Бизнес-интеллект и управление знаниями: понятия, средства и отношения
In article relations between concepts "Business-Intelligence" and «Management Knowledge» are investigated. The general properties and distinctions of corresponding technologies are defined. Relations of these technologies with intellectual systems are considered. Relations in structures &...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім.Г.Є.Пухова НАН України |
|---|---|
| Дата: | 2009 |
| Автори: | , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
2009
|
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/26539 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Бизнес-интеллект и управление знаниями: понятия, средства и отношения / Ю.Р. Валькман, Р.Ю. Валькман, Л.Р. Исмагилова, Н.И. Яковенко // Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім.Г.Є.Пухова НАН України. — К.: ІПМЕ ім. Г.Є.Пухова НАН України, 2009. — Вип. 53. — Бібліогр.: 12 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1860066025929703424 |
|---|---|
| author | Валькман, Ю.Р. Валькман, Р.Ю. Исмагилова, Л.Р. Яковенко, Н.И. |
| author_facet | Валькман, Ю.Р. Валькман, Р.Ю. Исмагилова, Л.Р. Яковенко, Н.И. |
| citation_txt | Бизнес-интеллект и управление знаниями: понятия, средства и отношения / Ю.Р. Валькман, Р.Ю. Валькман, Л.Р. Исмагилова, Н.И. Яковенко // Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім.Г.Є.Пухова НАН України. — К.: ІПМЕ ім. Г.Є.Пухова НАН України, 2009. — Вип. 53. — Бібліогр.: 12 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім.Г.Є.Пухова НАН України |
| description | In article relations between concepts "Business-Intelligence" and «Management Knowledge» are investigated. The general properties and distinctions of corresponding technologies are defined. Relations of these technologies with intellectual systems are considered. Relations in structures "Data-Information-Knowledge" in these technologies are analyzed.
|
| first_indexed | 2025-12-07T17:07:39Z |
| format | Article |
| fulltext |
УДК 658(075.8)
Ю. Р. Валькман, д.т.н., зав. отд., Р. Ю. Валькман, н. с., Л. Р. Исмагилова, н. с.,
Н. И. Яковенко, с. н. с., Международный научно-учебный центр
информационных технологий и систем НАН и МОН Украины
БИЗНЕС-ИНТЕЛЛЕКТ И УПРАВЛЕНИЕ ЗНАНИЯМИ: ПОНЯТИЯ,
СРЕДСТВА И ОТНОШЕНИЯ
In article relations between concepts "Business-Intelligence" and
«Management Knowledge» are investigated. The general properties and
distinctions of corresponding technologies are defined. Relations of these
technologies with intellectual systems are considered. Relations in structures
"Data-Information-Knowledge" in these technologies are analyzed.
Введение. Объектом исследования являются процессы управления
знаниями в корпорациях и организациях. Предмет исследования – системы
управления знаниями. Цель исследования – анализ и разработка обобщенной
модели управления знаниями. Ожидаемые результаты – разработка
интеллектуальной компьютерной технологии, поддерживающей синтез,
анализ новых знаний и их использование в различных приложениях.
В данной работе исследуются отношения между понятиями «бизнес-
интеллект» и «управление знаниями». Определяются общие свойства и
различия соответствующих технологий. Рассматриваются отношения этих
технологий с интеллектуальными системами. Анализируются отношения в
структурах «данные–информация-знания» в этих технологиях.
В настоящее время в публикациях по компьютерным технологиям и
системам все чаще встречается два близких по значению термина: «Бизнес-
интеллект» (business intelligence — BI) и «Управление знаниями» (knowledge
management — КМ).
Мы, здесь, попытаемся разобраться, есть ли между информационными
технологиями (которые представляют денотат этих понятий) различие,
имеют ли они отношение к интеллектуальным системам (какое?), что общего
в них, какие средства и методы относятся к этим методологиям и
технологиям, как они соотносятся с идеологиями и программно-
информационными инструментальными комплексами ERP, ERP-II, MRP II,
CRM, CSRP, SCM, PLM, DSS, EIS, DWH , OLAP и т.п.
1. О сложностях перевода
BI. Термин "business intelligence" существует сравнительно давно, хотя у
нас он мало употребляется из-за отсутствия адекватного перевода и четкого
понимания, что, впрочем, характерно и для Запада [1]. Полноценно перевести
словосочетание Business Intelligence невозможно. Со словом business и без
того в русском языке есть очевидные сложности; не меньшие проблемы
возникают при попытке подобрать соответствие слову intelligence в данном
контексте [11]. Попытаемся разобраться в его сути.
В русском языке слово "интеллект" однозначно понимается, как
мыслительная способность человека. На первый взгляд неплохой перевод для
термина Business intelligence предложен в [5] "интеллектуальный анализ
данных", но сразу возникает вопрос, а имеется ли "неинтеллектуальный
анализ данных". Но понятие "интеллектуальный анализ информации" в
Искусственном интеллекте уже широко используется. Мы, даже, провели уже
ряд конференций по этой проблематике (см., например, [6]).
На неопределенность обсуждаемого термина повлияла многозначность
английского слова "intelligence" [1]:
– способность узнавать и понимать;
– готовность к пониманию;
– знания, переданные или приобретенные путем обучения,
исследования или опыта;
– действие или состояние в процессе познания;
– разведка, разведывательные данные.
В русском языке слово "интеллект" однозначно понимается, как
мыслительная способность человека [1].
КМ. Анализируя самое понятие КМ, можно выявить ряд тенденций в
развитии информационных технологий. К сожалению, в отечественной
практике утвердился крайне неудачный перевод KM; даже английское
management в данном контексте никак не может быть переведено как
«управление», а уж в сочетании со «знанием», словом, которое не вполне
точно соответствует knowledge, получается полный абсурд [10]. Правда,
приходится признать, что английское Knowledge Management не намного
лучше, если даже специалисты по КМ согласны с этим. Например, Ларри
Прусак считает, «управлять знаниями невозможно, можно управлять лишь
той средой, в которой создаются и используются знания». То, что мы
сегодня называем «Управлением знаниями», появилось на свет лет двадцать
назад как новое направление в менеджменте. Поначалу КМ никак не было
связано с информационными технологиями. Первоначальной целью было
создание руководств и методик для оптимального использования
интеллектуального потенциала работников компаний. Знания были признаны
экономической категорией, и спустя короткое время появились
информационные технологии для работы с ними.
2. Анализ некоторых определений
Таким образом, помимо прочего, сложность определений понятий BI
и КМ обусловлена неоднозначностью их переводов.
BI. Этим термином обычно обозначают средства, дающие конечному
пользователю возможности доступа и последующего анализа прикладных
структурированных данных, с целью прогнозирования и принятия решений.
Впервые термин «business intelligence» был введен в обращение
аналитиками Gartner в конце 1980-х годов, как «пользователецентрический
процесс, который включает доступ и исследование информации, ее анализ,
выработку интуиции и понимания, которые ведут к улучшенному и
неформальному принятию решений». Позже, в 1996 году, появилось
уточнение — «инструменты для анализа данных, построения отчетов и
запросов могут помочь бизнес-пользователям преодолеть море данных для
того, чтобы синтезировать из них значимую информацию, — сегодня эти
инструменты в совокупности попадают в категорию, называемую бизнес-
интеллект.
В Википедии под этим понятием подразумевают программное
обеспечение, созданное для помощи менеджеру в анализе информации о
своей компании и её окружении. Предлагается несколько вариантов
понимания этого термина.
1. Бизнес-аналитика - это методы и инструменты для построения
информативных отчётов о текущей ситуации. В таком случае цель бизнес-
аналитики - предоставить нужную информацию тому человеку, которому она
необходима в нужное время. Эта информация может оказаться жизненно
необходимой для принятия управленческих решений.
2. Бизнес-аналитика - это инструменты, используемые для
преобразования, хранения, анализа, моделирования, доставки и трассировки
информации в ходе работы над задачами, связанными с принятием решений
на основе фактических данных. При этом с помощью этих средств лица,
принимающие решения, должны при использовании подходящих технологий
получать нужные сведения и в нужное время.
Итак, BI в широком смысле слова определяет [1]:
– процесс превращения данных в информацию и знания о бизнесе для
поддержки принятия улучшенных и неформальных решений;
– информационные технологии (методы и средства) сбора данных,
консолидации информации и обеспечения доступа бизнес-
пользователей к знаниям;
– знания о бизнесе, добытые в результате углубленного анализа
детальных данных и консолидированной информации.
КМ. В Википедии дано следующее определение, с которым мы
согласимся: Управле́ние зна́ниями – это методология направленная на
повышение уровня конкурентоспособности и защищенности компании за
счет использования полного набора инструментов охраны, управления и
экономики нематериальных активов компании. Рассматривает стратегии,
направленные на предоставление вовремя нужных знаний тем членам
сообщества, которым эти знания необходимы для того, чтобы повысить
эффективность деятельности сообщества.
С 2000 года, управление знаниями начало читаться как отдельные
университетские курсы на кафедрах менеджмента [2]. В состав этих курсов
входят: теория экспертных систем, управление знаниями в бизнесе,
онтологии и их обработка, языки описания и обработки знаний и многое
другое.
В ходе реализации КМ в организации «знание должно переходить в
действия»: в эффективное представление информационных ресурсов для
принятия решений, и, в поддержке процессов выполнения принятых
решений. Компании необходимо определять и постоянно усовершенствовать
свои руководства к действию (методики, процедуры, должностные
инструкции и т.д.), убеждаться, что они не ограничены в развитии и
соответствуют условиям меняющейся бизнес-среды. Задачи КМ связать
знания с бизнес-процессами компании, сделать знания работающими!
«Менеджмент знаний» (или, точнее, менеджмент на основе знаний) – это
целенаправленная организация деятельности всей компании, где «знания»
рассматриваются, как главный стратегический фактор успеха. КМ – это
поиск и распространение опыта людей и актуальной информации в среде
связанных между собой людей или групп людей. «Ключом к управлению
знаниями является доставка нужных знаний нужным людям в пределах
группы людей и организации в целом и в нужное время» [8].
3. Подходы и инструменты BI и КМ
В настоящее время BI-технологии включают следующие инструменты и
подходы [12]: Серверы реляционных баз данных, OLAP-серверы, хранилища
данных, витрины данных, инструменты преобразования и очистки данных,
инструменты отчетности, инструменты анализа и исследования, средства
визуализации, средства добычи данных (data mining), карты показателей,
порталы и инструментальные панели, электронные таблицы, средства
моделирования и прогнозирования, системы предупреждений и извещений,
аналитические приложения.
Большинство инструментов работают совместно, хотя в процессе
принятия решений они играют разные роли.
В число основных технологий, поддерживающих КМ, входят [10]:
– добыча данных и текстов (Data mining, Text Mining) – распознавание
образов, выделение значимых закономерностей из данных,
находящихся в хранилищах или входных или выходных потоках.
Эти методы основываются на статистическом моделировании,
нейронных сетях, генетических алгоритмах и др.;
– системы управления документооборотом (Document management) –
хранение, архивирование, индексирование, разметка и публикация
документов;
– средства для организации совместной работы (Collaboration) – сети
intranet, технологии группой работы, синхронные и асинхронные
конференции;
– корпоративные порталы знаний; средства, поддерживающие
принятие решений (Decision support) – экспертные системы,
системы, поддерживающие дискуссионные группы и т.д.
Таким образом, любая система автоматизации затрагивает проблемы
хранения корпоративных знаний, но только системы КМ ориентированы на
это в явном виде, тем самым способствуя сохранению этого ценнейшего
ресурса, а не растворяя его в алгоритмах, бизнес-процессах и спецификациях.
КМ фактически может предоставить следующий уровень автоматизации для
тех компаний, которые уже справились с автоматизацией данных, и является
хорошей стартовой площадкой для тех, кто хочет создать интегрированную
систему, а не «мозаику» отдельных функциональных блоков [4].
Некоторые выводы.
1. Поскольку методологии КМ и BI явно и неявно связаны процессами
управления организациями и корпорациями, то они должны использовать
идеологии и программно-информационные инструментальные комплексы
ERP, ERP-II, MRP II, CRM, CSRP, SCM, PLM и т.п. (функционирующие на
соответствующем предприятии).
2. С другой стороны, т.к. знания необходимы для принятия решений
(КМ и BI ориентированы на эти процессы), то эти технологии должны быть
связаны с DSS, EIS, ETL, DWH , OLAP и др. аналитическими инструментами.
Эти два свойства являются общими для КМ и BI.
4. Отношение между BI и КМ
В публикациях можно найти две противоположные точки зрения: BI
– часть КМ и КМ – часть BI.
Например, некоторые специалисты считают, что BI является
процессом сбора многоаспектной информации об исследуемом предмете.
Очевидно, BI является лишь одним из секторов бизнес-аналитики в более
широком понимании. Помимо отчётности туда входят инструменты
интеграции и очистки данных (ETL), аналитические хранилища данных и
средства Data Mining.
BI-технологии позволяют анализировать большие объёмы информации,
заостряя внимание пользователей лишь на ключевых факторах
эффективности, моделируя исход различных вариантов действий, отслеживая
результаты принятия тех или иных решений.
В отличие от ВI, технология KM связана с анализом
неструктурированной или слабоструктурированной информации (например,
HTML). KM также обеспечивает категоризацию, разведку и семантическую
обработку текстов, расширенный поиск информации и т. д. Но если за время
своего существования ВІ оформилось как направление, где есть устоявшиеся
технические и алгоритмические принципы, специалисты, накопившие
значительный практический опыт, то КМ – область в этом смысле не
сформировавшаяся. Кроме этого, КМ обеспечивает работу с неявными
(имплицитными, латентными) знаниями.
Некоторые специалисты, наоборот, склонны весьма широко
трактовать BI, включая в это понятие и технологию КМ, которая, однако,
больше связана с анализом неструктурированной или
слабоструктурированной информации, которая не является предметом
анализа BI-инструментов. KM обеспечивает категоризацию, разведку и
семантическую обработку текстов, расширенный поиск информации и
др. Технология BI имеет отношение к анализу фактографической
структурированной (базы данных, плоские файлы и другие ODBC или
OLE DB-источники данных) и квазиструктурированной информации
(например, XML).
Таким образом, с нашей точки зрения, технологии КМ и BI, имея общие
методы и средства, дополняют друг друга.
И в последнее время все ощутимей становится тенденция сближения
этих двух технологий. Так, планы IBM и Microsoft включают интеграцию
программных средств ВІ и инструментов КМ и создание нового поколения
ПО, которое будет работать как со структурированными, так и
неструктурированными данными. В то же время в результате партнерства
менее известных компаний Inxight Software и Intelliseek, разрабатывающих
решения для доступа к неструктурированным данным, появилось [12]
направление New Business Intelligence (NBI), тем самым обозначая начало
конвергенции двух направлений. Заметим, совсем недавно сложился
конгломерат – KM-Enabled BI («Интеллект бизнеса, поддерживаемый
Управлением знаниями») [7].
4. Интеллектуальность технологий BI и КМ
Поскольку в КМ и BI используются термины знания и интеллект, то,
очевидно, эти понятия связаны с искусственным интеллектом,
интеллектуальными технологиями и системами. Один аспект этой связи
выражен посредством применения в КМ и BI идеологий Data Mining
Knowledge Discovery in Databases, другой – использованием онтологического
инжениринга в КМ. Мы полагаем, что связи КМ и BI гораздо глубже.
На рис.1 представлены две взаимосвязанных «треугольных
структуры» «I–AI–BI» и «КМ–КВ–K». Первая – связана «интеллектом»,
вторая – со «знанием». Лучше говорить о некотором «гексагоне
интеллектуальности BI и КМ», т. к. все компоненты в этом
шестиугольнике тесно связаны. Заметим, понятия интеллекта
(Intelligence – I), искусственного интеллекта (Artificial Intelligence – AI),
знаний (Knowledge – К), баз знаний (Knowledge Ваse – КB) были введены
давно, с общепризнанной недоопределенностью (видимо «навсегда»).
Первое определение гласило: «BI – знания, добытые о бизнесе с
использованием различных аппаратно-программных технологий. Такие
технологии дают возможность организациям превращать данные в
информацию, а затем информацию в знания». Это определение четко
разграничивает понятия «данные – информация - знания».
Данные, при этом, понимаются как реальность, которую компьютер
записывает, хранит и обрабатывает – это «сырые данные».
Информация – это то, что человек в состоянии понять о реальности,
а знания – это то, что в бизнесе используется для принятия решений.
В [3] мы предложили триаду «данные-информация-знания», а в [9] эта
структура детально анализировалась в приложении к информационным
технологиям.
В процессе организации информации для получения знания часто
применяют хранилища данных, а для представления этого знания
пользователям – инструменты бизнес-интеллекта. Разработаны
программные приложения, которые обеспечивают пользователей
возможностью проводить такой процесс для ответа на вопросы бизнеса и
для выявления значимых тенденций или шаблонов в исследуемой
информации». «Управление знаниями» – дисциплина более
универсальная, отличающаяся более широкой полосой охвата. Она
основана на интегральном подходе к созданию, накоплению, и, в
некотором смысле, управлению знаниями, хранящимися в виде
документов различного рода, а также знаниями, принадлежащими
сотрудникам предприятия. Поначалу КМ никак не было связано с
информационными технологиями. Первоначальной целью было создание
руководств и методик для оптимального использования
интеллектуального потенциала работников компаний. Знания были
признаны экономической категорией, и спустя короткое время появились
информационные технологии для работы с ними, а теперь и
интеллектуальные.
Заключение. В статье представлены отношения «ВІ-КМ» в контексте
«интеллектуальности». В дальнейшем мы намерены исследовать уровень
интеллектуальности ВІ-КМ-технологий более детально; с целью определения,
BI
I
КМ
К
КB AI
Рис. 1 Отношения «ВІ - КМ» в контексте «интеллектуальности»
с одной стороны, «мест» использования методов AI, с другой – требований ВІ-
КМ к новым методам и средствам.
1. Артемьев В. Что такое Business Intelligence? // Открытые системы, 2003. № 01
2. Букович У., Уильямс Р. Управление знаниями: руководство к действию. –М: Инфра-
М, 2002.
3. Валькман Ю.Р., Скурихин В.И. Данные, информация, знания в проектировании
сложных объектов: трансформация и жизненные циклы //Сб. докладов 5-й Междунар.
конф. «Автоматизация на конструирането на технологични процеси в
машиностроенето». — Пловдив, Болгария, 1988.
4. Гаврилова Т., Григорьев Л. Бизнес держится на знаниях, сам того не зная //
«Персонал-Микс», N2, 2004.
5. Корнеев В.В., Гареев А.Ф., Васютин С.В., Райх В.В. Базы данных. Интеллектуальная
обработка информации. // М.: Нолидж, 2001
6. Материалы IX-й международной конференции "Интеллектуальный анализ
информации ИАИ-2007", 14-18 мая 2009 года, Киев
7. Мартенс Чайна Долгий путь бизнес-интеллекта - Computerworld Россия, 2006.
8. Нонака И., Такеучи Х. Компания – создатель знаний. – М: Олимп-Бизнес. 2003
9. Скурихин В.И., Квачев В.Г., Валькман Ю.Р., Яковенко Л.П. Информационные
технологии в испытаниях сложных объектов: методы и средства. Киев: Наук. думка,
1990. - 320 с.
10. Черняк Л. Управление знаниями и информационные технологии, Computerworld,
Россия. – 2000. - № 23
11. Черняк Л. Что Business Intelligence предлагает бизнесу.// Открытые системы, 2003.
№ 04
12. Экерсон У., Хоусон С. Business Intelligence становится корпоративным
инструментом // http://www.iso.ru/journal/articles/430.html
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-26539 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | XXXX-0067 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T17:07:39Z |
| publishDate | 2009 |
| publisher | Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Валькман, Ю.Р. Валькман, Р.Ю. Исмагилова, Л.Р. Яковенко, Н.И. 2011-09-04T21:27:44Z 2011-09-04T21:27:44Z 2009 Бизнес-интеллект и управление знаниями: понятия, средства и отношения / Ю.Р. Валькман, Р.Ю. Валькман, Л.Р. Исмагилова, Н.И. Яковенко // Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім.Г.Є.Пухова НАН України. — К.: ІПМЕ ім. Г.Є.Пухова НАН України, 2009. — Вип. 53. — Бібліогр.: 12 назв. — рос. XXXX-0067 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/26539 658(075.8) In article relations between concepts "Business-Intelligence" and «Management Knowledge» are investigated. The general properties and distinctions of corresponding technologies are defined. Relations of these technologies with intellectual systems are considered. Relations in structures "Data-Information-Knowledge" in these technologies are analyzed. ru Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім.Г.Є.Пухова НАН України Бизнес-интеллект и управление знаниями: понятия, средства и отношения Article published earlier |
| spellingShingle | Бизнес-интеллект и управление знаниями: понятия, средства и отношения Валькман, Ю.Р. Валькман, Р.Ю. Исмагилова, Л.Р. Яковенко, Н.И. |
| title | Бизнес-интеллект и управление знаниями: понятия, средства и отношения |
| title_full | Бизнес-интеллект и управление знаниями: понятия, средства и отношения |
| title_fullStr | Бизнес-интеллект и управление знаниями: понятия, средства и отношения |
| title_full_unstemmed | Бизнес-интеллект и управление знаниями: понятия, средства и отношения |
| title_short | Бизнес-интеллект и управление знаниями: понятия, средства и отношения |
| title_sort | бизнес-интеллект и управление знаниями: понятия, средства и отношения |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/26539 |
| work_keys_str_mv | AT valʹkmanûr biznesintellektiupravlenieznaniâmiponâtiâsredstvaiotnošeniâ AT valʹkmanrû biznesintellektiupravlenieznaniâmiponâtiâsredstvaiotnošeniâ AT ismagilovalr biznesintellektiupravlenieznaniâmiponâtiâsredstvaiotnošeniâ AT âkovenkoni biznesintellektiupravlenieznaniâmiponâtiâsredstvaiotnošeniâ |