Юрий Курносов - Аналитика: методология, технология и организация информационно-аналитической работы

• Название: Аналитика: методология, технология и организация информационно-аналитической работы
• Автор: Юрий Курносов
• Издательство: Русаки
• Жанр: Прочая научная литература
• Год: 2004
• ISBN: 5-93347-151-8

В книге рассматривается широкий спектр вопросов, связанных с методологией, организацией и технологиями информационно-аналитической работы (безотносительно к области деятельности). Книга содержит и разделы, непосредственно посвященные методам и приемам эффективной организации мыслительной деятельности (как учебной, так и профессиональной), и разделы, затрагивающие вопросы, связанные с разработкой технологического инструментария информационно-аналитической работы.

Раскрыта сущность интеллектуальных технологий. Определена роль ряда научных дисциплин, прежде всего философии, социологии, логики, математики, экономической науки, информатики, управленческой науки, психологии и др. в формировании современной русской аналитической школы. Показаны возможности использования методик и моделей системного анализа для исследования социально-политических и экономических процессов, прогнозирования и организации эффективного функционирования систем управления предприятиями и учреждениями на принципах развития, совершенствования процессов принятия управленческих решений.

Для специалистов, занятых в сфере информационно-аналитического обеспечения управленческой деятельности, руководителей информационно-аналитических центров и подразделений, сотрудников СМИ и PR-центров, научных работников, аспирантов и студентов.

---

В результате человек концентрируется на изыскании путей снижения размерности, выделения именно тех фрагментов данных, которые представляют интерес для решения конкретной проблемы, сведения процесса анализа к оцениванию минимального числа интегральных показателей, позволяющих с заданной точностью решать те или иные задачи.

В принципе, весь инструментарий ИАР может быть по ряду признаков отнесен именно к этому классу, однако лучше всего в этот класс вписываются средства статистической, корреляционной и спектральной обработки результатов наблюдений. Наибольшее распространение получили здесь программные комплексы статистической обработки данных.

Для пользователей, имеющих дело со сверхбольшими объемами данных, характеризующихся высоким уровнем формализации представления, серьезной альтернативы использованию этого класса программного обеспечения пока нет. Сегодня на этом рынке лидируют профессиональные западные пакеты статистической обработки и среды математического моделирования. В большинстве из них реализованы специальные высокоуровневые языки программирования для реализации собственных алгоритмов обработки данных. Их разработка осуществляется путем комбинирования готовых подпрограмм, поставляемых с данным программным продуктом в специализированных библиотеках. При этом задача пользователя состоит, главным образом, в исследовании информативности и выделении наиболее информативных признаков функционирования объекта изучения, установлении взаимосвязи между их изменениями и состоянием объекта. Кроме того, пользователям предоставляется возможность разработки собственных процедур с применением встроенных средств разработки или внешних сред программирования.

Существует условное деление инструментальных средств этого класса на профессиональные (специализированные) и универсальные, не имеющие привязки к отрасли исследований программные продукты. Безусловно, специализированные программные продукты за счет адаптации к классу решаемых задач обладают большей эффективностью при решении прикладных задач в заданной области исследований, но при проведении междисциплинарных исследований универсальным средам альтернативы нет. Поэтому на рынке представлены как специализированные системы обработки данных (например, предназначенные для экономических или социологических исследований), так и универсальные системы.

Универсальные пакеты обладают несколько меньшими возможностями. Но, с другой стороны, их стоимость значительно ниже, чем стоимость профессиональных. Универсальные пакеты во многом схожи по составу методов обработки, реализованы по модульному принципу и за счет обращения к процедурам и функциям операционной системы упрощают работу с графикой и интерфейсными элементами. Однако, при приобретении таких систем следует убедиться, что они действительно реализуют требуемые методы и алгоритмы обработки данных.

Существует около тысячи распространяемых на мировом рынке пакетов, решающих в том или ином виде задачи статистического анализа данных, и реализованные для различных операционных систем.

Среди западных универсальных пакетов наиболее известны и выделяются высоким качеством системы SAS (SAS Institute), SYSTAT, SPSS[69] (SSPS Inc.), Minitab (MiniTab Inc.), Statgraphics (Manugistics, Inc.), Statistica (StatSoft, Inc.). Все эти продукты реализованы на высоко профессиональном уровне, а их производители активно осваивают все новые и новые «ниши» аналитики, обращаясь к технологиям анализа текстов, интеллектуального анализа данных, операционному анализу и иным отраслям, связанным с анализом данных. Заметим, что в последние годы усиливается тенденция к специализации по отраслям — на базе основной версии выпускаются программные продукты, адаптированные к решению задач в медицине, экономике и т. д.

Особый класс программного обеспечения, представленного на рынке, — это специализированные библиотеки подпрограмм обработки данных, предназначенные для встраивания в прикладные программные продукты, разрабатываемые силами собственных отделов автоматизации организаций, нуждающихся в проведении тех или иных исследований. В этом классе несомненными лидерами являются библиотека численных и статистических методов IMSL (Visual Numerics) и библиотека S-Plus (AT&T Bell Labs), сочетающая в себе как библиотеку подпрограмм, разработанных на объектном языке программирования S, так и интерактивную среду-интерпретатор, которая обеспечивает возможность полноценного графического анализа данных. Кроме того, существует масса других библиотек, в том числе, и бесплатно распространяемых через ГСТК Интернет.

Следует заметить, что в СНГ также интенсивно развивается направление, связанное с разработкой программного обеспечения для статистической обработки данных. К классу полу-универсальных могут быть отнесены российские пакеты STADIA[70] (НПО «Информатика и компьютеры»), ОЛИМП (ЗАО «CPS») и белорусский пакет РОСТАН (Белорусский Государственный Университет). Имеются примеры создания специализированных систем для решения задач классификации и снижения размерности, например: КЛАСС-МАСТЕР (Научное изд-во «ТВП»), КВАЗАР (ИММ УрО РАН), PALMODA (ВЦ РАН), Stat-Media (ЗАО «Полихимэкс») и иные. Кроме того, на рынке представлены и статистические экспертные системы, например, СТАТЭКС (РМ и ПК, Казахстан).

Довольно интересный класс программного обеспечения представляют собой системы, ориентированные на решение задач снижения размерности, классификации и анализа данных. Эти системы используют комбинацию методов статистической и нейросетевой104 обработки данных. В этой области столь эффективно работают такие гиганты, как SAS (серия продуктов SAS Data and Text Mining) и SPSS, создающие программные продукты, сочетающие мощь статистических методов обработки с методами нейрокомпьютинга. Среди наших разработчиков следует отметить ВЦ РАН (ЛОРЕГ), ЗАО «Megaputer» (система PolyAnalyst), НПИЦ «Микросистемы» (система TextAnalyst), фирму «Контекст» (пакет «ДА-система») и «MediaLingua» (система Классификатор).

Следует помнить, что сами по себе результаты статистической обработки и статистические данные, без модели их интерпретации, лишены какой бы то ни было ценности. Для аналитика крайне важны не просто некоторые наборы величин (рождаемость ли, стоимость ли «потребительской корзины»), а их динамика во времени, модель эталона или нормы, используемая при проведении анализа, точность и тому подобные сведения.

Рассмотренные ранее классы систем, увы, не могут претендовать на роль аналитика, поскольку таковых моделей не продуцируют. Все эти системы, сколь бы совершенны они ни были, продуцируют лишь данные. Заметим, что человечество уже приблизилось к тому рубежу, когда встала проблема измерения стоимости информационных продуктов типа «знание» и «модель». Именно они определяют функциональные возможности программного обеспечения, стоимость которого на самом деле относительно легко исчислить. Для продуктов же, именуемых этими словами, такой расчет произвести крайне сложно — проблем здесь существует масса: от определения авторства (особенно при коллективной научной деятельности) — до определения реального социально полезного времени, затраченного на синтез нового знания.

В настоящее время на Западе ведутся активные философские (и не только философские, но и с привлечением менеджеров в области научных изысканий и информационного бизнеса) дискуссии на эту тему, вызванные изменением экономических и, прежде всего, социальных приоритетов. Тема, сама по себе, интересная, но она лежит за рамками обсуждаемой в этой книге тематики.

9.8 Инструментальные средства представления и доведения результатов ИАР

Средства представления и доведения результатов ИАР до потребителя образуют весьма своеобразный класс инструментальных средств, находящихся «на вооружении» аналитика. С одной стороны, они имеют много общего со средствами визуализации и отображения данных, и лишены «самостоятельности», поскольку часто интегрированы в иные инструменты. Но если взглянуть на эти средства с другого ракурса, то убеждаешься в том, что это совершенно самостоятельный комплекс инструментов.

Да если попытаться классифицировать эти системы по типу данных, которые должны быть представлены посредством этих систем, то получится довольно жалкая картина: получим спектр от видео до аудио с переходом через мультипликацию, неподвижную графику, текст и бегущую строку.

Символьные и не символьные данные, статические и динамические… Становится ясно, что речь идет о предельных возможностях подсистемы отображения, поскольку именно ее возможности определяют то, в каких сочетаниях эти данные могут быть представлены потребителю. До изобретения граммофона, кинематографа и способа построчного считывания графических данных речи о динамике и быть не могло. Ну, а когда была изобретена электронно-лучевая трубка, подвижная графика стала приобретать все большее значение. Компьютерные системы, сменив принцип отображения данных (отказавшись от знакосинтеза в пользу графики), позволили совершить резкий скачок от прежних способов представления результатов анализа к новейшим, использующим гипертекстовую технологию. Именно они сделали возможным, оптимальным способом сочетая все эти типы данных, быстро и дешево создавать документы, обладающие высокой выразительностью.