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

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] Понятие Парето-оптимальности является одним из обобщений понятия оптимума при одновременной оптимизации по нескольким целевым функциям. Широко применяется в задачах многокритериальной оптимизации. Различают решения: эффективные (оптимальные по Парето), слабо-эффективные (оптимальные по Слейтеру), собственно эффективные (оптимальные по Джоффриону), подлинно эффективные (оптимальные по Барвейну). Стратегия поиска оптимума может быть реализована в результате решения вариационной задачи путем изменения (вариации) одного показателя при фиксации прочих, или иными методами. . Впрочем, конкретных вариантов реализации существует масса, в том числе и таких, которые являются специфичными для данной отрасли.