Технологии информационно аналитической поддержки процедуры принятия управленческих решений

Как извес тно, процесс принятия управленческих решений состоит из нескольких этапов, а именно:

- сбор информации и анализ сложившейся ситуации;

- выработка ряда альтернативных вариантов управленческих решений;

- оценка выбранных вариантов в соответствии с принятой системой критериев и выбор оптимального варианта.

Очевидно, что от достоверности и актуальности исходной информации о состоянии объекта управления во многом зависит и качество принимаемых управленческих решений. Такая информация о состоянии субъектов РФ, отраслей и городов обычно собирается в собственных и внешних базах данных.

Так, в настоящее время Совет Федерации при принятии решений использует информационную базу, состоящую из собственных и внешних баз данных и включающую правовые базы данных, базы данных с экономико-статистической и общественно-политической информацией, а также справочные базы данных (всего свыше 100 баз данных). Собственные базы данных Совета Федерации, такие, как "Депутат", "Постановления СФ" и "Стенограммы заседаний Совета Федерации", представлены в системе "Почта" ГУИР ФАПСИ. С внешними базами данных Совет Федерации в основном работает с использованием удаленного доступа и Web-технологий. Установлен телекоммуникационный доступ к базам данных Государственной Думы, Администрации Президента РФ, мэрии Москвы, НЦПИ при Минюсте России, Госкомстата России, различных информационных агентств (ИТАР - ТАСС, РИА, ИНТЕРФАКС и др.).

Особо важная роль в принятии управленческих решений в государственном и муниципальном управлении принадлежит правовой информации.

В органах государственного и муниципального управления на сегодня широко используются правовые базы данных "Гарант", "Консультант-Плюс", "Кодекс", НЦПИ при Минюсте РФ. Сами базы данных обычно размещаются на одном из серверов корпоративной информационной системы, а доступ к ним реализуется с использованием стандартной технологии "клиент - сервер".

Для обеспечения актуальности исходной для принятия управленческих решений информации используются различные технологии мониторинга социально-экономического состояния и финансовой деятельности объекта управления.

Результаты мониторинга, как правило, размещаются на Web-серверах. Общесистемную часть информационной базы мониторинга составляют общероссийские и международные классификаторы, кадастры, регистры, каталоги и справочники. Доступ к ним обеспечивается на основе единой программно-технической среды, формируемой в инфраструктуре региональной информатизации. Мониторинг проводится по единой системе базовых социально-экономических показателей и на основе типовых методических материалов, предоставляемых регионам основными организаторами мониторинга. Регионы вправе расширять и дополнять систему базовых показателей с учетом реальных потребностей и целей мониторинга. Конкретные направления и цели мониторинга формируются с учетом приоритетности региональных социально-экономических и финансовых проблем и задаются, как правило, субъектами Российской Федерации самостоятельно. Обобщенные данные мониторинга и материалы анализа, требующие принятия мер на федеральном уровне, направляются в Аппарат Президента Российской Федерации, Правительства Российской Федерации, Совета Федерации и Государственной Думы, в ФАПСИ и аналитические центры Президента Российской Федерации и Правительства Российской Федерации, а также передаются органам управления, ответственным за проведение мониторинга, для разработки соответствующих предложений и формирования банков данных и информационных фондов в соответствии с областями их компетенции.

Принятие решений - наиболее сложный и ответственный этап деятельности человека в системах управления. Компьютерное моделирование процессов принятия решений сегодня становится центральным направлением автоматизации деятельности лица, принимающего решение.

Системы поддержки принятия решений, как правило, являются диалоговыми. Они предназначены для обработки данных и реализации моделей, помогающих решать отдельные, в основном слабоструктурированные задачи (например, принятие решения о займе или инвестициях, составление прогнозов и т.п.).

В большинстве проблемных областей невозможно создание формальных традиционных количественных моделей. Для задач подобного типа характерны неопределенность, описание на качественном уровне, неоднозначность последствий решений поставленных проблем. Г.Саймон назвал такие задачи "слабоструктурированные", подразумевая под этим задачи, имеющие качественный характер, трудноформализуемые, несущие в себе неопределенность. При решении таких проблем требуется интуиция, опыт, ассоциативность мышления, догадки. Наука, обеспечивающая процесс передачи ЭВМ информации об этих проблемах, носит название инженерия знаний или когнитология.

При структуризации или концептуализации знаний проектируется структура полученных знаний о предметной области, т.е. определяется список основных понятий о предметной области, выявляются отношения между понятиями, определяются стратегии принятия решений в данной предметной области, определяются связи данной предметной области с окружающим миром.

Этап получения знаний имеет свои особенности, которые заключаются в том, что его можно разделить на более тонкие процессы (извлечения, приобретения, формирования), имеющие свою собственную специфику. В процессе извлечения знаний происходит взаимодействие эксперта - источника знаний с инженером по знаниям, при котором становится ясным метод рассуждения специалистов при принятии решений и структура его представления о предметной области. Процесс извлечения - это процедура, в которой инженер по знаниям, имеющий опыт в области когнитивной психологии системного анализа, математической логики, создает "скелетную" модель предметной области, которая на последующих этапах будет наполнена конкретными сведениями об объектах предметной области.

В реальных задачах ситуационного анализа и принятия решений целесообразно использование настраиваемых оценочных систем.

При генерировании альтернативных вариантов решений наиболее эффективно использование методов типа мозговой атаки, морфоанализа Цвикки, развитых методов организации информационного взаимодействия экспертов в процессе экспертизы.

В последнее время все большее значение приобретают методы экспертного прогнозирования, в частности метод экспертных кривых, позволяющие использовать потенциал высококвалифицированных специалистов для определения ожидаемой динамики развития ситуации. Их использование целесообразно, в частности, при разработке сценариев развития ситуации. При подготовке альтернативных вариантов и принятии окончательного решения большое значение имеет коллективная работа экспертов. Для корректного определения ее результатов необходимо использовать специально разработанные методы и технологии, в частности автоматизированные системы экспертного оценивания.

Выделение и исследование класса мягких систем с одновременным учетом всего спектра характеризующих их признаков позволило добиться определенных успехов во внедрении прикладных средств анализа в реальную практику государственного и муниципального управления. Так, американские научно-прогностические центры, специализирующиеся на анализе и прогнозировании поведения социально-политических и экономических объектов, используют дискретное математическое моделирование с привлечением теории знаковых графов.

Прикладное развитие идеи нечетких систем было активно использовано японскими исследователями и помогло существенно улучшить показатели внедрения интеллектуальных технологий. Однако следует отметить, что внедрение результатов этих работ в проблемную область систем организационного управления - дело перспективы.

Отечественная практика внедрения экспертных систем в рассматриваемую проблемную область (на примере работы информационно-аналитических центров органов исполнительной власти субъектов РФ) пока характеризуется довольно скромными успехами. Экспертные системы как наиболее явные представители продвинутых интеллектуальных технологий в их классическом, общепринятом понимании в рассматриваемых аналитических центрах практически не используются. Инструментарий же, программные оболочки экспертных систем (в подавляющем большинстве отечественные) с демонстрационными фрагментами баз знаний есть почти везде - они используются для освоения азов работы с интеллектуальными технологиями.

Используемые в информационно-аналитических центрах российских регионов прикладные программные и методические средства, ориентированные на аналитическую обработку данных, являются в своем большинстве оригинальными проблемно-ориентированными продуктами отечественного исполнения.

При решении отдельных функциональных задач управления в государственном и муниципальном управлении используются специализированные информационные технологии интеллектуальной поддержки процедуры принятия управленческих решений. Информационные технологии управления проектами предназначены для решения следующих основных задач корпоративного планирования:

разработки расписания исполнения проекта без учета ограниченности ресурсов;

разработки расписания исполнения проекта с учетом ограниченности ресурсов (leveling);

определения критического пути и резервов времени исполнения операций проекта;

определения потребности проекта в финансировании, материалах и оборудовании;

определения распределения во времени загрузки возобновись

ляемых ресурсов;

анализа рисков и планирование расписания с учетом рисков;

учета исполнения проекта;

анализа отклонений хода работ от запланированного и прогнозирования основных параметров проекта.

Признанным лидером программного обеспечения, реализующего подобные технологии, является программный комплекс MS Project Expert (разработчик - фирма Microsoft, США). Этот пакет используют сегодня для корпоративного управления проектами около 3 млн людей во всем мире. Его стандартный офисный интерфейс позволяет быстро научиться использовать продукт. Ранние версии этого продукта не особенно блистали своей функциональностью, однако версия MS Project 2000 радует своими обширными возможностями интеграции с другим ПО от Microsoft. Главное отличие версии MS Project 2000 от предыдущих версий - Microsoft Project Central. Это приложение для совместного управления проектами с помощью средств Web позволяет организовать двусторонний обмен данными между всеми участниками проекта.

В отечественном программном продукте Spider Project (www.spiderproject.ru), имеющем примерно такие же возможности, как и Project Expert, непривычно, но достаточно эффектно реализована поддержка групповой работы над проектом. Из наиболее известных проектов, при управлении которыми применялся Spider Project, следует отметить проект московского правительства по строительству в 1997 г. Олимпийской деревни для Всемирных юношеских игр в Москве (бюджет 250 млн долларов).

Для управления внутрикорпоративным документооборотом используются различные информационные технологии электронного документооборота и контроля исполнения решении. Для реализации этих технологи и в большинстве органов государственного и муниципального управления используются такие программные продукты, как PC Docs Open, Action Workflow, Water Mark, и MS Exchange

< Назад   Вперед >
Содержание