CC BY
89
УДК 004.89+004.4'22
ИНТЕГРАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ ОРГАНИЗАЦИОННЫМИ СИСТЕМАМИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ОНТОЛОГИЙ О.Х. Бостонов, А.Ф. Галямов
Разработано инструментальное средство семиотического моделирования для интеграции информационных систем. Предложены онтологии для реализации методов управления составом и структурой организационных систем Ключевые слова: интеграция, онтология, организационные системы
По данным Forrester Research, спрос на аутсорсинг, в т.ч. в области выполнения ИТ-проектов, в 2009 году возрос на 16%, и эта тенденция сохраняется в 2010-2011 годах. Также увеличивается число виртуальных организаций (самостоятельных организации, взаимодействующие удалённо посредством информационных технологий для выполнения совместных ИТ-проектов), что привело к тому, что в Государственной Думе РФ осенью этого года будут рассмотрены изменения в трудовом кодексе, которые узаконят понятие «удалённый работник» («фрилансер»). Отмеченные тенденции обуславливают необходимость интегрировать разнородные описания информации об «удалённых работниках» и сотрудниках виртуальных организаций при управлении возникающими организационными системами методами управления составом и структурой. С ростом количества информационных систем, используемых на современном предприятии, возрастает сложность программного обеспечения, предназначенного для их интеграции. В статье рассматриваются вопросы, связанные с возможностью использования онтологий как одного из способов представления знаний о предметной области для решения обозначенных выше проблем.
В научной литературе встречается много определений понятия онтологии. Авторами статьи используется следующее определение термина онтология - формализованное описание понятий предметной области, свойств каждого понятия, описывающих различные атрибуты понятия, и ограничений, наложенных на слоты.
В последние годы разработка онтологий привлекла внимание экспертов предметных областей. Онтологии нашли применение при распределённой разработке ПО [1], в результате чего может формироваться единое информационное пространство (ЕИП), при построении веб-сайтов, специализирующихся на продаже товаров и сталкивающихся с необходимостью их категоризации. Эксперты предметных областей разрабатывают стандартные онтологии для совместного использования и аннотирования информации в своей области [2].
Онтология определяет общий словарь для ученых одной предметной области. Она содержит формулировки основных понятий предметной области и
Бостонов Оскар Хамзович - УГАТУ, аспирант, тел. 7(917)431-86-67, е-шай: [email protected] Галямов Артур Фаритович - УГАТУ, ассистент, тел. 7(906)3711039, е-шай: [email protected]
отношения между ними, которые в последствие могут быть интерпретированы машиной.
Существует несколько причин, по которым может возникнуть потребность в разработке онтологий:
• совместное использование людьми или программными агентами единого понимания структуры информации;
• возможность повторного использования знаний в предметной области;
• сделать допущения в предметной области явными;
• отделение знаний в предметной области от оперативных знаний;
• анализ знаний в предметной области.
Примером реального использования онтологий,
затрагивающим сразу несколько из этих причин, может служить средство автоматизации проектирования интеграции информационных систем SIMILIS
[3].
Информационные системы компаний часто насчитывают множество приложений, разработанных на разных платформах и языках программирования. При этом неизбежно возникают проблемы их совместного использования. Это обусловлено следующими причинами:
• организация использует программные продукты, созданные сторонними разработчиками;
• существуют технологические различия между приложениями, созданными в разное время;
• существуют архитектурные различия между приложениями, созданными различными разработчиками;
• разработчики приложения пренебрегли встроенными средствами интеграции ради своевременного выпуска его на рынок;
• приложения относятся к различным функциональным областям и ранее использовались отдельно друг от друга;
• семантическое рассогласование приложений из-за того, что разные разработчики программного обеспечения использовали разные языки предметных областей для обозначения понятий.
В основе рассматриваемого средства автоматизации проектирования интеграции информационных систем лежит метод проектирования программного обеспечения интеграции информационных систем на основе семиотического моделирования.
Авторами используется разработанный А.Г. Тюргановым метод полисемической декомпозиции
[4] при проектирования интеграционного решения
для организационно-техническом системы предприятия.
Метод полисемической декомпозиции содержит 4 этапа проектирования интеграционного решения:
• понятия предметной области формализуются на метаязыке проектирования;
• понятия группируются во множества и образуют прикладные языки проектной области;
• семантика этих языков формализуется в виде правил соответствия понятий, их проверки и преобразования;
• при изменении предложений на прикладных языках семантические процессоры автоматически выполняют их проверку, согласование и преобразование понятий.
Предлагаемый метод проектирования интеграции информационных систем основанный на методе полисемической декомпозиции состоит из следующих этапов:
• Необходимо представить и описать для каждой информационной системы онтологию предметной области.
• Необходимо описать в этих онтологиях те понятия, которые обладают свойством полисемии. Т.е. те понятия, у которых существуют соответствующие понятия в других информационных системах (либо выделить все понятия и отметить из них те, которые будут обладать свойством полисемии).
• Описать межмодульные связи, в том числе и правила реакции на вставку, добавление, изменение объектов соответствующих полисемическим понятиям (этим правилам в программном коде соответствуют процедуры обеспечения целостности данных).
• Реализовать промежуточное программное обеспечение, обеспечивающее обмен данными и глобальную целостность информации на основе сформированных правил.
Средство SIMILIS призвано автоматизировать и облегчить следующие этапы создания интеграционного решения:
• Создание семантической модели интеграционного решения (онтологии, понятия и связи между ними), см. рис.1;
• Генерация программного кода интеграционного решения на основе семантической модели;
• Хранение информации об онтологиях, связанных с информационными системами, для последующего использования.
Таким образом, использование «SIMILIS», позволяет специалисту ответственному за интеграцию информационных систем вносить изменения в интеграционное решение так часто, как этого требуют изменяющиеся бизнес-процессы, сохранять все версии конфигураций интеграционного решения, сокращая этап рутинного кодирования. Программное обеспечение промежуточного уровня, получаемое в результате генерации на основе семантической модели, дает возможность осуществлять взаимодействие между информационными системами, обеспечивая
при этом глобальную целостность семантики данных.
Рис. 1. Пример создания семантической сети при помощи «SIMILIS»
В процессе управления, будь это управление организационно-техническими или организационными системами, необходимо реализовывать механизм управления, принимать решения в отношении объекта управления, т.е. подразумевается поддержка принятия решений (ППР), в первую очередь информационная. Любая система, осуществляющая информационную ППР, содержит компоненту представления информации, на основе которой принимаются решения, и компоненту непосредственно самих правил принятия решений (чаще всего продукционных). Эти компоненты удобно разработать на основе онтологий, в том числе с использованием предложенного средства автоматизации проектирования интеграции информационных систем «SIMILIS».
Ниже приводится пример процесса управления организационной системой методом изменения состава и структуры, которая имеет сетевую проектную форму, в ЕИП подобных структур [5], см. рис. 2.
Данная схема управления реализует третий базовый принцип управления - принцип обратной связи. Однако применение этого принципа в чистом виде при управлении организационными системами приводит к повышению нагрузки на лицо, принимающее решение (ЛПР), т.к. каждый раз необходимо корректировать задающее воздействие в зависимости от вектора ошибки s(t) (как разницу между вектором целей x0(t) и вектором текущего состояния x(t)). Это усложняется недостатком информации о компетенциях соискателей и субъективизме оценок их соответствия решаемым задачам ИТ-проекта. Под вектором целей подразумевается список целей, упорядоченный по убыванию приоритетов, при этом у каждой цели есть своя метрика (аналогично для вектора текущего состояния и ошибки).
Возможно приблизить управление к оптимальному, снижая негативные воздействия выявленных недостатков, путём введения контура адаптации, содержащего блок механизма групповой экспертной оценки (географически-удалённое сообщество экспертов) и блок адаптации процесса синтеза сетевых проектных организационных структур
(СПОС), а также блок памяти, состоящий из взаимосвязанных онтологических баз знаний (ОБЗ).
Таким образом, уменьшается нагрузка на ЛПР, устраняются перечисленные выше недостатки (снижается субъективизм оценок соответствия исполнителей решаемым задачам, устраняется недос-
таток информации о компетенциях исполнителей), а качество управления повышается путём внесения изменений в ОБЗ (изменения в правилах принятия решений, переназначение исполнителей и пр.).
СПОС но ссп
Рис. 2. Схема управления организационной системой с использованием онтологий
Приведённый в схеме управления блок памяти, находящийся в контуре адаптации, состоит из трёх взаимосвязанных баз знаний, основанных на разработанных онтологиях, фрагменты которых приведены ниже (рис. 3), с использованием диаграммы классов иМЬ, что позволяет графически наглядно показать взаимосвязь концептов и ролей моделируемой предметной области.
Рис. 3. Фрагменты онтологий организационных структур, компетенций и участников
Приведём некоторые аксиомы онтологий с использованием дескрипционной логики SHOIN(D). Применение её позволяет формализовать определения используемых понятий в виде отношения включения концептов, описать логические аксиомы, на базе которых формируется веб-онтология OWL DL, которую возможно использовать для создания ОБЗ для информационной системы. Описание организационной структуры базируется на модели представления, схожей с той, что используется для описания ИТ-инфраструктуры [6], и в компетентностям подходе [7].
Основными (атомарными) концептами, на основе которых базируются составные концепты и аксиомы, являются CompetenceObject, Task и ряда других.
Рассмотрим разработанные онтологии организационных структур, компетенций и участников и
фрагменты их описания с дескрипционной логики SHOIN(D) и языка веб-онтологий OWL DL.
Рассмотрим определения нескольких концептов предметной области. Понятию ИТ-проект соответствует концепт Project, который состоит из ряда задач Task:
Project = consistsOf.Task Концептом, который соответствует понятию проектная организационная структура, является Organizational_Structure.
В данной модели она представляет собой композицию ролей в проектной команде:
Organizational_Structure = consistsOf.Role В свою очередь роль Role может быть формальной Formal и неформальной Informal. Неформальные типы ролей берутся из социальнопсихологических моделей, например, соционики, Мейера-Бриггса или Томсета и пока в данной модели представляют собой «точку роста».
Любые роли в ИТ-проекте обладают компетенциями. В данной модели компетенции бывают либо профессиональными, либо личностными. В связи с этим формальные роли связаны с профессиональными компетенциями, а неформальные — с личностными:
Formal Í Vposess.Personal
Informal Í V posess.Professional Некоторые аксиомы, связанные с ИТ-инфраструктурой, описаны в [8].
Формальное описание требований к исполнителям на основе компетентностного подхода в виде онтологии описано в [9], однако оно не позволяет конструировать составные компетенции и связывать компетенции с задачами выполняемого ИТ-проекта. В предложенной онтологии первый недостаток устраняется введением составной компетенции ComplexCompetence, второй - путём связывания ComplexCompetence с задачей Task ИТ-проекта.
Одним из преимуществ использования онтологий является активность задействованных знаний, что проявляется в логическом выводе новых фактов из уже имеющихся аксиом. Это позволяет повысить эффективность алгоритма (по критерию полноты) отбора исполнителей на участие в ИТ-проекте, являющегося частью более общего механизма формирования состава организационной системы и синтеза проектной организационной структуры. Рассмотрим следующий простой пример. Предположим, что необходимо найти исполнителя на задачу ИТ-проекта, для которой требуется умение верстать с использованием SCSS. Среди информации об исполнителях нет упоминания о компетенции, что кто-то верстает страницы именно с помощью SCSS (CanMakeUpPageWithSCSS), зато есть информация о компетенции, что кто-то верстает на HAML (CanMakeUpPageWithHAML). Эти две компетенции никак не связаны, и алгоритм, отбирающий подходящих кандидатов, не найдёт ничего. В разработанной онтологии имеется симметричная рефлексивная роль isSimilar, областью определения и значений которого является концепт Competency, определяющая отношение схожести между компетенциями: isSimilar(CanMakeUpPageWithSCSS, Can-Make UpPage WithHAML).
Использование логического вывода позволит найти исполнителя, который обладает схожей компетенцией CanMakeUpPageWithHAML в случае, когда требуется CanMakeUpPageWithSCSS. Подобным же образом можно решить проблему обратной совместимости информации о компетенциях, например, если будет требоваться умение верстать с помощью CSS 2, то соискатель, освоивший более новый CSS 3, попадёт в список исполнителей на решение задачи.
Выводы: В данной статье представлен метод проектирования программного обеспечения интеграции информационных систем на основе семиотического моделирования. Этот метод, а так же разработанное средство автоматизации проектирования программного обеспечения промежуточного уровня позволяют создать интеграционное решение, которое поддерживает глобальную целостность данных в объединяемых ИС, в то же время, предоставляя возможность оперативно вносить в него изменения в соответствии с изменяющимися бизнес-процессами. Разработана схема управления организационной системой с использованием онтологий, и контура адаптации, что уменьшает нагрузку на ЛПР при принятии решений и снижает субъективизм оценок соответствия исполнителей решаемым задачам. Созданы онтологии организационных структур, компетенций и участников ЕИП, которые позволяют формировать составные компетенции, формализовать требования к решаемым задачам. А также увеличить эффективность алгоритма отбора исполнителей на участие в ИТ-проекте по критерию полноты.
Предложенный метод проектирования программного обеспечения интеграции информационных систем на основе семиотического моделирования для организационно-технической системы предприятия можно адаптировать и для организационных систем различных предприятий. Подобная адаптация может потребоваться, например, для интеграции разнородных описаний кадровых служб предприятий. В целом подобную адаптацию можно описать следующим образом: для каждой кадровой службы создаётся онтология, на основе предложенной в статье, затем выделяются полисемичес-кие понятия, описываются правила реакции на вставку, добавление, изменение объектов соответствующих полисемическим понятиям. В итоге реализуется промежуточное программное обеспечение, обеспечивающее обмен данными и глобальную целостность информации на основе сформированных правил. Адаптация предложенного метода позволит наладить межорганизационное взаимодействие для аутсорсинга услуг или выполнения совместных проектов.
Литература
1. Попов Д.В. Информационная поддержка распределённой разработки программного обеспечения на основе онтологии / Программные продукты и системы, № 1 (81), 2008. C.81-84.
2. Мухачева Н.Н., Попов Д.В. Онтологические модели и методы для управления информационноинтеллектуальными ресурсами организации / Вестник УГАТУ, 2010. T.14 № 1(36). C.123-135.
3. Бостонов О.Х. Средства автоматизации ИТ-проектирования для интеграции информационных систем // Научно-технические ведомости СПбГПУ. 2011. №1 С. 154-159.
4. Тюрганов А.Г. Формализованные понятийные модели для ИТ-проектирования организационно-технических систем // Сборник научных трудов Х национальной на-учно-техн. конф. РАИИ с межд. участием "КИИ-2006". -М.: Физматлит, 2006.- Т. 1. С. 183-188.
5. Юсупова Н.И., Попов Д.В., Ризванов Д.А., Тихов М.А., Богданова Д.Р., Габдулхакова А.Р. Модели и методы поддержки выполнения ИТ-проектов в распределённом информационном пространстве // Вестник Иркутского государственного технического университета, 2006, № 2 (26), т.3. -С. 16-22.
6. Галямов А.Ф., Попов Д.В. Анализ информационной и ИТ-инфраструктур организации / Программные продукты и системы, № 1 (85), 2009. C. 91-93. -ISSN 0236-235X
7. Попов Д.В., Сабирьянова Г.Р. Система формирования учебно-методических материалов на основе компе-тентностного подхода / Вестник УГАТУ. Серия «Управление, вычислительная техника и информатика». - Уфа, Т.10, № 2 (27), 2008. С. 101-107.
8. Онтологическая модель для поддержки при-
нятия решений в процессе ИТ-консультирования / А.Ф. Галямов А.Г. Абайтуллин Д.В. Попов // Вестник СПбГУ. Серия «Информатика, вычислительная техника и управление». 2010. № 1. С. 49-55.
9. Dorn J. and Naz T. (2007) “Meta-search in Human Resource Development”, In: Proceedings of 4th Int. Conference on Knowledge Systems, Bangkok, Thailand, p. 759-770.
Уфимский государственный авиационный технический университет
USING ONTOLOGY FOR ORGANIZATIONAL SYSTEMS INTEGRATION AND MANAGEMENT O.H. Bostonov, A.F. Galyamov
Developed information systems integration method, based on polysemy decomposition method. Ontology for the implementation of methods of management of composition and structure of organizational systems is proposed Key words: integration, ontology, organizational systems
