Организационное проектирование: моделирование информационных кластеров Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

литература

1. Формирование новых экономических отношений в России: Государственные и рыночные механизмы регулирования / Под ред. В. А. Гневко. СПб.: Изд-во СПбАУЭ, 2008. 544 с.

2. Кунин В. А., Александрова Е. А. Управление развитием малого промышленного предпринимательства // Экономика и управление. 2011. № 2. С. 35-41.

УДК 004.7:334.7

Б. Е. Булкин

организационное проектирование: моделирование информационных кластеров

B. E. Bulkin. organizational design: modeling information clusters

Необходимость организационного проектирования обусловлена быстро меняющимися условиями, в которых уже нельзя использовать хорошо служившие в прошлом организационные формы. Проектирование новых организаций или совершенствование существующих должно базироваться не только на опыте, аналогии, интуиции, волевом подходе, но и на научных методах организационного проектирования. Комплексное организационное проектирование предусматривает разработку системы мероприятий по созданию новой или совершенствованию деятельности организации одновременно по таким направлениям, как определение числа основных подразделений организации и их функций, разработка организационных структур отдельных подразделений, разработка рациональных процедур выполнения основных функций подразделениями, аппаратами управления, определение состава, численности работников аппаратов управления и подразделений и направлений организации их труда. В основу организационного проектирования должна быть положена концепция, специально разработанная для создания новой или реформирования (перестройки) конкретной организации. В основу концепции должна быть положена идея о принципиальной возможности улучшения деятель-

Due to the need for organizational design rapidly changing conditions in which we can not use the well-served in the past organizational forms. The design of new or improving existing organizations should bazi-centered not only on experience, analogy, intuition, a strong-willed approach, but also on scientific methods of organizational design. Complex organizational design provides for the development of measures to create new or improve the activities of the organization at the same time in areas such as a certain number of units of the organization and functions, development of organizational structures of individual units, the development of rational procedures for the core functions of the units of the administrative apparatus, the composition, the number of employees control devices and units of the organization and direction of their work. The institutional design should be based on a concept specifically designed to create a new or reform (perestroika) organization. The concept should be based on the fundamental idea of the possibility of improving the organization. The questions related to departamentizatsiey organization's management system based on clustering data streams are considered in the article. An analysis of existing methods of clustering and clustering method is described using graph theory.

Борис Ефимович Булкин — профессор Санкт-Петербургского университета управления и экономики, кандидат экономических наук. © Б.Е.Булкин, 2013

ности организации. В статье рассмотрены вопросы, связанные с департаментизацией системы управления организации на основе кластеризации информационных потоков. Проведен анализ существующих методов кластеризации и описан метод кластеризации с использованием теории графов.

ключевые слова: организационное проектирование, организационная структура, информационные кластеры

контактные данные: 190103, Санкт-Петербург, Лермонтовский пр., д. 44, лит. А

Keywords: Organizational design, organizational structure, information clusters

Contacts: Lermontovskiy Ave 44/A, St. Petersburg, 190103, Russian Federation

Организационное проектирование представляет собой разработку проектов новых или комплекс работ по совершенствованию деятельности существующих организаций. В условиях инновационного роста малых предприятий организационное проектирование должно быть элементом постоянного внимания менеджмента [1]. Одним из основных направлений организационного проектирования является определение числа основных подразделений организации и их функций с последующей разработкой организационных структур отдельных подразделений, рациональных процедур выполнения основных функций подразделениями, определение состава и численности работников аппаратов управления и подразделений.

Разделение всего множества задач управления на обособленные подмножества однотипных задач вызвано требованиями организации управленческого труда. В соответствии с этим строится и организационная структура управления предприятием. Каждое из подразделений аппарата управления выполняет определенные функции управления.

Подобная функциональность, вызванная организацией управленческого труда и базирующаяся в основном на информационной схеме системы управления, оказывается очень консервативной по своей структуре. Схема информационных потоков, как и сами потоки, в силу развития производства, усложнения связей между предприятиями и совершенствования экономических принципов управления постоянно меняется. При этом степень адекватности структуры управления и структуры информационных потоков обычно снижается. «В конечном счете схема информационных потоков системы управления оказывается „привязанной" к организационной структуре, что приводит к изменениям компонент этих потоков. В документах появляются дублирующие показатели, увеличивается количество форм документов, дублирующих друг друга не только по содержанию, но и по юридической основе» [2 с. 106].

В этой связи структуризацию системы управления организации, т. е. ее депар-таментизацию, целесообразно осуществлять на основе информационных кластеров в общей информационной схеме организации. В данном случае подразумевается, что информационный кластер представляет собой часть общей информационной схемы, а информационные компоненты, принадлежащие какому-либо кластеру, наиболее «тесно» связаны друг с другом и представляют собой метамодель подразделения организационной структуры организации.

Одним из важнейших вопросов при решении кластерной проблемы является выбор необходимого числа кластеров. В некоторых случаях число кластеров m может быть выбрано априорно, однако в общем случае это число определяется в процессе разбиения множества на кластеры.

Один из способов решения кластерной проблемы заключается в полном переборе всех возможных разбиений на кластеры и отыскании такого разбиения, ко-

торое ведет к оптимальному (минимальному) значению целевой функции. Однако такая процедура практически невыполнима, за исключением тех случаев, когда п (число объектов) и т (число кластеров) невелико. Например, если п = 8, а т = 4, то существует 1701 способов разбить 8 объектов на 4 группы.

Проведенный анализ кластерных методов показал, что существующие методы при их соответствующей доработке могут быть ограниченно использованы в поставленной задаче информационной кластеризации. В этой связи представляется целесообразным рассмотреть разработанный метод информационной кластеризации с использованием теории графов [3, с. 19].

Всю схему информационных потоков на любом из двух ее уровней можно представить информационным графом. Вершины этого графа обозначают компоненты потоков информации или их элементарные части, а ребра — взаимосвязи этих вершин. Так как эти взаимосвязи вполне определяют иерархию вершин, каждому ребру можно приписать определенное направление, т. е. превратить их в дуги. Для каждой вершины графа степень ее определяется общим числом дуг, инцидентных вершине. Естественно, что чем больше связей имеет компонента с другими компонентами, тем выше степень вершины, ее отражающей.

Из общего конечного множества вершин, имеющих разные степени, можно выделить такие подмножества, дуги вершин которых в своем большинстве соединяют вершины внутри каждого из подмножеств. Размеры подмножеств определяются экстремальным значением соотношения числа дуг внутри подмножества и числа дуг, связывающих эти подмножества с другими подмножествами.

Получить такой экстремум можно путем шагового построения подмножеств.

Обозначим множество вершин графа б(Х, и)

Х {х1, х2, Х3, ***, Хп},

а множество дуг

и = {(х1, х2), (х1, Х3), (Хк, Хп)}.

Для каждой вершины х. определены полустепени захода Р+(х.), исхода Р~(х.) и сумма степеней захода и исхода как

Р(Х;) = Р+(Х;) + Р^Х^.

Необходимо построить подграфы

в(Х1, и1), 0(Х2, и2), ..., С(Хт, ит), т < п/2,

для которых соблюдаются условия:

1. Вершины Х. подграфа 0(Х., и) принадлежат некоторому подмножеству вершин графа 0(Х, и), т. е. Х. е Х.

2. Пересечение отображения любой вершины подграфа 0(Х., и) в графе 0(Х, и) с подмножеством всех вершин подграфа 0(Х., и) является отображением этой же вершины подграфа в подграфе, т. е.:

ГХ.(х]) = Гх]п Х..

3. Множество вершин подграфа 0(Х., и.) соответствует максимальной «замкнутости» дуг этого подмножества.

4. Множество вершин Х. подграфа 0(Х., и.), содержащее п1 вершин (I = 1, 2, ..., п1), устойчиво относительно п1 для числа построения подграфа т > в х п1; где в — число, выбираемое из соображений достоверности вероятностных процессов.

Далее будем производить построение подграфов, начиная с какой-либо вершины, путем поочередного присоединения смежных вершин. В свою очередь для вновь присоединенных вершин существуют свои смежные вершины.

Обозначим через а1 и Ъ1 соответственно числа внешних и внутренних дуг подграфа 0(Х, и) на 1-м шаге построения.

Тогда для I = 1 имеем:

к = р (х&); к = о, хк 6 х.

Так как индекс вершины можно задавать любым для каждого отдельного построения подграфа, положим & = I и, следовательно,

a1 = P(Xj), b1 = 0.

Если i = 2, то:

|а2 = а1 + P(x2)- 2 = P(x1)+ P(x2)- 2; к=bi+1=i. Для любого i = m (1 < m < n):

m

= I P (x)- 2 (m -1);

i=1

= m -1.

В процессе построения подграфа очередная из присоединяемых смежных вершин может оказаться смежной и для какой-либо вершины или вершин, уже составляющих подграф. Обозначив через d количество вершин, смежных к присоединяемой и принадлежащих подграфу, получим:

m m

am = I P (Xi)-2£ di;

i=1 i=2

m

bm = I di.

i=2

В данном случае под «замкнутостью» дуг подграфа будем подразумевать величину соотношения числа внешних и внутренних дуг подграфа на любом шаге его построения. В качестве показателя замкнутости можно предложить следующие два коэффициента:

K = а/b, K2 = а/(а + b).

Меньшему значению K1 или K2 приписывается большая замкнутость дуг подграфа.

Оба коэффициента имеют один и тот же смысл, но различны между собой по скорости убывания при построении подграфа. Можно доказать, что для любого 1 < i < n:

\Aai = ai - ai-1 > 0; Abi = bi - bi-1 > 0.

Видно, что с ростом . величина а1 не убывает, а величина Ъ1 монотонно возрастает. Из этого следует, что при одних и тех же значениях а. и Ъ. коэффициент К2 убывает быстрее, чем К1.

Задавая цель выделить подграфы из общего информационного графа, имеют в виду определение групп показателей, которые связаны между собой внутри группы наиболее тесным образом. Такая тесная связь предполагает эффективную схему обработки подобных групп показателей и, следовательно, создает предпосылки для организации управленческого труда сообразно этой схеме. Такой процесс построения подграфов можно отнести к классу задач моделирования случайных процессов.

Значение его вероятностных характеристик может быть определено при помощи эксперимента с последующей статистической обработкой результатов отдельных построений. Поэтому операция построения должна быть повторена многократно при фиксированных условиях. Каждое повторение является реализацией случайного процесса, а отдельный результат построения подграфа — случайной величиной, подчиненной тому закону распределения, который и отыскивается при проведении построений.

Если такую задачу назвать прямой, то обратную задачу можно представить случаем, когда заранее известны вероятностные характеристики процесса и требуется воспроизвести одну из его реализаций. Воспроизведение случайной реализации по его заданным вероятностным характеристикам является статистическим испытанием. Статистические оценки исходных вероятностных характеристик можно определить путем многократных воспроизведений статистических испытаний и последующей обработкой результатов этих испытаний.

Сложный случайный процесс может состоять из большого числа простых процессов, связь между которыми известна, а их вероятностные характеристики заданы, но для всего процесса вероятностные характеристики неизвестны. В этом случае имеется возможность их нахождения с помощью метода Монте-Карло. Статистическую модель случайного процесса построения подграфа можно построить следующим образом.

1. В соответствии с известным законом распределения вероятностей для отдельных вершин выбирается их случайное сочетание.

2. Исследуемому случайному построению ставится в соответствие шаговый процесс, в котором используются выбранные на первом этапе вершины и определяется результат операции.

Оба эти этапа повторяются многократно с фиксированием результатов операции. В каждой реализации случайного процесса выборка вершин случайна, поэтому полученные результаты образуют статистический ряд случайных величин. Вероятностный подграф определяется на основе статистической обработки зафиксированных результатов отдельных реализаций.

Математическую схему метода Монте-Карло в этой задаче можно описать с помощью известных цепей Маркова. Строящийся граф и) обладает мно-

жеством конечных состояний. На каждом шаге . = 1, 2, ..., п подграф находится в определенном состоянии х.. Любое состояние х. определяет набор условных вероятностей fi 1, f.2, ..., f 1р.. С вероятностью f.k подграф может на г + 1 шаге перейти в состояние хк.

Вероятность перехода х . ^ х& зависит лишь от предыдущего состояния, т. е. от х.. В этом заключается суть «марковского» процесса.

Для построений подграфа существует особое состояние, в которое подграф может перейти с вероятностью, равной единице, и остаться в этом состоянии. Такому состоянию соответствует присоединение вершины х , для которой:

Г 0; Г 0;

р + (х. )=|1 и Р-(х. И 1

так что

Р(х .) = 1.

Процесс перехода из одного состояния в другое происходит по схеме:

ХП ^ х12 ^ х13 ^ . ^ х1р..

При этом определяется значение случайной функции *¥(х.), в качестве которой выступают показатели замкнутости дуг.

Однако поиск минимума этих показателей не позволяет отнести эти цепи к останавливающимся «марковским» цепям, так как процесс может прекратиться в любом состоянии, отличном от особого, при достижении минимума.

Однако возможно производить построения подграфов и без использования показателей замкнутости дуг. Такой способ может быть хорошо описан с помощью эргодических цепей Маркова. В этом случае для любого перехода х. 1 ^ х. 2 существует конечное число шагов Я, за которое вероятность перехода х . 1 ^ х .2 отлична от нуля. Тем не менее эргодические цепи Маркова тоже не могут быть полностью использованы, так как они не имеют особых состояний в силу существования Я.

В использовании данного метода число шагов Я можно задавать заранее, исходя, например, из соображений включения всех вершин графа в подграфы за число реализаций, не превышающее количество вершин графа.

В данном методе затруднительно говорить о надежности результата в соответствии с каким-либо критерием согласия. Несомненно, что проявление закономерности в случайных реализациях будет иметь место при достаточно большом количестве реализаций. Одним из возможных способов обработки реализаций и получения относительно устойчивых решений является построение матрицы А вхп с в строками реализаций и п столбцами смежности вершин. Итог по каждой строке матрицы X п=1ац означает количество вершин, вошедших в .-ю реализацию. Итог по столбцу Xв=1а1] представляет собой количество реализаций, в которые попала ]-я вершина, или частоту появления вершины в общей совокупности реализаций. Затем осуществляется итерационный процесс группировки реализаций по составу и количеству включенных вершин. Число реализаций 5 предполагается таким, чтобы для любой ]-й вершины Xв^а^ > 0.

На первом этапе все множество реализаций разбивается на подмножества, пересекающиеся хотя бы по одному элементу (вершине). Затем разбиение производится для подмножеств, пересекающихся по двум, трем и т. д. элементам.

Процесс разбиения можно остановить при числе подмножеств, достаточных с практической точки зрения. Присвоение той или иной группировке выделенных таким образом вершин определенной функции из области управленческого труда осуществляется практическим путем. Таким же образом производится последующая группировка отдельных реализаций и мелких их подмножеств.

При проектировании организации первичной является производственная структура, а организационная структура вторична. Первичная информация также является порождением производственной структуры, поэтому проектирование организационной структуры на основе информационных потоков соответствует примату производственной структуры.

литература

1. Бургонов О. В., Кошелева Т. Н. Методологические подходы к механизму инновационного роста малого предпринимательства в процессе формирования национальной инновационной системы // Экономика и управление. 2012. № 2. С. 72-77.

2. Булкин Б. Е. Теория организационных систем. Исследования, проектирование и моделирование. СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2005.

3. Булкин Б. Е. Информация и управленческая эффективность. СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2005.

УДК 338.22

С. В. Федораев

Современное состояние, достижения и проблемы развития инновационной инфраструктуры россии

S. V. Fedoraev. Current situation, progress and problems of development of innovation infrastructure in Russia

В статье анализируется современное состояние российской инновационной инфраструктуры. Автор исследует ее ключевые элементы, отмечая особенности их деятельности, достижения и выявляя проблемы дальнейшего развития.

Ключевые слова: инновационная инфраструктура, инновационный фонд, венчурный фонд, государственная корпорация, наукоград, технико-внедренческая зона, технологический парк, бизнес-инкубатор, инновационно-технологический центр, центр трансфера технологий

Контактные данные: 190103, Санкт-Петербург, Лермонтовский пр., д. 44, лит. А

This article analyzes the current situation of Russia's innovation infrastructure. The author explores the key elements of which, noting the features of the their activities, progress and identifying problems for further development.

Keywords: innovation infrastructure, innovation fund, venture capital fund, the state corporation, science city, technology development zone, technological parks, business incubators, innovation and technology center, technology transfer center

Contacts: Lermontovskiy Ave 44/A, St. Petersburg, 190103, Russian Federation

Согласно Стратегии национальной безопасности Российской Федерации до 2020 г. экономический рост на основе инновационной модели является приоритетным направлением обеспечения национальной безопасности, а развитие национальной инновационной системы и высокотехнологичных секторов экономики полагается важным фактором противодействия угрозам экономической безопасности страны.

Как свидетельствует мировой опыт, необходимым условием для эффективного инновационного развития является наличие соответствующей инновационной инфраструктуры, под которой принято понимать совокупность субъектов инновационной деятельности, способствующих ее осуществлению, включая предоставление услуг по созданию и реализации инновационной продукции.

Сергей Витальевич Федораев — профессор Санкт-Петербургского университета управления и экономики, кандидат экономических наук, доцент.

© С. В. Федораев, 2013