|
Business Intelligence NEO (Network Ergatic Organism) - перспектива розвитку Business Intelligence Перехід до пошуку BI+KMS у Google і Системі+ |
|
Business Intelligence + KMS - концепція, технологія і засоби підтримки рішень не тривіальними знаннями з первинних даних |
|
версія 2011.12.15 |
|
Наступним етапом еволюції Business Intelligence + KMS (Business Intelligence) для часткових проблемних областей роботи доцільно вважати етап їх еволюційної інтеграції з функціями мережевих ергатичних організмів (Network Ergatic Organism, NEO). Як правило, в інформаційній та управлінській роботі неможливо повністю замінити людей, тому доцільно реалізувати лише обрані практично корисні виконавчі функції NEO.
Network Ergatic Organism - перспективний шлях розвитку Business Intelligence (Business Intelligence+KMS)
Мережевий ергатичний організм (NEO – Network Ergatic Organism) – це мережева ергатична (людино-машинна) система з інтегрованими виконавчими пристроями, у якій функції не тривіального добування знань і управління у єдиному інформаційному полі гармонійно розділені між програмно-технічними засобами і людьми та значна частина цих функцій, крім критичних для безпеки, виконується з мінімальною участю людей. Очевидно, що відповідна концепція більш повна за раніше відому концепцію побудови “єдиного інформаційного простору”. Найбільш доцільно створювати NEO (Network Ergatic Organism) шляхом еволюції більш простих систем, насамперед, на основі Business Intelligence + KMS (Business Intelligence 2.0 (3.0)) з Business Performance Management, з географічною інформаційною системою (Geographic Information System, GIS) та з відповідними програмними аналітичними додатками, які адаптовані або спеціально розроблені для часткових проблемних областей роботи. Таку об'єднану ергатичну систему або її елементи можна реалізувати на глобальному, корпоративному, груповому або індивідуальному рівнях. Концепції, технології, засоби, моделі даних і знань всіх часткових підсистем NEO повинні бути узгоджені між собою для мінімізації процедур ETL (Extract, Transform, Load) – з метою забезпечення максимальної синергії об'єднаної системи.
“Організмічний” підхід до синтезу ергатичних (людино-машинних) систем вперше виклав у 1975 р. у науковій монографії учень Глушкова В.М. – В.В. Павлов, якого підтримали Баранов В.Л., Воронін А.М. та інші вчені в Інституті кібернетики Академії наук України. У монографії визначена дефініція “ергатичний організм”, визначені його властивості, а також подано приклад синтезу космічного ергатичного організму для міжпланетного польоту. Пізніше організмічний” підхід був застосований у науковій школі професора Герасимова Б.М. для удосконалення архітектури інформаційно-аналітичних систем на основі Business Intelligence 2.0 у розширеному тлумаченні (з елементами управління, ін.).
Business Intelligence NEO (Network Ergatic Organism)
Business Intelligence NEO (Business Intelligence NEO) у широкому тлумаченні – це мережева система Business Intelligence + KMS (BI 2.0 чи BI 3.0), яка має розвинені функції мережевого управління приєднаними виконавчими засобами з інтерфейсами програмного керування. У такій системі головну роль можуть грати як засоби аналізу так і виконавчі засоби. Відповідно, у вузькому тлумаченні можна виділити два часткові варіанти такої системи:
1) Business Intelligence NEO у вузькому тлумаченні – це інформаційно-аналітична система Business Intelligence 2.0 (3.0), яка також має обмежені функції мережевого управління інтегрованими виконавчими пристроями;
2) NEO Business Intelligence у вузькому тлумаченні – це експертна система з функціями мережевого управління інтегрованими виконавчими пристроями, яка також має всі функції Business Intelligence 2.0 (3.0) або передбачає накопичення і передачу до цих засобів результатів експертиз і виконаних управлінських дій.
Далі використовується позначення Business Intelligence NEO у широкому тлумаченні.
Business Intelligence відрізняється від Business Intelligence NEO тим, що перша – це інформаційно-аналітична система, яка не має функцій мережевого управління пристроями, а має лише керовані даними і шаблонами знань засоби оповіщення користувачів про контрольовані події. Виконавчі пристрої Business Intelligence NEO можуть функціонувати у чотирьохвимірному просторі-часі або у віртуальному багатовимірному семантичному і кібернетичному просторі-часі, бути електронно-механічними або програмними, запускатися управляючими сигналами під контролем користувачів або без їх участі, виконувати окрему дію або заздалегідь складену програму чи починати автономне функціонування згідно внутрішніх цілей, ін. По суті, такі системи вже функціонують у багатьох провідних світових і в окремих українських організаціях. Проте, для їх позначення традиційно використовують існуючу термінологію у рамках Business Intelligence, Performance Management and Analytic Applications або вживають більш прості терміни для користувачів. Адаптовані до часткових проблемних областей роботи системи Business Intelligence NEO з відповідними аналітичними додатками повинні бути важливою основою ситуаційних центрів (центрів стратегічного управління, ситуаційних кімнат, оперативних центрів, war room). На жаль, є випадки, коли розробка й реалізація цих концепцій, технологій і засобів гальмувалися окремими менеджерами у сфері науки, які на протязі тривалого часу не змогли розібралися з цільовим призначенням, змістом і важливістю дослідження й реалізації Business Intelligence, ін. Шкала між Business Intelligence, Business Intelligence NEO та NEO є дискретно безперервною у термінах fuzzy logic (нечіткої логіки). Для позначення існуючих і перспективних систем, що функціонують подібно до мережевих ергатичних організмів можна використовувати різні терміни. Але запропоновані терміни Network Ergatic Organism (NEO) та Business Intelligence NEO – лінгвістично, семантично і прагматично найбільш точно відображають суть сучасних інформаційно-управляючих систем на основі Business Intelligence+KMS (BI 2.0, BI 3.0), що дозволяє краще зрозуміти цілі і вирішувати задачі подальшого розвитку і реалізації цих систем та автоматизованих систем управління (АСУ) у цілому.
Відношення Business Intelligence NEO з іншими загальноприйнятими термінами
Автоматизована система управління (АСУ) (Industrial control system, ICS) - термін, який використовується з 1960-х років. Business Intelligence NEO по суті є частковою формою сучасних мережевих АСУ, а NEO можливо вважати найвищою формою розвитку АСУ. Хоча можуть бути й інші типи новітніх АСУ спеціального призначення, проте вони повинні мати функції Business Intelligence і KMS або передбачати можливість передачі інформації для аналізу засобами Business Intelligence та з'єднання з елементами мережевої системи управління знаннями (KMS). Використання терміну АСУ можливе лише разом з Business Intelligence і KMS та з іншими зв'язаними термінами. Інакше розробники АСУ можуть не знати і не реалізувати функції Business Intelligence і KMS та зв'язані з ними, а користувачі системи не будуть їх знати, вивчати і використовувати. У теперішній час значна частина функцій АСУ еволюціонувала у функції Business Intelligence і KMS. Якщо АСУ не має функцій Business Intelligence, то вона відстає за своєю функціональністю більше ніж на 15 років від сучасних концепцій побудови інформаційно-аналітичних систем. Використання глобальної загальноприйнятої термінології є запорукою того, що сучасні АСУ, їх аналітичні функції і рівень підготовки користувачів будуть відповідати високому світовому рівню. Радянська термінологія у сфері мережевих й інформаційних технологій розвивалася на базі англомовної. За останні 20 років загальносвітова термінологія і функціональність засобів підтримки інформаційної аналітичної роботи у значні мірі оновлені. У деяких випадках семантично шкідливо і некоректно по відношенню до авторів використовувати неточні або неправильні переклади англомовних термінів без посилань на їх першоджерела. Для прикладу: “великі дані” без “big data”, “бізнес-аналітика”, бізнес-інтелект” замість Business Intelligence, ін. Це стримує вивчення і розвиток відповідних концепцій, технологій і засобів у державі. Негативні наслідки термінологічного “застою” в Україні видно на статичних графіках і динамічних графіках.
Decision Support Systems (DSS), система підтримки прийняття рішень (СППР) - інтерактивна автоматизована система, яка допомагає її користувачам розв'язувати актуальні складні слабо структуровані завдання – на основі наявних даних та спеціально розроблених моделей для даної проблемної області роботи. Проблемна область роботи включає в себе предметну область роботи, цілі і задачі її аналізу, а також стратегії і технології, у тому числі евристики для досягнення цілей і вирішення задач аналізу. Використання терміну “предметна область роботи” замість терміну “проблемна область роботи” недоцільне, тому що концептуально закладає неповну відповідність розроблюваної системи потребам користувачів. Не доцільно використовувати термін Business Intelligence замість Decision Support System, тому що це заплутує усталену класифікацію DSS та має інші негативні лінгвістичні, семантичні і прагматичні недоліки. DSS і Business Intelligence — це не “дві сторони однієї медалі”, тому що клас DSS має широку класифікацію типів. Це видно, для прикладу, з класифікації DSS, яка розроблена редактором авторитетного сайту DSSResources.COM професором Даніелем Повером (Daniel J. Power). Узагальнену архітектуру СППР (DSS), яку розроблено узгоджено з Business Intelligence позначено як DSS BI (DSS/BI); узгоджену з Business Intelligence 1.0 – позначено як DSS BI 1.0 (DSS/BI 1.0); узгоджену з Business Intelligence 2.0 у розширеному тлумаченні – позначено як DSS BI 2.0 (DSS/BI 2.0). Необхідно уточнити, що DSS/BI (DSS на основі BI) може мати не тільки функції data-driven DSS (СППР, якими керують дані), як це вказано у початкових версіях класифікації Даніеля Повера (Daniel J. Power), але й функції інших типів DSS: communications-driven, document-driven, knowledge-driven, model-driven, а також інтегрувати функції експертної системи (Expert System) та мережевої системи управління знаннями (Knowledge Management System, KMS). DSS/BI є формою інтелектуальних СППР (ІСППР) (Intelligence Decision Support System, IDSS), які розроблені під керівництвом Герасимова Б.М., адже вони мають елементи Artificial Intelligence (“штучного інтелекту”). Існує також позначення узагальненого варіанту архітектури DSS на основі Business Intelligence - DSS 2.0, яке запропонували у 2008 р. експерти з Business Intelligence авторитетного сайту BeyeNETWORK Клаудія Імхофф (Claudia Imhoff) і Колін Вайт (Colin White). Запропоноване ними позначення DSS 2.0 не суперечить логіці і підтверджує важливе значення Business Intelligence у формуванні нового покоління СППР (DSS—DSS 2.0), а також доповнює сферу знань про дані системи. Проте, позначення DSS 2.0 є дуже узагальненим і не показує у явній формі зв'язок з Business Intelligence та не дозволяє відрізняти DSS/BI 2.0 від DSS/BI 1.0, ін. Також, термін DSS BI (DSS/BI) забезпечує просте і зрозуміле введення похідних термінів, для прикладу, професій: DSS/BI Project Lead (керівник проекту); DSS/BI Designer (конструктор); DSS/BI Consultant (консультант); DSS/BI Analist (аналітик), ін. Ці терміни (професії) почали виводити у 2011-2012 р.р. в Інтернеті після запиту DSS/BI (DSS/BI) інтелектуальні пошукові програмні агенти indeed.com з пропозиціями відповідних роботодавців. Не доцільно замінювати термін Business Intelligence як маркетингове позначення відповідного комплексу концепцій, технологій і засобів. Адже цей термін складається з двох глобально узагальнюючих термінів. По-перше: Intelligence - 1) здатність розуміти взаємні зв'язки представлених фактів таким чином, щоб діяти у напрямку до бажаної мети або 2.1) розвідувальні (аналітичні) відомості чи 2.2) розвідка. Отже, термін Intelligence найбільш узагальнено відображає сутність інтелектуальної діяльності людини за допомогою елементів “штучного інтелекту” (Artificial Intelligence). По-друге: Business – це діяльність для досягнення цілей у сферах науки, технології, торгівлі, промисловості, правочинства, уряду, оборони та ін. Отже, термін Business найбільш узагальнено відображає всі можливі сфери людської діяльності. Необхідно також зазначити, що інтеграція DSS лише з функціями OLAP і Data Mining є недостатньою для створення функціонально закінчених систем. DSS/BI доцільно інтегрувати з географічною інформаційною системою (Geographic Information System, GIS), що можна позначити як Spatial DSS/BI (SDSS/BI) або більш загально як Geospatial Business Intelligence (Geospatial BI). Business Intelligence і DSS/BI відносяться по аналогії так само, як GIS і Spatial DSS.
Засоби Business Intelligence NEO (системи на основі Business Intelligence з деякими виконавчими функціями, які характерні для простих організмів) доцільно будувати на основі удосконаленого тесту FASMI+ (OLAP+) та можливо використовувати архітектуру DSS, яка узгоджена з Business Intelligence 2.0, або архітектуру експертної системи, яка узгоджена з Business Intelligence 2.0 Сучасні платформи Business Intelligence повинні передбачати можливість реалізації на їх основі DSS/Business Intelligence NEO.
Експертна система (Expert system) - комп'ютерна програма, яка заснована на знаннях експертів і спроможна їх частково замінити при вирішені слабо структурованих задач, що не можуть бути вирішені обчислювальними методами. Експертну систему, яка розроблена узгоджено з Business Intelligence, можна позначити як Expert system/Business Intelligence 2.0. Ця система, на відміну від класичної експертної системи, у деяких застосуванням може перевищувати аналітичні можливості експертів – за рахунок добування засобами Business Intelligence з накопичених результатів експертиз нових не тривіальних знань, які недоступні без цих засобів групам експертів з найвищою кваліфікацією і найбільшим досвідом. Застосування у експертній системі інтегрованої мережевої KMS додатково підвищує оперативність ситуативного пошуку слабоструктурованих експертних знань та їх носіїв, а також переведення Implicit Knowledge і Tacit Knowledge до зрозумілої користувачам форми Explicit Knowledge. Експертну систему з функціями мережевого управління виконавчими пристроями, яку розроблено узгоджено з Business Intelligence можна позначити як Expert system/Business Intelligence NEO або NEO Business Intelligence. Функції NEO Business Intelligence може виконувати також система програмних агентів з функціями мережевого управління, які інтегровані з аналітичними функціями Business Intelligence. Інтеграція експертної системи лише з окремими функціями OLAP і Data Mining – недостатня для створення функціонально закінчених систем. Дефініція «Експертна система» (definition Expert system) може розглядатися окремо лише у навчальних цілях, тому що у результаті розвитку концепцій, технологій і засобів Business Intelligence й KMS вона стала функціонально неповною для практики. Експертні системи необхідно будувати і використовувати у комплексі з Business Intelligence + KMS (Business Intelligence у розширеному тлумаченні) та розвивати узагальнені функції таких гібридних систем до NEO Business Intelligence – шляхом поступової еволюції. Шкала: Expert system (традиційна) - Expert system/Business Intelligence - NEO Business Intelligence є дискретно-неперервною у термінах нечіткої логіки (fuzzy logic).
Робот (robot) – виконавчий механічний або віртуальний агент, який може здійснювати функції на основі програми, у тому числі Artificial Intelligence, або під керівництвом людини. Різноманітні роботи (robots) можуть використовуватися як виконавчі підсистеми Business Intelligence NEO та NEO.
Кіберорганізм (cyborg, cybernetic organism) - термін не має однозначного тлумачення щодо перспектив розвитку. Визначає напрямок розвитку людино - машинних і комп'ютерних систем та можливо й еволюцію людини. Концепції, технології і засоби NEO й Business Intelligence NEO відрізняються від відомих з 1960-х років підходів до створення кіберорганізмів тим, що є простішими мережевими системами на основі еволюційного розвитку Business Intelligence і не претендують на функції штучного розуму, інтелекту. На відміну від кіберорганізмів, управління виконавчими пристроями здійснює не технічно інтегрований з ними людський розум, а прості й інтелектуальні програмні агенти та експертні системи, які виконують функції управління за участю чи під контролем користувачів або автономно. NEO та Business Intelligence NEO є людино-машинними системами, у яких програмно-апаратні засоби підсилюють можливості людей. Business Intelligence NEO більш наближені до комп'ютеризованих інформаційно-аналітичних систем з функціями управління, які можливо і необхідно реалізувати у теперішній час у практичній роботі у різних сферах діяльності. Це підтримує процес еволюції організацій до рівня Non-trivial Knowledge Based Organization (Організація заснована на не тривіальних знаннях), які відповідають рівню розвитку Knowledge Societies (Суспільств знань).
Cloud computing, Software as a Service, (SaaS), “on-demand software", “hosted software” (“обчислення у хмарах”, “програмне забезпечення як сервіс”, “програмне забезпечення на вимогу”, хостинг-програмне забезпечення) стане важливою основою для Business Intelligence, Business Intelligence NEO та Network Ergatic Organism (NEO). Розробники і власники інформаційно-аналітичних й управлінських концепцій, технологій і платформ Cloud computing вперше у відомій історії людства безпосередньо наблизилися до реалізації інформаційно-аналітичних й управлінських можливостей, які звичайно відносять до Бога. Власників глобальних систем Cloud computing можна порівняти з міфологічними грецькими Богами, які знаходилися на “хмарах” і якщо бажали то все знали (узагальнено й деталізовано) про людей, їх обрані групи чи окремі особистості та управляли світом самі й через обраних людей – по суті в інтерактивному режимі або у режимі реального часу. Проте, хоча кожна людина є частинкою Божественної сутності, але люди – не Бог. Тому, хоча перехід у “хмари” (Cloud computing) значної кількості робіт є невідворотною перспективою, проте викликає значну кількість проблемних питань філософського, морально-етичного, юридичного, технічного характеру, для прикладу: конфіденційність особистої, групової, корпоративної і суспільної інформації; захист інтелектуальної власності; надійність функціонування; юридична і матеріальна відповідальність за нанесені збитки користувачам; ін. Використання “приватних” хмар (Private Cloud computing) не повністю знімає ці питання.
Суспільства Мудрості (Wisdom Societies) чи Глобальне Перезавантаження (Global Restart)?
Стрімка експонента науково-технічного прогресу останнього століття викликає життєво важливе питання: чи встигне людство в умовах зростання знань і можливостей самознищення перейти з рівня Суспільств знань (Knowledge Societies) на рівень Суспільств мудрості (Wisdom Societies) – або ж наступить планетарна катастрофа і Глобальне перезавантаження (Global restart)?... Адже є окремі люди, їх групи або організації (не достатньо відповідальні, аморальні, психологічно не урівноважені чи хворі), які можуть допустити таку можливість і мати доступ до глобальних руйнівних засобів. На відміну від часів Герострата, рівень руйнувань може перевищити можливості людства щодо ліквідації їх наслідків.
Як не допустити “Глобальне перезавантаження” (Global restart) в умовах безперервного науково-технічного прогресу і перейти з рівня розвитку Knowledge Societies (Суспільств знань) на рівень Суспільств мудрості (Wisdom Societies)?...
Система ключових термінів, зв’язаних з Business Intelligence NEO У стовпчику справа показані деякі ключові терміни, зв'язані з Business Intelligence NEO. Використані, як правило, англомовні назви термінів, що пов’язано, насамперед з їх відповідним походженням та використанням у глобальному інформаційному просторі. Частина термінів має дослівний український переклад. Деякі терміни-метафори не мають дослівного перекладу та однозначного тлумачення, або мають багато неточних тлумачень на основі неточного чи неправильного дослівного перекладу.
© Круковський І.А., 2011 |© 2011 Igor Krukovsky |Business Intelligence + KMS, DSS-BI.com.ua | Зв`язок: system.k7@gmail.com, +38 (067) 285-49-19,+38 (095) 931-50-50 |
