источник информации может не изменяться во времени или быть подверженным изменениям. Свойство стабильности весьма важно для работы аналитика. Для нестабильных источников необходимо постоянное обращение к ним, если они содержат необходимую аналитику информацию. Кроме того, при поиске в компьютерных сетях часто приходится иметь дело с информацией, хранящейся во временной памяти (так называемом кеше) поисковых систем (об этом более подробно ниже).

Дополняемость - это свойство относится к нестабильным источникам информации и означает, что источник информации пополнятся новыми сведениями с течением времени. Если найденный аналитиком источник является дополняемым, то следует осуществлять его постоянный мониторинг с целью обнаружение необходимых новых сведений.

Структурированность - это свойство означает, что источник имеет некоторую формализованную внутреннюю структуру - делится на элементы, обладающие тождественной конструкцией или организацией. Наиболее ярким примером структурированного источника являются базы данных, про которые мы поговорим ниже. Структурированные источники позволяют аналитику сравнительно легко автоматизировать поиск, анализ и сортировку необходимой информации.

Целостность (внутренняя или системная) - означает, что некоторая часть объекта, являющегося источником информации, либо весь объект неизменен, и этот факт может быть проверен путем выполнения некоторых детерминированных процедур, называемых контролем целостности или процедурами контроля целостности. Обычно целостность фиксируется и проверяется с использованием механизмов электронной цифровой подписи. О ней мы поговорим в главе, посвященной вопросам безопасности.

Достоверность - источник может содержать достоверную или недостоверную информацию. Свойство «достоверности» является внешним по отношению к источнику, поскольку критерий различения достоверного и недостоверного задается экспертом. Субъектами компьютерной системы достоверность информации может быть проверена опять же с помощью внешнего критерия достоверности, использующего другие свойства источника, например, структурированности.

Доступность - источник может быть доступен для субъекта, управляемого аналитиком, либо быть доступным для пользователя при соблюдении некоторых условий (например, если аналитик использует коммерческие информационные ресурсы, доступ к которым требует оплаты). Недоступность источника может быть вызвана действиями естественных или искусственных враждебных сил, например, необходимый для работы сайт или ресурс может быть заблокирован конкурентами или засекречен создателями сайта, и доступ к нему требует знания специального пароля.

Изменение свойств источника информации вопреки намерениям его авторов называется атакой или злоумышленным воздействием. Как мы выяснили, любое воздействие на компьютерные системы может быть выполнено субъектом, действующим автономно (вирус) или управляемым человеком. Такой субъект (или управляющий им человек) называется злоумышленником или нарушителем.

Профессиональным аналитикам часто приходится изучать крайне сложные процессы и события, которые сами выступают в виде сложных иерархических полиструктурных систем. Естественно, что без помощи современных компьютерных технологий и информационных систем в современном сетевом мире высококачественное аналитическое исследование выполнить просто невозможно. При этом нужно учесть, что далеко не все системные аналитики свободно владеют основными понятиями, с помощью которых формулируются задачи, решаемые на основе использования компьютерных систем. Кроме того, системные аналитики иногда сталкиваются с задачами, решение которых требует участия профессиональных разработчиков и программистов, перед которыми тоже нужно уметь правильно ставить задачу.

Обратимся теперь к базам данных. База данных (БД) в общем смысле - структурированный источник информации, объект КС, обладающий определенными свойствами. В рамках теории БД взаимосвязанные данные, содержащие сведения о хозяйственной или иной деятельности любого предприятия, называются информационной системой (ИС). Таким образом, ИС есть объектная компонента КС, содержащая информацию и знания. Совокупность нескольких баз данных образует информационное хранилище.

Содержащиеся в ИС данные должны быть доступны, чтобы предоставлять достоверную информацию в определенное время конкретному лицу в определенном месте и с минимальными затратами. Информация, хранящаяся в БД, должна удовлетворять следующим требованиям:

- непротиворечивости;

- не избыточности;

- целостности;

- полноты.

Эти формулировки нуждаются в некоторых пояснениях, помогающих системному аналитику использовать имеющиеся в его распоряжении БД и ИС или «заказать» специалисту по созданию БД, какие таблицы должны быть построены, какие они должны содержать индексы и ключи. «Один к одному» -- каждая запись одной таблицы соответствует одной записи в другой таблице, а связь между таблицами осуществляется по совпадающему полю, например, «Личный №». Отношение «один к одному» целесообразно использовать, если часть данных используется нечасто. Использование данного отношения позволит увеличить скорость работы с БД. «Один ко многим» - каждой записи в одной таблице соответствует несколько записей в другой таблице. Например, одному сотруднику может соответствовать несколько выполненных работ. Отношение «один ко многим» используется очень часто и поддерживается всеми СУБД. «Многие к одному» - нескольким записям в одной таблице соответствует одна запись в другой таблице. Отношение «многие к одному» аналогично отношению «один ко многим». Тип отношения зависит от вашей точки зрения. Например, если вы будете рассматривать отношение между выполненной работой и сотрудниками, то получите отношение «многие к одному». «Многие ко многими - нескольким записям в одной таблице соответствует несколько записей в другой таблице. Например, между таблицами «Поставки товаров» и «Заказанные товары» существует отношение «многие ко многим», т.к. на каждый товар может быть более одного заказа или каждый поставляемый товар может производиться более чем одним производителем.

Системный аналитик, хорошо ориентирующийся в различных БД и СУБД, должен знать и уметь пользоваться различными моделями данных. В настоящее время распространены 3 модели данных:

- иерархическая;

- сетевая;

- реляционная.

Иерархическая модель данных строится по принципу иерархии типов объектов, т.е. один тип объекта является главным, а остальные - подчиненными. Между главными и подчиненными объектами устанавливается отношение «один ко многим». Для каждого подчиненного типа объекта может быть только один вышестоящий (исходный) тип объекта. Для сетевой модели данных понятие главного (исходного) и подчиненного объекта несколько расширено. Любой объект может быть главным и подчиненным. Каждый объект может участвовать в любом числе взаимодействий. В реляционной модели объекты и взаимодействия между ними представляются с помощью рассмотренных выше таблиц. Каждая таблица должна иметь первичный ключ - поле или комбинацию полей, который однозначно идентифицирует каждую строку таблицы. Реляционная модель данных является наиболее простой и популярной.

4.2 Информационно-аналитическая работа в глобальных мировых сетях

При проведении системных исследований в открытых сетях и общедоступных массивах информации обычно выделяют три рабочие фазы.

Первая из них - подготовительная, включающая в свою очередь два этапа: декомпозицию запроса и определение необходимых для поиска средств. Декомпозиция запроса - это выделение конструкций, для которых возможен результативный поиск, а определение необходимых средств - это выбор программных ресурсов (обычно поисковых машин), которые позволят найти содержательные ссылки для выделенных конструкций. Вопросы декомпозиции и выбора средств мы подробно поясним ниже на конкретных примерах.

Вторая фаза - собственно поиск, третья - обработка результатов поиска. Обработка результатов поиска включает в первую очередь оценку его полноты, адекватность полученной информации сформулированному первичному запросу и анализ ее достоверности.

Фазы поиска с первой по третью могут выполняться несколько раз для получения достоверных и полных результатов. На практике к трем рассмотренным фазам необходимо прибавить еще четвертую фазу - подготовка заключения аналитика и передача его лицам, заказавшим поисковые работы и принимающим решения на основе полученных результатов.

Контроль полноты охвата ресурсов является необходимым требованием, так как системный аналитик не может подменять поиск и систематизацию полной информации установкой на поиск «хотя бы чего-нибудь», так как даже в малой частице пропущенной информации могут содержаться сведения, способные радикально повлиять на весь ход и выводы заказанного системного анализа.