стка, трансформация, моделирование и интерпретация полученных результатов.
Кратко рассмотрим последовательность шагов, выполняемых на каждом
Выборка данных. Первым шагом в анализе является получение исходной выборки. На основе этих данных и строятся модели. Здесь необходимо активное участие экспертов для выдвижения гипотез и отбора факторов, влияющих на анализируемый процесс. Желательно, чтобы данных были уже собраны и консолидированы. Крайне необходимо наличие удобных механизмов подготовки выборки: запросы, фильтрация данных и сэмплинг. Чаще всего в качестве источника рекомендуется использовать специализированное хранилище данных, агрегирующее всю необходимую для анализа информацию.
Очистка данных. Реальные данные для анализа редко бывают хорошего качества. Необходимость предварительной обработки при анализе данных возникает независимо от того, какие технологии и алгоритмы используются. Более того, эта задача может представлять самостоятельную ценность в областях, не имеющих непосредственного отношения к анализу данных. К задачам очистки данных относятся: заполнение пропусков, поиск аномалий, сглаживание, обнаружение дубликатов и противоречий и прочие.
Трансформация данных. Этот шаг необходим для тех методов, которые нуждаются в том, чтобы исходные данные были в каком-то определенном виде. Дело в том, что различные алгоритмы анализа требуют специальным образом подготовленные данные, например, для прогнозирования необходимо преобразовать временной ряд при помощи скользящего окна или вычислить агрегированные показатели. К задачам трансформации данных относятся: скользящее окно, приведение типов, выделение временных интервалов, квантование, сортировка, группировка и прочие.
Трансформация данных. Этот шаг необходим для тех методов, которые нуждаются в том, чтобы исходные данные были в каком-то определенном виде. Дело в том, что различные алгоритмы анализа требует специальным образом подготовленные данные, например, для прогнозирования необходимо преобразовать временной ряд при помощи скользящего окна или вычислить агрегированные показатели. К задачам трансформации данных относятся: скользящее окно, приведение временных интервалов, квантование, сортировка, группировка и прочие.
66
Data Mining. На этом шаге строятся аналитические модели. Интерпретация. В случае, когда извлеченные знания непрозрачны
для пользователя, должны существовать методы постобработки, позволяющие привести их к интерпретируемому виду. Для оценки качества полученной модели нужно использовать как формальные методы оценки, так и знания аналитика. Именно аналитик может сказать, насколько применима полученная модель к реальным данным. Полученные модели являются, по сути, формализованными знаниями эксперта, а следовательно их можно тиражировать. Найденные знания должны быть применимы и на новых данных с некоторой степенью достоверности.
Пример. Пусть требуется получить прогноз объемов продаж на следующий месяц. Имеется сеть магазинов розничной торговли. Первым шагом будет сбор истории продаж в каждом магазине и объединение ее в общую выборку данных. Следующий шагом будет предобработка собранных данных: их группировка по месяцам, сглаживание кривой продаж, устранение факторов, слабо влияющих на объемы продаж. Далее следует построить модель зависимости объемов продаж от выбранных факторов. Имея ее, можно получить прогноз, подав на вход модели историю продаж. Зная прогнозное значение, его можно использовать, например, в приложениях оптимизации для лучшего размещения товара на складе.
Нередко KDD отождествляют с Data Mining. Более правильно считать Data Mining шагом процесса KDD.
Подавляющее большинство бизнес-задач сводится к процессу KDD. Фактически ранее были описаны базовые блоки, из которых собирается практически любое бизнес-решение.
В KDD и Data Mining нет ничего принципиально нового. Специалисты в различных областях человеческого знания на протяжении нескольких последних десятков лет решали подобные задачи. Однако, в последние несколько лет интеллектуальная составляющая бизнеса стала возрастать, и для распространения технологий KDD и Data Mining создались все необходимые и достаточные условия. Предпосылками к этому явилось следующее:
1.Развитие технологий автоматизированной обработки информации создало основу для учета сколь угодно большого количества факторов и достаточного объема дынных.
2.Возникла проблема острой нехватки специалистов с высокой квалификацией в области статистики и анализа данных. Это потребо-
67
вало создания технологий обработки и анализа, доступных для специалистов любого профиля за счет применения методов визуализации
исамообучающихся алгоритмов.
3.Возникла объективная потребность в тиражировании знаний. Полученные в процессе KDD и Data Mining результаты являются формализованным описанием некоего процесса, а, следовательно, поддаются автоматической обработке и повторения на новых данных.
4.На рынке появились программные продукты, поддерживающие технологии KDD и Data Mining, – аналитические платформы. С их помощью стало возможным создавать полноценные аналитические решения.
3.4. Ситуационные центры как технологии принятия корпоративных решений
В настоящее время активно развиваются технологии поддержки принятия корпоративных решений. Среди них особое место занимает технология «ситуационных центров».
Ситуационный центр (комната, визионариум) – это специально оборудованное помещение, где собираются лица, заинтересованные в принятии различных управленческих решений.
Ситуационный центр – это технология принятия корпоративных решений, совокупность методов и подходов для решения сложных многокритериальных междисциплинарных задач, которая аккумулирует средства сбора и анализа информации, инструменты прогнозирования и построения возможных моделей развития и визуального представления результатов в виде, который будет максимально удобен и полезен для первых лиц принимающих решение.
Ситуационный центр – это инструмент для тех, кто не может и не должен копаться в многочисленных сводках и отчетах, но обязан видеть картину подчиненного ему хозяйства в целом, уметь оценить текущую ситуацию и принять оптимальное решение.
Поиск способов принятия эффективных решений в корпорациях, особенно в условиях экономической неустойчивости, заставляет искать новые технологии поддержки принятия групповых решений.
Деятельность корпораций в условиях экономической неустойчивости, вызванной дефолтами, кризисом банковской системы, неплатежами, протестной активностью населения, управленческими ошибками властей, неполнотой правовой базы, оттоком иностранных инвесторов и пр., требует нестандартных подходов к поиску механизмов
68
принятия эффективных корпоративных решений. При этом российская специфика управления экономикой характеризуется сложностью информационного пространства, появлением большого объема финансовой информации и потока информации из СМИ.
Сегодня к ситуационным центрам проявляется больший интерес. СЦ позволяют быстро «погрузить» участников процесса принятия решений в рассматриваемую проблему, «научить их говорить» на одном языке, помочь разобраться в проблеме, правильно сформулировать запросы к внешним источникам информации и совместно подготовить хорошее (не обязательно наилучшее) решение. Такие комнаты популярны за рубежом – там они работают во властных структурах, в больших корпорациях и банках. В России создается и уже используется ряд ситуационных комнат (центров): Президента РФ, Совета Безопасности, МЧС. Начинают создаваться ситуационные центры и в субъектах России. Правда, в России такие центры разрабатываются с большой оглядкой на зарубежный опыт. С одной стороны, это правильно – не надо «изобретать велосипед», с другой – совсем не учитывается российская информационная и коммуникационная специфика. В итоге, получаемая отдача далека от желаемой.
Ситуационные комнаты (ситуационные центры) – это специальное рабочее место для одного или группы специалистов, специально оборудованное для оперативного построения и «проигрывания» сценариев, быстрой оценки проблемной ситуации на основе использования специальных методов обработки больших объемов знаний и информации. В редуцированном виде ситуационные комнаты – это совсем не обязательно компьютеризованное помещение. Известные комнаты для «мозгового штурма» со столом, классной доской и мелом – это тоже ситуационные комнаты. Главное в ситуационной комнате – правильно подобрать информацию и организовать интеллектуальную активность специалистов.
Эффект от компьютеризации ситуационных комнат во многом зависит от развитости используемых методов сбора информации, структурирования данных, построения сценариев и применяемых технологий. Большой объем достоверной информации о различных аспектах ситуации – признак устойчивости ее динамики, залог эффективности принимаемых корпоративных решений. На ней можно построить надежную классическую модель развития ситуации. В неустойчивые же периоды развития экономики собрать большой объем достоверной информации практически невозможно. В этом случае
69
особого внимания заслуживают некоторые подобласти методов искусственного интеллекта.
3.4.1. Режимы работы ситуационных центров
Технология работы ситуационных центров учитывает специфику принятия групповых решений и отличается от других акцентированием внимания на компонентах, непосредственно связанных с творческими процессами принятия решений. Данная технология предполагает работу в следующих режимах:
а) наглядное отображение на экране текущей актуальной информации: из филиалов корпорации, информационных агентств, органов власти, с объектов управления и пр. (проблемный мониторинг);
б) запланированное заслушивание и обсуждение аналитических докладов по проблемным ситуациям для принятия соответствующих решений (плановое обсуждение проблем);
в) оперативное принятие и контроль исполнения решений по непредвиденным, кризисным, чрезвычайным проблемам с подключением групп экспертов (чрезвычайный режим).
В каждом из перечисленных режимов использование СПР может быть локальным и, чаще, распределенным. В последнем случае СПР состоит из территориально взаимосвязанных компонентов.
Проблемный мониторинг является одним из режимов работы СЦ. В корпорации нужна своя система слежения за финансовой, инвестиционной и другой ситуацией. Для этого создаются технологии проблемного мониторинга, режим которого предназначен для постоянного наглядного слежения за ситуацией с целью текущего информирования руководителей корпорации, а в случае необходимости – акцентирования их внимания на актуальных и настораживающих событиях. Мониторинговый режим, как правило, регламентируется выбранной, но часто изменяющейся тематикой и относительно постоянным набором источников информации.
«Мониторить» можно даже кризисные процессы, ведь для решения проблемы всегда надо за что-то «зацепиться», иметь хотя бы ка- кие-то индикаторы, по которым можно оценивать поведение исследуемой ситуации. Когда задача мониторинга понятна, его организация включает: выделение внутренней и внешней сфер, благоприятных и негативных факторов, определение источников информации. Труднее организовать мониторинг в малознакомых ситуациях, когда не понятно, с чего начать.
70