Автоматизация анализа контента деятельности

в задачах управления и оптимизации  бизнес-процессов

Productive activity content analysis automation in business process control and optimization task  

А.И.Громов, к.х.н., профессор ГУ ВШЭ, В.В.Комаров, аспирант ГУ ВШЭ, Е.Н.Лещанкина, магистр ГУ ВШЭ 

Ключевые слова: управление бизнес процессами, таксономии, онтологии, энтропия, управление, контроль и оптимизация 

Аннотация: Любая  компания состоит из бизнес-процессов (БП), управление предприятием заключается  в управлении БП. Каждый процесс  требует адекватной информационной поддержки и не может успешно управляться без неё, равно как и вся компания в целом. Однако создание подобной системы поддержки процессов сталкивается с серьезными трудностями. Анализ контента, основанный на использовании корпоративных таксономий является эффективным и простым путем реализации системы управления знаниями компании. Этот анализ предоставляет серьезные конкурентные возможности и открывает новые уровни оптимизации БП, а в сочетании с энтропийным подходом эффективность мониторинга БП в реальном времени резко возрастает. Основная идея состоит в использовании базовой теоремы Шенона для исчисления энтропии сообщений между узлами БП благодаря расширению стандартного алфавита до числа терминов, используемых в БП. Таким образом, возникает процедура формирования таксономии конкретного БП семантические конструкции которой образуют исходный алфавит БП, позволяющий в свою очередь исчислить энтропию текущего БП преобразования, численное значение которой отражает стабильность и корректность выполнения БП. Таким образом, мы получаем простой и дешевый метод практической реализации бизнес процессного мониторинга (BPM). 

A.Gromoff, Ph.D., Prof. of State University Higher School of Economics (SU HSE), V.Komarov, p.g. of SU HSE, E.Leshankina, mag. of SU HSE 

Keywords: business process management, taxonomy, ontology, entropy, regulation, control and optimization 

Abstracts 

Any company consists of business processes, and enterprise management is actually performed by managing them. Every process requires proper information support and cannot be managed successfully without it, hence neither can the whole company. However creating such support system is quite a serious problem. Content analysis based on corporative taxonomies use is a simple but very effective way of enterprise knowledge management. It provides serious competitive advantages and new leverages of business process optimization. Being combined with sophisticated entropy approach it gives unbelievable results of real time on-line business process monitoring. General idea consists of an interpretation of well-known Schenon theory of message entropy calculation on a basis of standard alphabet into widening standard alphabet in a set of business process instances. Finally we get a procedure of getting a set of taxonomies which create a basis for a business process alphabet and a calculation of a real entropy in the business process transactions which itself reflects a stability and correctness of business process execution. Thus here is a simplest method of BPM practice, and most inexpensive.  

Введение

    Переход к процессному подходу управления начался в конце XX века, когда с одной стороны, на смену приоритетам объемов производства пришли приоритеты качества обслуживания, стремление не только привлечь, но и удержать клиента. А с другой стороны, возникли объективные возможности автоматизации контроля и управления процессами деятельности вне зависимости от субъективности менеджера-контролера.

    Бизнес-процесс  с системной точки зрения это процесс формирования адекватной реакции на актуализированное требование внешней среды за минимально возможное время с максимально возможной полнотой, с учетом ограничений, обусловленных состоянием системы и возможностью потребления внешних ресурсов. Однако более простое определение бизнес-процесса может выглядеть как, совокупность действий, получающая на входе данные различных типов и продуцирующая результат, имеющий ценность для потребителя.¹

    Ценность  процессного подхода заключается  в том, что деятельность в рамках процесса регуляризируется и систематизируется, а сам процесс повторяется снова и снова. Таким образом, его можно отслеживать, наблюдать, анализировать, а, следовательно, находить в нем узкие места и ошибки, что в конечном итоге должно приводить к улучшению процесса и повышению качества его выхода, будь то продукт или услуга.

    Компании, применяющие процессный подход, разрабатывают  регламенты процессов производства, маркетинга, взаимодействия с клиентами, управления персоналом, внутренних процессов  взаимодействия и обслуживания. Создаются  модели, описания к ним, процессы отслеживаются,  составляется статистика исполнения процесса. Но это только начало для успешного управления процессом. Основная задача состоит в том, чтобы понять природу исполнения процесса, максимально быстро проникнуть в его суть и понять, где произошел сбой и, где требуется вмешательство элемента управления.

      Целью данной работы является нахождение новых эффективных методов управления бизнес-процессами организации, основанных на анализе контента², порожденного процессом и отражающего его суть.

Таксономии  и онтологии

    Большинство систем в качестве статистики о параметрах выполнения бизнес-процессов предоставляют данные об интенсивности (число экземпляров в период времени), продолжительности (время от запуска до завершения), нагрузке на отдельных специалистов (число и продолжительность выполненных заданий) и проч. Это лишь некоторые объективные характеристики исполнения процесса. Они дают количественную оценку и определенным образом указывают на проблемные места в ходе процесса.

    Однако процесс обладает также неявным окружением, таким как, обмен электронными сообщениями между соответствующими исполнителями, создание вспомогательных неофициальных, неформальных документов, запросы к базам данных и проч. Данная информация также представляет собой знания о процессе, и должна быть принята к учету при анализе и мониторинге исполнения.

    Таким образом, мы подошли к альтернативному  подходу в анализе и управлении бизнес-процессами, основанном не на дискретных характеристиках, дающих лишь «сухое» представление об исполнении процесса; это новый подход, в основе которого лежит анализ реального контента (т.е. сущностного содержания в реальном времени), около процессного окружения, которое содержит «живую» информацию по процессу и должно позволить координатору или владельцу процесса максимально полно и быстро понять ход выполнения процесса, а значит вовремя отреагировать, и управлять им. Полное изложение онтологического подхода к анализу контента бизнес-процессов дано в предыдущей статье³.

    В то время как  энтропия – показатель неопределённости, беспорядка, разнообразия, хаоса в системе, негэнтропия – это не просто величина, равная энтропии с отрицательным знаком, а также мера порядка системы;  увеличение негэнтропии вызывает такое же уменьшение энтропии. При этом две эти величины изменяются в системе (организации) по самостоятельным закономерностям и их абсолютные значения мало зависят друг от друга.

    В терминах энтропийного подхода определим, что информация – только такая связь между системами (процессами), в результате которой повышается количество негэнтропии, хотя бы одной системы. При этом для одной системы сообщение может быть информативным, а для другой, напротив, вносить неопределенность. При анализе мы выбираем к рассмотрению одну систему и определяем, являются ли поступившие сведения, в рамках данной системы, информацией, снижающей неопределенность и приводящей к сужению пространства выбора при принятии решений.⁴

    Неписанной  целью организмов, систем является борьба за существование, в общем  случае борьба с энтропией. Противодействие  энтропии, хаосу для организма  или организации связано с  потоком действий по наведению порядка, возможностью оперировать с различными носителями информации и источниками знаний. Система в основе организации направлена на получение ценных для нее знаний и информации, которые должны послужить основой для получения искомых решений. От того, насколько быстро и эффективно система справляется с этой задачей зависит перспектива ее жизнеспособности и этим характеризуется эффективность управления деятельностью организации. Именно в системе управления поиском решений порождаются основные ошибки логики деятельности, основные задержки и основные издержки.⁵

    Принятие  решения в процессе – это отправная точка, а, точнее, момент истины, ради которого отрабатывают все предыдущие шаги, и от которого зависит дальнейший ход и эффективность процесса. Однако, даже если все шаги предварительно расписаны корректно, но в момент принятия решения возникла проблема из-за отсутствия адекватной и требуемой информации, процесс теряет эффективность.

    На  основании вышесказанного можно  сделать вывод, что никакая система  управления не может быть эффективной  вне зависимости от методов и  способов ее «оптимизации» до тех  пор, пока она не сопровождается столь  же эффективной системой доступа к информации и знаниям.

Управление  бизнесс-процессами организации в  свете фундаментальной  теории энтропийного регулирования

    Как было сказано выше, за информацию мы принимаем некоторые данные, которые  позволяют снизить неопределенность в системе, сузить поле выбора при  принятии решения или поиске ответа на вопрос между многими вариантами к одному или, по крайней мере, к  минимальному их числу.

    Для того чтобы уменьшить неопределённость системы, необходимо ввести в неё  обобщённую негэнтропию, информацию, упорядоченность.

    Таким образом, при прогрессивном развитии в системе увеличивается в  большей мере негэнтропия,  чем энтропия, а при деструкции, напротив, в значительной мере растет энтропия.⁶

    Не  стоит путать понятия отрицательной  энтропии и негэнтропии. Отрицательная энтропия – мера, характеризующая, сколько энтропии «вымещается» из системы при внесении какой-либо информационной инъекции, внесении фактора порядка. Негэнтропия – сущность, которая характеризует порядок в системе; может быть введена извне как положительное упорядочивающее явление.

    Организация, по сути, представляющую собой некоторую  систему, функционирует на основе процессов. Целью организации является стремление выжить, что с точки зрения теории информации означает постоянную борьбу с энтропией.

    В мире существует много систем (прежде всего живые организмы), которые  могут не только противодействовать процессу увеличения энтропии, но даже уменьшать её. Тем самым при  совместном действии элементов упорядоченность  систем увеличивается и для них  второй закон термодинамики,⁷ как будто не действует.

    Явления самоорганизации наблюдаются не только в живых организмах, но и  в неорганическом мире. Выяснением механизмов таких процессов занимается наука синергетика. Для объяснения явления самоорганизации в 1945 году И. Пригожиным при изучении динамики неравновесных систем была введена теорема о минимальном производстве энтропии. В соответствии с этой теоремой любая система всегда стремится к «стационарному состоянию, соответствующему минимальному производству энтропии, компенсирующему воздействие внешних связей, производящих отрицательную энтропию».

    Теорему И. Пригожина можно трактовать как  утверждение, что каждая система  по принципу экономии внутренних ресурсов стремится к равновесному состоянию  с максимальным уровнем дезорганизации, допустимым внешними разрушающими воздействиями, которым она вынуждена противостоять. Соответственно, чем сильнее внешние воздействия, тем сильнее должны быть взаимосвязаны элементы системы и тем выше ее уровень самоорганизации.

    Так как синергетика – теория возникновения новых качественных свойств и структур, а возникновение смысла (интерпретация и понимание сообщений) всегда связано с качественными изменениями в системе, то можно говорить об информационной самоорганизации. Информация – синергетическая среда, с помощью которой поддерживается вся система, ее отдельные подсистемы и генерируется новая информация о том, как система должна развиваться (саморазвиваться).

    Важным  условием рождения информации в системах является их открытость. В замкнутых  системах, согласно второму началу термодинамики (энтропия замкнутой  системы не может убывать и растет до тех пор, пока не достигнет максимума, а, следовательно, информация становится минимальной), структуры распадаются. Поэтому информация не может рождаться и храниться в состоянии теплового равновесия, так как в замкнутых системах всегда устанавливается тепловое равновесие.

    Социальные и экономические образования, по одному из определений ISO, к которым относятся организации, есть открытые системы, а, следовательно, стремящиеся к самоорганизации, направлены на борьбу с энтропией. Открытые системы допускают обмен с внешним миром и проникновение информации как фактора повышения негэнтропии.

    Процесс самоорганизации можно представить  в виде спирали развития. Для построения модели Абдеев⁸ обозначает интервал времени между двумя подобными событиями А 1 и A 2 отрезком А 1 А 2 в выбранном масштабе, а вектор прогресса Р, достигнутого за это время, - отрезком вертикальной прямой.

    Рис.2. К методике построения спирали

    Если  взять три подобных события в  хронологическом порядке, они образуют два сопряжённых витка спирали, имеющих различную длину. Причем, как правило, вследствие интенсификации информационных процессов последующий  интервал времени существенно короче, а величина прогресса - больше. Наложив  один виток на другой и соединяя соседние витки друг с другом, получаем сужающуюся ("сходящуюся") спираль с переменным шагом. На рис. 3 показано:

1. увеличение параметра "прогресса" от витка к витку: P n > P n-1 ;
2. уменьшение доли элиминируемого (отрицаемого) от витка к витку: D h n < D h n-1 ;
3. сокращение интервалов времени между скачками: t 2 < t 1 .

    Рис.3 Наложение смежных витков

    На  основе суждений Пригожина можно сформулировать следующие принципы самоорганизации:

1. Система должна быть открытой и находиться вдали от термодинамического равновесия.
2. Если в случае закрытых систем самоорганизация (эволюция) ведет к росту энтропии и беспорядка, то в случае открытых систем происходит возникновение и усиление порядка через флуктуации. Флуктуации приводят в этом случае к «расшатыванию» старого порядка и возникновению нового. Энтропия падает, а количество информации (негэнтропия) растет.
3. Управление процессами и сохранение динамического равновесия систем основано на принципе обратной связи, когда на основе полученных обратных сигналов система возвращается в исходное состояние. Самоорганизация открытых систем опирается на принцип положительной обратной связи, согласно которому изменения, появляющиеся в системе, не устраняются, а наоборот, накапливаются и усиливаются, что приводит к возникновению нового порядка и структуры.

    Процесс как часть системы подлежит отслеживанию и управлению. С точки зрения теории энтропийного регулирования процесс можно рассматривать как точку, или связь точек, с определенным соотношением энтропии и противодействующей ей негэнтропии. Рассмотрение процесса в данных терминах приводит нас к необходимости оценки внутреннего баланса двух этих понятий. После того как мы научимся отслеживать данные показатели в процессе/системе, мы сможем управлять процессом.

    Управляемые системы, тем более те, что имеют в своем составе специальный управляющий орган, должны обладать повышенным содержанием негэнтропии. Для осуществления оптимального выбора требуется достаточное количество информации, а для обеспечения эффективного управления управляющая система должна иметь не меньше количества разнообразия (энтропии), чем управляемая система.⁹ Закон Эшби прав относительно требуемой энтропии, но для эффективного управления требуется ещё негэнтропия. Большинство систем в мире не являются управляемыми и управляющими в кибернетическом смысле.

    Любая деятельность осуществляется в условиях неопределённости. В этом случае выбор оптимальных вариантов значительно упрощается при составлении балансов энтропии и негэнтропии, которые позволяют на основе дополнительной информации отсеять явно неэффективные варианты и сократить поисковое поле. Анализ баланса даёт возможность сделать ряд важных выводов о деятельности фирмы в течение определённого периода.

    В мире не существует полностью изолированных  систем. Однако, исследование условно  изолированных моделей часто  помогает выяснить характер и направление  процессов массо-, энерго- и инфообмена внутри системы. Сложнее составлять балансы для открытых систем, обменивающихся массой, энергией и негэнтропией с другими системами, в т.ч. с окружающей средой. В таком случае учитывают притоки и оттоки составляющих и предельно возможные величины энтропии и негэнтропии, учитываются следующие допущения:

    1. Вместо данной системы рассматривается  более общая система, состоящая  из системы и окружающей среды.  В этой общей системе действуют  все законы сохранения.

    2. Вместо системы рассматривается  комплекс из двух или более  систем, обладающих одинаковыми  целевыми критериями и инфоканалами.

    3. Вместо изолированной системы  рассматривается открытая система  со всеми входами и выходами  массы, энергии и информации.

    Во  многих случаях можно с достаточной точностью установить предельные значения (минимум энтропии и максимум негэнтропии), которые дают возможность отсеивать явно неэффективные решения и варианты.

    Расчёты энтропии и неэнтропии обычно требуют учёта многих факторов, целей и структурных особенностей систем. Дальнейших исследований требуют взаимоотношения энтропии и негэнтропии: можно ли говорить о постоянстве их суммы или о других зависимостях? В ряде случаев, например, при выборе модели с постоянной максимально возможной энтропией, зависимость суммирования наблюдается.

    Последовательность  словоформ в описании или статистике исполнения процесса в терминах энтропийного подхода представляет собой сообщение. Рассуждая о процессе в данном контексте, можно заметить, что происходящие в узлах процесса события/проблемы/нестыковки непременно отразятся на процессном окружении (выраженном в единицах принятого нами условного алфавита).

    Это означает, что исчислив и приняв за эталон некоторое «нормальное», среднее значение энтропии для стабильно исполняющегося процесса, и вычислив реальное значение энтропии в узле, мы можем сравнить эти значения.

    Далее нам становится понятно, исполняется  ли процесс эффективно, соответствует  предписанному сценарию, или же в  нем наблюдаются проблемы. Причем подсчет энтропии в узлах и  между сообщениями позволяет  быстро локализовать «узкое место» процесса и направить туда необходимое  количество негэнтропии, выраженного в некотором управляющем элементе, что позволит снизить энтропию и контролировать процесс.

    Иными словами, в управлении бизнес-процессом  появляется еще один индикатор, который  в зависимости от использования, может нести интегрированную  оценку состояния процесса «плохо-хорошо» с промежуточной градуировкой, или точечную индикацию состояния процесса в конкретном узле исполнения. Привлекательность такого рассмотрения заключается в его приближенности к реальному времени возникновения флуктуации, в отличие от других методологий типа PPM  в методологии ARIS.

Заключение

    Бизнес-процессы организации, составляющие основу ее деятельности, нацелены на создание продуктов и  услуг с постоянным повышением их качества. Компании, переходящие на процессное управление, как правило, начинают с моделирования, выстраивания бизнес-процессов. Затем встает вопрос управления ими.

    Отслеживание  и анализ около процессного окружения, или контента, позволяет руководителю быстро увидеть и проникнуть в суть происходящего в компании и оперативно вносить свои коррективы для исправления ситуации.

    В работе излагаются два подхода: семантический (на основе использования отраслевых таксономий) и энтропийный, которые взаимно дополняют друг друга, и при совместной реализации способны предоставить эффективный инструмент контроля бизнес-процессов.

    Для построения системы управления бизнес-процессами на основе анализа контента нужно реализовать комплекс процедур, а именно:

• Смоделировать бизнес-процессы;
• Создать таксономии и онтологии с учетом различных направлений деятельности организации;
• Индексировать внутреннее информационное пространство организации (как официальные, так и неофициальные документы) и производить эргономичную навигацию по объектам для быстрой оценки ситуации и принятия решений;
• Определить узлы процессов и эталонные значения энтропии в них для случая осуществления процесса без сбоев;
• Осуществлять постоянный мониторинг процессов с помощью программного обеспечения, представляющего наглядно ситуацию вокруг процесса, на основе таксономий и онтологий, и накопленных знаний о процессе;
• Оценивать состояние процесса на основе сравнения эталонных значений энтропии в узлах при обмене сообщениями и полученных в реальном времени сведений об исполнении;
• В случае получения значения энтропии, превышающего эталонное - что означает сбой в процессе - вносить элемент управления как фактор негэнтропии;
• Регулярно актуализировать онтологии и таксономии с учетом изменений во внутренней и внешней среде организации.

    С точки зрения программной поддержки  в осуществлении данного комплекса  задач предлагается использовать платформу Exalead, которая способна индексировать данные и информацию в реальном времени, осуществлять гибкий поиск в информационных полях бизнес-процессов, структурировать и классифицировать проиндексированную информацию и представлять наглядно статистику исполнения процесса на основе анализа контента. Доработка механизма в части расчета энтропии и предоставления сведений на основе сравнения значений для идеального и реального процесса позволяет полностью контролировать исполнение и обнаруживать точки, требующие внесения коррективов.

    Далее задача переходит к объяснению причин возникновения сбоев в процессе, однако это служит отдельной темой  дальнейшего научного исследования.