CC BY
100
© Рузакова О. В., Ждановских Е. В., 2008
РуЗАКОВА Ольга Васильевна
Кандидат экономических наук, профессор кафедры информационных систем в экономике
Уральский государственный экономический университет
620144, РФ, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной воли, 62/45 Контактный телефон: (912) 247-10-81 e-mail: rov@usue.ru
ЖДАНОВСКИХ Евгений Владимирович
Аспирант кафедры информационных систем в экономике
Уральский государственный экономический университет
620144, РФ, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной воли, 62/45 Контактный телефон: (922) 110-55-08 e-mail: zhdanovskih@mail.ru
иЛ
Анализ концептуальных аспектов систем управления знаниями: стратегия, организация, технология и экономика
Ключевые слова: менеджмент предприятий, управление знаниями, система управления знаниями, структура управления знаниями, бизнес-процесс, онтология, база знаний, аппарат технологии проектирования систем управления знаниями, технологическая сеть проектирования, проектирование бизнес-процессов, модель предметной области, компонентная методология, методика многозвенного учета затрат по функциям ABC (Activity Based Costing).
Аннотация. Рассматривается широкий круг вопросов, включая описание конкурентной стратегии, информационной модели и структуры системы управления знаниями. Затрагиваются темы проектирования бизнес-процессов, построения технологической сети проектирования, применения компонентной методологии и методики многозвенного учета затрат по функциям.
В настоящее время в теории и практике менеджмента предприятий широкое распространение получает направление, связанное с управлением знаниями.
В развитых странах инвестиции в знания растут быстрее, чем инвестиции в основные фонды. Из всего объема знаний, измеренных в физических единицах, которым располагает человечество, 90% получено за последние 30 лет, а на долю новых знаний в промышленно развитых странах уже приходится до 80-85% прироста ВВП [5. С. 7].
По мнению М. К. Мариничевой, системы поддержки принятия решений, реализованные на основе систем управления знаниями (далее - СУЗ), помогают анализировать информацию, значительно сокращая время поиска необходимых данных, ускоряя и совершенствуя процессы деятельности организации [3. С. 7].
Кроме того, поскольку создание СУЗ может быть нацелено на автоматизацию решения задач конфигурирования типовых бизнес-процессов (далее БП), уместно использовать так называемую компонентную методологию построения БП СУЗ для поиска наиболее эффективных вариантов организации бизнес-процессов в соответствии со стратегическими целями, потенциалом предприятия и состоянием внешней среды.
Для раскрытия содержания моделирования систем управления знаниями за основу нами были взяты объекты анализа, предложенные Рональдом Майером (Ronald Maier): стратегия, организация, технология и экономика СУЗ [9].
Стратегия систем управления знаниями. Стратегия СУЗ включает в себя описание целей, задач и факторов, оказывающих влияние на стратегию СУЗ.
Среди множества методов формирования стратегии можно выделить следующие: обоснование конкурентной стратегии позиционирования видов деятельности; идентификация бизнес-процессов; эвристический метод стратегического планирования на основе метода 8ШОТ-анализа.
Обоснование конкурентной стратегии позиционирования видов деятельности компании в виде анализа графа «И-ИЛИ» представлено на рис. 1.
Конкурентная стратегия позиционирования вида
Деятельности Рстра,ег
Рис. 1. Граф «И-ИЛИ» анализа конкурентной стратегии позиционирования вида деятельности компании
Организация систем управления знаниями. Организация СУЗ представляет собой структуру управления знаниями и описание методологии и технологии.
Структуру управления знаниями можно разделить на три основных контура: синтетический (объектный) уровень, семантический уровень (онтология), прагматический уровень (уровень приложений). В свою очередь, каждый из этих уровней состоит из ряда составляющих (рис. 2).
Рис. 2. Структура систем управления знаниями
Изучение методологии и технологии СУЗ предполагает наличие аппарата технологии проектирования, обоснование выбора методологии моделирования бизнес-процессов и компонентной технологии их организации, а также методики статического и динамического моделирования бизнес-процессов, формализации компонентной методологии организации СУЗ, структуры онтологии, решения задачи конфигурирования бизнес-процессов. Рассмотрим некоторые из перечисленных элементов.
Технология проектирования систем на основе аппарата технологических сетей проектирования Э. Н. Хотяшова [8] и И. Н. Дрогобыцкого [2] наилучшим образом подходит для формализации технологии проектирования БП СУЗ и может быть описана векторным кортежем ТО ={ V, П, W, Я, 5} (рис. 3).
Рис. 3. Графическая интерпретация технологической операции, где V - вектор входа;
Ш - вектор выхода;
П - преобразователь;
В - документ-описатель некоторых фактов, условий, требований, количественных, качественных параметров объектов материальных и информационных потоков, организационной структуры, технических средств;
и - универсум, т. е. полный перечень возможных значений некоторого компонента технологической организации или полный объем знаний о нем;
Р - параметр-характеристика или некоторое ограничение на проектируемую систему, заданные в явном виде;
О - программа - некоторое проектное решение по реализации заданных функций управления объектом или по обработке данных, которые могут быть записаны в виде функциональных спецификаций, программных спецификаций, схем алгоритмов;
П - преобразователь - некоторая методика или формализованный алгоритм, или машинный алгоритм преобразования входа технологической операции в ее выход;
Е - ресурсы - нормированное значение трудовых, материальных, технических ресурсов, необходимых для выполнения преобразователя;
5 - средства проектирования - вид ресурса, включающий методические и программные средства выполнения технической операции [6. С. 28].
Обоснование выбора методологии моделирования бизнес-процессов строится на требованиях к модели предметной области и оценочных аспектах моделирования. К требованиям относятся: формализованность, понятность, реализуемость, обеспечение оценки эффективности; к оценочным аспектам: время выполнения процессов, стоимостные затраты, надежность процессов, косвенные показатели эффективности (объем производства, производительность труда, оборачиваемость капитала, рентабельность). Также к основным оценочным параметрам можно отнести аспекты построения архитектур Д. А. Захмана, которые были положены в основу развитых методологий моделирования проблемных областей, а именно: цели, объекты, функции, участники, место, время.
При обосновании выбора методологии моделирования бизнес-процессов используются методологии моделирования проблемных областей объектно-ориентированного подхода: ГОЕБ, иЫЬ, АКК (см. таблицу).
Сравнительный анализ методологий моделирования проблемной области
Стандарт Функции Объекты Информационные потоки Поток работ
IDEF IDEF0 ODEF1X IDEFO IDEF3
UML UCD (Use-case diagram) CD (Class diagram) ID (Interaction diagram) AD (Activity diagram)
ARIS Function tree UCD eERM CD Information flow ID eEPC AD
Для моделирования проблемной области на основе объектно-ориентированного подхода используется следующий программный инструментарий: SAP Business Engi-
neering Workbench (BEW) и BAAN Enterprise Modeler и многие другие. Он позволяет создавать компонентные модели, которые, в свою очередь, включают в себя список моделей: модель проблемной области, репозиторий, базовая модель, типовая модель, конкретная модель.
Для выбора оптимальной модели, основанной на компонентной технологии, используются интеллектуальные системы конфигурирования бизнес-процессов и их информационные системы. Такой опыт накоплен в следующих экспертных системах: XCON, COCOS, VEXED, VT, DIDS [1. С. 221].
Формализация компонентной методологии организации СУЗ предполагает решение следующих задач: систематизация компонентов процессной структуры, их классификация, разработка методов и средств отбора и адаптации компонентов в условиях работы компании.
За основу формализации компонентной методологии организации СУЗ можно принять определение системы, данное Ю. Ф. Тельновым, являющееся обобщением определений Л. Фон Берталафи, В. Н. Волковой, Ф. И. Темникова, А. И. Уемова, Ю. И. Черняка и др. [7. С. 123]:
S = <G, E, En, T, F, R, Z>, (1)
где S - система;
G - множество целей, определяющих назначение функционирования системы, которые измеряются с помощью критериев достижимости;
Е - множество элементов системы как сущностей, которые преобразуются с помощью функций: создаются, потребляются, используются, сохраняются и т. д.;
Еп - множество элементов внешней среды как сущностей окружающей среды системы, оказывающих влияние на выполнение функций системы;
T - множество периодов времени, характеризующих повторяемость циклов воспроизводства элементов системы;
F - множество функций (видов деятельности, процессов, операций), осуществляющих преобразования элементов системы;
R - множество отношений компонентов системы, определяющих постоянные взаимосвязи и динамические взаимодействия компонентов системы;
Z - множество закономерностей (стратегий, методов) функционирования системы, определяющих структуру системы и ее отношения с внешней средой.
Технология работы систем управления знаниями включает в себя: процесс сбора: методики, программное обеспечение; процесс хранения и накопления: методики (например, спиралевидное наращивание знаний), программное обеспечение (хранилища Data Warehouse, витрины Data Mart, OLPT-системы); процесс обработки: методики (искусственный интеллект, методика обоснования конкурентной стратегии позиционирования видов деятельности, методика анализа критических факторов успеха, методика поиска оптимального предложения продуктов и услуг), программное обеспечение (Business Intelligent: OLAP, Data Mining); процесс передачи и использования: методики, программное обеспечение (системы поддержки принятия решений).
Для реализации методик процесса обработки знаний можно использовать методы поиска решения из области искусственного интеллекта, другими словами, - эвристические методы. Для любого эвристического метода при условии, что задача поиска оптимального варианта продукта или услуги для клиента компании формализована в виде пространства состояний, представленных графически в виде ориентированного графа, характерно (помимо набора дуг L = {l1, l2,..., ls}, где s еN, и множества состояний N = {n1, n2,..., nr}, где r е N, а lk = (n.k, n.k) - начальная и конечная вершина дуги, где i, j, k е N, k < r) наличие дополнительной информации о {L} и {N}. Эту дополнительную информацию называют оценочной функциейy = f (n), где n е N.
Одним из эвристических методов с оценочной функцией является так называемый «алгоритм А*», позволяющий найти оптимальный конечный путь решения задачи поиска оптимального продукта или услуги, например, для клиента компании в сфере электронных розничных финансовых услуг.
Согласно этому методу необходимо задать числовую функцию c = c (lk) = c (n.k, n.k), показывающую «стоимость дуги». В качестве «стоимости дуги» возьмем степень несоответствия потребностей и возможностей клиента свойств набору продуктов и услуг. Оценочную функцию f (n) представим в виде
f (n) = g (n) + h(n), (2)
где g (n) - оценка пути, ведущего из начальной вершины n0 в текущую вершину n;
h (n) - оценка пути, ведущего из текущей вершины n в одну из конечных вершин t. Далее для реализации данного алгоритма необходимо ввести «идеальную функцию»:
f *(n) = g *(n) + h *(n), (3)
где g* (n) - точное значение стоимости оптимального пути из начальной вершины n0 в текущую вершину n по набору дуг la, где lae{la }, ае N, a< r, рассчитанное по
формуле 0
g * (n) = niin^c(nia ,nja ), (4)
la
h* (n) - эвристическая функция, удовлетворяющая условию h* (n) < h* (n) на всех неконечных вершинах из множества вершин {N} пути из текущей вершины n в конечную вершину t. по набору дуг la, где n, ti е {N}, la е {la }., ae N, a< r, рассчитанная по формуле
h * (n) = min(min^c(nia ,n^)). (5)
' la
Таким образом, поиск оптимального набора продуктов и услуг для клиента компании в сфере электронных розничных финансовых услуг с помощью «алгоритма А*», когда «стоимость» каждого шага системы есть степень несоответствия клиента набору продуктов и услуг, может дать возможность определить именно те финансовые продукты и услуги, которые наилучшим образом подойдут или, наоборот, абсолютно не приемлемы для клиента при существующих обстоятельствах, включая не только
его финансовое положение, но и, например, психологический портрет, а также другие
условия.
Экономика систем управления знаниями. Экономика включает методику стоимостного анализа организации бизнес-процессов (метод анализа точки безубыточности), методику многозвенного учета затрат по функциям ABC (Activity Based Costing), методику динамического анализа производительности БП.
Методика стоимостного анализа модели [4], основанная на анализе точки безубыточности, позволяет определить безубыточность объема продаж, критический уровень цены реализации и постоянных затрат, а также целесообразность управленческих решений по изменению технологий и продуктовой линейки.
Методика многозвенного учета затрат по функциям (ABC - Activity Based Costing) включает описание двухступенчатой схемы учета затрат по функциям, предложенной Ю. Ф. Тельновым [7]: определение суммарных затрат на выполнение функций по подразделениям, отнесение затрат на стоимостные объекты в разрезе используемых функций (рис. 4).
Прямые расходы
Переменн: затраты
I этап -учет факторов ресурсов
II этап -
учет функциональных факторов
Накладные расходы
Постоянные затраты
>- Ресурсы
► Функции
Стоимостные
объекты
Рис. 4. Двухступенчатая схема учета затрат по функциям
В заключение необходимо отметить, что данный анализ, конечно, не позволяет отразить все то многообразие подходов, методов, инструментария, которое возможно использовать при построении СУЗ на предприятии. Однако описание главных составляющих СУЗ, предложенных Рональдом Майером (Ronald Maier), позволяет сделать следующий вывод: построение СУЗ - процесс сложный, требующий формализации неявных знаний, динамического анализа многоаспектных бизнес-моделей, но вместе с тем необходимый для наращивания уровня компетенции компании, а значит, ее будущего развития.
Источники
1. Джексон, П. Введение в экспертные системы : учеб. пособие / П. Джексон. М. : Вильямс, 2001.
2. Дрогобыцкий, И. Н. Проектирование автоматизированных информационных систем / И. Н. Дрогобыцкий. М. : Финансы и статистика, 1992.
3. Мариничева, М. К. Управление знаниями на 100% : путеводитель для практиков / М. К. Мариничева. М. : Альпина Бизнес Букс, 2008.
4. Медынский, В. Г. Реинжиниринг инновационного предпринимательства / под ред. проф. В. А. Ирикова / В. Г. Медынский, С. В. Ильдеменов. М. : ЮНИТИ, 1999.
5. Мильнер, Б. З. Управление знаниями в корпорациях : учеб. пособие / Б. З. Мильнер, З. П. Румянцева, В. Г. Смирнова, А. В. Блинникова. М. : Дело, 2006.
6. Рузакова, О. В. Проектирование экономических информационных систем : учеб. пособие / О. В. Рузакова. 2-е изд. Екатеринбург : Изд-во Урал. гос. экон. ун-та, 2004.
7. Тельнов, Ю. Ф. Реинжиниринг бизнес-процессов. Компонентная методология / Ю. Ф. Тельнов. 2-е изд. М. : Финансы и статистика, 2004.
8. Хотяшов, Э. Н. Основы проектирования систем машинной обработки данных / Э. Н. Хотяшов. М. : Финансы и статистика, 1981.
9. Maier, R. Knowledge management systems information and communication technologies for knowledge management / Ronald Maier. 3-rd ed. N.Y. : Springer, 2007.
