Designing principles of the Intelligent information technology for organization decisions

Designing principles of the Intelligent information technology for organization decisions

The functional structuring principles were proposed for the special kind of the organization decisions support systems which were named as the Intelligent information technologies. The features of such a system are as follows: support of ontologically integrated corporate knowledge about decisions i...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2017
Hauptverfasser: Ilyina, E.P., Sinitsyn, I.P., Yablokova, T.L.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: PROBLEMS IN PROGRAMMING 2017
Schlagworte:
UDC 681.3
Online Zugang:https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/139
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Problems in programming
Завантажити файл: Pdf

Institution

Problems in programming
id pp_isofts_kiev_ua-article-139
record_format ojs
resource_txt_mv ppisoftskievua/98/19848dc1cd7df91d8408376da490aa98.pdf
spelling pp_isofts_kiev_ua-article-1392018-07-18T20:46:57Z Designing principles of the Intelligent information technology for organization decisions Принципы построения интеллектуальной информационной технологии поддержки решений в организации Принципи побудови інтелектуальної інформаційної технології підтримки прийняття рішень в організації Ilyina, E.P. Sinitsyn, I.P. Yablokova, T.L. UDC 681.3 УДК 681.3 УДК 681.3 The functional structuring principles were proposed for the special kind of the organization decisions support systems which were named as the Intelligent information technologies. The features of such a system are as follows: support of ontologically integrated corporate knowledge about decisions in organization; intelligent mechanisms for compromises decision making under different viewpoints involving; consulting on all stages of the decision making process. The functional architecture model, information structure and the set of intelligent operations are characterized. Предложены структурно-функциональные принципы построения специализированного вида средств автоматизированной поддержки принятия организационных решений – интеллектуальной информационной технологии. Особенностями такой системы являются: поддержка онтологически интегрированного корпоративного знания о решениях организации, интеллектуальные механизмы для выработки компромиссных решений с привлечением разных точек зрения, консультативное сопровождение процесса принятия решения на всех этапах. Рассмотрены модель функциональной архитектуры, структура информационного обеспечения, спектр интеллектуальных операций. Запропоновано структурно-функціональні принципи побудови спеціалізованого виду засобів автоматизованої підтримки прийняття рішень – інтелектуальної інформаційної технології. Особливостями такої системи є: підтримка онтологічно інтегрованого корпоративного знання про рішення організації, інтелектуальні механізми вироблення компромісних рішень із залученням різних точок зору; консультативний супровід процесу прийняття рішення на всіх етапах. Розглянуто модель функціональної архітектури, структуру інформаційного за-безпечення, спектр інтелектуальних операцій. PROBLEMS IN PROGRAMMING ПРОБЛЕМЫ ПРОГРАММИРОВАНИЯ ПРОБЛЕМИ ПРОГРАМУВАННЯ 2017-06-14 Article Article application/pdf https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/139 PROBLEMS IN PROGRAMMING; No 2 (2015) ПРОБЛЕМЫ ПРОГРАММИРОВАНИЯ; No 2 (2015) ПРОБЛЕМИ ПРОГРАМУВАННЯ; No 2 (2015) 1727-4907 ru https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/139/132 Copyright (c) 2017 ПРОБЛЕМИ ПРОГРАМУВАННЯ
institution Problems in programming
baseUrl_str https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/oai
datestamp_date 2018-07-18T20:46:57Z
collection OJS
language Russian
topic
UDC 681.3
spellingShingle
UDC 681.3
Ilyina, E.P.
Sinitsyn, I.P.
Yablokova, T.L.
Designing principles of the Intelligent information technology for organization decisions
topic_facet
UDC 681.3

УДК 681.3

УДК 681.3
format Article
author Ilyina, E.P.
Sinitsyn, I.P.
Yablokova, T.L.
author_facet Ilyina, E.P.
Sinitsyn, I.P.
Yablokova, T.L.
author_sort Ilyina, E.P.
title Designing principles of the Intelligent information technology for organization decisions
title_short Designing principles of the Intelligent information technology for organization decisions
title_full Designing principles of the Intelligent information technology for organization decisions
title_fullStr Designing principles of the Intelligent information technology for organization decisions
title_full_unstemmed Designing principles of the Intelligent information technology for organization decisions
title_sort designing principles of the intelligent information technology for organization decisions
title_alt Принципы построения интеллектуальной информационной технологии поддержки решений в организации
Принципи побудови інтелектуальної інформаційної технології підтримки прийняття рішень в організації
description The functional structuring principles were proposed for the special kind of the organization decisions support systems which were named as the Intelligent information technologies. The features of such a system are as follows: support of ontologically integrated corporate knowledge about decisions in organization; intelligent mechanisms for compromises decision making under different viewpoints involving; consulting on all stages of the decision making process. The functional architecture model, information structure and the set of intelligent operations are characterized.
publisher PROBLEMS IN PROGRAMMING
publishDate 2017
url https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/139
work_keys_str_mv AT ilyinaep designingprinciplesoftheintelligentinformationtechnologyfororganizationdecisions
AT sinitsynip designingprinciplesoftheintelligentinformationtechnologyfororganizationdecisions
AT yablokovatl designingprinciplesoftheintelligentinformationtechnologyfororganizationdecisions
AT ilyinaep principypostroeniâintellektualʹnojinformacionnojtehnologiipodderžkirešenijvorganizacii
AT sinitsynip principypostroeniâintellektualʹnojinformacionnojtehnologiipodderžkirešenijvorganizacii
AT yablokovatl principypostroeniâintellektualʹnojinformacionnojtehnologiipodderžkirešenijvorganizacii
AT ilyinaep principipobudoviíntelektualʹnoíínformacíjnoítehnologíípídtrimkiprijnâttâríšenʹvorganízacíí
AT sinitsynip principipobudoviíntelektualʹnoíínformacíjnoítehnologíípídtrimkiprijnâttâríšenʹvorganízacíí
AT yablokovatl principipobudoviíntelektualʹnoíínformacíjnoítehnologíípídtrimkiprijnâttâríšenʹvorganízacíí
first_indexed 2025-07-17T09:59:04Z
last_indexed 2025-07-17T09:59:04Z
_version_ 1850411513517441024
fulltext Експертні та інтелектуальні інформаційні системи © Е.П. Ильина, И.П. Синицын, Т.Л. Яблокова, 2015 ISSN 1727-4907. Проблеми програмування. 2015. № 2 63 УДК 681.3 Е.П. Ильина, И.П. Синицын, Т.Л. Яблокова ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ ПОДДЕРЖКИ РЕШЕНИЙ В ОРГАНИЗАЦИИ Предложены структурно-функциональные принципы построения специализированного вида средств автоматизированной поддержки принятия организационных решений – интеллектуальной информаци- онной технологии. Особенностями такой системы являются: поддержка онтологически интегрирован- ного корпоративного знания о решениях организации, интеллектуальные механизмы для выработки компромиссных решений с привлечением разных точек зрения, консультативное сопровождение про- цесса принятия решения на всех этапах. Рассмотрены модель функциональной архитектуры, структура информационного обеспечения, спектр интеллектуальных операций. Постановка проблемы Новые вызовы для систем органи- зационного управления порождены, с од- ной стороны, условиями кризиса мировой экономики [1], а с другой – новыми типа- ми организаций и новыми актуальными аспектами эффективности и качества их деятельности [2]. Эти вызовы обусловли- вают потребность в разработке концепций систем поддержки принятия решений, ориентированных на достижение новых целей. В данной работе в качестве соот- ветствующего подхода рассматривается концепция Интеллектуальной информаци- онной технологии поддержки принятия организационных решений (ИИТ ППОР). ИИТ ППОР реализует развитие идей проекта Enterprise Ontology [3] по он- тологизации знаний о деятельности орга- низации. Предлагаемое построение специ- ализированной подонтологии решений для введения в общую онтологическую модель организации созвучно работам [4] по он- тологизации решений, однако базируется на формализации результатов всех этапов жизненного цикла организационного ре- шения, ранее предложенной в [5]. В части менеджмента корпоративного экспертного знания для оценки и выбора решений ИИТ ППОР развивает подходы методологии Диагностическая экспертиза [6]. Интеллектуальный характер ИИТ определяется использованием специаль- ных структур знаний о предметной обла- сти принимаемых решений, а также моде- лями для активного вмешательства авто- матизированного средства в процессы принятия решений организации с исполь- зованием операций получения нового зна- ния на основе этих структур. Целями, поставленными перед ИИТ ППОР, являются следующие. 1. Включение в число пользовате- лей всех лиц, непосредственно или опо- средованно влияющих на качество и эф- фективность принимаемого решения. 2. Использование всех информаци- онных ресурсов организации и экспертных знаний ее сотрудников. 3. Акцентирование на советующем характере взаимодействия с участниками процессов принятия решений, при совме- щении активной позиции системы (преду- преждение о рисках, рекомендации по ор- ганизации процесса, введение в курс дел по изменившейся ситуации) и пассивной (справки по запросам). 4. Максимальное использование параллельных контекстов и оценок, осно- ванных на разных точках зрения. При этом должно осуществляться формирова- ние компромиссов при наличии разногла- сий в контексте принятия решения, обу- словленных любыми источниками: взгля- дами представителей профессиональных групп; результатами разных методов; данными различных источников; тенден- циями, создаваемыми разными решения- ми; соотношениями локальных и глобаль- ных целей; соотношениями организаци- Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 64 онных целей с интересами деловых групп; соотношениями целей разных этапов про- цесса принятия решения. 5. Сохранение для последующего семантически актуального доступа всех полученных результатов, независимо от истории вырабатывавшихся решений (успешные, неуспешные, недоформиро- ванные, отложенные в выполнении и т. д.). Модель функциональной архитектуры ИИТ ППОР Для реализации ИИТ поставленных целей предлагается система моделей, опи- сывающих ее функциональную архитек- туру. Одни из них определяют типиза- цию и форматы описания знаний о пред- метной области решений организации. Это позволяет вести и использовать такие знания, развивая их по ходу развертыва- ния процессов управления (стартуя с ми- нимально необходимого концептуального базиса). Другие модели определяют состав, взаимосвязи и операционную семантику функций, которые предоставляет ИИТ ППОР пользователям, в зависимости от ролей последних в процессах принятия решений. Центральную роль в этой системе играют модель процесса принятия реше- ния и модель его характеризации, подроб- но рассматривавшиеся в [5]. Модель принятия организационно- го решения имеет вид: ,)}({ = )( 1,6=iiETMDMPR (1) где iET – i-й этап процесса принятия ре- шения D из шести, охарактеризованных в табл.1; )( iETM – модель выполнения со- ответствующего этапа. kiiii PDCONTPRECETM < , ,< =)( ,  { ie > , , >,} iiik POSTCMSE , (2) где iPREC – предусловие выполнения этапа; iCONT – используемый информа- ционный контекст; k iPD ( 6,,1k ) – k-й компонент определения решения D из охарактеризованных в табл. 1, формиро- вание которого, в составе подмножества }{ ie множества kE его элементов, осу- ществляется на этапе; iS – участники эта- па; iM – используемые модели и методы; iPOSTC – предикат успешности заверше- ния этапа. Модель )(DMCH характеризации организационного решения D представ- ляет собой множество компонентов его определения – частичных определений 1,6=}{PD kk , каждое из которых задает от- дельный взгляд на решение. Такой взгляд конструктивен для конкретных действий по формированию, обоснованию и вы- полнению решения. При этом в его соста- ве фиксируются основные параметры вы- полнения действий и их результаты. Характеризация этапов, а также ти- пов и состава частичных определений ре- шения даны в табл. 1. Помимо двух рассмотренных мо- делей, принципиальное значение для функциональной парадигмы ИИТ ППОР имеет система структур знания, использу- емая для описания: предметной области деятельности организации; предусмот- ренных и реально принимавшихся реше- ний; субъектов деятельности по принятию решений и их ролей; методов и средств поддержки действий по выработке и ана- лизу решений. Соответствующие структуры зна- ний охарактеризованы в табл. 2, а принци- пы их использования – в последующих разделах. На базе вышевведенных концептов может быть дано определение модели MF функциональной архитектуры ИИТ ППОР. В аспекте целевой классификации функций ИИТ ППОР модель осуществля- ет структурирование их множества по- средством выделения подмоделей: > , ,< MFEMFAMFDMF  , (3) где MFD – подмодель поддержки процес- сов выработки решений (определяющая класс функций FD ); MFA – подмодель Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 65 Таблица 1. Этапы процесса принятия решения и формируемые элементы его характеризационного определения Этап Частичное определение Формируемые элементы Паспортизация Паспорт Тип решения (актуализирующее, антикризисное, развиваю- щее); Инициирующий фактор (ранее принятое решение, угроза, ин- дикатор неудовлетворительности, новая возможность); ЛПР Анализ проблемной ситуации Проблемная ситуация Элементы модели деятельности, вступающие в конфликт; Затрагиваемые субъекты и функциональные области; Важность оказываемого влияния; Целесообразная степень вмешательства (от контроля за разви- тием до ликвидации) Паспорт Функциональная область влияний Постановка про- блемы Проблемная ситуация Уровень управляемости проблемной ситуации; Причины и факторы Постановка Мишени возможных воздействий на ситуацию; Цели воздействия; Конгломераты целей; Связи с другими решениями Генерация и пер- вичный отсев ре- зультатов воздей- ствия Постановка Рекомендуемый контекст (аналоги, интересы, отвергавшиеся предложения); Актуальные точки зрения Пакет вариантов Предложенные воздействия; Аргументация; Пороговая мо- дель приемлемости; Отобранные воздействия (цель, меропри- ятие, ресурсы, исполнители, сроки) Оценка и выбор предложений Итоговое решение Модель ценности; Оценки вариантов; Интегрированные оцен- ки; Выбранное воздействие; Обоснование; Показатели внут- реннего качества Паспорт Объект воздействия; Срок Анализ результа- тов выполнения Результаты Особые ситуации; Уровень достигнутости целей; Вклад в деятельность организации; Узкие места; Постановка новых проблем; Оценка удовлетворительности; Показатели внеш- него качества Паспорт Оценка удовлетворительности Таблица 2. Структуры знаний ИИТ Наименование Состав Назначение Онтологическая модель Система базовых подонтологий органи- зации, осуществляющих описание ее ас- пектов: структурного, функционального, деятельностного и т. д. Система взглядов различных деловых групп на элементы аспектов организации Задание общего концепту- ального поля постановок проблем и формирования контекстов. Средство поиска гипотетиче- ских разногласий и взаимо- Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 66 Наименование Состав Назначение (мера осведомленности, различия в пред- ставлениях) Онтологическая модель решений, проек- ционно связанная с концептами других подонтологий через элементы их частич- ных характеризационных определений влияний Классификациионные модели объектов управления и решений Сужения соответствующих фрагментов онтологической модели, минимально до- статочные для оперирования объектами и предметной идентификации результатов Использование в качестве временно действующей мо- дельной среды для последу- ющего развития и включения в онтологию Портреты стейкхолдеров Онтологически структурированная ин- формация о носителях и выразителях ин- тересов и целей, затрагиваемых решени- ями. Объединяют нормативные данные орга- низации, данные анкетирования стейк- холдеров и экспертные мнения Основания для состава экс- пертных групп, моделей цен- ности, оценок внешнего ка- чества решений Поле целей Онтологически структурированная ин- формация о целях организации и ее структурных элементов Один из идентификаторов решения; Контекст: анализа проблемных ситуаций, оцен- ки качества, подбора экс- пертных групп; Объект ана- лиза состояния системы управления Поле решений Онтологически структурированная ин- формация о решениях: выполненных, выполняемых, отложенных, участвовав- ших в отборе, вырабатываемых Источник данных для кон- текстов на различных этапах. Объект анализа состояния системы управления Дневник состояния внешней среды Онтологически структурированная ин- формация о результатах мониторинга, а также ситуативного запроса значений по факторам внешней среды, влияющим на приемлемость решений Данные: для контекстов, для подбора перспективных ва- риантов из отвергнутых ра- нее, для оценивания Справочники по моде- лям и методам Данные об онтологически базированных рамочных моделях ценности, а также паспортах методов и моделей, для задач разных этапов процесса принятия реше- ния, связывающие их входы и выходы с концептами онтологической модели Информация для формирова- ния процесса принятия реше- ния, а также для оценки каче- ства поддержки основных решений организации Паспорта программных и информационных компонент Каталог компонентов ИИТ, а также дру- гих средств автоматизации в организа- ции, доступных для решения задач раз- ных этапов, в привязке к концептам он- тологии, методам и моделям Контекст для наполнения схемы процесса принятия решения. Данные для оценки уровня поддержанности про- цессов управления в органи- зации имеющимися сред- ствами анализа и диагностики текущего состояния системы управления в организации (для класса функций FA ); MFE – подмодель организации и ведения среды поддержки Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 67 процессов принятия решений (для класса функций FE ).  ePDSZItrlOFMFD {,<,>},,{<,{,{ }}>,)}( CONPDE , (4) где FDF – функция; O – одна из реа- лизующих ее операций; Rrl – одна из ролей участника процессов управления, дающая ему доступ к результатам выпол- нения F ; It – семантический статус ин- формации, получаемой посредством F , для деятельности пользователя; SZ – структура знаний о ПрО, используемая операцией (см. табл. 2); PD – компонент определения решения, значения элемен- тов которого формируются операцией; )(PDE – множество элементов PD ; e – элемент, формируемый операцией (см. табл.2); CON – информационный кон- текст выполнения операции. Операции O из (4) принадлежат одному из следующих классов: – формирование контекста )(OFC ; – анализ разногласий контекста )(OAC ; – формирование версий компонент определения решения )(OFV ; – компромиссная интеграция вер- сий )(OIV . При этом под контекстом понима- ется как релевантная выборка из информа- ционной среды ИИТ, так и спецификация знания экспертов, перспективного для ис- пользования, наряду с самим приобретае- мым знанием. Соответственно, разногла- сия в этих контекстах могут иметь любой из источников, указанных в предыдущем разделе, а каждый из классов включает операции, поддерживающие работу с про- тиворечиями. Множество RL ролей rl включает следующие элементы, определяющие ос- новной круг участников процесса и заин- тересованных лиц, которые выступают пользователями ИИТ: ЛПР – лицо, принимающее реше- ние; АМ – аналитик мониторинга; СТ – стейкхолдер; КЭ – координатор эксперти- зы; ЭКС – эксперт; ИСП – участник про- цесса исполнения; МН – менеджер функ- ционального направления; АК – аудитор качества. Семантические статусы информа- ции It включают: 1I – аналитика прецедентов (со- гласно условиям аналогии ситуаций); 2I – аналитика текущего положе- ния дел (обобщение и стандартный ана- лиз); 3I – актуальные взгляды на ситуа- цию и их носители; 4I – рекомендации по наилучшим способам действия; 5I – контекст, который должен быть учтен; 6I – субъекты, привлекаемые к процессу; 7I – затрагиваемые интересы; 8I – аспекты необходимого аргу- ментирования действий и оценок; 9I – взаимосвязи и причины; 10I – оценка выполняемых дей- ствий: 1) по предпочтительности, 2) по рискам, 3) по испытываемым влияниям, 4) по оказываемым влияниям и послед- ствиям; 11I – проекты форматов реализации процессов: 1) протоколов взаимодействия, 2) сценариев достижения целей, 3) алго- ритмов получения аналитических резуль- татов, 4) технологий автоматизированной поддержки; 12I – ограничения со стороны: 1) внешней среды, 2) внутреннего регламента и требований к состоянию организации, 3) актуальных приоритетов, 4) действую- щих соглашений и обязательств. Подмодель анализа и диагностики текущего состояния системы управления охватывает функции анализа внутренних свойств таких формализованных структур знаний как Поле решений и Поле целей организации. Маркерами состояния систе- Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 68 мы процессов управления служат степень непротиворечивости элементов этих структур, а также уровень контролируе- мости и обоснованности изменения трен- дов изменения состояний объектов управ- ления. Эти показатели позволяют выби- рать при принятии решения вариант, предпочтительный для системы управле- ния. },,,,{,,{  SPCHMOOSZFMFA },,  ORSIRSSA , (5) где FAF  – функция; SZ – анализируе- мая структура знаний; O – операция ана- лиза; MO – модель операции, включаю- щая аксиомы отношений между элемента- ми SZ и правила вывода для свойств CH и особых точек SP ; CH – оцениваемые свойства структуры знаний; SP – особые точки SZ – элементы, дисгармонирующие с состоянием SZ в целом (согласно моде- ли МО); SA – субъекты, цели и интересы которых затрагиваются значением CH и SP ; IRS – внутренние роли субъектов в процессе принятия решения ( RLIRS  ); ORS – внешние роли, специализирующие положение объектов в подонтологии опе- рационная структура из онтологии органи- зации. Подмодель организации и ведения среды поддержки решений имеет следую- щий состав: }}},,,,,{,{ ORSIRSSTIOOSZFMFE  , (6) где FEF  – функция; SZ – информаци- онная структура, ведение которой осу- ществляется (на уровне ее модели либо экземпляров); O – операция ведения; TIO – способ инициирования O ; S – субъект, участвующий в выполнении опе- раций; IRS – роль субъекта в процессе; ORS – позиция субъекта в онтологии ор- ганизации. Отдельные компоненты модели функциональной архитектуры описаны в следующих разделах. Операции поддержки функций ИИТ ППОР при использовании данных и знаний с разногласиями В данном разделе дается обзорное рассмотрение операций, существенно определяющих функционирование ИИТ как интеллектуального инструментария и основанных на использовании структур знания из табл. 2. Операции данного класса служат поддержке функций в подмоделях функ- циональной архитектуры MFD (3) и MFA (4). Можно выделить 16 формальных механизмов, разработанных для реализа- ции этих операций. 1) определение онтологического поля влияний решения; 2) анализ и оценка значимости раз- личий концептуальных трактовок модели решения в онтологиях разных деловых то- чек зрения; 3) поиск аналогов в поле решений; 4) порождение и оценка достовер- ности гипотез о причинах и источниках разногласий и неудач; 5) разбиение поля решений на акси- оматически типизированные кластеры; 6) анализ монотонности и непроти- воречивости преобразований объекта управления; 7) анализ актуальных конфликтов целей и интересов; 8) выявление и ранжирование мно- жества стейкхолдеров; 9) анализ бесконфликтности целей разных этапов процесса выработки реше- ния; 10) оценка когнитивной полезности модели ценности воздействия (для множе- ства точек зрения); 11) компромиссное обобщение мо- делей ценности; 12) оценка показателя полезности информационных и программных компо- нент для принятия решения; Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 69 13) моделирование гипотетической перспективности Дельфи-процесса при за- данных точках зрения экспертов; 14) онтологический анализ показа- телей качества экспертных оценок; 15) выявление потенциальных раз- ногласий в моделях ценности для задан- ных точек зрения; 16) продукционный вывод реко- мендаций по управлению выбранным воз- действием. В табл. 3 охарактеризованы опера- ции рассмотренного класса, основанные на этих механизмах. Для идентификации ро- ли результатов и пользователей служат обозначения, введенные в предыдущем разделе. Таблица 3. Характеристика операций использования данных и знаний с разногласия- ми в процессах принятия и анализа решений Операция Результаты Пользователи и роль результатов в их деятельности Используемые структуры знаний Анализ уровня совме- стимости точек зрения на предметную область принимаемого решения Концепты – источники раз- ногласий; индикатор значи- мости для целей АМ: (I7, I10.2, I10.3); ЛПР: (I8, I9); АК: (I3, I5, I7); КЭ: (I1, I3, I8, I9, I11.1); СТ: (I7, I9, I12.4.) Поле решений; поле целей; он- тологическая модель; справоч- ник моделей ценности; банк экспертиз Оценка перспективно- сти протокола дости- жения компромисса Рейтинг способов организа- ции экспертизы; оценка прогнозируемых расхожде- ний; оценка риска исполь- зования модели ценности КЭ: (I1, I4, I11.1, I11.3 ); АК: (I10.2 ) Онтологическая модель; поле решений; банк экспертиз Оценка текущего и ожидаемого соотноше- ния целей и интересов, релевантных принима- емому решению Цели и интересы: опреде- ляющие проблемную ситу- ацию; терпящие ущерб ЛПР: (I4, I9); АМ: (I2, I5); АК: (I10.1, I10.2, I10.3, I10.4); МФН: (I4, I9); СТ: (I5, I9, I12.3, I12.4) Поле решений; поле целей; портреты стейк- холдеров Анализ гипотез о при- чинах расхождения экспертных мнений Показатели качества экс- пертных оценок; результаты кластеризации оценок и влияние принадлежности эксперта точке зрения; вли- яния уровня расхождений трактовки критерия на рас- хождения в его оценках; однородность имеющихся тенденций КЭ: (I5, I9, I10.3); АК: (I3, I10.3) Онтологическая модель; поле решений; банк экспертиз Оптимальный выбор модели ценности Модели: эффективная в ре- троспективе; наилучшая среди точек зрения; наилучшее уточнение ра- мочной модели ЛПР: (I9, I11.2, I12.1, I12.2, I12.3, I12.4); КЭ: (I3, I4, I5, I11.3); МН: (I9, I10.1, I10.2, I10.3, I10.4); АК: (I1, I4); ЭКС: (I1, I3, I4, I5) Онтологическая модель; справоч- ник моделей ценности; поле целей; банк экс- пертиз Построение компро- миссной версии моде- ли ценности Индивидуальные эксперт- ные предложения; аргумен- тация; модель, оптимизиро- ванная по аргументацион- ЛПР: (I11.2, I12.1, I12.2, I12.3, I12.4); КЭ: (I3, I4, I5, I11.1,I11.3); МН: (I9, I10.1, I10.2, I10.3, I10.4); АК: (I1, Онтологическая модель; справоч- ник моделей ценности Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 70 Операция Результаты Пользователи и роль результатов в их деятельности Используемые структуры знаний ной когерентности I4); ЭКС: (I1, I3, I4, I5. I8, I9, I11.3) Анализ актуальности и приемлемости инфор- мационных источников для принятия решения Актуальные информацион- ные объекты; оценки рас- хождений между разными источниками ЛПР: (I1, I4, I11.3); КЭ: (I5, I8); ЭКС: (I5, I8); АМ: (I5, I11.4) Онтологическая модель; поле решений; порт- реты стейкхол- деров; банк экс- пертиз Оценка полезности информационных ис- точников Оценки критериев полезно- сти АМ: (I4, I5, I11.4); КЭ: (I5, I11.3, I11.4) Онтологическая модель; поле решений; банк экспертиз Компромиссное обоб- щение оценок Обобщенные оценки крите- риев; характеристики ком- промисса КЭ: (I10, I11.1, I12.3); АК: (I2, I7) Онтологическая модель; поле решений; банк экспертов; спра- вочник моделей ценности; спра- вочник моделей протоколов Оценка приемлемости модели обобщения Статистические оценки ре- троспективной согласован- ности экспертных мнений КЭ: (I1, I11.1, I11.3); ЭКС: (I11.1, I11.3, I11.4, I12.2); АК: (I2, I10); ЛПР: (I10) Онтологическая модель; поле решений; банк экспертиз; спра- вочник по моде- лям ценности Оценка приемлемости имеющихся средств автоматизированной поддержки для процес- са принятия решения Перечень релевантных ком- понентов среды поддержки; рейтинг средств поддержки АМ: (I10, I11.4); КЭ: (I4, I11.4); АК: (I1, I2, I12) Онтологическая модель; поле решений; пас- порта средств поддержки Формирование команд и контекстов для про- цесса принятия реше- ния Данные: о принимавшихся аналогичных решениях; о релевантных целях и инте- ресах; о стейкхолдерах; об экспертах КЭ: (I1, I3, I5, I6, I7); ЛПР: (I1, I5, I7, I9); ЭКС: (I5) Онтологическая модель; банк экспертов; банк экспертиз; порт- реты стейкхол- деров; паспорта средств под- держки Анализ приемлемости информационного ис- точника для предста- вителей заданной точ- ки зрения Показатель используемости; статистика претензий; связь источника с актуальными бизнес-процессами; экс- пертная оценка полезности КЭ: (I1, I2, I3, I5); АК: (I5, I11.4) Онтологическая модель; портре- ты стейкхолде- ров; банк экспер- тиз; банк экспер- тов; паспорта средств под- держки Выявление и оценка риска необоснованного нарушения тренда раз- Конфликтующие решения; гипотезы о причинах смены тренда; оценка их достовер- ЛПР: (I4, I9, I10.3, I10.4); КЭ: (I8, I9); ЭКС: I1, I2, I5); СТ: (I4, I12.2, I12.4) Онтологическая модель; поле решений; днев- Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 71 Операция Результаты Пользователи и роль результатов в их деятельности Используемые структуры знаний вития состояния целе- вого объекта, создан- ного для объекта предыдущими решени- ями ности ник факторов внешней среды; справочник по аксиоматичес- ким моделям ко- герентности ре- шений Оценка безопасности решения для трендов развития целевых объ- ектов других решений Затрагиваемые решения; ресурсно конкурентные ре- шения; оценка значимости негативных влияний ЛПР: (I4, I9, I10.3, I10.4); КЭ: (I8, I9); ЭКС: (I1, I2, I5); СТ: (I4, I12.2, I12.4) Онтологическая модель; поле решений; днев- ник факторов внешней среды; справочник по аксиоматичес- ким моделям ко- герентности ре- шений Оценка реализованно- сти решения Оценка удовлетворенности стейкхолдеров; факторы негативного влияния; пред- ложения по пересмотру ЛПР: (I2, I4, I7); ИСП: (I4); КЭ: (I4, I9); СТ: (I2, I4, I7) Онтологическая модель; поле це- лей; поле реше- ний Оценка вклада реше- ния в индексы функци- онирования организа- ции и подразделений Объекты влияния; динамика их состояния; оценка влия- ния стейкхолдерами ЛПР: (I2, I4, I7); ИСП: (I4); СТ: (I2, I4, I7) Онтологическая модель; поле решений; пас- порта стейкхол- деров; дневник факторов внеш- ней среды; банк оперативной ин- формации Поиск вариантов воз- действия, реализующе- го цель решения, в среде ретроспективы решений Решения с аналогичной це- лью: результаты выбора; оценки выполнения ЛПР: (I1, I10.1, I10.2, I11.2, I12.1, I12.3); КЭ: (I5, I11.2) Онтологическая модель; поле решений; днев- ник факторов внешней среды; справочник по аксиоматическим моделям коге- рентности реше- ний; портреты стейкхолдеров; банк экспертов Информационная среда интеллектуальной поддержки принятия организационных решений Центральным компонентом функ- циональной архитектуры ИИТ ППОР яв- ляется информационная среда (ИС). Она ориентирована на поддержку целей, пере- численных в первом разделе, и реализует концепцию менеджмента корпоративных знаний [7], используя принципы онтологи- ческой интеграции [8], структурирования с позиций направлений и видов деятельно- сти [9], а также моделирования развития Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 72 ситуаций и поведения их участников [10] на основе выявленных закономерностей. Такая поддержка обеспечивается функциями оперирования объектами ИС, которые охарактеризованы в табл. 4. Состав объектов ИС может быть классифицирован по нескольким ключе- вым свойствам, определяющим формы их организации и форматы использования в ИИТ ППОР. К таким ключам относятся: непосредственная принадлежность ИС (K1); временные свойства представленной информации (K2); формат организации использования (K3). Для ключей имеют место следую- щие градации значений. 1K {1: Непосредственная принад- лежность, 2: Заимствуемость} 2K {1: Постоянно используемое априорное знание, 2: Развиваемое априор- ное знание, 3: Текущая информация, 4: Ре- троспектива процессов} 3K {1: Информирование о полез- ности в данном контексте деятельности, 2: Распределение системой в рамках диагно- стики определяемого ею круга пользовате- лей, 3: Распределение среди участников процесса, выделяемых автором или соб- ственником информации, 4: Общедоступ- ность для запросов}. Заимствуемыми информационными объектами ( 21K ) являются элементы существующей в организации информаци- онной базы, анализ и паспортизация кото- рых выполняется при создании ИИТ ППОР ( 13K ). Среди таких объектов выделяются централизованные базы и хранилища дан- ных (ЦБХ), создающиеся и ведущиеся в интересах организации. Они содержат оперативную информацию по объектам управления, нормативно-справочную ин- формацию по объектам и процессам, а также ретроспективную интегрированную информацию по направлениям деятельно- сти, агрегированную для анализа. Часть корпоративной информации содержится во внутренних информацион- ных структурах различных средств авто- матизации. В этом случае ИИТ ППОР мо- жет иметь дело только с документами этих программных средств, формируемыми в их среде (ДСА). Такие документы также подлежат паспортизации ( 13K ). Аналогично могут сопрягаться с ИС локальные базы и документы подразделе- ний. Во всех случаях сформированные паспорта (ПАС) являются собственными объектами ИС и могут использоваться для получения справок о перспективных ис- точниках информации для контекстов принятия решений. При многократном успешном использовании такого источни- ка для принятия решений широко пред- ставленного класса может ставиться во- прос о включении внешнего объекта непо- средственно в ИС посредством использо- вания средств интеграции данных [8]. К собственным объектам ( 11K ) относятся те, которые создаются непо- средственно для использования в ИИТ ППОР. Центральную роль среди них зани- мает онтологическая модель корпоратив- ной архитектуры (ОМКА). Она содержит ряд подонтологий, одной из которых слу- жит описанная выше онтология решений. Ядро этого информационного объекта имеет ключи 12 K , 43K . Ее специаль- ный сегмент (ОМД) служит буфером раз- вития и заполняется системой в ходе обна- ружения новых концептов и связей, ис- пользованных участниками процессов, при инициировании процесса их авторского определения в стандартном формате. Это повышает значение 2K до 2. На основе онтологической модели осуществляется сохранение хода всех про- цессов принятия решений. Протоколы, со- ставляющие информационный объект По- ле решений (ПР), представляют собой эк- земпляры конкретизированной модели решения соответствующего онтологиче- ского класса. При этом в составе Поля ре- шений различаются Ретроспективные про- токолы (РПП) и Протоколы открытых, на текущий момент, процессов (ОПП). Пер- вому подмножеству соответствует 42 K и изменения в его элементах невозможны, в то время как элементы второго, 32 K , изменяются по результатам завершения этапов и процесса в целом. Контекстные базы данных (КБД) ( 11K , 32 K , )4,2(3K ) являются хра- Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 73 нилищем информации о внешних услови- ях, учитываемых при принятии решений. Их схемы включают оконечные концепты онтологической модели с их связями, определяющими источники, характеристи- ки, контексты используемых процессов информирования по экземплярам концеп- та. Прежде всего, они касаются объектов, внешних для организации, включая при этом формат комплексирования информа- ции о них, ориентированный на внутрен- ний анализ. Еще один класс элементов состав- ляют информационные объекты, служа- щие содержанием коммуникаций реаль- ных и виртуальных участников одного процесса принятия решения (ДК). Часть из них впоследствии переносится в Поле ре- шений в составе Протокола, претерпевая изменение формата и комплексирование данных. К таким объектам относятся сле- дующие документы коммуникации: – документы-реплики ИИТ ППОР: вопросы, ответы, форматы для ответов, советы ( 32 K , 23K ); Таблицы 4. Функции оперирования объектами ИС Функция Способ инициирования Объекты оперирования в составе ИС Предоставление справок о наличии и полезности для решения Получателем ЦБХ, ДСА, ПАС Предоставление выборок информации по событи- ям и процессам в контексте принятия решения Получателем КБД, ПР Протоколирование процессов принятия решений По диагностированию события ОПП Интегрированное представление системы корпо- ративных знаний Координатором ОМКА Выявление и ассимилирование новых знаний По диагностированию события ОМД Формирование выборок по аналогам из ретро- спективы Получателем; системой при обнаружении «узких мест» процесса ОМКА, ПР, КБД Выявление релевантных окрестностей решений в корпоративной архитектуре (цели, интересы, вли- яния, различные взгляды) Координатором; по диа- гностированию события; получателем ОМКА, ОМД, КБД, ПР Прогнозирование возможных расхождений взгля- дов участников процесса Координатором ОМКА, ОМД, РПП Подбор компромиссных вариантов моделей и ме- тодов Координатором; по диа- гностированию события ОМКА, ОМД, ПАС Осуществление взаимодействий участников про- цесса Координатором; получа- телем; по диагностирова- нию события ОМКА, ОПП, РПП, ДК Осуществление взаимодействий системы с участ- никами процесса По диагностированию события; по инициативе получателя ОМКА, ОМД, ДК Направление информации координатора участни- кам Координатором ОПП, ДК Информирование о возможном использовании методов, информационных ресурсов и программ- ных средств при принятии данного решения Координатором; получа- телем ПАС, ОМКА, ОПП Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 74 – документы-реплики участников процесса: запросы, предоставляемые до- полнительные сведения, уточненные вари- анты базовой версии модели из среды ИИТ ППОР, индивидуальные мнения и оценки ( 32 K , )3,2(3K ); – документы-послания модераторов про- цесса другим участникам: информация для ознакомления, уточнения, оценки ( 32 K , 33K ). В качестве специфических инстру- ментальных средств построения ИС, по- мимо упомянутых выше средств интегра- ции данных [8], необходим современный инструментарий СУБД, в качестве кото- рого может быть использована СУБД Or- acle Database 11g с возможностью работы с онтологическими моделями данных, а также инструментарий создания и ведения онтологий. Для выполнения этих функций в объеме, требуемом структурными осо- бенностями Онтологии решений, может быть использован язык OWL в среде ре- дактора онтологий PROTEGE4 [11], а так- же язык запросов SPARQL [12]. Заключение Цели, которые стоят перед сред- ствами автоматизированной поддержки организационных решений в современных организациях, непосредственно связаны с такими особенностями функционирова- ния последних, как динамичность прио- ритетов и контекстов, критичность всех этапов процесса принятия решения для его качества, распределенность необхо- димых знаний об объекте управления сре- ди представителей разных бизнес-ролей, а также необходимость сохранения и рас- пространения знаний, приобретенных в процессе, для улучшения качества следу- ющих решений и для анализа последствий нового решения в системе процессов управления организации. Предлагаемый аппарат интеллекту- альной информационной технологии под- держки принятия организационных реше- ний отвечает на новые вызовы: – функциональными возможностя- ми ведения и использования онтологиче- ски интегрированного поля корпоратив- ных знаний; – многообразием ролей, в которых средства автоматизации выступают в про- цессах принятия решений; – использованием специальных ин- теллектуальных механизмов, позволяю- щих обеспечивать разносторонность и компромиссность решения проблем, а также обеспечивать функции активного консультирования участников процессов. Кроме того, ИИТ ППОР позволяет использовать информационные ресурсы организации, сформированные до созда- ния этой системы и ведущиеся за ее пре- делами. Реализация механизмов ИИТ ППОР может осуществляться в формате подмно- жества ее функциональной архитектуры, полнота и форма представления которого зависит от возможностей и потребностей организации: в диапазоне от функцио- нального расширения ранее созданных средств поддержки экспертно- аналитической деятельности организации (ПК Диагностическая экспертиза [6]) до создания специализированного модуля си- стем класса SAP. 1. Ананьин В. Бережливая информатизация. Ч.1 [Электронный ресурс] // Intelligent En- terprise. – 2009. – № 12. – Режим доступа: http://www.management. com.ua/ims/ims155.html. 2. Ильина Е.П. Управление качеством орга- низационных решений на основе формали- зованного корпоративного знания. Ч 2. Ка- чество организационных решений и его поддержка // Математические машины и системы. – 2014. – № 2. – С. 84–96. 3. Uschold M. et al.The Enterprise Ontology. – AIAI_TR-1998. – 61 p. – Available at http://www.aiai.ed.ac.uk/project/enterprise/ent erprise/ontology.html. 4. Towards a Semantic Decision Representation Format // W3C Incubator Group Report 17 April 2012 http:// www.w3.org/2005/ Incubator/decision/XGR-decision/. 5. Ильина Е.П. Управление качеством орга- низационных решений на основе формали- зованного корпоративного знания. Ч 1. Он- http://www.w3.org/2005/%20Incubator/decision/XGR-decision/ http://www.w3.org/2005/%20Incubator/decision/XGR-decision/ Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 75 тология организационных решений // Ма- тематические машины и системы. – 2014. – № 1. – С. 129–142. 6. Автоматизированная поддержка принятия решений по управлению программами фундаментальных научных исследований с использованием экспертной методологии / Ильина Е.П., Слабоспицкая О.А., Синицын И.П., Яблокова Т.Л. – Киев, 2010. – 94 с. (Препринт. Киев: Институт программных систем НАН Украины, 2010). 7. Гаврилова Т.А., Кудрявцев Д.В. Информа- ционные технологии управления знаниями // В Мильнер Б.З. Инновационное разви- тие: экономика, интеллектуальное разви- тие, управление знаниями. – Инфра-М, 2009. – Гл. 25. 8. Тузовский А.Ф., Ямпольский В.З. Интегра- ция информации с использованием техно- логий Semantic WEB // Журнал «Про- блемы информатики», 2011, № 2 (10). С. 51–58. 9. SAP NetWeaver Master Data Management. Режим доступа: http://www.sap.com/pc/ tech/enterprise-information-management/ software/master-data/index.html 10. Ильина Е.П., ,Слабоспицкая О.А. Мультиа- гентная модель для управления эффектив- ностью Дельфи-процесса многотуровой экспертизы // Математические машины и системы. – 2012. – № 3. – С. 103–115. 11. A Practical Guide To Building OWL Ontol- ogies Using Protégé 4 and CO-ODE Tools Edition 1.2, Matthew Horridge, Robert Ste- vens et.al. The University Of Manchester, 2009. Р. 31. 12. Язык запросов SPARQL для RDF, Реко- мендация W3C, 2008. Режим доступа: http://www.w3.org/TR/2008/REC-rdf-sparql- query-20080115/ Получено 20.01.2015 Об авторах: Ильина Елена Павловна, кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник, ведущий научный сотрудник Института программных систем НАН Украины, Синицын Игорь Петрович, доктор технических наук, старший научный сотрудник, заведующий отделом Института программных систем НАН Украины, Яблокова Татьяна Леонидовна, старший научный сотрудник Института программных систем НАН Украины. Место работы авторов: Институт программных систем НАН Украины, 03187, Киев-187, Проспект Академика Глушкова, 40. Тел.: 526 4188, E-mail: sec_kiev@ukr/net http://www.sap.com/pc/%20tech/enterprise-information-management/%20software/master-data/index.html http://www.sap.com/pc/%20tech/enterprise-information-management/%20software/master-data/index.html http://www.sap.com/pc/%20tech/enterprise-information-management/%20software/master-data/index.html http://www.w3.org/TR/2008/REC-rdf-sparql-query-20080115/ http://www.w3.org/TR/2008/REC-rdf-sparql-query-20080115/

Ähnliche Einträge