Глава 14

Управление бюджетом и эффективностью бизнеса

При формировании бюджетов можно использовать до 12 направ­лений учета, которые позволяют классифицировать статьи бюджета так, чтобы план отражал специфику деятельности предприятия. Бюджет может быть составлен на 5 лет при предоставлении данных по месяцам или на 15 лет при формировании данных по кварталам. Для каждого из направлений учета может создаваться до 8 атрибутов, позволяющих дополнительно описывать специфику деятельности предприятия.

Программа Hyperion Pillar позволяет легко выбирать данные для отчетов. Причем отчеты могут формироваться в разных валютах, ото­бражаться могут данные по объемам продаж или закупок, ценам, до­ходам. В отчетах могут задаваться специальные критерии поиска, по­зволяющие отображать в отчете только необходимую информацию.

Для расширения аналитических возможностей Hiperion Pillar име­ется возможность интеграции с Hyperion Essbase OLAP Server.

Corporate Planner

В программе Corporate Planner (рис. 14.1) весь бюджет строится на дереве затрат, каждому узлу которого соответствуют плановые и фактические значения и их рассогласование. Между узлами дерева могут задаваться связи с помощью формул, похожих на формулы Ex­cel. Программа имеет приятный и понятный интерфейс пользователя и развитую систему отчетов.

269

——jT-щ Управление бюджетом и эффективностью бизнеса

При формировании бюджетов можно использовать до 12 направ-ений учета, которые позволяют классифицировать статьи бюджета ^д _чтобы план отражал специфику деятельности предприятия. Бюджет может быть составлен на 5 лет при предоставлении данных по месяцам или на 15 лет при формировании данных по кварталам. Для каждого из направлений учета может создаваться до 8 атрибутов, позволяющих дополнительно описывать специфику деятельности предприятия.

Программа Hyperion Pillar позволяет легко выбирать данные для отчетов. Причем отчеты могут формироваться в разных валютах, ото­бражаться могут данные по объемам продаж или закупок, ценам, до­ходам. В отчетах могут задаваться специальные критерии поиска, по­зволяющие отображать в отчете только необходимую информацию.

Для расширения аналитических возможностей Hiperion Pillar име­ется возможность интеграции с Hyperion Essbase OLAP Server.

Corporate Planner

Рис. 14.1. Анализ бюджета

269

В программе Corporate Planner (рис. 14.1) весь бюджет строится на дереве затрат, каждому узлу которого соответствуют плановые и фактические значения и их рассогласование. Между узлами дерева могут задаваться связи с помощью формул, похожих на формулы Ex­cel. Программа имеет приятный и понятный интерфейс пользователя и развитую систему отчетов.

Автономные системы автоматизации предприятия

Возможности импорта данных несколько ограничены. Для инте­грации можно использовать только стандартный для баз данных ме­ханизм ODBC. Среди недостатков также можно отметить отсутствие средств разделения доступа и распределенной работы, т. е. эта про­грамма рассчитана на работу отдельных менеджеров и не позволяет иметь полную картину бюджетного планирования.

Adaytum e.Planning

В системе Adaytum e.Planning можно выделить три части: ин­струментарий для обеспечения распределенной подготовки данных, аналитическое ядро (обеспечивает непосредственную работу с бюд­жетом) и модуль подготовки отчетов. Модуль e.Planning Analyst предна­значен для создания модели бюджета на стратегическом уровне. В модуле e.Planning Contributor реализованы Web-технологии для опера­тивного сбора и передачи информации между отделами предприятия независимо от их удаленности друг от друга. Для обработки инфор­мации с целью формирования разнообразной отчетности и печати отчетов через Интернет применяется модуль e.Planning Reporter.

Кроме того, Adaytum e.Planning позволяет задавать различные сценарии, выполнять анализ по принципу «ЧТО-ЕСЛИ», импортировать фактические данные из других систем, обеспечивает бюджетирова­ние «сверху вниз» и «снизу вверх».

Новая версия Adaytum e.Planning 3.0 построена на Web-техно­логиях и состоит из ролевых модулей для финансовых аналитиков, топ-менеджеров и руководителей. Она базируется на новой техно­логической платформе Adaytum EBP Platform, представляющей со­бой инфраструктуру для интеграции всех модулей системы. Благо­даря технологии «e.Planning Extensions» (е.РХ), создающей среду для оперативного подключения функциональных модулей, эта платформа предоставляет принципиально новые уровни расширяемости про­граммного обеспечения Adaytum e.Planning.

Comshare MPC

Этот программный продукт содержит три приложения, каждое из которых соответствует классической фазе управления: планирова­ние, учет, контроль и анализ - соответственно, модули планирования и бюджетирования, финансовой консолидации и управленческого контроля и анализа. С помощью Comshare MPC обеспечивается: • оперативное составление, изменение и обоснование бюджетов

как предприятия, так всех его отделов;

270

Управление бюджетом и эффективностью бизнеса

консолидацию финансовых показателей для любой структуры предприятия или холдинга; . многовариантное развитие событий по принципу «ЧТО-ЕСЛИ»; • предупреждения об отклонениях от плановых показателей с воз­можностью анализа причин.

Comshare MPC поддерживает различные базы данных, содержит модули для интеграции с ERP-системами, а также имеет развитую си­стему отчетности.

Active Planner

Эта система автоматизации бюджетного планирования и анали­за разработана корпорацией Epicor Software (бывшая Platinum Softw­are) и локализованная российской фирмой ЭпикРус.

Система Active Planner позволяет составлять бюджеты «сверху вниз» и «снизу вверх», консолидировать и распределять данные, кор­ректировать бюджеты, вести «скользящий» бюджет, анализировать эффективность различных видов деятельности, учитывать макро- и микроэкономические показатели, анализировать данные, а также со­ставлять финансовые и аналитические отчеты. Формулы Active Planner могут включать данные из других баз данных предприятия, поддержи­вающих стандарт OLE DB или ODBC.

Системы от Пнтапева

«Инталев: Бюджетное управление для ЮПредприятия» - это система поддержки бюджетирования и управления финансами пред­приятия, разработанная специально для пользователей ЮПредпри­ятия 7.7. Она позволяет построить полную систему бюджетов, систему финансовых показателей предприятия по плановым и фактическим данным, получать управленческие бюджет движения денежных средств, бюджет доходов и расходов, бюджет по балансу, а также осуществлять финансовый анализ и анализ выполнения планов.

С ее помощью можно получать аналитические отчеты в различных Разрезах, необходимых для поддержки процесса управления, исполь­зуя встроенные возможности OLAP-отчетови диаграмм (рис. 14.2). В этой программе также реализовано множество дополнитель-^{к се}Рвисов, например, платежный календарь, дисконтирование нежных потоков, элементы документооборота.

соответствии с «версионностью» «1С:Предприятие 7.7» про­ема «Инталев: Бюджетное управление для 1С: Предприятия» по-вляется в трех версиях: Базовая, Стандарт и Проф.

271

Автономные системы автоматизации предприятия

ЧЛСТЬіі

Рис. 14.2. Построение диаграмм для наглядного представления бюджета

Еще один продукт этой российской компании «Инталев: Управ­ление финансами» обеспечивает управленческий учет, построенный на основе технологии бюджетного управления. При этом можно ор­ганизовать совместную с любыми учетными системами (1С, Парус, БЭСТ и др.), благодаря механизму импорта-экспорта информации, а также вести холдинговый учет.

Эта программа позволяет составлять и контролировать исполне­ния бюджетов, содержит большой набор отчетов, в том числе и с при­менением OLAP-анализа.

Красный аппектор

Windows-приложение «Красный директор 2.6» позволяет выпол­нять планирование прибыли и контролировать получение заплани­рованной прибыли с анализом отклонений, а также анализировать динамику доходов и расходов и предупреждать об опасном финансо­вом положении предприятия (рис, 14.3).

С помощью этой программы пользователи смогут составлять балансы движения денежных средств с определением финансового результата работы отделов, менеджеров, проектов и сделок, экспор­тировать данные в электронные таблицы, например, Excel и импорти­ровать исходную информацию из «1С: Предприятие».

— 272

Управление бюджетом и эффективностью бизнеса

Текущая версия программы является файл-серверной, что де­лает работу с ней достаточно проблематичной и практически невоз­можной интеграцию с какими-либо системами учета.

Поахоа к внеаренпю

Если предприятие планирует построение интегрированной си­стемы «с нуля», то можно начать с автоматизации функций бюджети­рования и финансового планирования. Собственно говоря, это как раз согласно «азбуке управленческого учета». В приобретенное ВРМ-приложение данные можно будет вводить вручную или импортировать из существующих электронных таблиц Excel.

Если на предприятии уже имеются системы оперативного учета (автоматизированные рабочие места (АРМ) бухгалтера, кладовщика и др.), то ВРМ-система позволяет объединять в единую информаци­онную среду все имеющиеся системы, так называемой «лоскутной» автоматизации. Все процессы бюджетного планирования, факти­ческое исполнение планов берутся из систем оперативного учета, а управленческий анализ производится вновь в единой информа­ционной среде. Получив опыт работы в такой системе, предприятие становится более подготовленным к внедрению ERP-систем, так как наиболее логичный подход к построению информационной системы управления - это интеграция систем ERP и ВРМ.

18 — 4-1529

273

Автономные системы автоматизации предприятия Г~ЧАСТьТТ

Управление эффективностью корпорации

События недавнего времени в мировой экономике обострили вопросы интерпретации и управления эффективностью функциони­рования. Для этих целей предназначены СРМ-решения (Corporate Pe­rformance Management - управление эффективностью корпорации) По определению Gartner Group, управление эффективностью корпо­рации (СРМ) - это комбинация методик, показателей, процессов и систем, используемых для контролирования и управления производи­тельностью деловой деятельности предприятия (табл. 14.2). Несмотря на то, что имеется достаточное количество интеллектуальных решений для управления бизнесом и планированием, существует проблема их объединения с методиками управления эффективностью корпорации (например, диаграмма сбалансированных оценок) и процессами управления (бюджетирование, планирование и прогнозирование).

Чтобы построить схему развертывания СРМ-решения, не нужно описывать каждый показатель, процесс и методику, необходимую компании. Вместо этого нужно выявить бизнес-проблемы и устано­вить, как можно использовать существующие приложения в качестве СРМ-решения.

Таблица 14.2. Связь методик, процессов и показателей

Процессы	Методики	Показатели
Разработка стратегии	Диаграмма сбалансированных оце­нок (Balanced Scorecard)	Финансовые и нефинансовые
Бюджетирование и прогнозирование	Управление, основанное на стои­мости (Value-Based Management)/ Экономическая добавленная стои­мость (Economic Value Added - EVA)	Краткосрочные и долгосрочные
Установка целей	Пооперационный учет себестоимо­сти (Activity Based Costing)	Количественные и качественные
Информация об эффективности работы	Управление нематериальными ак­тивами	«Отстающие» и «опережающие»

27Ц

СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ МАРКЕТИНГОМ

Суть управления маркетингом

Компьютерное обеспечение единого технологического процесса деятельности предприятий по своей сути является комплексным авто­матизированным процессом планирования, экономического обосно­вания и управления производством товаров и услуг. Это, собственно говоря, именно то, чем характеризуется электронный маркетинг.

Организация маркетинга по существу заключается в нахожде­нии и построении определенной структуры соотношений элементов, характеризующих рыночные отношения. Построение такой модели не является самоцелью, а может служить своего рода инструментом для управления функциями, которые обеспечивают конкретное со­четание элементов маркетинга для достижения поставленных целей и удовлетворения целевого рынка. Важная составляющая успешного ведения бизнеса - управление маркетингом, под которым понимают анализ, планирование, претворение в жизнь и контроль мероприятий, рассчитанных на установление, укрепление и поддержание выгодных обменов с целевыми покупателями ради достижения определенных задач предприятия.

ПОЛЕЗНО ЗНАТЬ

йГу| Методы маркетинга

| • SWOT-анализ. Анализ преимуществ и недостатков по сравнению с I конкурентами (сила, слабость, возможность, угроза)

• Стратегия 4Р (Product, Price, Place, Promotion). Определение для каждой группы потребителей соответствующего товара, цены, ме­ста продажи, способа продвижения товара

• Матрица Анзоффа. Позиционирование товара на рынке. Матрицу Анзофа можно представить как матрицу из 4 элементов (старый товар на старом рынке, старый товар на новом рынке, новый товар на старом рынке и новый товар на новом рынке)

• Модель Розенберга. Линейно-компенсационный метод, используе­мый для оценки какого-либо показателя

Простые программные инструменты

им -^{И Л|}°б°^е управление, управление маркетингом строится на

еющейся информации о клиентах и заказчиках, спросе на различ-^{1е това}Ры и услуги в разное время года и т. д.

18*

275

Автономные системы автоматизации предприятия ЧАСТЬ Ц

Вручную, без соответствующего инструментария справиться с большими объемами информации не под силу даже квалифици­рованным менеджерам по маркетингу. Поэтому в последнее время появились программы и модули, автоматизирующие деятельность маркетологов. При этом каждый тип или набор маркетинговых задач решается соответствующим классом программ.

Даже использование простейших программ для задач марке­тинга позволяет сократить работу обработки данных в 80-100 раз по сравнению с ручной обработкой разнородных данных из бумажных хранилищ предприятия. Но самое главное состоит в том, что про­граммное обеспечение позволяет обнаруживать тенденции и делать прогнозы на основании имеющихся данных, что под силу немногим даже опытным маркетологам.

Сегодня отечественные маркетологи достаточно умело использу­ют специализированное ПО для обработки данных анкетных опросов и результатов маркетинговых исследований типа SPSS, VORTEX или ОСА, известных статистических пакетов, например, Statistica. Такие программы можно использовать для обработки имеющихся баз дан­ных при условии, что эти базы могут быть преобразованы в форматы указанных программ.

Существуют также простые программы (подробнее см. www.marketing.spb.ru/soft) для решения отдельных подзадач маркетин­га: обработки данных социологических опросов, определения конку­рентоспособности товаров и др.

Например, программа КонСи Маркетинг обеспечивает под­держку маркетинговой деятельности по продвижению товаров и услуг. Она содержит систему списочного описания обслуживаемых и по­тенциальных клиентов с учетом сегментирования рынка и механизм рассылки электронных почтовых сообщений (Direct Mail). Как система хранения информации об обслуживаемых и потенциальных клиентах, она позволяет реализовать все операции по отношению к данному списку (запрос, количественная и временная оценка, рассылка по­чтовых сообщений, формирование отчетов).

ДА-система обеспечивает анализ данных, полученных по резуль­татам маркетинговой деятельности (опросы, обработка финансовых результатов деятельности предприятия и др.) Эта программа позволя­ет выявить наличие и логическую сущность закономерностей, которые могут быть определены на основании статистического массива, опи­сывающего функционирование какой-либо системы. Она работает

276

-r^Tj^l5~ Системы управления маркетингом

как традиционная база данных. При этом несколько изменена систе­ма описания принципов построения базы данных, что предусматри­вает возможность освоения его начинающими пользователями.

МКОТС (Метод Комплексной Оценки Товарных Систем) - это мо­дуль для MS Access, реализующий процесс автоматизации накопления результатов опроса и обработки алгоритма комплексной оценки то­варной системы, который позволяет произвести экспертную оценку продаваемого товара или услуги с точки зрения потребительской удовлетворенности и значимости составляющих товара (услуги), а также получить соответствующие оценки конкурентоспособности как сравнительные оценки удовлетворенности спроса.

В системе Forecast Expert (www.pro-invest.com) реализована признанная в мировой практике прогнозирования модель авторе­грессии - интегрированного скользящего среднего АРИСС (модель Бокса-Дженкинса). Пользователю достаточно только ввести данные, а программа проанализирует их, построит модель, рассчитает прогноз и его доверительный интервал.

Существует и достаточно большое количество бесплатно рас­пространяемых модулей и шаблонов для маркетинговых исследова­ний. Среди них хотелось бы отметить программы для исследования конкурентоспособности товара. Так, программа ALS-Base позволяет оценивать показатель конкурентоспособности любого товара ваше­го предприятия на рынке на основе метода SWOT-анализа, а база данных Расчет конкурентоспособности товаров предназначена для расчета коэффициентов конкурентоспособности товаров на основе предпочтительности параметров товара и экспертных оценок данных товаров.

Кроме того, достаточно распространены электронные марке­тинговые базы данных, предлагаемые как на традиционных носи­телях (CD, дискеты и др.), так и в виде ресурсов Internet, например, http://ukrdzi.com .ua.

Специальные программы

В тех случаях, когда необходим собственный, постоянный, прак­тически ежедневный маркетинг, требуются специальные программы. Некоторые из них выполнены в виде отдельных программ, предна­значенных только для решения задач маркетинга и ориентированных целиком на службы маркетинга. Их неоспоримое достоинство заклю­чается в способности функционировать автономно, независимо от

277

-Улаьїї

Автономные системы автоматизации предприятия

других программ автоматизации управления предприятием. Однако отсюда и неизбежны недостатки: рутинный ручной ввод всей исходной информации, зачастую уже используемой в информационной систе­ме компании и, как следствие, возможность допущения дополнитель­ных ошибок при этом. К тому же эта неквалифицированная и кро­потливая работа ложится на руки достаточно квалифицированного персонала служб маркетинга.

Другая группа - это программы, которые тоже функционируют автономно, но входят в состав систем автоматизации предприятий, уже содержащих модули товарного и финансового учета, бухгалте­рии, кадров и др. Повторно вводить информацию вручную, по крайней мере большую часть внутрикорпоративной, в эти программы уже нет необходимости - она берется из других учетных модулей системы ав­томатически.

Функциональные возможности программ различны и определя­ются решаемыми конкретными задачами маркетинга. При этом под задачами маркетинга понимается изучение потребительского рынка, анализ рыночных возможностей, позиционирование товара на рын­ке, конкурентоспособности, прогноз прибыли по срокам и сегмен­там, анализ рисков, регистрация движения товаров, продаж, услуг, гарантий, рекламаций, поставщиков, доходов. Кроме того, важными задачами являются сопровождение клиентов, планирование марке­тинговой деятельности и анализ ее эффективности.

Анализ функциональных возможностей программ и опыт их прак­тического использования позволяют выявить определенные тенденции в их развитии, оценить их, выработать некоторые рекомендации по применению программ.

Программа БЭСТ-Маркетинг (www.bestnef.ru) предназначена для использования на малых и средних предприятиях. Особенность про­граммы заключается в том, что в ней реализован механизм ввода ин­формации с применением только качественных оценок типа «лучше», «хуже», «важно», «второстепенно». Вводимые данные, носящие чисто качественный характер и базирующиеся только на представлениях и ощущениях пользователя, преобразуются программой в количествен­ные. Эта программа использует следующие методы маркетинга: сег­ментация рынка (определение целевых групп), SWOT-анализ, модель Розенберга, метод 4Р - смесь маркетинга (marketing mix), матрица Анзоффа, бюджетирование - детальное финансовое планирование по прогнозу сбыта, бюджету рекламы, производственным расходам и сводному бюджету. В результате работы программы БЭСТ-Маркетинг пользователь получает проект (план) маркетинга, т. е. совокупность

278

Системы управления маркетингом

и_ормац_Ии о товаре, о сегменте рынка, о рекламных мероприятиях

^И В то же время в этой программе отсутствует возможность про-

пботки маркетингового плана в комплексе по нескольким товарам,

блок экспертных оценок для формирования исходных данных, малая

глубина сегментации (до 3 уровней).

Программа МаркетингМикс II (www.cfin.ru/products/mmix) выпу­скается в двух версиях.

Стандартная версия содержит компоненты, необходимые для разработки маркетингового плана: шаблоны, инструменты для по­строения аналитических матриц, методические материалы. Она ори­ентирована на решение простых задач по организации маркетинго­вого планирования в компании.

В состав профессиональной версии, кроме стандартного набо­ра, входит модуль прогнозирования, а также средства для оператив­ного мониторинга маркетинговой деятельности и оценки эффективно­сти шагов, направленных на достижение поставленных задач. В этой версии МаркетингМикс реализовано прогнозирование значений, имеющих общую тенденцию и сезонную составляющую. В качестве такого инструмента мониторинга числовых показателей успеха ис­пользуется модуль «Управление по целям».

Программный комплекс Marketing Analytic 4 (www.curs.ru) - это система, предназначенная для обеспечения задач маркетинговой де­ятельности (в том числе, учет продаж), маркетингового анализа, вклю­чающего обработку результатов маркетинговых исследований, а также разработки стратегического и оперативного планов маркетинга и кон­троля маркетинговых бюджетов. В ее состав входят следующие модули:

• C-Commerce. Инструментарий учета, краткосрочного планирова­ния и бюджетирования маркетинговой деятельности предприятия;

• Analyzer. Инструмент анализа продаж и маркетинговой деятель­ности по многим измерениям (клиентам, товарным группам, ка­налам сбыта, конкурентам) и их аналитическим признакам; Predictor. Инструмент практического прогнозирования, нацелен­ный на решение задач прогноза сбыта продукции на конкурент­ных рынках;

Portfolio. Инструмент стратегического анализа и планирования маркетинга (рис. 15.1).

Geo. Иструмент пространственного анализа данных с помощью цифровых географических карт.

279

Автономные системы автоматизации предприятия

-Улаьїї

Рис. 15.1. Анализ и планирование маркетинга

Среди современных программных средств для решения задач маркетинга особое место занимает система нового класса Маркет-Эффект. Ее функциональность лежит на стыке маркетинга и логи­стики. Она позволяет менеджерам компании моделировать и про­гнозировать свою деятельность с учетом всего спектра как внешних факторов (макро- и микроэкономическое окружение, политика, за­конодательное поле и т. д.), так и внутренних (информация из учетных систем предприятия, платежная дисциплина, возможность срыва по­ставок, человеческий фактор и т. д.). Это стало возможным благодаря заложенному в систему математическому аппарату (теория нечетких мер и нечетко-интегральное исчисление) и разработанной нашей компанией событийной методологии прогнозирования. Применение теории нечетких множеств позволяет математически корректно обра­батывать лингвистические оценки, нечеткие и привычные веществен­ные числа. При этом система «МаркетЭффект» легко осваивается с точки зрения пользователя (математика не видна за интерфейсами).

Программа МаркетЭффект функционирует в составе автома­тизированной системы управления предприятием системы FinExpe^rt (www.finexpert.com) разработки компании ЮМ (рис. 15.2) - FinExpen-Маркетинг Эта программа позволяет получать достаточно обосно-

280

Системы управления маркетингом

иные прогнозы рыночного спроса и будущих продаж, в том числе ^ва _и недостатке точной исходной информации, благодаря чему ее ^Иоименение весьма эффективно в процессе планирования и при­ятия маркетинговых решений. Программа FinExpert-Маркетинг пред­почтительна, когда более актуальны задачи «внешнего» маркетинга и анализа рынка конкурентов, особенно на предприятиях с распреде­ленной организационной структурой.

Касатка fwww.kasatka.ru) - это не столько программа, сколько огромный мультимедийный учебник, в котором рассмотрены вопро­сы организации маркетингового документооборота на предприятии. Пользователю предлагается список пунктов, по каждому из которых вы должны ознакомиться с рядом примеров и вводных замечаний, после чего написать свои документы.

281

ООБЫЧЛ ЗНАНИЙ И УПРАВЛЕНИЕ-ИМИ

Знания - сипа

Наряду с активами любой компании, которые отражаются в балансах и поддаются оцениванию, сегодня все чаще говорят еще об одном, хотя и неосязаемом физически, активе - знаниях. Из-за трудности формализованного подхода к использованию знаний до сих пор большинство компаний не управляло этим активом. Именно с появлением новых информационных технологий появилась и воз­можность управления знаниями. Это особенно важно для компаний, оперирующих более высоким уровнем знаний по сравнению со стоимостью сырья (консалтинговые компании, производители ПО, исследовательские лаборатории, высокотехнологичные отрасли, из­дательства и др.).

Еще в 1940 году Герберт Уэллс высказал мысль относительно зна­ний, накопленных человечеством: «Огромное и все возрастающее богатство знаний разбросано сегодня по всему миру. Этих знаний, вероятно, было бы достаточно для решения всего громадного коли­чества трудностей наших дней, но они рассеяны и неорганизованы. Нам необходима очистка мышления в своеобразной мастерской, где можно получать, сортировать, суммировать, усваивать, разъяснять и сравнивать знания и идеи». Именно эти слова могут стать лейтмотивом современного управления знаниями (knowledge management - KM).

Что же такое знания?

Энциклопедический словарь Webster дает следующее определение:

knowledge (знания) - сущ. 1) понимание, приобретаемое факти­ческим опытом (например, знание слесарного ремесла, врачевания, менеджмента и др.). 2) А: состояние осведомленности о чем-то или ооладание информацией, Б: диапазон информированности или осве­домленности. 3) акт понимания: ясное восприятие истины. 4) нечто по­нятое и держащееся в уме.

Но, кроме этого определения, имеется еще множество ориги-^альных и ценных определений. Пожалуй, самое точное определение аниям было дано Фрэнсисом Бэконом. Его знаменитое выражение ания - сила» стало девизом интеллектуальной деятельности чело­вечества.

283

Автономные системы автоматизации предприятия

Современный бизнес определяет знания как «ценную информ_а. цию», систематическое приобретение, синтез, обмен и использова­ние информации, идей и опыта для получения конкурентных преиму­ществ. Для бизнеса это своего рода валюта, а поэтому, чтобы ее по­лучать, знаниями нужно управлять, как и любым бизнес-процессом.

В настоящее время в индустриально развитых странах матери­альное производство становится вторичным по отношению к произ­водству информации и знаний. Поэтому здесь происходят изменения в структуре занятости населения. Теперь главной производственной силой становятся работники знаний (knowledge worker).

Работник знаний отличается от индустриального работника тем, что он безраздельно владеет своими «средствами производства»: ин­теллектом, памятью, знаниями, инициативой, личным опытом, которые, в явном виде «скрыты» от других. В связи с этим владельцы предпри­ятий озабочены тем, как и каким образом отчуждать эти скрытые зна­ния и превращать их в «явные», зафиксированные и перенесенные на те или иные типы носителей. Кроме того, возникает сложность с тем, что, уходя из компании, работник уносит с собой свои знания.

В то же время работник знаний может эффективно работать только в составе коллектива, он соучастник общего корпоративного дела, продуктом которого являются знания.

Это обусловило появление концепции «интеллектуального капи­тала». Томас Стюарт и его единомышленники доказали, что капитал практически любого современного предприятия в основном немате­риален. Так, в биржевой стоимости высокотехнологических компаний до 95 % составляет именно эта часть. Поэтому, если из высокотехно­логичной компании уходят все основные сотрудники, то потери стои­мости ее акций будут равны величине интеллектуального капитала.

Экономические предпосылки развития управления знаниями свя­заны с многочисленными, но не всегда успешными попытками обосно­вать экономическую целесообразность информационных технологий. Как правило, для оценки экономической эффективности используется показатель «возврат от инвестиций» (return on investment - ROI), кото­рый не применим к ИТ, хотя бы из-за их нематериальности.

Так, Пол Страссман (www.strassmann.com) в своей книге «The Sq­uandered Computer» (Разоряющий компьютер) доказал, что никакой явной связи между размером инвестиций в ИТ и прибыльностью пред­приятия не существует. Основной вывод, который он сделал несколько лет назад, состоит в том, что экономическая оценка информационных

284

технологий должна строиться иначе, чем в других отраслях: «сами по себе информационные технологии не прибыльны - прибыль приносят операции над знаниями».

Информационный попек

Движущей силой современного общества являются интеллекту­ально-информационные ресурсы, т. е. знания и информация. Где их найти? Достаточно условно накопление интеллектуально-информаци­онных ресурсов разделить на две задачи:

• поиск информации;

• добыча знаний.

С поиском информации нам приходится сталкиваться практиче­ски во всех компьютерных и Интернет-приложениях. Для этих целей ис­пользуются встроенные в офисные пакеты и бизнес-приложения по­исковые механизмы, средства группирования и сортировки данных. Поисковые машины Интернета (например, AltaVista, Google, HotBot, АПОРТ, flndex, МЕТА и другие) с помощью специальных роботов позво­ляют по запросам пользователей находить различную информацию в киберпространстве. Аналогичные средства имеются и на большин­стве сайтов, позволяя их посетителям «разобраться» в имеющихся информационных ресурсах.

Как правило, поисковые механизмы скрыты от пользователей и не требуют знания логики их работы. Пользователям нужно ввести слова и некоторые символы-заменители, которых можно узнать из справоч­ной системы программы или поисковой машины Интернета, в поле «Поиск», «Найти», «Пошук, «Search» и т. д.

На достаточно больших Интернет-ресурсах используются систе­мы реферирования. Искусство реферирования (составления анно­таций) обеспечивает извлечение наиболее важных или характерных фрагментов из одного или многих источников информации. Для этих целей можно применять такие инструменты, как функция AutoSumma-rize в Microsoft Office, системы IBM Intelligent Text Miner, Oracle Context и Inxight Summarizer (компонент поисковой машины AltaVista), хотя они и имеют некоторые ограничения. Они применимы только для текстов.

Для поиска нужной информации в текстах применяется несколь­ко технологий.

Технология автоматического анализа текста на основе ассоци­ативно-статистической модели обеспечивает повышение качества векторных моделей, представляющих текст набором составляющих

Автономные системы автоматизации предприятия ІУАСТЬІі

слов, за счет коррелированности появления слов в тексте с помощью семантических связей.

Технология автоматического анализа текста положена в основу таких программных продуктов, как Russian Context Optimizer и Oracle InterMedia. Здесь интеллектуальная обработка текста (тематическая классификация, аннотирование) сочетается с поисковыми возмож­ностями, доступными при работе с реляционными базами данных. Большинство возможностей InterMedia оказывается доступно в пол­ной мере лишь для английского языка и в меньшей мере еще для ряда европейских и восточно-азиатских языков.

Адаптацию технологий Oracle к русскоязычным базам данных выполнила российская компания Гарант-Парк-Интернет, которая вы­пускает продукт Russian Context Optimizer (RCO). Используемое в RCO лингвистическое обеспечение позволяет приводить к нормальной форме все грамматические формы слов русского языка, сводить воедино различные части речи, а также отождествлять близкие по смыслу словосочетания.

Визуализация информационных массивов в Интернете обе­спечивает удобное представление для пользователя найденной ин­формации. Для этих целей используются тематические сети TopNet и самоорганизующиеся тематические карты TopSOM.

Для поиска информации в хранилищах данных используются механизмы OLAP-систем, позволяющие получать кубы и их срезы (см. главу 6).

добыча знании

Получить информацию не всегда означает получить знания. Спе­циалисты выделяют три стратегии получения знаний:

• приобретение знаний (способ автоматизированного наполне­ния базы знаний);

• извлечение знаний (процедура взаимодействия с источником знаний);

• обнаружение знаний в базах данных, (knowledge discovery in databases - KDD) - процесс получения из «сырых» данных потен­циально полезной информации.

Благодаря быстрому развитию хранилищ данных, в которых данные предметно ориентированы, интегрированы и хранятся в хронологической последовательности, обнаружение знаний в базах данных вышло на первый план. KDD предполагает накопление «сырых»

286

287

Добыча знаний и управление ими

Автономные системы автоматизации предприятия

CBR-системы. Для того, чтобы сделать прогноз на будущее или выбрать правильное решение, CBR-системы (case based reasonincrt находят в прошлом близкие аналоги имеющей место ситуации выбирают тот же ответ, который был для них правильным. Основным недостатком этих систем считается то, что они вообще не создают ка­ких-либо моделей или правил, обобщающих предыдущий опыт. К ним относятся KATE tools (Acknosoft), Pattern Recognition Workbench (США).

Деревья решений. Эти системы создают иерархическую струк­туру классифицирующих правил типа «ЕСЛИ... ТО...» (if-then), имею­щую вид дерева. Популярность подхода связана с наглядностью и по­нятностью, но деревья решений принципиально не способны находить оптимальные, или лучшие (наиболее полные и точные), правила в дан­ных. Они реализуют простой принцип последовательного просмотра признаков, создавая лишь иллюзию логического вывода. Наиболее из­вестными системами на основе дерева решений являются See5/C5.0 (RuleQuest), Clementine (Integral Solutions), SIPINA (University of Lyon), IDIS (Information Discovery, KnowledgeSeeker (ANGOSS).

Эволюционное программирование. Российская разработка PolyAnalyst позволяет строить гипотезы о виде зависимости целевой переменной от других переменных в виде программ на некотором внутреннем языке программирования. В системе «выращивается» несколько генетических линий программ, которые «конкурируют» между собой в точности выражения искомой зависимости. Специаль­ный модуль системы PolyAnalyst переводит найденные зависимости с внутреннего языка системы на понятный пользователю язык (матема­тические формулы, таблицы и пр.). Кстати, с помощью этой системы делаются попытки управления портфелем ГКО-ОФЗ. Модель, рассчи­танная системой PolyAnalyst, выполняющей периодический пересчет формул индексов привлекательности разных бумаг, импортируется в систему торгов SmartBroker.

Ограниченный перебор. Эти алгоритмы вычисляют частоты ком­бинаций простых логических событий в подгруппах данных. Наиболее ярким современным представителем этого подхода является система WizWhy (WizSoft).

Добытчик на все рукп

Система MineSet от Silicon Graphics представляет собой инстру­ментарий для интеллектуального анализа данных на основе мощной визуальной оболочки. Ее особенностью является использование не-

288

Добыча знаний и управление ими

_ьких взаимодополняющих стратегий добычи, анализа и интерпре-ии данных. Архитектура MineSet имеет открытый характер, что по-^Т0 ляет работать с информационным хранилищем, построенном на ³ нове реляционных баз данных или «плоских» ASCII-файлах. Процесс нализа начинается с выборки некоторого подмножества данных для альнейшего исследования, которые могут преобразовываться. Тем самым создается информационная модель в виде, наиболее подходя­щем для последующего изучения.

Набор инструментальных средств MineSet состоит из 3 основных

модулей:

• управляющего модуля. Он включает в себя графический интер­фейс пользователя, который называется Tool Manager, и базиру­ющийся на сервере процесс - DataMover;

• модуля аналитического Data Mining, находящегося на сервере и имеющего четыре интеллектуальных инструмента;

• модуля визуального Data Mining, находящегося на клиентской машине и состоящего из пяти инструментов.

Менеджер инструментов (Tool Manager) предоставляет интерак­тивный графический интерфейс, с помощью которого пользователь получает доступ ко всем возможностям и инструментам MineSet в еди­ной интегрированной среде. С его помощью пользователь получает доступ к данным.

Процесс DataMover осуществляет доступ к данным, производит их выборку и преобразования, инициализирует работу запускаемых на сервере инструментов аналитического data mining и возвращает данные на клиентскую станцию для распределения их по визуальным инструментам.

К инструментам аналитического Data Mining относят четыре взаимодополняющих инструмента аналитической добычи данных, основанных на методах искусственного интеллекта с использованием машинного обучения. Это Генератор ассоциативных связей (Associati­on Rule Generator), Генератор Дерева решений (Decision Tree Inducer), Іенератор свидетельств (Evidence Inducer) и утилита определения Зна­чимости признаков (Column Importance).

MineSet содержит пять инструментов для визуального Data Mining, озволяющих выполнять интерактивное визуальное представление и исследование данных. Это Ландшафтный визуализатор (Map Visual-^eU. Визуализатор дисперсии (Scatter Visualizer), Визуализатор дере-^ев l"^ee Visualizer), Визуализатор правил (Rule Visualizer) и Визуализа­тор свидетельств (Evidence Visualizer).

¹⁹-4-15;» 289

Автономные системы автоматизации предприятия

Dafa Mining в бизнесе

С помощью Data Mining предприятия розничной торговли могут выполнять анализ покупательской корзины, знание которой необхо димо для улучшения рекламы, выработки стратегии создания запасов товаров и способов их раскладки в торговых залах. Исследование временных шаблонов помогает торговым предприятиям принимать решения о создании товарных запасов, а создание прогнозирующих моделей дает возможность торговым предприятиям узнавать харак­тер потребностей различных категорий клиентов с определенным поведением.

Достижения технологии Data Mining в банковском деле позволят вы­являть мошенничество с кредитными карточками, сегментировать кли­ентов по категориям, а также прогнозировать изменения клиентуры.

В области телекоммуникаций методы Data Mining помогают ком­паниям более энергично продвигать свои программы маркетинга и ценообразования (анализ записей о подробных характеристиках вы­зовов и выявление лояльности клиентов).

Data Mining может применяться во множестве других областей. Например, в автомобильной промышленности при сборке автомоби­лей производители должны учитывать требования каждого отдельного клиента, поэтому нужна возможность прогнозирования популярности определенных характеристик и знание того, какие характеристики обычно заказываются вместе. Авиакомпании могут выявлять клиентов, которых поощрительными мерами можно побудить летать больше.

ПОЛЕЗНО ЗНАТЬ _,

Крупнейшая онлайновая сеть научной и технической информации

Общепризнанным источником научной и технической информации является международная сеть научной и технической информации STN International (Scientific & Technical Information Network). Она нахо­ дится в совместном управлении германского Специализированного информационного центра ФИЦ Карлсруэ (Fachinformationszentrum (FIZ) Karlsruhe), Реферативной службы по химии Американского хими­ ческого общества (Chemical Abstracts Service (CAS), American Chemi­ cal Society) и Информационного центра по науке и технике Японской научно-технической корпорации (Information Center for Science and Technology (JICST), Japan Science and Technology Corporation). В на­ стоящее время сеть STN International обеспечивает онлайновый до­ ступ к более чем 200 базам данных во всех областях науки и техники (см. табл. 16.1). __—

290

Добыча знаний и управление ими

После нахождения нужных публикаций или документов можно за­казать их полные тексты, используя систему автоматизированной доставки через Интернет - FIZ AutoDoc/ChemPort. Многие известные международные библиотеки и издательства уже сегодня связаны с системой FIZ AutoDoc/ChemPort, и их численность постоянно увели­чивается.

Чтобы иметь доступ к FIZ AutoDoc, необходимо зарегистрировать­ся, получить идентификатор для подключения и пароль (www.fiz-karlsruhe.de/autodoc).

Таблица 16.1. Наиболее крупные базы данных STN
Базы данных	Количество документов, млн
BEILSTEIN	7,7
BIOSIS	12,0
CA/CAPLUS	16,1
COMPENDEX	4,4
EMBASE	8,0
INPADOC	30,0
INSPEC	6,5
INVESTEXT	9,4
JAPIO	6,3
MEDLINE	11,0
PROMT	7,9
REGISTRY	23,3
SCISEARCH	17,7
WORLDCAT	41,0
WPINDEX	9,5

Управление знаниями Технологические основы

Современные сферы применения компьютеров и информаци­онных технологий можно разделить на три уровня: Computation - выполнение вычислений;

Communication - это, прежде всего, Интернет и все, что с ней связано;

Cognition - еще только зарождающийся уровень, ориентирован­ный на поддержку интеллектуальной деятельности и знаний.

19*

291

Автономные системы автоматизации предприятия цдсгіГд

Сегодня достаточно хорошо освоены и проработаны два первы уровня. Именно для них разработаны основные технологии, поддег, живающие управление знаниями:

• добыча данных и текстов (Data mining, Text Mining) - распознава­ние образов, выделение значимых закономерностей из данных находящихся в хранилищах или входных или выходных потоках;

• системы управления документооборотом (Document managem­ent) - хранение, архивирование, индексирование, разметка и публикация документов;

• средства для организации совместной работы (Collaborati-on) - сети intranet, технологии групповой работы, синхронные и асинхронные конференции;

• корпоративные порталы знаний и обучения;

• средства, поддерживающие принятие решений (Decision sup­port) - экспертные системы, системы, поддерживающие дискус­сионные группы и т. д.

Что дает управление знаниями

Управление знаниями - это процесс использования того, что известно людям, на новом уровне с целью наращивания потенциала компании. Умение управлять знаниями обеспечит ряд преимуществ;

• появление большего числа идей и сокращение их «жизненного цикла»;

• снижение затрат, вызванных дублированием усилий и повторе­нием прошлых ошибок;

• более быстрое превращение служащего в квалифицированного специалиста;

• оперативность при реализации изменений в бизнесе;

• повышение эффективности за счет возможности получить своев­ременный доступ к информации;

• выработка новых решений на основе уже существующих и за счет применения коллективных идей.

Предприятие готово управлять знаниями, если:

• сформирована культура взаимодействия;

• создана методика изучения нового знания;

• имеются различные способы обмена информацией;

• нет страха перед появлением нового знания;

• есть понимание важности и необходимости;

• сформированы процессы генерации и передачи знаний;

• произведена интеграция необходимых информационных ресурс

292

-"їд Добыча знаний и управление ими rnaeajo

"^определена мотивация управления знаниями;

создана технология управления ключевыми процессами управ-

_ления знаниями.

Компоненты управлення знаннями

Управление знаниями - это распространение и поиск опыта лю-ей и актуальной информации в среде связанных между собой людей или групп людей. Самое главное - это знания людей и взаимодействие между людьми.

Ключом к управлению знаниями является доставка нужных зна­ний людям в пределах группы людей и организации в целом и в кон­кретное время. Цель управления знаниями заключается в том, чтобы помочь людям лучше работать вместе, используя возрастающие объ­емы информации. Выделяют три основных компонента управления знаниями:

• Люди. Это обладатели знаний, им передается опыт для создания новых идей.

• Процессы. Нужны для совместного использования и распростра­нения информации.

• Технологии. Необходимы для быстрой и эффективной работы лю­дей и процессов.

После того, как идея создается человеком и осуществляется на практике, она проходит фазу оценки и усовершенствования. Затем идея или решение сохраняется для использования в будущем этим человеком или другими людьми.

Взаимное распространение и использование персональных знаний (знаний, принадлежащих одному человеку) и общих для ор­ганизации знаний (знаний, собираемых организацией) способствует появлению нововведений и производству новых продуктов. Здесь воз­никает проблема: как изменить корпоративную культуру типа «зна­ния - сила» на «коллективное знание - сила»? Эта проблема вызвана пониманием того, что чем больше знаний мы сохраняем для себя, тем более «ценными» мы становимся.

Поэтому сегодня внедряются соответствующие процессы и техно­логии, направленные на распространение и совместное использова-^ие знаний. Но тут возникает вопрос о поиске знаний, так как знания >стоянно развиваются. При этом нужно помнить о следующем.

Поиском данных занимаются многие низкоуровневые булевы по-ковые механизмы. Они не решают проблему управления знаниями, олько создают перенасыщенные информацией потоки.

293

Автономные системы автоматизации предприятия ЧАСТЬ II

При поиске информации не используется контекст и понимание существа запроса. Информация всегда связана с какими-либо дан­ными, широко распространена, может зависеть от контекста, может генерироваться людьми и компьютерами, легко воспринимается и лег­ко передается, может быть легко взаимосвязана с другой информа­цией, в принципе, может использоваться кем угодно и когда угодно.

Поиск знаний осуществляется тогда, когда поисковые механизмы высокого уровня доставляют только информацию, действительно ак­туальную для нужд людей. Поиск знаний представляет собой высшую форму поиска информации и данных, поскольку должен обладать ин­теллектуальным доступом к информации и искать любые типы данных, наиболее адекватных запросу. Знания имеют отношения к данным и информации, но не всегда с ними связаны, дефицитны, их непросто добывать, они всегда связаны с каким-то контекстом, существуют в его рамках, генерируются только людьми, трудны для восприятия, облада­ют скоростью передачи и восприятия, для успешного восприятия тре­буют четких границ их понимания, могут быть очень дороги, обладают сроком и целью использования.

Концепция управлення знаннями

Сегодня принято говорить о концепции управления знаниями от Lotus и IBM, которая определяет четыре основные задачи бизнеса: ин­новация, быстрота реагирования, производительность и компетенция.

Компания, которая хочет остаться компетентной, должна забо­титься о развитии своих сотрудников. Компетенция предполагает раз­витие деловых навыков и приумножение профессиональных знаний сотрудников путем обучения в режиме on-line, на рабочем месте и удаленно.

Инновация - главное условие достижения превосходства над конкурентами. Перед многими компаниями встает проблема преодо­ления физических и временных границ, разделяющих сотрудников, для осуществления совместных «мозговых штурмов», обмена идеями при производстве новых продуктов и услуг.

Восприимчивость (быстрота реагирования) предоставляет людям доступ к необходимой информации в нужный момент, чтобы они бы­стрее решили проблемы заказчиков, принимали оптимальные реше­ния и адаптировались к изменяющимся условиям рынка.

Нахождение и многократное использование оптимальных реше­ний и других знаний, направленных на сокращение циклов производ­ства, исключение двойной работы позволяют повысить производитель­ность. Поэтому важным фактором управления знаниями является до-

294