предусмотрено, так это этап 6, который сделал бы управляемым огромный скачок от независимых, дискретных измерений к объединенной многомерной картине. Все этапы до последнего (обозначенные I-5 на рис. 2) основаны на аналитических и неявно рациональных моделях, однако шестой этап - как объединить подсказки, полученные из 5(a), 5(b) и 4 на рис. 2, - пока не имеет аналогичных аналитических моделей. Таким образом, вопрос о том, как решить проблему по всем измерениям, остается открытым.
"Подсказки", предоставляемые каждым измерением (выраженные в виде одной из 6 типовых стратегий ИБ)
Централизованно ведущая плановая грань IY, I
I IY, 0 0 0 0
Свободный дефицит Монополия Необходимый рынок Ресурс Зло
I 0 0 0 0 0 0 0 I IY, I y, 0 I IY, 0
Размерность, возвращающая "подсказку"
Текущие потребности бизнеса сверху вниз Ожидаемые будущие потребности бизнеса
ИС типа "SjlCcial" ~ Поддержка ИС типа "Special" ~ Завод
Как же сделать этот неподтвержденный последний шаг? Один из потенциальных способов достижения такого решения - это присвоение баллов сообщениям или подсказкам, возвращаемым каждым измерением, и объединение их в множественную картину путем простого сложения.
При использовании этого метода оценки каждое измерение оценивается в баллах, и на его основе каждому возможному "ключу" (одной из 6 возможных типовых стратегий ИБ) присваивается балл. СУбъективного подхода и присуждаются с шагом 1/2 балла и должны интерпретироваться только как пример. Так, например, в данной ситуации стратегия ИБ "Монополия" в значительной степени соответствует меньшинству приложений ИБ, имеющих важное значение для бизнеса, типа "Поддержка", и поэтому получает высокий балл по этому измерению. Однако та же самая "подсказка" (общая стратегия ИБ "Монополия") сильно противоречит текущей стратегии ИБ и поэтому получает очень низкий балл по данному измерению. Очевидно, что этот метод можно развивать и совершенствовать, придавая каждому измерению весовые коэффициенты важности, которые могут отражать характер организации и стадию процесса обучения. Без весового коэффициента все измерения получают равную значимость, что, конечно, может быть нецелесообразно. Любой набор методов определения стратегии, использующий любой набор инструментов для представления рекомендаций, может быть подобным образом обработан, хотя, очевидно, записи по осям X и Y должны быть скорректированы, чтобы быть значимыми для реально используемых моделей.
Выводы и предостережения
В данной работе было показано, что необходима уверенность в желательной согласованности стратегий бизнеса и ИБ. Нормативные модели, используемые для получения такой уверенности, подчеркивают необходимость использования смеси методов для достижения согласованности, но не рассматривают вопрос о том, как управлять этой смесью. Каждый метод (и даже в рамках одного метода) может давать противоречивые подсказки от своих моделей, поэтому, если мы хотим операционализировать потребность в многомерной уверенности, важным шагом является разрешение этого конфликта. Имеющиеся в настоящее время подходы пренебрегают этим важным аспектом "шестого шага". Проблемы и трудности были проиллюстрированы на примере только одного подхода к определению многомерной стратегии ИБ. В качестве одного из возможных способов решения проблемы баланса предлагается использовать простую систему оценок. Это позволит увеличить насыщенность существующих моделей и, если обобщить ее на оценку общих подсказок по каждому фактору согласованности в любом многомерном подходе к определению стратегии ИБ, даст возможность структурированного обсуждения с помощью правил подсчета баллов.
В условиях повышенного риска, связанного с определением стратегии ИБ, можно добиться большей уверенности, используя структурированный способ разрешения конфликта, поэтому модель шестого шага может оказаться весьма полезной. Однако мы должны с осторожностью относиться к роли номативных моделей в столь сложной и проблемной ситуации. Любой из методов, будь то многомерный или нет, основанный на использовании рациональных, аналитических, нормативных моделей, предлагает, возможно, слишком упрощенные оценочные суждения, и любое их применение, с шестым шагом или без него, должно признавать ограничения, присущие природе таких моделей.
РОЛЬ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ПОДДЕРЖКЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СИСТЕМНЫХ КОНЦЕПЦИЙ В ПРОЦЕССЕ ЭЛЕКЦИИ ЗНАНИЙ
M. H. Stansfield
Факультет управления бизнес-информацией Napier University
АБСТРАКТ
Недавние попытки разработать на основе информационных технологий (ИТ) инструменты для поддержки методологии мягких систем (SSM) (Checkland, 1981) вызвали определенную дискуссию. Некоторые из них сводятся к тому, что использование ИТ для поддержки системных методологий, таких как SSM, будет ограничивать мышление практикующего специалиста. Преодоление разрыва между ИТ и "мягким" системным мышлением может оказаться еще более сложным, поскольку они, по-видимому, опираются на разные теоретические основы. В данной статье автор освещает некоторые вопросы, возникшие в ходе разработки и применения инструмента поддержки исследований на основе ИТ, опирающегося на концепции "мягких" систем. Будут рассмотрены практические и теоретические вопросы, возникающие при применении инструмента поддержки запросов на основе ИТ в процессе элекции знаний (ЭЗ), и подчеркнута роль, которую ИТ могут сыграть в поддержке практического применения системных концепций в процессе определения домена.
Ключевые слова: Методология мягких систем, метод оценочного опроса, элексир знаний, инструмент поддержки опроса на базе ИТ.
1. "МЯГКОЕ" СИСТЕМНОЕ МЫШЛЕНИЕ И ЕГО ОСОБЕННОСТИ
Использование ИТ для поддержки методологий решения задач в "функционально-алистической" парадигме, примером которой может служить применение инструментовCASE в системном анализе и верстаков в приобретении знаний, казалось бы, уже устоялось за последние два десятилетия. Однако, несмотря на это, использование ИТ для поддержки методологий и подходов в области "мягкого" системного мышления было исследовано совсем недавно.
Одной из самых ранних попыток исследовать возможности использования ИТ в рамках SSM было применение технологии экспертных систем в качестве платформы для обучения методологии (Stans- field, 1990; Stowell and Stansfield, 1991; Stowell et ai, 1991). Несмотря на то, что использование технологии экспертных систем оказалось полезным, поскольку позволяет наглядно и по-новому представить пользователю иллюстрации применения SSM (Stowell et ai, 1991), был отмечен ряд существенных ограничений в использовании этой технологии. Возникли проблемы с распознаванием "идеальных" режимов 1 и 2 SSM, поскольку ограничения, накладываемые технологией экспертной системы, означали, что она лучше подходит для представления SSM в менее сложном режиме 1 в виде 7-ступенчатой модели (Stowell et ai, 1991). Уроки, извлеченные из использования экспертной системы, послужили толчком к изучению возможности использования мультимедийных технологий в качестве средства преодоления ограничений экспертной системы при обучении SSM (Stowell et ai, 1993). Несмотря на то что использование мультимедийных технологий позволило создать эффективный учебный интерфейс для изучения SSM, возникли проблемы, связанные с несогласованным использованием смешанных средств и отсутствием гибкости в плане взаимодействия пользователя с программным обеспечением.
ИТ также применялись при разработке "инструментария" SSM (Avison et aI, 1992). В основном эта технология была направлена на создание инструмента для построения диаграмм, который позволяет пользователю создавать насыщенные изображения с использованием компьютерной графики и символов. Кроме того, пользователь может нажимать на
