Информационно-аналитические системы
Современный этап развития рыночных отношений в российской экономике характеризуется началом экономического подъема. Сегодня все большее число организаций приходит к пониманию того, что без наличия своевременной и объективной информации о состоянии рынка, прогнозирования его перспектив, постоянной оценки эффективности функционирования собственных структур и анализа взаимоотношений с бизнес — партнерами и конкурентами их дальнейшее развитие становится практически невозможным. Начинают приобретать определяющее значение знания о протекающих хозяйственных процессах. На успех ведения дела влияют как объективные, так и субъективные факторы. К объективным факторам можно отнести:
– закономерности протекания хозяйственных процессов,
– правовую среду,
– неписаные правила и традиции ведения дел,
– экономическую конъюнктуру и т. д.
Большое значение имеет субъективный фактор, под которым понимается влияние на ход бизнес — процессов работников предприятия и в особенности лиц, принимающих решения (ЛПР).
Для выработки и принятия соответствующих складывающейся обстановке решений необходима информация, которая должна удовлетворять требованиям полноты, достоверности, своевременности (актуальности), полезности.
Основополагающую роль в подготовке принятия решений играет его обоснование по имеющейся у ЛПР информации. Её, как правило, получают из различных внутренних и внешних источников. В интересах выработки адекватного решения используются внутренние информационные ресурсы, которые складываются из отражения деятельности (функционирования) объекта в документах, других видах и способах сбора, обработки, хранения информации. А также внешние по отношению к объекту информационные ресурсы, например, (если это предприятие) — корпорации, отрасли, региона, а также глобальные — из средств массовой информации, специальной литературы, всемирной информационной сети Интернет и т. д.
Таким образом, границы информационного пространства как отображения деятельности предприятия и его взаимодействия с внешней средой, в рамках которого принимаются решения, выходят далеко за пределы предприятия.
Эти обстоятельства вынуждают использовать имеющиеся в настоящее время весьма развитые программно-технические средства. Широкое и эффективное применение этих средств стало одним из факторов выживаемости и успеха предприятия в условиях острой конкурентной борьбы. Получили широкое распространение автоматизированные информационные системы.
Проблема анализа исходной информации для принятия решений оказалась настолько серьезной, что появилось отдельное направление или вид информационных систем — информационно-аналитические системы (ИАС).
Информационно-аналитические системы (ИАС) призваны на основе данных, получаемых в режиме реального времени, помогать в принятии управленческих решений. ИАС — это современный высокоэффективный инструмент поддержки принятия стратегических, тактических и оперативных управленческих решений на основе наглядного и оперативного предоставления всей необходимой совокупности данных пользователям, ответственным за анализ состояния дел и принятие управленческих решений. Комплекс информационно-аналитических систем затрагивает всю управленческую вертикаль: корпоративную отчетность, финансово-экономическое планирование и стратегическое планирование.
Проектирование онтологической модели информационно-аналитической системы
В последнее время использование онтологий для моделирования предметных областей автоматизированных информационных систем получает все более широкое распространение. Наиболее часто такой подход применяется для интеллектуальных систем, в частности, предназначенных для функционирования в сети Интернет. Это связано с тем, что онтологическая модель позволяет разработать модель метаданных, что значительно улучшает использование системы широким кругом пользователей с точки зрения организации взаимодействия.
Наиболее оптимальной моделью представления знаний для ИТ-компании, занимающейся разработкой и тестированием программного обеспечения, является база знаний на основе онтологии. Семантическая сеть является достаточно прозрачным способом представления знаний на основе ориентированного графа, вершинами которого являются объекты предметной области, а дугами — отношения между объектами. Относительно остальных моделей, модель знаний в виде семантических сетей обладает единством базы знаний и механизма вывода новых фактов и знаний. Ответ на вопрос к базе знаний формируется путем сопоставления семантической сети вопроса с семантической сетью базы знаний.
Недостатками онтологического подхода к представлению знаний является ухудшение пользователем восприятия семантической сети при увеличении её размеров, что влечет за собой увеличение времени вывода новых знаний. Однако данные недостатки можно устранить, разделяя семантическую сеть на различные подобласти.
С помощью онтологии можно:
1) описать программную систему: её функции, требования к ним, необходимые тесты и связи между ними;
2) описать наиболее часто встречающиеся ошибки, привести их классификацию, а также методы их устранения;
3) определить наиболее квалифицированных тестировщиков для каждого класса тестируемых программных систем.
Онтология информационно-аналитической системы спроектирована в программном продукте Protege 4.3. Основная база онтологии — структура классов и их отношений. В разработанной онтологии 57 классов, некоторые из них включают в себя подклассы.
На рис.1 представлена структура класса “Алгоритм”
Рис. 1. Структура класса «Алгоритм»
Любой алгоритм включает в себя методы, задачи и инструменты для решения задач. Также, инструмент включает в себя данные для решения. В частности, класс инструмент анализа включает в себя методы анализа, например, линейная регрессия, ассоциативные правила, дерево решений и другие.
Класс Анализ включает в себя интеллектуальный анализ который состоит из индуктивного обучения, классификации, ассоциаций, кластерного анализа, прецедента и действий. Структура класса «Анализ» представлена на рис.2
Рис. 2. Структура класса «Анализ»
Действия включают в себя: сбор данных о прецедентах и их анализ, разработка процедур и политик, а также планирование. Все они выполняются непосредственно персоналом. Структура и связи класса «Интеллектуальный анализ» представлена на рис.3
Прецедент или пример является одним из главных классов с точки зрения анализа технико-программных систем. В частности, для тестирования. У прецедента всегда есть причины, такие, как отказ, ошибка или влияние окружающей среды. Также прецедент включает в себя решение. Данный класс может применятся как к программным проектам, так и к техническим системам. Структура и связи класса «Прецедент» представлена на рис.4
Рис. 3. Структура класса «Интеллектуальный анализ»
Рис. 4. Структура класса «Прецедент»
На данном этапе исследования построена и описана онтологическая модель проекта, построены и описаны онтографы, в будущем планируется описать информационный поиска средствами DL и SPARQL, а также правила диагностики аппаратно-программных комплексов (АПК) на языке SWRL.
Литература:
- Мамиконов А. Г. Проектирование АСУ: Учебник для спец. «АСУ» вузов. — М.: Высш. шк., 1987. — 303 с.: ил.
- Porter M. E., Towards a Dynamic Theory of Strategy// Strategic Management Journal, 1991, Volume 12, Special Issue: Fundamental Research Issues in Strategy and Economics, pp. 95–117.
- Бармина О. В. Интеллектуальная система управления взаимодействием бизнес-процессов в проектно-ориентированных организациях / О. В. Бармина, Н. О. Никулина // Онтологии проектирования. — 2017. — Т. 7, № 1 (23). — С. 48–65. DOI: 10.18287/2223–9537–2017–7-1–48–65.
