Информационные системы в науке, образовании и бизнесе. Ефремов О.В - 66 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТГТУ | Тамбов

Составители: 

Рубрика: 

параметрам объектов (потенциальных источников угроз) для планирования и организации
разведки. Затем рассматриваются возможные источники информации для проведения биз-
нес-разведки (как правило, используются несколько альтернативных или доверенные источ-
ники – СМИ, внутрифирменные, банковские и правительственные отчеты, прогнозы). Далее
разрабатывается модель угроз и система управляющих воздействий при их обнаружении.
Для оценки эффекта от внедрения систем бизнес-разведки необходимо ясно представ-
лять возможности подобных решений. Их использование, в частности, позволяет:
• постоянно отслеживать и анализировать сведения о бизнесе конкурентов;
• организовать мониторинг потоков с информацией о действиях конкурента (ценовая
политика, слияния и поглощения, рекламные объявления и анонсы, отзывы об их изделиях и
т.п.);
• раскрывать планы конкурентов;
• изучать потенциальный спрос на продукцию и услуги;
• изучать реакцию рынка на отдельные свойства товаров и услуг (например, с помощью
анализа тональности публикаций в прессе).
Приведем несколько примеров.
• Ведение уголовных дел. В процессе изучения фигуранта описание его поступков
может быть получено из разных источников – отчетов участковых, протоколов, оперативных
и агентурных сообщений и др. Зачастую эти документы хранятся в различных фондах. У
объекта может быть много контактов, как прямых, так и предполагаемых по косвенным при-
знакам. Учетная информация об объекте тоже может храниться в разных базах данных. По-
лучение всей совокупности сведений является очень трудоемким процессом, в котором ис-
пользуется специализированная система автоматического выделения фактов (А-факты), свя-
зей и ведения дел.
• Проведение выборов. Кандидаты нередко собирают из открытых источников сведе-
ния о конкурентах и их окружении, для чего обычно используются поисковые системы. Аре-
ал выделяемых персон зачастую включает в себя свыше 50 человек, а объем информации со-
ставляет сотни страниц. Ценность извлеченных сведений невысока, поскольку эксперт не
может совместно проанализировать столь большое число фактов. В этих случаях применяет-
ся технология выделения А-фактов с целью накопления первоначальных досье объектов,
причем задействуются БД открытой исторической информации и Сеть.
• Мониторинг мнения потребителей. Для получения объективной картины качества
выпускаемой объектами или конкурентами продукции обычно используются периодические
опросы либо экспертная обработка сообщений из Сети.
• Оценка лояльности клиентов. Банки и страховые компании с целью минимизации
рисков собирают в досье факты из всевозможных источников (регистрационные учетные до-
кументы, финансовые отчеты, налоговые декларации, базы данных зарегистрированной соб-
ственности и транспортных средств, СМИ, оперативные источники, аналитические системы).
Концепция информационных систем бизнес-разведки предполагает реализацию трех
принципов:
• использование единого информационного пространства взаимосвязанных фактов или
гипотез вне зависимости от типа содержимого источников информации;
• связь фактов или гипотез с релевантными источниками информации, т.е. аргументи-
рованность фактов и гипотез;
• применение исторически-пространственной информационной модели баз данных
фактов и гипотез.
Все это означает наличие атрибутов времени и места для каждого факта или гипотезы, а
также невозможность их безвозвратного удаления. Также разработчики систем бизнес-
разведки сталкиваются с проблемами преобразования различных форм представления зна-
ний. В частности, основная причина относительно малого объема рынка систем извлечения
знаний и систем поддержки принятия решений состоит в том, что практически ни одна сис-
тема аналитической обработки не выполняет формально-семантической интерпретации ре-
зультатов своей работы (хотя бы за счет их семантического ранжирования). А это не позво-
ляет без применения дополнительных программ преодолеть понятийный разрыв между ре-

Страницы