Юрий Курносов - Аналитика: методология, технология и организация информационно-аналитической работы
- Название:Аналитика: методология, технология и организация информационно-аналитической работы
- Автор:
- Жанр:
- Издательство:Русаки
- Год:2004
- Город:Москва
- ISBN:5-93347-151-8
- Рейтинг:
- Избранное:Добавить в избранное
-
Отзывы:
-
Ваша оценка:
Юрий Курносов - Аналитика: методология, технология и организация информационно-аналитической работы краткое содержание
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.
Аналитика: методология, технология и организация информационно-аналитической работы - читать онлайн бесплатно ознакомительный отрывок
Интервал:
Закладка:
Для таких систем, как правило, существует возможность синтеза модели, учитывающей диапазоны возможных значений и предельные динамические характеристики, на основе применения которой можно судить о достоверности/ошибочности данных, наличии искажений, вызванных теми или иными возмущающими воздействиями.
Ранее, рассматривая вопросы, связанные с моделированием систем, мы указывали, что модель является инструментом проверки гипотез. То есть, модель — это всегда инструмент верификации некоторой совокупности высказываний. Так что, вывод о возможности использования моделей для анализа достоверности сообщений является вполне естественным.
Очень часто, используя модели в реальной жизни, мы даже не задумываемся о том, что это действительно происходит. Многим людям, которым доводилось разрабатывать бизнес-планы, и в голову не приходило, что они занимались моделированием. Бухгалтер, составляющий балансовую отчетность, тоже редко задумывается о том, что он решает задачу оптимизации на достаточно сложной модели. Иными словами, модели — не есть нечто чуждое практике, вопрос лишь в том, сознаем ли мы факт их применения.
Допустим, что некая организация предлагает на сверхвыгодных условиях вложить деньги в «верное» дело. Зачастую наши сограждане, выяснив, сколько просят и что обещают, вкладывают и… теряют. Соображения их таковы: если просят немного, а обещают изрядно, то можно и дать — авось получится? Такой подход представляет собой подмену моделирования примитивным сравнением альтернатив, не учитывающим рисков, связанных с ошибочным выбором. Другое дело — взвешенный подход, связанный с оцениванием производственных затрат, спроса на продукцию, емкости рынка и иных характеристик социально-экономической системы. Объектом риска здесь, являются уже отнюдь не личные сбережения, а корпоративные финансы и ресурсы, соответственно требуется серьезное исследование, стоящее не малых средств. В последние годы в России появилось множество организаций, занятых проведением опросов общественного мнения, в нашу страну пришли и зарубежные фонды и институты, проводящие маркетинговые, социологические и иные исследования, например, Институт Гэллапа. Данные, получаемые в ходе подобных исследований, представляют высочайшую ценность, поскольку позволяют прибегнуть к аппарату математики, теории вероятности и математической статистики, то есть, воспользоваться инструментами повышения объективности выводов, вырваться из цикла эмоциональной вовлеченности и здраво оценить ситуацию.
Модели аналитические и имитационные, полунатурные и натурные, модели реального времени и допускающие временное масштабироване — значение их в том, что они являются инструментом «выращивания» нового знания, причем знания более «дешевого», нежели знание, полученное ценой полномасштабного эксперимента.
Проблема состоит в том, что затраты на синтез адекватной модели иногда оказываются сопоставимы с ценой ошибки. Поэтому, руководители часто отказываются от моделирования, забывая о том, что в случае ошибки средства просто теряются, в то время, как затраты на моделирование аккумулируются в модели . Модель-то остается и может быть использована вновь!
Проводя исследования в различных системах, сталкиваясь с разными по своей природе процессами, аналитик выбирает наиболее пригодный для решения задач анализа инструментарий исследования. Например, для моделирования результативности рекламной кампании, зачастую используется математический аппарат теории клеточных автоматов, аналогичный математический аппарат используется и в многоуровневом маркетинге (с линейной и нелинейной системой перераспределения прибыли). В других случаях оказывается эффективен математический аппарат теории линейного программирования. Однако единственное, ради чего используются все эти изощренные математические средства — это проверка истинности или ложности некоторого комплекса суждений.
Неслучайно в конце этой книги мы поместили приложение «Вариант организации процесса перспективного планирования на примере плана USAF-2025» — там наглядно показана процедура построения дерева целей и задач для дальнейшего перехода от качественных оценок к оценкам количественным. Как только мы получаем модель, использующую некоторую метрику, пригодную для сравнения альтернатив, мы получаем инструмент, обеспечивающий возможность аргументированной оценки утверждений на основе вычисления логических переменных.
9. Средства автоматизации ИАР
В самом начале первого раздела этой главы нами была приведена классификация средств автоматизации информационной работы. В соответствии с этой классификацией средства автоматизации делились на средства сбора, доставки, хранения и обработки данных, средства формирования и согласования тезауруса, средства интеграции и анализа данных, средства моделирования, средства интерпретации результатов, средства прогнозирования, средства синтеза целей управления, средства отображения данных, средства поддержки принятия решений и доведения управляющих воздействий.
Совершенствованию этих средств уделяется большое внимание: сегодня конкуренция в области создания средств поддержки ИАР превратилась из привычного соревнования фирм-разработчиков в гонку информационных технологий на государственном уровне. Безусловно, гонка вооружений также подстегивает развитие информационных технологий, однако практика показывает, что по поражающей мощи вооружений и точности средств доставки боевых зарядов государства, стремящиеся к мировому лидерству, пребывают примерно на одинаковом уровне. Сейчас дорога к лидерству не может быть расчищена исключительно боевым потенциалом вооруженных сил государства — этого недостаточно, да и слишком велика цена такого лидерства. Собственно, войны никогда не выигрывались исключительно оружием — это всегда было суровое испытание, в котором экономика, идеология, система управления государства доказывали свою жизнеспособность. Оружие массового поражения ненадолго поколебало уверенность в том, что это так, но когда оно перешло в категорию средств сдерживания нападения, все вернулось на круги своя. Теперь информационные технологии как инструмент повышения эффективности и оперативности процессов управления стали одним из основных элементов системы обеспечения экономической (и военной) безопасности государства, его граждан и субъектов экономической деятельности.
Говоря о средствах автоматизации и информатизации ИАР, следует выделять следующие классы:
— средства обеспечения ИАР, непосредственно не предназначенные для обработки и анализа информации (телекоммуникационное обеспечение ИАР, средства сбора, накопления и хранения данных, средства отображения информации);
Читать дальшеИнтервал:
Закладка: