Инструментарий построения сбалансированной системы показателей

А. Б. Литвинов,
 аспир., alitvinov@gmail.com,
Московский авиационный институт, г. Москва

Аннотация

В докладе рассматривается подход к разработке сбалансированной системы показателей (ССП) бизнеса компании с использованием специального программного обеспечения MATRIX, которое относится к сетевым многопользовательским CASE-системам.

 

Abstract

The report present the approach to developing a balanced scorecard (BSC) company's business using special software MATRIX, which refers to the network multi-user CASE-systems.

 

Модель бизнеса фирмы можно представить как систему управления знаниями (СУЗ) фирмы с использованием “корпоративной базы знаний” (КБЗ), которая представляется в виде семантической сети [1, 2].  Представим структуру компании как множество функций, требуемых для организации (координации) бизнес процессов фирмы, распределенных между её структурными подразделениями. В данной модели информационные связи внутри фирмы, осуществляются, не между отделами, а между функциями. Информационная модель отражает не только связи между структурными подразделениями компании, но и дает возможность оценивать происходящие в них процессы. 

При построении информационной модели фирмы необходимо описать основные информационные потоки, поскольку при достижении определенного уровня автоматизации любое действие, вызывающее изменения параметров объекта управления адекватно отражаются  в автоматизированной информационной системе (АИС).

         В качестве информационной единицы, циркулирующей в АИС фирмы, выбирается документ (в широком смысле), как некоторая типизированная информационная единица, имеющая атрибуты и количественные характеристики. Используя такое представление информационной единицы, можно  перейти к описанию модели информационных потоков фирмы в соответствии с ‘ГОСТ 34.602-89’, которое представляется в виде кортежа структурных элементов:

S=<D, T, P, O, Z, F>,                                                                                                                          (1)

где  – совокупность документов, причем , где  – множества входных, – внутренних и выходных документов соответственно; – множество категорий документов; – множество пользователей: источники и потребители информации (в том числе  бизнес единицы фирмы: отделы, подразделения и т.д.); O = {o1,o2,…,on} – множество объектов автоматизации и соответствующих им информационных объектов, которые задают совокупность данных, подлежащих сбору, переработке и хранению в системе;  – перечень задач (функций), выполняемых подразделениями предприятия, пользователями P и информационными объектами O; – множество отношений между указанными элементами D, P, O, Z. Элементы множества,  характеризуются набором параметров:

di = < pb, pu, t, z >,

                                                                         (2)

где – структурный элемент, из, которого исходит документ;

 – структурный элемент, в который входит документ ;

t – тип документа;

 – функция управления;

Множество  можно представить как совокупность отношений, определяемых как структурой связей, так и количеством документов, передаваемых с помощью каждой связи:

F=< Ф1<O, O>, Ф2<P, P>, Ф3<Z,P>, Ф4<O,Z>, Ф5<D, P>, Ф6<T,D> >, 

(3)

Ф1<O,O> - структура объектов автоматизации; Ф2<P,P> - отношение “пользователи-пользователи” определяет взаимосвязи между пользователями, например оргструктура фирмы: Ф3<Z,P> - отношение “функции-пользователи” характеризует использование той или иной функции пользователем; Ф4<O,Z> - отношение “объект-функция ” характеризует использование того или иного объекта функцией; Ф5<D,P> - отношение “документ - пользователи” определяет распределение документов по пользователям (документооборот);  Ф6<T,D> - отношение “тип-документ”  описывает распределение информационных единиц (документов) по категориям (документооборот);

Процесс преобразования информации в знания выполняется в три этапа:

Этап I. Создание и приобретение знаний:

а) Исследование:

1. Информация →Явные знания:

EKn = Социализация (I, IKn);

2. Явные Знания → Система Знаний:

KnS = Комбинация ( EKn );

б) Обучение и познание

Системы Знаний → Неявные знания:

IKn = Интернализация ( KnS );

в) Создание новых знаний

Этап II. Организация и хранение знаний

а) Хранение:

FKn = Фиксация (Структурирование (Фильтрация (KnS, K )))

Этап III. Использование знаний

P = Тестирование (Адаптация (Извлечение ( FKn )));

где: I - входная информация и метаданные; IKn - подразумеваемые знания; EKn - явные знания; KnS - система знаний, FKn - фиксированный образ системы знаний сопоставленный; K - множество критериев выбора; T - постановка задачи; P – продукция.

Процесс формирования знаний можно представить в виде диаграммы (рис 1).

 

inft_to_kno

рис. 1. Процесс формирования знаний

Для анализа и информационной модели (1) представим систему S в виде коммуникативной матрицы порядка L(число разнородных элементов).

A(l) = ||Aik(l)||n(l)i,k=1 - матрица размера n(l);                                                                                 (5)

Элементы матрицы Аik(l), i≠k, являются числами или операторами (дифференциально-разностными); а диагональные элементы Аik(l),i=k, имеют одну особенность: к ним может быть применен оператор D – (Depth operator – раскрывающий матрицу вглубь на каждом уровне).

Представление ССП на основе теории, предложенной Капланом Р. и Нортоном Д. [3], можно выполнить в виде гиперкомплексной динамической системы (ГДС) или с помощью структурных или коммуникативных матриц [4], что является более общим и системопригодным, например, по сравнению с другими известными формализованными подходами, хотя и не единственно возможным.

Представление ССП организации в виде коммуникативной матрицы  потребовало разработки специализированного ПО, получившего название MATRIX.

 

                                     scr2                                              rc1

                                                                        рис  2. Экранная форма                                                                                                        рис  3. Экранная форма

На рис. 2 и 3 показаны экранные формы (скриншоты моделей), разработанные с помощью системы MATRIX, которая предлагает пользователю графическую среду разработки для создания моделей на основе простых и ясных визуальных средств. Основой программного продукта служит инструментальное средство Eclipse, позволяющее легко модифицировать и расширять потребительские свойства разрабатываемой системы. MATRIX относится к сетевым многопользовательским CASE-системам, предназначенным для поддержки процесса создания ССП от этапов анализа до создания законченных моделей. Реализована поддержка следующих этапов жизненного цикла ССП:

1.     анализ;

2.     проектирование;

3.     разработка.

ССП фирмы разрабатывается как система управления знаниями (если же на предприятии уже имеется СУЗ, то на ее основе). В этом случае, построение ССП компании будет более простой задачей, так как упрощаются многие шаги построения и внедрения ССП т.е:

1.      сбор и распространение справочных материалов осуществляется через средства СУЗ;

2.      формулировка миссии, ценностей, видения и стратегии бизнеса компании создается участниками проекта и аналитиками на основании знаний из СУЗ, отпадает необходимость получать информацию от сотрудников фирмы;

3.      разработка целей и показателей для каждой из составляющих ССП / определение причинно-следственных цепочек;

4.      внедрение “процессных” методов работы в организации;

5.      нет необходимости в интеграции с КИС;

Этим MATRIX отличается от других систем моделирования. Сложность создания и внедрение ССП диктует необходимость применения интеллектуальных технологий, таких как экспертные системы или систмы основанные на знаниях, которые могут использоваться при построении ССП, накапливая  и классифицируя опыт разработки концептуальных моделей баз знаний, что позволит: формализовать, уменьшить  затраты, ускорить и упростить процесс разработки и внедрения CCП.

Литература

1.     Гаврилова Т.А, Хорошевский В.Ф. “Базы знаний интеллектуальных систем”, - СПБ:Питер, 2000

2.     Гершун А., Нефедьева Ю."Разработка сбалансированной системы показателей. Практическое руководство”  ООО "МАГ Консалтинг, Олимп-Бизнес, 2004

3.     Каплан Р., Нортон Д. “Сбалансированная Система Показателей”. – М.: Олимп Бизнес, 2003.

4.     Шатихин Л.Г. Структурные матрицы и их применение для исследования систем. - М.: Машиностроение, 1974.