Интеллектуальная интеграция в корпоративных информационных системах поддержки принятия решений

Рассматриваются проблемы интеллектуальной интеграции в системах поддержки принятия решения. Показаны определенные особенности и главные противоречия, возникающие при развитии корпоративных информационных систем.

За последние годы значительно возросли объем и разнородность информации, необходимой для принятия оптимальных решений в корпоративных информационных системах (КИС). Развитие конкуренции, увеличение сложности и стоимости информационных проектов сужают диапазон возможных ошибок и ограничивают время руководителя на принятие правильного решения.

Взаимосвязь уровней управления и уровней интеграции в КИС показана на рис.1. На уровне стратегического управления решаются такие задачи как анализ и моделирование действий в кризисной ситуации, поиск новых решений стратегических проблем, организация взаимодействия между информационными системами (базы данных (БД) и базы знаний (БЗ), хранилища данных, справочные и другие системы), подготовка моделей прогноза развития кризисной ситуации и оценка рисков принятия решений, анализ состояния различных областей деятельности корпорации, подготовка вариантов стратегического развития.

На уровне тактического управления обеспечивается своевременное доведение информации до экспертов и руководителей, контроль доведения решений до исполнителей и обеспечение контроля: исполнение, обеспечение руководителей и экспертов сведениями о состоянии объектов управления и технологических процессов, контроль выполнения планов текущих работ по различным направлениям, подготовка аналитической информации по проблемам, связанным с деятельностью организации.

На уровне оперативного управления информационными потоками решение типовых задач организации, решение аналитических задач оперативная оценка деятельности структурных подразделений и всей организации в целом, решение задачи оценки деятельности клиентов, выработки стратегии работы с клиентами - задача класса CRM (Customer Relationship Management).

Традиционные КИС не обеспечивают требуемого качества информационного анализа и необходимой эффективности формирования управляющих воздействий, в условиях недостаточности априорной информации о внешней среде функционирования, большого количества трудно учитываемых факторов, нестационарности и субъективного их характера, изменяемости целей и критериев качества управления вследствие деградации или целенаправленной реконфигурации.

УРОВНИ

УПРАВЛЕНИЯ

СТРАТЕГИЧЕСКОЕ

УПРАВЛЕНИЕ

УРОВНИ

ИНТЕГРАЦИИ

Рисунок 1 - Уровни управления и интеграции корпоративных систем

В большинстве действующих КИС используются БД, построенные на основе реляционной модели данных. С точки зрения информационной интеграции, и усложнения задач принятия решений в КИС начинают проявляться следующие ограничения данной модели: трудность и неестественность представления сложных структур данных; отсутствие возможности организации иерархического абстрактного представления данных; разделенность дескриптивного и операционального аспектов.

Идея интегрированной информационной среды является базовой в подходе CALS (Continuous Acquisition and Life Cycle Support). В промышленности США внедрение CALS позволяет сократить прямые затраты на проектирование от 10 до 30%, сократить время разработки изделий на 40-60%, уменьшить время выхода новых изделий на рынок на 25-75%, снизить количество брака на 23-73%, сократить затраты на разработку технической и эксплуатационной документации от 30 до 40% .

Традиционные КИС обладают следующими характерными ограничениями:

• необходимость преодоления границ операционных сред, вызываемая тем, что в КС могут применяться различные операционные системы;
• трудности управления административными границами между подразделениями корпорации и корпоративными клиентами при модификации программных средств, осуществляемой на стороне клиентов;
• методологические ограничения, связанные с использованием различных моделей и методов построения компонентов КИС;
• распределенные объектные архитектуры: (CORBA, DCOM, Java RMI, WEB-services) позволяют, в основном, преодолеть указанные ограничения, но они не в состояния решить следующие проблемы развития КИС:
• необходимость перекомпиляции программных кодов при внесении изменений в объекты и интерфейсы;
• необходимость точного знания и соблюдения передаваемых форматов данных и возникающая отсюда зависимость объектов от деталей реализации;
• невозможность динамической адаптации поведения программных объектов в зависимости от состояний и поведения среды;
• невозможность работы в явной форме с моделями знаний, ценность которых в корпоративных системах постоянно возрастает;
• накопление гигантских объемов корпоративной информации, которые невозможно семантически обработать и представить в формах, удобных для ЛПР без иерархической организации уровней знаний (знания, метазнания, метаметазнания и т.д.- пирамида знаний).

Построение интеллектуальных моделей управления и поддержки принятия решений (ППР) становится универсальной задачей, не зависящей от размера компании и профиля ее деятельности. В системах ведения электронного бизнеса (В2В - business-to-business) естественным образомвозникает виртуальное представление участников рынка с помощью интеллектуального агента (ИА), выполняющих функции предварительного семантического анализа информации и ведения переговоров между партнерами. Передовые корпорации поддерживают такие неформальные структуры как сообщества обмена знаниями (community of practice - СоР), СоР более динамичны, чем крупные организации, в которых цели корпорации могут не совпадать с личными целями сотрудников, что приводит к необходимости включения в структуру корпорации ИА, которые могут по определенным критериям согласовывать цели корпорации и сотрудника.

Можно утверждать, что интеллектуальная интеграция стала стратегической проблемой развития современных корпораций, следуя концепции решения стратегических проблем инновационного развития.

Полагаем, что интеллектуальная интеграция, базируется на информационной интеграции, но при этом агенты информационного обмена (АИО) передают и принимают необходимые знания, выраженные в форме совокупностей утверждений (теорем) некоторой формальной теории (нескольких теорий в гетерогенной КИС). Очевидно, что не всем АИО будут необходимы сообщения знаний, так как в КИС останутся простые исполнительные агенты, работающие только в рамках информационного обмена. Поэтому из множества SetIO выделяем множество агентов интеллектуального обмена (АИНО) SetIA, для которых устанавливаем:

недетерминированное, KM^ξ_ψ = {КМMes | KMes = {f I f ∈ FormarTheory_k }}

По аналогии с моделью информационной интеграции определим матрицы показателей качества интеллектуального обмена -1∣KQ∣∣ = ∖kq_y ], где [kq ] - вектор граничных значений показателей качества при передаче i-го сообщения знаний c j-м приоритетом.

Тогда аксиома существования интеллектуальной интеграции в КС есть:

Intelligent _Integrαtion(S) ö Intelligent _Integration(S)&ÇÝ1⑆ ∈ InSetIA) →

КМ г'T ) & KQ1ⁿ) & МММ ' (T_c°^ut) & KQO^ut) & (KMO^t) & KQ¹J¹) & (KMO^ut) & KQO^ut)

& Cost(Informaation _Integration → min)

Суммарную стоимость интеллектуальной интеграции следует оценить как

Cost (Intelligent _ Integration) = Cost (Intelligent _ Integration) +

Κia

∑∑∑ (Cost ( /-m ) + Cost ( kq; ))

i=1 μ μ

где NIA - общее количество АИНО в КИС, Cost(KQ^μ_μ)- стоимость передачи/приема сообщений знаний соответствующего множества, Cost(Q^μ) - стоимость обеспечения показателей качества интеллектуального обмена.

АИО, которыми могут служить распределенные объектные приложения, подсистемы КИС (модули ERP-систем), аналитические приложения и унаследованные системы, передают информацию в БД или другие хранилища в различных форматах. Сообщения данных, передаваемые АИО, будем рассматривать как предложения соответствующего формального языка L_i.

В более общем случае предполагаем, что в КИС существует конечное множество различных формальных контекстно-свободных языков LS = {L₁ | i = 1,...к} . Множество сообщений, передаваемых АИО, рассматриваем как совокупность предложений в соответствующем языке Mes^ou = (IO_i) = {Pch_j.(L_i)}, где Pch_j (L_i) - j -е предложение языка L_i.

Для обеспечения интеллектуальной интеграции АИНО должен определенным образом преобразовать информацию, полученную от АИО, с тем, чтобы сформировать KM^ξ_ψ = {κMes_ι | KMes_i = {f | f ∈ FormarTheory_k }} . Следует выделить три процесса формирования сообщений знаний: восходящее формирование сообщений знаний; построение сообщений по результатам логического вывода по распределенным БЗ; композиционный процесс, совмещающий восходящее формирование сообщений знаний и логический вывод.

АИО посылают свои сообщения как предложения в языках L_i, L_i+1,..., L_i+k , АИНО формирует из полученных сообщений собственные сообщения в формальном языке Lj. Таким образом, восходящее формирование сообщений знаний (Рис.2) следует разделить на три этапа:

1. устранение избыточности, которое может рассматриваться как укорочение цепочки Pch_j (L,.) с помощью продукционных правил вида аß..φ →a..φ;

Pch(L

Pch (L )

Рисунок 2 - Восходящее формирование сообщений знаний

1. выполнение функциональных (алгоритмических) преобразований над Pchj(Li) ;
2. формирование логических формул в языке Lj по результатам логического анализа Pch_j(L_i) .

Проблемы интеллектуальной интеграции в СППР могут решаться в двух основных направлениях исследований.

Первое направление рассматривает распределенные СППР (РСППР) через призму проблем автоматизации вычислений и организации параллельного решения задач принятия решений на различных вычислительных системах. В рамках этого направления исследуются вопросы организации взаимодействия пользователей, изучаются языковые средства описания параллельных процессов и асинхронного управления ими, организация обмена сообщениями, диспетчеризация выполнения программ и мониторинг задач в РСППР. Разработана система автоматизации для поддержки принятия решений на основе распределенных алгоритмических сетей. Исследована диспетчеризация задач в распределенных СППР, проанализирована загрузка узла распределенной системы, построены управляющие функции для мониторинга вычислительных процессов в сети.

Полученные результаты имеют важное значение для построения распределенных СППР, но в рамках данного направления недостаточно учитывается специфика КИС и необходимость решения задачи интеллектуальной интеграции. Это проявляется в следующих ограничениях:

• построение распределенных СППР рассматривается в основном в вычислительном аспекте, с позиций управленияпараллельными процессами для решения объемных вычислительных задач;
• предполагается осуществление централизованного управления распределением задач в вычислительной сети, что трудно применимо в КИС, для которых характерна автономная активность территориальноразобщенных источников информации;
• не рассматривается содержание процессов формирования и обработки знаний в распределенных СППР;
• не подвергается исследованию логико-семантический аспект создания СППР, т.е. взаимосвязь задачи принятия решений (ЗПР) и семантики предметной области с организацией базы знаний, моделями представления знаний и возможностями организации логического вывода в распределенных СППР.

Второе направление изучает построение интегрированных интеллектуальных систем (ИИС), которые целесообразно разделить на два подкласса с поверхностной интеграцией компонентов и с глубинной интеграцией компонентов (Рис.3).

Исследование моделей методов построения ИИС позволяет выделить следующие проблемы этого направления:

• значительное отставание методологии разработки программного обеспечения прикладных ИИС от современной объектноориентированной парадигмы разработки приложений в области информационных систем;
• отсутствие инструментальных средств, поддерживающих полный жизненный цикл разработки ИНС;
• реализация существующего программного обеспечения прикладных ИИС с помощью специфических языков ИИ, что затрудняет перенос ИИС на другие платформы, интеграцию с различными системами, разработку Web- ориентированных ИИС;
• недостаточное исследование проблем верификации БЗ, которые в современных ИИС достигают значительных объемов;
• отсутствие исследований, связанных с оценкой эффективности ИИС;
• ряд дополнительных трудностей связан с отсутствием единой концепции ИИС как объекта научного исследования;
• терминологические различия, отсутствие теоретических основ построения моделей архитектур ИИС, а также точных классификаций ИИС;
• отсутствие единого представления в ИИС различных классов моделей (информационных, функциональных, моделей ИИ) и методов организации процессов решения задач на этих моделях;
• отсутствие методов и процедур компьютерного приобретения знаний с учетом особенностей ИНС;
• недостаточная исследованность вопросов интеграции программных компонентов в архитектуре ИИС и проблемы интеграции в

целом.

Интегрированные интеллектуальные системы

ИИС с поверхностной интеграцией компонентов

ИИС с глубинной интеграцией компонентов

Усовершенствов ание оболочки ИИС

Модернизация N Влючение функций ИИС

ИИС (N)

Имя Должность

N (ИИС)

Рисунок 3 - Классификация ИИС по типу интеграции компонентов

(N-программная система (САПР, СУБД...)

Таким образом, проблема интеллектуальной интеграции в СППР к настоящему времени до конца не решена. Известные подходы к построению распределенных СППР и ИИС не учитывают специфические особенности СППР, не устраняют принципиального противоречия между необходимостью интегрированного использования знаний и функционально-территориальной распределенностью корпоративных систем, не позволяют отразить взаимосвязь задач принятия решений с логико-семантической организацией знаний в КС.

ЛИТЕРАТУРА

1. Боранбаев С.Н. Теория информационных систем. Астана: Елорда, 2006. – С.212.
2. Boranbayev S.N. Mathematical Model for the Development and Performance of Sustainable Economic Programs // International Journal of Ecology and Development, 2007. -Vol.6, - 45 р.
3. Бигаринов Р.А., Боранбаев С.Н. Анализ решений информационноаналитических систем.// Publishing House —Education and Science” s.r.o. (Чехия, Прага), 2008. –С.16-24.