Функциональная свертка - это такой способ представленияпоказателей, при котором в качестве частных показателей используются такие параметры, от значения каждого из которых зависит способность некоторого элемента или подсистемы, входящего в состав системы, выполнять свои функции (соответственно, функциональная свертка представляет собой вид свертки, отражающей способность системы выполнять свои функции). Иными словами, функциональные свертки призваны отражать целевую эффективность системы. Однако этому виду сверток так же, как и всем видам сверток, используемых для решения задач однокритериальной оптимизации, свойственен недостаток, связанный с наличием субъективизма в выборе способа свертывания частных параметров. Наиболее широкое распространение получили, так называемые, вероятностные свертки. Эта разновидность функциональной свертки, представляет собой вероятность превышения каждым из свертываемых показателей соответствующего ему порогового значения. При использовании вероятностных сверток существует опасность ошибочного выбора пороговых значений, как правило, назначаемых для частных параметров по произволу эксперта. Кроме того, при проектировании принципиально новых систем априорная информация о вероятности отказа тех или иных подсистем отсутствует, отчего параметры устанавливаются по аналогии с показателями известных прототипов.
Смешанная свертка - это такой способ представления показателей, при котором комбинируются показатели, относящиеся к различным аспектам оценивания системы. В таких свертках в качестве параметров, как правило, выступают другие типы сверток, например, для получения комплексного показателя могут быть использованы функциональная и экономическая свертки. В частности, широко используются свертки, полученные путем деления обобщенного показателя функциональной эффективности на стоимость.
Заметим, что по мере роста степени интеграции показателей их семантика становится все менее доступной пониманию аналитика (в некоторых случаях разработчики интегральных показателей эффективности сами не в состоянии объяснить их сущность). Некоторые показатели обладают столь сложной семантикой, что только исследование их поведения в динамике и сопоставление с некими реальными событиями функционирования системы (или жизни общества) способно показать их прикладную значимость. Вкачестве одного из примеров сверток можно привести такие, ставшие привычными слуху россиян, показатели как индекс Доу-Джонса, РТСБ и подобные им, семантика которых, в принципе, прозрачна (они относятся к классу однородных эвристических сверток), но зато довольно часто претерпевает изменения. Например, процентный и "поименный" состав учитываемых при расчете РТСБ акций нередко изменяется, а это означает, что аналитик должен внимательно относиться не только к абсолютному номиналу этого показателя, но и отслеживать всевозможные изменения его семантики. При желании, на подобных манипуляциях семантикой показателей их разработчики могут управлять довольно обширным классом непрофессиональных участников рынка ценных бумаг, либо, ведя игру на более высоком уровне, управлять политической конъюнктурой.
Векторное представление - это такой способ представления совокупности частных параметров или сверток, при котором не используются приемы понижения размерности множества показателей. Этот вид представления отличаются от скалярных сверток тем, что семантика частных показателей не маскируется за интегральным показателем, а сохраняется для непосредственного восприятия потребителем. У аналитика, не располагающего навыком работы с конкретным набором частных показателей, такой способ представления способен вызвать серьезные затруднения с интерпретацией, здесь крайне важен способ представления, например, порядок размещения частных показателей в векторе. Однако потенциально этот способ представления более информативен, более того, при наличии желания и фантазии на его основе может быть построено множество самых разнообразных сверток, способных обосновать любые выводы (даже самые абсурдные).
Итак, мы уже указали на общий недостаток любых показателей эффективности - субъективность установления их семантики или порогового значения. При самом, что ни на есть, респектабельном виде десятиэтажная формула вычисления эффективности системы может оказаться всего лишь "яркой заплатой на драных штанах". Уважение к языку науки зачастую играет с людьми злую шутку: гипнотическое воздействие формул лишает способности думать даже весьма образованных людей.
Именно поэтому вопрос системного обоснования интегральных показателей эффективности занимает одно из центральных мест в аналитике. По существу, задача обоснования справедливости выбора интегрального показателя эффективности - это задача, сводящаяся к доказательству того, что объективно существует некоторое множество ограничений, позволяющих исключить из рассмотрения те или иные аспекты функционирования системы. А уж далее - решается задача доказательства того, что в данных конкретных условиях невозможно решить проблему иным, более экономным, способом. Таким образом, задача обоснования выбора показателей эффективности связана с ограничением свободы субъективного выбора.
Одним из путей ее решения является использование экспертных методов. При выборе такого подхода участникам экспертной группы предлагается совокупность показателей, значения которых неким образом сказываются на результативности деятельности. Семантика каждого показателя подробно раскрывается, а также привлекаются данные, полученные в результате проведения моделирования. На основе анализа этих показателей и их динамики эксперты дают оценку значимости тех или иных показателей, осуществляют их ранжирование. Методика опроса избирается в зависимости от того, каков состав экспертной группы, какими средствами и временными ресурсами располагает заказчик проводимой экспертизы. Более подробно вопросы, связанные с проведением коллективных экспертиз, мы рассматривали ранее, по этой причине мы не станем возвращаться к проблемам методологического и организационного плана. Заметим лишь, что решение коллектива экспертов может оказаться не более объективным, чем решение одного эксперта, хотя, при условии правильного подбора состава экспертной группы, вероятность того, что при проведении коллективной экспертизы будет учтено все многообразие вариантов, безусловно, выше.
Другой путь решения задачи обоснования выбора показателей (эффективности - это путь системного обоснования объективности выбора показателей с применением методик операционного анализа, в частности - анализа дерева целей и задач.
Для решения этой задачи также привлекается экспертная группа, но стратегия применения ее коллективного (гибридного) интеллекта - иная. В случае применения экспертных методов речь идет об исходно равноправных отношениях предпочтения, которые подвергаются ранжированию. Соответственно, задачей группы экспертов является синтез иерархии отношений предпочтения, основывающихся на некотором множестве частных показателей. В случае же использования методик операционного анализа стратегия является принципиально иной:речь идет не об упорядочивании частных показателей, а о разработке инвариантной упорядоченной структуры задач/процессов, на которой позже определяются частные показатели эффективности и задаются отношения предпочтения.
Для реализации подхода, основанного на использовании методик операционного анализа, крайне ответственным этапом является этап синтеза иерархии процессов и оценивания их роли и места в решении главной задачи. На начальном этапе этой процедуры задачей группы экспертов является конкретизация цели и ее декомпозиция на подчиненные задачи (сначала не ранжированные по значимости, а лишь упорядоченные по принципу согласования выхода "младшей" со входом "старшей"). Далее осуществляется параметризация задач (то есть декомпозиция должна осуществляться до того уровня, пока не станет возможным получение измеримого параметра, определяющего качество решения задачи, количество потребных ресурсов и так далее). На следующем этапе осуществляетсяпривязка к полученному дереву целей и задач тех методов и технологий, которые нацелены на их решение. Здесь каждая задача снабжается одним или более методом ее решения, то есть методом реализации процесса, который может быть охарактеризован тем набором параметров, который был синтезирован на этапе параметризации. В результате может быть получена либо совокупность альтернативных деревьев, либо "сводное" дерево, на котором отображаются все возможные альтернативы.
Не следует забывать о том, что всякий метод помимо целевого эффекта обладает и побочным действием (проблема повышения эффективности предполагает и анализ вариантов использования нецелевого продукта). Часто вовлечение нецелевого продукта в деловой процесс способно существенно повысить эффективность системы, однако при отсутствии путей полезной утилизации побочного продукта возникают проблемы экологического плана, решение которых всегда связано с дополнительными затратами. И, несмотря на то, что затраты на решение экологических проблем ведут к снижению целевой эффективности, пренебрегать решением проблем экологического плана становится все опаснее, поскольку ресурсы адаптации экосистем находятся на грани истощения.
Полезным свойством дерева целей и задач является то, что оно может отображать не только иерархию процессов, уточняющих содержание отдельных операций, но и временную развертку процесса.Развертывание дерева целей и задач во времени позволяет ввести процедуры анализа ресурсоемкости на каждом из этапов реализации замысла, установить режим рационального распределения ресурсов, обеспечивающий соответствие темпов поступления различных ресурсов текущим частным задачам. То есть, речь идет не о конструктивной декомпозиции, а о комбинации структурной и временной декомпозиции.
Параллельно может быть синтезировано дерево, предназначенное для отображения и анализа частных показателей эффективности и рисков. При этом заметим, что каждому частному процессу дерева целей и задач может быть сопоставлена совокупность таких показателей (следует понимать, что эффективность и риск - это две различных характеристики, в общем случае, пребывающие в антагонистических отношениях). Приведем упрощенный пример: если при выезде из гаража автомобиль заправляется топливом в расчете на оптимальный маршрут следования и режим "зеленой волны", то риск (вероятность того, что при минимальном изменении условий задача не будет решена) становится максимальным. Автомобиль может истратить топливо, стоя в пробке где-нибудь на дальних подъездах к конечной точке следования. При функционировании в нестационарных условиях ни одна абсолютно эффективная (в физикалистской трактовке) система не может быть признана устойчивой.
Далее полученные деревья (развернутое во времени дерево целей и задач, а также дерево частных показателей рисков и эффективности) комбинируются и предоставляются на повторное обозрение экспертов, задачей которых является выбор того или иного варианта (на основе личного опыта). При этом чрезвычайно важно, чтобы эксперты мобилизовали свой опыт решения задач, связанный с вариациями обстановки, и на его основе оценили объем необходимых резервных мощностей (запас прочности предлагаемого решения). Производится ранжирование по степени предпочтительности выбора того или иного метода решения для каждой частной задачи. Здесь, в частности, могут быть использованы методы многомерного шкалирования с последующей обработкой результатов (по схеме с одним или несколькими турами опроса), а также методы сравнительного анализа векторов, входящих в множество Парето-оптимальных вариантов. Впрочем, конкретных вариантов реализации существует масса, в том числе и таких, которые являются специфичными для данной отрасли.
Выбор методов операционного анализа в сочетании с методами теории отношений предпочтения и полезности позволяет снизить значимость субъективного фактора, сократить размерность пространства альтернатив и лишь потом обращаться к установлению полезности тех или иных объектов или действий. Кроме того, подход к определению эффективности с позиций теории отношений предпочтения и полезности позволяет оценить приемлемость использования конкретных типов сверток, о которых говорилось выше.
Применение теории отношений предпочтения и полезности предполагает необходимость проведения строгого обоснования выбора определенного набора показателей (выражаемых через другие показатели) на основе морфологического анализа системы показателей, построения дерева целей и задач, анализа возможностей замещения тех или иных подцелей дерева соответствующими показателями. Полученный в результате такой работы набор показателей должен удовлетворять требованиям
- полноты (набор показателей должен отражать полную совокупность проблем, связанных с достижением глобальной цели);
- неизбыточности (частные показатели не должны дублироваться, выводиться друг из друга);
- атомарности (показатель должен быть выражением одной частной проблемы, относящейся к данному уровню иерархии);
- представительности (показатели замещают частные задачи);
- сравнимости (показатели должны обеспечивать возможность упорядочения альтернатив решения задачи);
- семантической прозрачности (семантика показателя должна быть доступна пониманию эксперта-аналитика);
- наличия группового свойства (должны обеспечивать возможность замены отдельных групп показателей обобщенными показателями на следующем уровне иерархии задач).
Следует помнить, что задачи оценивания эффективности всегда решаются путем сопоставления с эталоном (не важно существующим или мыслимым). Однако относительно мыслимого эталона следует иметь в виду, что часто эталон является лишь теоретически достижимым.Разработчик такого эталона должен точно знать, какими именно ограничениями он пренебрег и какими должны быть последствия этого решения. Например, при оценивании эффективности систем преобразования видов энергии, пользуются заведомо недостижимой моделью абсолютно эффективной системы (по существу, сводящейся к концепции вечного двигателя), однако все разработчики сознают, что достижение предельного значения показателя эффективности (КПД = 1) нереально.
2.4 Технологии прогнозирования
Вне зависимости от избранного пути, на том или ином этапе выбора, основанного на сопоставлении показателей эффективности, полезности или риска приходится возвращаться к решению проблемы обоснования предпочтений, что невозможно сделать без учета поставленных целей, сложившейся обстановки и прогноза на будущее.
При создании и обосновании концепций и детализированных планов их авторы часто ошибочно используют метод исторической аналогии, заменяя процедуру прогнозирования простым переносом исторических прецедентов на современную ситуацию. Безусловно,исторический опыт при взвешенном подходе к его использованию представляет собой большую ценность, однако в крайних формах его привлечения таит немалые опасности. Любая концепция, план или программа создается для исполнения в конкретном историческом контексте - будь то концепция политической, социальной или экономической реформы, рассчитанная на реализацию в масштабах государства или концепция реорганизации деловых процессов в бизнесе. Очень часто использование исторического опыта в современных условиях в принципе не способно дать ожидаемый результат, либо повлечет за собой всю ту массу негативных процессов, которые предполагалось миновать в надежде на иной уровень развития общественных институтов и гражданского самосознания. Так, например, слепое копирование опыта экономических реформ Запада в условиях России потерпело неудачу, а точнее - породило те же проблемы, которые были характерны для США времен "дикого Запада". Особо тяжелые формы эти "болезни роста" приобрели на фоне резкого снижения эффективности управления, вызванного поспешными политическими реформами. Впрочем, другая крайность, проявляющаяся в полном игнорировании исторического опыта едва ли лучше (отечественная история полна примеров решений в духе фразы "не вызревают финики, так попробуем с ананасами").
Грамотное построение системы информационно-аналитической деятельности в любой структуре предполагает прогнозирование, как важнейшую составную часть аналитики. Прогнозирование тесно связано со стратегическим планированием, анализом показателей потребления и темпов прироста стратегических ресурсов и расчетом рисков.
Функция прогнозирования состоит в выработке предположений относительно состояния или тенденций изменения объектов или систем. Процесс синтеза прогноза тесно связан с анализом динамики различных показателей функционирования организации и характера воздействия на нее различных внешних и внутренних факторов.
Весьма характерным для современности заблуждением является смешивание понятий прогнозирования и планирования. Заметим: прогнозирование и планирование используют различный аппарат и используются на разных этапах и в отношении различных сущностей.Планирование, как таковое, уже предполагает наличие прогноза (т. е. системы предположений относительно будущего), на основе чего формируются намерения или управляющие воздействия.
Прогнозирование - это процесс синтеза знаний о будущем состоянии системы или объекта прогнозирования на основе I обобщенных знаний (моделей), полученных ранее об этой системе или ее аналогах, и конкретных знаний о текущем состоянии системы. Можно воспользоваться и иным определением:прогнозирование - это научное предсказание каких-либо событий, процессов и явлений. Научность в последнем определении подчеркивается неслучайно - гадание к прогнозированию отношения не имеет (за исключением тех случаев, когда оно выступает для придания убедительности научно обоснованным выводам).