Глава 3. Инфологическое моделирование корпоративных знаний

3.1. Методика описания типового состава корпоративных знаний для процедур извлечения знаний

3.1.1. Общие подходы

Для реализации сервисно-ориентированного подхода к организации корпоративной архитектуры КИС (обеспечения отображения бизнес-стратегии корпорации в рамках архитектуры SOA) с целью оперативного реагирования на изменения деятельности корпорации при использовании ИТ-сервисов, т.е. в конечном итоге обеспечения управления эффективностью деятельности корпорации, необходимо обеспечить реализацию в рамках КИС ориентированную на корпоративные знания информационную технологию, которая заключается, например, в последовательной реализации следующих этапов:

– представлении составляющих корпоративных знаний () в виде сцепленного иерархически упорядоченного номинального признака, полученного, например, с использованием онтологического подхода и интерпретирующего составляющие корпоративных знаний в виде

= Î & & & & , (3.1)

где - корпоративные знания о внутренних безнес-процессах; - корпоративные знания о внешних бизнес-процессах; - корпоративные знания об особенностях организации сквозных бизнес-процессов (изменения последовательности выполнения функций, появление новых и устранение старых функций, реорганизации отдельных подразделений); - корпоративные знания об особенностях бизнес-функций (возможные изменения в документообороте корпорации - типовые и ранее не используемые документы компании, изменения реквизитор состава документов, изменение места хранения документов; возможные изменения в ответственных за выполнение функций, изменения владельцев бизнес-процессов, изменения хода выполнения функций); - корпоративные знания об изменении моделей условий реализации деятельности корпорации (выбор другой SOA-архитектуры, других сервисов, другого банка, другого виртуального ядра, изменение конфигурации коммуникационных сетей, переориентация на другого заказчика и потребителя, другой производимый продукт, другую технологию производства и т.п.); - корпоративные знания о традиционно используемых и привлечению новых метрик эффективности бизнеса (системы сбалансированных показателей, KPI, BSC и т.д.);

– определении корпоративных знаний в виде высказывания (3.1) как векторов в теоретико-множественном информационном пространстве признаков, координаты которых определяются конкретными значениями свойств составляющих корпоративных знаний, что позволит применить для интеллектуальной обработки OLAP-технологию, технологию многомерных кубов;

– представлении сцепленными иерархически упорядоченными значениями свойств необходимого состава корпоративных знаний, используемого для обеспечения качества согласно TQM-стандартов деятельности корпорации;

– формировании для этих сцепленных номинальных иерархически упорядоченных признаков теоретико-множественного многомерного информационного пространства, размерность которого определяется, исходя из размерности формируемой при этом обобщенной реляционной формы;

– описание интегрального показателя эффективности деятельности корпорации (Меры эффективности деятельности корпорации – МЭДК) для различных составов корпоративных знаний как многомерной взаимосвязи модели предметной области анализа деятельности корпорации с использованием реляционного подхода, при котором все ключевые свойства взаимосвязанных составляющих корпоративных знаний (метрики ИТ-сервисов), а также ключевые и неключевые свойства самой МЭДК интерпретируются в виде доменов обобщенной реляционной формы;

– отображении обобщенной реляционной формы на различные модели представления корпоративных знаний (МПКЗ), позволяющем реализовать в дальнейшем интегрирование реализованных программных модулей МПКЗ в вычислительные сети с применением различных языков инженерии знаний (различных инструментов управления знаниями на множестве программного обеспечения управления знаниями);

– определении для теоретико-множественного признакового пространства мер ранжирования сцепленных иерархически упорядоченных номинальных признаков для решения оптимизационной задачи выбора необходимого состава корпоративных знаний для обеспечения требований по управлению изменениями деятельности корпорации.

Очевидно, что для анализа такого рода сцепленного номинального признака необходимо применять методы анализа признаков, измеренных в номинальных измерительных шкалах, так как каждый из них представлен либо аналитической формой, либо высказыванием. Целесообразно назвать поэтому сцепленным вектором номинальных признаков (свойств) [2], [7], [18], [20]. Для анализа такого рода сцепленного номинального признака необходимо применять методы анализа признаков, измеренных в номинальных измерительных шкалах, так как каждый из них представлен либо аналитической формой, либо высказыванием. Корпоративные знания по сути представляются вектором в информационном пространстве признаков на множестве их значений.

Для обеспечения приращения ценности результата деятельности корпорации (цепочки добавочной стоимости, цепочки приращений) необходимо, чтобы корпоративные знания, которые извлечены из информационной среды I встраивались в следующую цепочку из семи отображений (O1 – О7):

(3.2)

где вводится процедура выбора оптимального (необходимого) состава корпоративных знаний для обеспечения максимизации прибыли по множеству регулируемых бизнес-процессов NR.

Под корпоративными знаниями понимаются необходимые знания для описания конкретного множества реализаций основных, вспомогательных, сквозных, внутренних бизнес-процессов корпорации на множестве реализаций внешних бизнес-процессов корпорации и множестве моделей условий проведения мониторинга показателей эффективности.

Стандартным приемом работы по структурированию априорной информации является представление инфологической модели данных в виде графической диаграммы с выделением всех составляющих предметной области анализа деятельности корпорации. Для этого необходимо реализовать несколько предварительных этапов:

1. Идентифицировать предметную область анализа деятельности корпорации (собрать априорную информацию, априорные корпоративные знания) согласно концепции (3.1) и (3.2).

Для идентификации при проведении, например, метризации ИТ-услуг с обязательной оценкой показателей эффективности деятельности корпорации необходимо располагать априорной информацией обо всех составляющих корпоративных знаний. Этап идентификации обеспечивает:

– при необходимости уточнение или дополнение априорной информации, а следовательно, и корпоративные знания для конкретного множества реализаций основных, вспомогательных, сквозных внутренних бизнес-процессов на множестве реализаций в внешних бизнес-процессов;

– полноту описания свойств всех составляющих предметной области анализа деятельности корпорации;

– удобство дальнейшего сопоставления сформированному номинальному сцепленному признаку априорных корпоративных знаний оценок эффективности деятельности корпорации;

- удобство дальнейшего сопровождения (формирования ИТ-услуг, ИТ-сервисов) для оперативного отслеживания изменений в деятельности коропрации (изменений бизнес-процессов, изменений бизнес-функций,

Естественно, что тщательность изучения априорных корпоративных знаний позволит в дальнейшем обеспечить полноту формируемых баз знаний, сформировать сцепленный номинальный признак (кластер) исследуемых свойств ВИЦ, получить для каждой координаты вектора АЗ необходимые оценки достоверности результатов МА и тем самым решить задачу обеспечения каждой процедуры МА требуемыми достоверными оценками.

2. Формализовать корпоративные знания для процедур принятия решений об эффективности деятельности корпорации, производимую в два этапа [2], [7], [9], [17], [18]:

1) описание инфологической смысловой модели представления корпоративных знаний подразумевает структурирование предметной области с формализацей K понятий , их свойств , значений свойств , взаимосвязей между понятиями, между свойствами, между значениями свойств типа

,

где под понимаются составляющие корпоративных знаний; – взаимосвязи между свойствами, значениями свойств и понятиями ПО соответственно.

Любое понятие КЗ можно структурировать с помощью высказывания типа

,

где под понимаются априорная информация (метазнания, например) обо всех N составляющих корпоративных знаний согласно (3.1); – сцепленный номинальный признак, полученный в результате описания взаимосвязи между всеми N составляющими корпоративных знаний; – m -е свойство для ­ i -й составляющей корпоративных знаний; – l -е значение i- го свойства для j -й составляющей корпоративных знаний.

Рассмотрим фрагмент универсальной смысловой ситуации в виде графической диаграммы и приемы ее описания (рис. 3.1). Здесь квадратами обозначаются понятия, фигурами с овальными противоположными сторонами – свойства понятий, треугольниками – значения свойств, ромбами – взаимосвязи между свойствами или значениями свойств.

Рис. 3.1

В базе корпоративных знаний объекты и взаимосвязи формализуются как понятия и представляются, например, в виде кортежей типа

, (3.3)

где – переменная, представляющая понятие; – множество j -состояний переменной ; – модель наблюдения; – тип измерительной шкалы для метризации свойства; – базовое множество для различения состояний понятий; – значения базового множества [7].