Информация и информационная культура

 

Уровни управления определяются сложностью решаемых задач. Чем сложнее  задача, тем более высокий уровень  управления требуется для ее решения. Необходимо также учитывать динамику реализации принимаемых решений, что  позволяет рассматривать управление под углом временного фактора.

 

 

 

 

Рис. 6.2.  Управленческая пирамида и информационные подсистемы управления

Стратегический уровень  обеспечивает выработку управленческих решений, направленных на достижение долгосрочных стратегических целей организации. Поскольку результаты принимаемых  решений проявляются спустя длительное время (месяцы, годы), особое значение на этом уровне имеет такая функция  управления, как стратегическое планирование. Ответственность за принятие управленческих решений чрезвычайно велика и  определяется не только результатами анализа с использованием специального математического аппарата и информационных систем поддержки принятия решения, но и профессиональной интуицией  менеджеров.

 

Пример. На основании анализа  финансового состояния фирмы  принимаются решения об увеличении (уменьшении, снятия с продажи) производимой продукции, о выпуске нового продукта, об открытии филиала, об увеличении активов  компании, о привлечении кредитов.

 

Тактический уровень обеспечивает решение задач, требующих предварительного анализа большого количества разнородной  информации, поступающей с верхнего и нижнего уровней. На этом уровне особое значение приобретает такая функция управления, как анализ. Объем решаемых задач уменьшается, но возрастает их сложность и ответственность за результаты. При этом не всегда удается выработать нужное решение оперативно - требуется дополнительное время на осмысление, сбор недостающих сведений и т. п. Управление связано с некоторой задержкой между моментом поступления информации и принятием решений и их реализацией, а также между моментом реализации решений и получением реакции на них.

 

Пример. На основании анализа  статистических данных по спросу на продукцию, о ценах конкурентов и пр. прогнозируется прибыль и разрабатывается план выпуска продукции на ближайший  период (неделю, месяц, квартал). Анализируются  данные управленческого учета. Решается вопрос о привлечении дополнительных работников или об их сокращении.

 

Функционально-операционный уровень управления обеспечивает решение  многократно повторяющихся задач  и операций и быстрое реагирование на изменения входной текущей  информации. На этом уровне достаточно велики как объем выполняемых  функциональных операций, так и динамика принятия управленческих решений. Этот уровень управления часто называют оперативным - из-за необходимости быстрого реагирования на изменение ситуации. На уровне оперативного управления большой  объем занимают учетные задачи.

 

Пример учетных задач: учет затрат времени, сырья и материалов при выполнении отдельных производственных операций; учет произведенной и проданной  продукции; бухгалтерский учет и  т. д.

 

 

 

 

Рис. 6.3.  Соответствие уровней  ИС уровням управления компании

На рисунке 6.3 показано, как  информационные технологии и системы  вписываются в систему управления современным предприятием. Изменения  в одном компоненте неизбежно  вызывают изменения в остальных. Иногда на "увязку" таких изменений  уходят месяцы и годы, что приводит к серьезным кризисным явлениям. В соответствии с иерархией управления компании информационные системы должны иметь соответствующие уровни разделения и использования информации.

 

Обычно это уровни: эксплуатационный, знания, управленческий и стратегический. Деловые задачи и соответствующее  информационное сопровождение определяются для каждой функциональной области: маркетинга и продаж, планирования, производства, финансов, бухгалтерского учета, человеческих ресурсов, обеспечение качества и т. д. (рис. 6.4) [Грачев Н.Н., Шевцов М.А. Информационные технологии для госслужащих, http://grachev.distudy.ru].

 

 

 

 

Рис. 6.4.  Соответствие уровней  ИС уровням управления компании

Например, "коммерческая" система на эксплуатационном уровне регулярно делает запись ежедневных коммерческих данных и обрабатывает заказы. Системы уровня знания создают  поля информации для исследования и  анализа деятельности фирмы и  отрасли. Системы уровня управления отслеживают ежемесячные коммерческие данные всех коммерческих территорий и выделяют те территории, где продажа  превышает ожидаемые уровни или  падает ниже их. Система прогноза предсказывает  коммерческие тренды - обслуживает  стратегический уровень.

 

Информационные системы (подсистемы) стратегического уровня - инструмент помощи руководителям высшего уровня. С их помощью подготавливают стратегические исследования, анализируют длительные тренды, тенденции и в делах  фирмы, и в деловом окружении. Их основное назначение - приводить  в соответствие изменения в условиях внешней среды с существующей организационной возможностью получения  преимуществ. Каков будет уровень  занятости через пять лет? Каковы длительные промышленные финансовые тренды и где возможны наши подъемы и  спады? Какие изделия мы должны производить  через три года, через пять лет? Акции каких компаний следует приобрести в расчете на долгосрочную перспективу?

 

Системы (подсистемы) уровня тактического управления разрабатывают  для контроля, управления, принятия прямых решений и административных действий средних менеджеров. Основные вопросы, адресованные им: хорошо ли работают управляемые объекты? нужно ли улучшать систему управления? какие связи  стали ненужными? какие бизнес-процессы нуждаются в улучшении? Системы  уровня управления обычно очень быстро обеспечивают периодические отчеты, выполненные по утвержденным шаблонам. Пример - система управления состоянием объектов и систем, которая сообщает о перемещении и распределении  общего количества продукта деятельности фирмы, равномерности работы торгового  отдела и отдела, финансирующего затраты  для служащих во всех разделах компании, отмечая те области деятельности, где фактические издержки превышают  бюджеты.

 

Системы уровня управления поддерживают в некоторых случаях и принятие нестандартных решений. Они предназначены  для работы с менее формализованными данными, чтобы разрабатывать на их основе менее структурированные  решения, для которых информационные требования не всегда ясны. Эти системы  часто отвечают на вопросы "что, если...?". Что произойдет с производственным календарным планом, если мы удвоим продажу в декабре? Что случится с нашим дивидендом, если оплата будет отсрочена в течение шести месяцев? Ответы на эти вопросы часто требуют новых данных, которые не могут быть получены от существующих систем эксплуатационного уровня.

 

Системы (подсистемы) уровня знания поддерживают работников знания, аналитиков текущей информации и  обработчиков данных в организации. Цель систем уровня знания состоит  в том, чтобы помочь фирме интегрировать  новое знание в бизнес и управлять  подсистемами знания, необходимыми в  текущей и перспективной деятельности компании. Разработка систем уровня знания, особенно в форме рабочих станций  и офисных систем, сегодня является одной из наиболее привлекательных  областей разработки приложений в информатизации бизнеса.

 

Системы (подсистемы) операционно-эксплуатационного  уровня поддерживают управление операциями, следят за элементарными действиями организации, такими как продажи, платежи, работа с депозитами, платежными ведомостями, кредитование оперативных финансовых решений, и регулируют поток материалов на производстве. Основная цель систем на этом уровне состоит в том, чтобы  ответить на обычные вопросы и  проводить потоки транзакций через  предприятие. Для ответа на организационные, технологические и производственные вопросы информация должна быть доступна, оперативна и точна. Это наиболее естественно автоматизируемая часть  любого предприятия.

 

Информационные системы  могут также быть дифференцированы функциональным образом. Главные организационные  функции, типа продажи и маркетинга, производства, финансов, бухгалтерского учета и человеческих ресурсов, могут  обслуживаться небольшими собственными информационными системами.

 

В больших организациях подфункции каждой из этих главных функций также  имеют собственные локальные  информационные подсистемы. Например, функция производства могла бы иметь  системы для управления запасами, управления процессом обслуживания завода, автоматизированной разработки и материального планирования требований. Все зависит от конкретных способов формирования информационных потоков  и пучков, а также информационного  поля предприятия.

 

На рисунке 6.5 представлена общая схема концептуального (послойного) представления информационной системы.

 

 

 

 

Рис. 6.5.  Уровни представления  ИС

Информационные системы, имеющие некоторое число функциональных подсистем, которые разнесены территориально по подразделениям и филиалам компании, имеют собственную архитектуру  и конфигурацию, программно-аппаратные средства, систему управления и персонал, называются распределенными информационными  системами (Distributed Information Systems - DIS).

 

Типы данных в организации

 

Активно работающие компании не испытывают недостатка в данных. Данные находятся везде - в рабочих  файлах персональных компьютеров, базах  данных, видео- и графических презентациях, бумажных и электронных документах. Вся информация, которую использует менеджер в повседневной деятельности и в процессе принятия решений, может быть условно разделена на три категории: формализованная, частично формализованная и неформализованная. В зависимости от степени формализации определяются и типы решений - структурированные, частично структурированные и неструктурированные.

 

Компьютер обрабатывает данные, представленные в формализованном  виде - в виде чисел. С такими же данными  имеют дело и формальные математизированные средства статистики. Таким образом, формализация данных является важнейшей  составляющей работы информационных систем. Примером формализованных данных является представление результатов деятельности компании в виде наборов числовых таблиц: финансовые отчеты, баланс, денежные транзакции, платежи, оперативные сводки о выполнении суточных заданий, заказы, накладные и т. д. Действия с формализованными данными легче автоматизируются и могут проходить практически  без участия человека.

 

Часть информации изначально является неформализованной, но поддается  частичной формализации матричными методами. Например, для того чтобы  оценить влияние факторов внешнего окружения или ответные действия самого предприятия, часто применяются  матрицы BCG (Boston Consulting Group). Для оценки степени успешности бизнеса по характеристикам  получения и расходования денежных средств на поддержку деятельности или для оценки перспектив бизнеса  на конкретном рынке в конкретной ценовой обстановке используется матрица GEMPM (General Electric Multifactor Portfolio Model) из Portfolio-анализа.

 

Матрица строится по некоторому алгоритму, который заполняет клетки матрицы формальными параметрами, имеющими реальный неформальный смысл. Например, ячейки матрицы BCG (2х2) - "вопросительные знаки", "звезды", "дойные коровы", "собаки". Матрица GEMPM строится в  системе координат "сила бизнеса - привлекательность рынка", оценки производятся по девяти параметрам (матрица 3х3). В этих случаях принятие решений  осуществляется тандемом "человек-компьютер": оптимальное решение выбирает человек, пользуясь набором сценариев, предоставленных компьютером. Сценарии строятся по принципу "что, если…?" с помощью систем поддержки принятия решения (Decision Support System - DSS).

 

Значительная часть данных, особенно на верхнем уровне управления, бывает неформализованной - политические новости, сведения о партнерах и  конкурентах, информация с фондовых и валютных бирж, сводные неформальные отчеты по периодам, деловая переписка, протоколы встреч, семинаров, научные  публикации и обзоры, гипертексты  в Интернете. Такие данные наиболее трудно формализуемы, но их анализ является обязательной составляющей деятельности высшего руководителя. В этом случае основная тяжесть в принятии решения  и ответственность за его результаты лежит на руководителе - здесь огромную роль играют его знания, деловой  опыт, компетенция и, конечно, интуиция. Компьютерные, информационные экспертные системы (Expert System - ES) только дополняют  эти качества.

 

Если данные являются недостаточно структурированными и фрагментированными среди разнообразных платформ, операционных систем, различных СУБД и приложений, то особенно важным процессом является концентрация по некоторым согласованным  правилам этих данных в массивы, называемые метаданными (Metadata). Решения для управления метаданными предоставляют расширенные  возможности доступа к массивам структурированных данных вместе с  отображением их взаимоотношений с  другими массивами информации. Использование  специальных хранилищ - репозиториев (Repository) - также может рационализовать  или придать смысл этим данным за счет идентификации и сравнения.

 

Работа с неформализованными данными вызывает значительные трудности. Эти структуры данных, разбитые на категории, довольно сложно поддерживать с помощью репозитория. Особенно это касается систем управления смыслом  и содержанием (Content Management Systems - CMS), а  также документацией. Специализированные репозитории и поисковые машины предоставляют только отдельные  решения, и ни одно из них не покрывает  весь спектр данных. Тем не менее, для  решений на базе репозиториев существует возможность объединения как  формализованных, так и неформализованных  метаданных, что может быть достигнуто путем разработки соответствующих  интерфейсов к этим новым технологиям. Подобный репозиторий станет центральным  каналом доступа ко всем корпоративным  массивам данных, идентифицируя взаимоотношения  между данными, а также то, насколько  сотрудники, заказчики и партнеры их используют.

 

От переработки данных к анализу

 

Естественно, что не все  нужные данные присутствуют в ИС в "чистом" виде. Полезную информацию приходится вылавливать из большого количества дополнительных данных, и этот процесс  называется извлечением данных (Data Mining - DM).

 

Полезная информация может  быть спрятана очень глубоко; ИС извлекает  правдоподобные данные, но они могут  не отражать ее суть, может возникнуть опасность получения смещенных  оценок (Biased Estimator), когда выявляется не совсем тот фактор, который влиял  на исследуемый объект или систему. Информация практически всегда бывает "зашумлена", при этом часто  амплитуда полезного сигнала  сравнима с амплитудами побочных явлений. Реальную информацию в такой  ситуации извлечь трудно, и это  может привести к ошибочным оценкам  и прогнозам.