Технические средства аналитической разведки.

Можно различать технические средства для ...1) получения данных передачи данных; хранения данных; представления данных; формальной обработки данных; поддержки неформальной работы с данными;2) статистической обработки результатов наблюдений и экспериментов; анализа; поиска закономерностей; прогнозирования (на основании известных закономерностей); планирования; проектирования; поддержки решений; контроля исполнения; автоматического управления. Положительные стороны использования технических средств обработки данных: очень высокая производительность; возможность использовать интеллектуальные силы, освобожденные от простой работы, на решении сложных проблем. Отрицательные стороны использования технических средств обработки данных: неуверенность в достоверности результатов (следствие неясности способов получения этих результатов); зависимость от разработчиков технических средств; подавление естественных человеческих способностей. Использование технического средства, облегчающего некоторый вид интеллектуальной деятельности, почти всегда приводит к более или менее значительной деградации некоторых интеллектуальных способностей.Типичные недостатки технических средств работы с данными: чрезмерная сложность; низкая надежность; высокая стоимость; возможность несанкционированного доступа; ограниченные возможности формальных методов; ошибки в алгоритмах работы и в реализующих их программах. Использование технических средств может быть выгодным по преимуществу для решения типовых, часто возникающих задач, для которых существенна быстрота получения результата. Регулярное применение таких средств позволяет иметь подтверждения доброкачественности их работы. Государственные учреждения эпизодически осаждаются научными деятелями, стремящимися пристроить какие-то информационные технологии или получить средства для завершения их разработки. Эти технологии основываются на некоторой версии "системного подхода", либо на некоторой физической теории, либо на чем-то еще, обычно связаны с использованием сложного математического аппарата и претендуют на радикальное улучшение качества прогнозирования, планирования, управления и т. п. или даже на что-нибудь, вроде "управления событиями". Представляющие их научные деятели отличаются широтой ума, напором, способностью производить впечатление. Как правило, выдающиеся возможности представляемых ими технологий доступны лишь теоретически, либо проявляются лишь при каких-то нетипичных обстоятельствах, либо только интуитивно предполагаются их авторами. Случается, что руководители учреждений не решаются сразу отказывать такого рода прожектерам из опасения пропустить что-то действительно значительное.

Поддержка решений.



Можно различать ... системы обеспечения решений: облегчающие сбор, хранение, обработку данных, используемых при подготовке решений; системы поддержки решений: представляющие в удобном виде данные, которые следует принимать во внимание при выработке решения; облегчающие выработку вариантов решения и осуществление выбора; системы подсказки решений: предлагающие возможные варианты решений; системы, принимающие решения: предлагающие требуемые варианты решений. Компоненты, делающие систему обработки данных системой поддержки решений (СПР):1) структуризация данных соответственно некоторой технологии решения проблем (выделение "проблем", "идей", "вариантов" и т. п.);2) подсказка по технологии решения проблем (эвристики, этапы работы и т. п.);3) автоматическая генерация вариантов решений или их компонентов;4) коллекция вариантов решений или их компонентов;5) средства автоматического выбора;6) средства наглядного представления и сопоставления вариантов для осуществления выбора пользователем. По-видимому, программную систему следует считать СПР, если она включает в себя хотя бы один из указанных компонентов.СПР могут быть: универсальные, настраиваемые, специальные; однопользовательские, многопользовательские; открытые (получающие данные из глобальных сетей), закрытые; для поддержки оперативных решений, для поддержки стратегических решений. СПР также можно классифицировать по типам проблемных ситуаций, типам проблем, способам программной реализации и т. п.Существуют программные средства для анализа дерева решений, для сопоставления вариантов решений, Пример последних - Decision рad (фирма Apian Software, США), пакет многокритериального выбора решений. Его особенности: анализу подвергается до 150 альтернатив, до 60 критериев в каждой; число экспертов от 1 до 20; критерии взвешиваются с помощью коэффициентов 1..10 или оцениваются качественно (от "плохо" до "превосходно"); может осуществляться анализ чувствительности решений к изменению весов и оценок; используются текстовые комментарии и графические иллюстрации.

Наши рекомендации