Необходимого состава корпоративных знаний

В основе построения реляционной МПАЗ лежит математическое понятие теоретико-множественного отношения, которое представляет собой подмножество декартова произведения доменов. Форма представления схемы данных – табличная. Использование реляционных основ структурирования данных предложил в 1970 г. доктор Э. Ф. Кодд [13]. В терминологии реляционного проектирования эта таблица называется отношением, строки называются кортежами, столбцы – доменами. Каждый признак, характеризующий вектор АЗ, интерпретируется с помощью домена, который имеет название (название признака) и множество значений (пул значений – координаты вектора в информационном поле признаков). Для реляционного проектирования характерны следующие свойства:

1) отношения представляют собой множество элементов кортежей;

2) порядок строк не существенен;

3) порядок столбцов существенен, фиксирован;

4) отсутствуют одинаковые строки;

5) все значения имеют атомарный характер;

6) схемой отношения называют список наименований признаков;

7) процесс выявления объектов и их взаимосвязей с помощью концепции реляционного проектирования называется процессом нормализации, в ходе которого отношения приобретают оптимальную с точки зрения обеспечения непротиворечивости и полноты информации структуру.

Достоинствами реляционных форм являются:

– простота (пользователь не принимает во внимание сложности системной реализации);

– возможность непроцедурных запросов к реализованным БАЗ (запросы не строятся на основе заранее определенной структуры);

– независимость данных, хранящихся в БАЗ, от прикладных программ (интеллектуальный интерфейс не связан с деталями физической структуры памяти и стратегией доступа к данным);

– хорошее теоретическое обоснование (основана на теории отношений, реляционной алгебре);

– возможность описания многомерных взаимосвязей между объектами и между признаками.

Применим обобщенную реляционную форму [11]–[13], [18] для описания теоретико-множественного информационного пространства множества комбинаций значений (координат) вектора номинальных сцепленных признаков для реализации процедур выбора необходимого состава корпоративных знаний для обеспечения эффективности деятельности корпорации. В этом случае отдельные объекты интерпретируются отношениями реляционных МПКЗ, взаимосвязи также интерпретируются отношениями реляционных МПКЗ, содержащими все ключевые свойства взаимосвязанных объектов. Воспользуемся реляционными принципами проектирования базы знаний, теорией нормализации отношений обработки реляционных баз данных, приемами реляционной алгебры. Преимущества такого подхода очевидны, так как только в этом случае возможно описание многомерной взаимосвязи между всеми составляющими [18].

Формирование теоретико-множественного пространства описания с помощью реляционных форм базируется на реализации декартова произведения доменов, интерпретирующих свойства объектов (понятий) и взаимосвязей при описании корпоративных знаний. В результате декартова произведения доменов можно описать все отношения реляционной базы данных как подмножества соответствующих декартовых произведений доменов.

ТЕОРЕМА. Декартовым произведением доменов , , …, называется множество всех кортежей длины (арности) k типа таких, что , , …, .

Отношением называется некоторое подмножество декартова произведения одного или более доменов.

ДОКАЗАТЕЛЬСТВО.

Пусть

={ ;

={ ;

............................................

={ ;

= { .

Тогда декартовым произведением доменов называется множество всех кортежей длины k, которое имеет вид

= .

Имея в виду атомарность значений доменов в реляционном отношении, сформируем вектор номинальных сцепленных признаков по принципу

{ }.

Размерность теоретико-множественного пространства описания корпоративных знаний с помощью реляционных форм определяется как по множеству всех возможных значений доменов. Формируемые для реляционных форм отношения являются подмножествами декартовых произведений доменов, которые и реализуют применяемый принцип «вложенности» понятий (свойств и их значений ):

Ì

Ì ®

® . (3.6)

Под необходимым составом корпоративных знаний для проведения качественного и эффективного управления деятельностью корпорации понимается кортеж значений свойств корпоративных знаний различных составляющих и сцепленный номинальный признак типа (3.1), состав которых обеспечивает максимизацию прибыли корпорации при управлении изменениями бизнес-процессов и бизнес-функций.

Методически применение обобщенной реляционной формы к отображению графической диаграммы, приведенной на рис. 3.1, базируется на формировании множества реляционных отношений как для признаков (свойств) объектов, так и между свойствами различныхобъектов, и реализуется на следующих этапах:

1. Интерпретация объектов с помощью реляционных форм производится с использованием графической диаграммы, изображенной на рис. 3.1. Получим следующие реляционные отношения:

· Интерпретация объектов представляется в виде следующих схем отношений:

– первый объект интерпретируется отношением со схемой (Тип_процесса, Наименование_процесса, Вид_корпоративной_архитектуры)

Где

- свойство Тип_процесса имеет, например, значения «Основной», «Вспомогательный», «Процесс управления»;

- свойство Наименование_процесса имеет, например, для значения свойства процесса Тип-процесса «Основной» множество значений - «Изучение рынков и потребителей», «Разработка стратегии», «Разработка линейки продуктов», «Маркетинг, Мониторинг рынка продукции», «Производство», «Сбыт продукции», «Обеспечение материальными ресурсами»; для значения свойства процесса Тип_процесса «Вспомогательный» множество значений – «Управление финансовыми и материальными ресурсами», «Развитие и обучение персонала», «Управление информационными ресурсами», «Управление внешними связями», «Управление изменениями»; для значения свойства процесса Тип-процесса «процесс управления» к значениям свойства Наименование_процесса относятся, например, значения «Аналитика внешней среды», «Формирование ИТ-стратегии корпорации»;

- свойство Вид_корпоративной_архитектуры может быть задано множеством значений «Линейно-функциональная», «Дивизиональная». «Матричная»;

т. е.

(Тип_процесса, Наименование_процесса, Вид_корпоративной_архитектуры);

…	…	…

– второй объект аналогично интерпретируется отношением со схемой, например, в виде

(Наим_клиентов, Наим_собственников, Сведения_о_Персонале, Наим_поставщиков, Налоговые_органы_ Наим_муницип_органов);

– третий объект аналогично интерпретируется отношением со схемой, заданной, например, в виде

(Наим_сквозного_процесса, Наим_владельца_процесса, Вход_бизнес_процесса, Выход_бизнес-процесса, Описание_состава_процесса_в_структурно_ориентированной нотации, Показатели_эффективности);

– четвертый объект интерпретируется отношением со схемой (Дата_мониторинга);

- пятый объект интерпретируется отношением со схемой (Стоимостные_Показатели_эффективности, Временные_показатели_Эффективности, Технические показатели),

- свойство Стоимостные_Показатели_эффективности может быть задано множеством значений «Суммарные затраты на объем производства»;

- свойство Временные_показатели_эффективности может быть задано значением «Длительность цикла обработки заявки клиента»;

- Свойство Технические показатели может быть задано значениями «Число сотрудников, занятых в бизнес-процессе», «Процент брака»,

Интерпретация взаимосвязей между объектами происходит аналогичным образом с учетом того факта [23], что схему отношения образуют ключевые признаки всех взаимосвязанных отношений, ключевые признаки взаимосвязи и неключевые признаки взаимосвязи, т. е. для описания, например, в виде взаимосвязи составляющую корпоративных знаний с собственными ключевыми и неключевыми свойствами (Наим_бизнес-функции, Глубина_декомпозиции, Наим_уровня_декомпозиции, Номер_уровня_декомпозиции, Интегральный показатель эффективности) необходимо добавить ключевые свойства, выделенные для взаимосвязанных объектов.

Таким образом, для описания корпоративных знаний используем отношение, например, следующего вида:

– для свойства Наим_бизнес-функции множество значений «Бизнес-функции документооборота», «Бизнес-функция отдела», «Бизнес-функция подразделения», «Бизнес-функция_работника_отдела» и т.д.;

- для свойства Глубина_декомпозиции задаются количественные значения от 1 до N, где N – множество подразделений корпорации;

- для свойства Наим_уровня_декомпозиции задаются, например, значения «Уровень_корпорации_в целом», «Уровень управлений», «Уровень_отделов», «Уровень описания операций» и т.д.

Для корпоративных знаний о бизнес-функциях корпорации в качестве приема инфологического моделирования можно использовать совмещение процессного и функционального управления, при котором бизнес-функции можно описать либо как вложенные по иерархии с вертикальными потоками информации (рис. 3.3.):

(3.7)

Рис. 3.3. Формирование бизнес-функций с использованием принципа вложенности процессов по иерархии.

Однако выделение в качестве элементов номинального сцепленного признака именно ключевых признаков взаимосвязанных объектов, а не присоединение к ним других, вторичных ключей или неключевых признаков, не является однозначной процедурой, а определяется требованиями задачи. Применение к каждой локальной иерархии, описывающей объекты смысловой модели процедур контекстно-зависимых локальных признаков [20], либо процедур методов анализа иерархий с выставленными приоритетами позволяет перестраивать, видоизменять, модифицировать как локальные значения признаков, так и упорядоченное поле вектора номинальных сцепленных признаков, определяющих необходимый набор АЗ.

Определение на множестве комбинаций номинальных сцепленных признаков (векторов) декартова произведения позволяет лишь определить аппарат получения возможных комбинаций номинальных и/или количественных признаков. Тем самым лишь задается теоретико-множественное пространство для анализа возможных наборов корпоративных знаний. Предварительное уменьшение всех возможных признаков корпоративных знаний до минимально возможного (без потери информативности, по критериям локальных метрик) позволяет «свернуть» первоначальное иерархическое пространство признаков до некоторого оптимального размера, т. е. получить конечное множество координат вектора номинальных сцепленных признаков (ВНСП), интерпретирующих многомерную взаимосвязь.

3.2. Модели описания корпоративных знаний