Замечено, что внимание руководителей и специалистов особенно привлекают случаи, когда анализируемые события имеют чередования, доступные для восприятия, описания и запоминания. Если при этом описания как-то структурируются, т.е. описывается в форме некоторого набора параметров, то применение информационных систем поддержки решений особенно эффективно. Например, ситуация с получением инвестиции может быть охарактеризована: сегментом рынка, суммой и сроком инвестирования, банковским процентом, инвестиционным рейтингом страны, формой собственности получателя и др. Ситуаций таких может быть много, их можно описывать и записывать в компьютер – накапливать опыт успешного или ошибочного инвестирования. Затем этот опыт может быть автоматизировано проанализирован.
Если чередование ситуаций слабо прослеживается и для накопления полезного опыта информация практически отсутствует, то системы поддержки решений используются для эффективного структурирования имеющейся эксклюзивной информации, и, как следствие, для ускорения совместного решения новых проблем. Например, возникло недовольство определенной группы населения определенным действием органа власти. Такая ситуация, как правило, трудно описывается набором повторяющихся во времени параметров. Накапливать в компьютере информацию по таким случаям можно, но автоматизировано обрабатывать, сравнивать – практически невозможно.
Системы поддержки решений предполагают активное включение в процесс подготовки решений человека, который не может не разбавить этот процесс заметной долей личностного. Если ситуация структурируема и повторяема, то здесь хорошо работают технологии ситуационного управления: столкнулся с ситуацией – запомнил ее в виде некоторой схемы – записал в базу данных. При очередном столкновении с похожей ситуацией можно быстро проанализировать накопленный опыт и поступить лучшим образом. В этом случае в технологии поддержки решений эффективно включается компьютерная оснастка. Системы поддержки решений используется для:
Ситуационное управление связывается, как правило, с «сильными» ситуациями. Это такие ситуации, которые достаточно жестко и однозначно определяют поведение участников решения вопроса. Эта определенность формируется под воздействием, как правило, внешней по отношению к ситуации среде: неожиданное законодательное решение, рыночный вызов конкурента, природная катастрофа, кризис, захват заложников. В этих случаях подразумевается возможность типизации и структуризации ситуаций, накопления и обобщения опыта по их разрешению.
Тематика ситуационного управления в контексте компьютерной обработки информации достаточно четко прослеживается с середины прошлого века. Развитие этой тематики тесно переплетается с созданием интеллектуальных информационных технологий и систем искусственного интеллекта. В конце 1970-х на вопрос: «Чем отличается экспертная система от системы ситуационного управления?» специалисты иногда отвечали: «Ничем». В то время экспертная система – наряду с нейронной сетью и системой текстообработки – была наиболее ярким представителем интеллектуальных информационных технологий.
Создание центров управления полетами, организация штабных работ с применением средств визуализации и автоматизации, зарубежные публикации на тему создания специальных ситуационных центров вдохновили в 1970-е годы отечественных инженеров на создание ситуационных комнат для совершенствования управления крупными социальными и институциональными системами. В создании таких комнат и интеллектуальных технологий больше внимания стало придаваться средствам визуализации, диалоговым системам, помогающим использовать базы знаний и модели для решения плохо структурированных проблем. Следует заметить, что ряд замечательных практических идей и результатов, например, связанных с теорией нейронных сетей, многоагентных и активных систем, оптических процессоров, появилось именно в то время. Тот период можно отметить отечественными успехами в создании всеобъемлющих моделей ситуационного управления страной в периоды кризисов.
В начале 1980-х можно отметить крах иллюзий относительно возможности успешной формализации процессов мышления с помощью систем логической обработки естественного языка. Появились интеллектуальные технологии для поддержки исследовательской и профессиональной деятельности лиц, принимающих решения. Практическое применение получили подходы, основанные на использовании достоверного и правдоподобного вывода, немонотонных логик и нечетких систем. Видимые успехи появились в сфере обработки текстов естественного языка, высококачественного поиска документов, слежения за объектами управления, решения задач распознавания образов, имитационного моделирования, статистической обработки данных, решения транспортных задач.
С начала 1990-х в России зерна теории ситуационного управления упали на благодатную корпоративную почву и начали прорастать обильными побегами в виде систем стратегического менеджмента, информационных технологий управления ресурсами, контроллинга, корпоративных ситуационных центров. В середине 1990-х стали более заметно внедряться в бизнесе пришедшие из-за рубежа интеллектуальные информационные технологии аналитической обработки больших массивов информации, а вместе с ними и технологии поддержки решений.
В российском государственном секторе в начале 1990-х внедрение методов ситуационного управления с применением информационных технологий также активизировалось. Во многом это демонстрируется созданием аналитических и ситуационных центров в органах власти. Вместе с тем все новое в органах власти, как известно, приживается медленно. Не могла не сказаться на внедрении методов ситуационного управления конституционная замена термина «орган государственного управления» на «орган государственной власти», а деятельности по совершенствованию государственного управления – на проведение «административной реформы» Эта замена формы быстро размыла содержание процессов совершенствования знакомого многим процесса государственного управления. Информационные технологии любят порядок, а ситуационное управление привязано к созданной веками кибернетической парадигме. Замена этой парадигмы в контексте компьютерного бума привели в 1990-х годах к усилению сугубо технической составляющей при создании государственных и корпоративных систем поддержки решений.
В начале этого века начал приобретать новое звучание процесс электронизации деятельности российских органов власти, бизнеса и населения. Концепция архитектуры «Электронного правительства», складывающаяся из перечня услуг органов государственной власти, показателей эффективности и качества реализации государственных услуг, электронных административных регламентов деятельности органов государственной власти, информационных ресурсов, технического и программного обеспечения, требует расширения использования аналитических возможностей информационных технологий.
Концепция электронной демократии, предполагающая: осуществление гражданского контроля, проведение выборов и референдумов, поддержку процессов самоорганизации населения, обеспечение возможности участия населения в принятии государственных решений, расширение технологической возможности обмена мнениями – также предусматривает расширение возможностей информационной аналитики.
Концепции электронной коммерции, включающие: маркетинг, управление корпоративными ресурсами, повышение качества продукции и услуг, расширение доступа к капиталу, электронные торги, развитие инноваций, поддержку процессов самоорганизации бизнеса – не могли не активизировать работы по созданию систем поддержки решений.
Таким образом, в настоящее время системы поддержки решений и методы ситуационного управления стали развиваться в направлении все большей адаптации к более сложной динамике развития политических, экономических и социальных управленческих ситуаций. Можно отметить следующие тенденции развития методов ситуационного управления, реализуемых с привлечением интеллектуальных информационных технологий:
(А. Эйнштейн). Лучшие свои решения человек делает сам и интуитивно. Только человек может предвидеть, предчувствовать, предугадывать. В этом проявляется интуиция человека и никакая машина, никакой «электронный мозг» его в этом не может заменить. Решения человеком принимаются в глубине – на медитативном, субсенсорном, сенсомоторном, перцептивном, представительном, физиологическом, речемыслительном уровнях.
В решении может быть осознан и представлен только результат, смысл решения невыразим полностью. Но, как известно, наиболее эффективные интуитивные прозрения и знания получают люди, которые на сознательном, аналитическом уровне ведут большую работу по поиску и аналитической обработке информации для получения ответа на поставленный вопрос. При этом они обязательно имеют высокую заинтересованность в решении вопроса. Только предшествующая работа сознания может подготовить хорошее интуитивное решение. Аналитическая работа создает рамки и, в отдельные неосознанные моменты, вызов для интуитивного творчества человека. Именно аналитическая работа является основным предметом систем поддержки решений. Основная задача и смысл систем поддержки решений – стимулировать интуитивные процессы. В этом основная суть ситуационного анализа.
Чередующаяся ситуация может быть вербально описана. В эту ситуацию включены природные и личностные факторы. Чем более общие, абстрактные факторы мы рассматриваем, тем больше стереотипного в поведении людей и схожего в ситуациях мы будем находить. Каждое более углубленное описание накладывает все большие ограничения на возможность применения ситуационного анализа. Учет оценок ситуаций людьми в контексте их социальной или профессиональной принадлежности все более ограничивает возможности методов ситуационного управления.
Описание ситуаций, с одной стороны, опирается на саму выделенную ситуацию, с другой – на индивидуальное восприятие человеком этой ситуации. Таким образом, описание ситуации определяется как внешними факторами, так и внутренними – личностными – факторами. Сила влияния этих составляющих описания различается в зависимости от ситуации. Очевидно, что никогда не закончится дискуссия относительно роли внешних ситуативных и личностных факторов. Это подразумевает, что существенная, если не большая, часть методов ситуационного анализа и управления лежит вне компьютера. Как показывает практика применения ситуационного анализа в конкретных ситуациях, здесь могут привлекаться методы рефлексивной и когнитивной психологии, нейролингвистического программирования, термодинамики, решения обратных задач, нечетких топологических пространств, теории катастроф, активных и многоагентных систем и др.
Чем больше динамики в развитии ситуации, чем больше в описании и восприятии ситуаций личностного, субъективного, тем труднее их структурировать и накапливать опыт. Бывает так, что ситуация уникальна, описание ситуации не имеет аналогов или в практике участников разрешения вопроса подобные ситуации не встречались. Для оказания помощи в разрешении таких ситуаций используется подход когнитивного (познавательного) моделирования. В этом подходе рекомендуется ситуацию описывать в виде графической схемы, графа – фигуры, включающей вершины и дуги. Вершины отображают факторы (понятия, качественные показатели и пр.), проблемы, а дуги – взаимовлияния между ними. В качестве факторов могут быть понятия: инфляция, валовой внутренний продукт, имидж человека, ставка рефинансирования и т.д. Факторы могут поддаваться численному измерению или быть характеристиками, не имеющими количественного выражения. Схематическое представление ситуации на основе понятной и достаточно простой методики помогает группе людей наглядно представить и проанализировать развитие динамики ситуации.
На следующем уровне масштаба больше использует методы экспертных процедур, когнитивного и имитационного моделирования. Это уровень индивидуальных аналитиков, ведущих кропотливый анализ развития политических, экономических, социальных и технологических процессов. На этом уровне проводятся работы по анализу финансовой устойчивости организаций, подготовке предложений по порядку реализации того или иного нормативного акта, оценке предпочтений и ожиданий населения относительно развития рынка государственных и корпоративных услуг и др. Этот анализ проводится при существенном влиянии на ситуацию политических и личностных факторов.
Стратегические совещания в ситуационных комнатах призваны обеспечить быстрое приведение к согласию группы людей относительно целей и путей развития отрасли, корпорации, подразделения, иной организации. Бывает так, что группа людей не может долго договориться о стратегии действий: предложений интересных много, а как в этих предложениях найти главное, как их увязать между собой – не всегда быстро получается. Здесь помогают ситуационные комнаты. Они «сжимают» время – то, о чем не могли договориться несколько месяцев, в ситуационной комнате можно сделать за несколько часов. При проведении совещаний могут использоваться простые методы схематичного представления ситуации на экранах коллективного пользования. Например, такие совещания проводились в комнате для ситуационного анализа губернатора Ханты-Мансийского автономного округа для построения стратегий развития коренных народов Севера, здравоохранения, высшего и профессионального образования, социальной защиты населения, ЖКХ, молодежной политики, религиозной политики и др.
Система ситуационного управления регионом (страной) – это сравнительно новый шаг в развитии методологии ситуационного управления. Структурно такая система может включать: систему ситуационных центров органов государственной власти, сеть удаленных рабочих мест аналитических структур, коммуникационное обеспечение. Специфику ситуационного управления в этой системе отражают такие функциональные компоненты, как: система поддержки групповых решений; система поддержки решения обратных задач в неметризуемых пространствах; фонд моделей, включая модели социально-экономического развития; геоаналитическая система; распределенный информационный фонд; среда обеспечения семантической интероперабельности; система когнитивного и имитационного моделирования; система оперативного анализа потоков данных; аналитико-коммуникационные центры; система управления (менеджмента) разработкой и эксплуатацией и др. Современный практический опыт проектирования подобной системы имеется, например, в Республике Казахстан.
Решение таких сложнейших задач, как моделирование климата и окружающей среды может обеспечиваться, например, на базе 64-разрядной платформы Intel (IA-64) с микропроцессорной архитектурой «Explicitly Parallel Instruction Computing» (совместная разработка компаний Intel и HP). Эта архитектура предоставляет явный параллелизм и высокую масштабируемость, недоступные RISC-архитектуре, традиционно используемой в производительных вычислительных комплексах.
Основные программные средства могут быть распределены по следующим основным блокам функций:
© Информационное общество, 2004, вып. 6, сс. 36-40.