CC BY
100
своерщне врахування фактору часу, пояснюване тим, що ц^ реалiзуються в майбутньому, а засоби Тх досягнення використовуються в теперiшньому перiодi, тому будь-який вибiр мiстить в собi елемент надання переваг у часк Складна система мiжчасових стввщно-шень пронизуе як "вертикальну" (етапнiсть процесу виробництва), так i "горизонтальну" (внутрiшньо- i мiж-галузевi взаемозв'язки ) структуру виробництва;
виклад австрiйськоТ теорiТ економiчного циклу, що пов'язуе змiни грошовоТ пропозицiТ через ринок позич-кового катталу з обсягами iнвестування та структурою цш за посередництва мiжчасових зв'язкiв.
Означенi елементи австрiйського пщходу поступово iнтегруються до домiнуючоТ науковоТ парадигми еконо-мiчноТ теорiТ, проте цей процес м^ би бути бтьш посту-пальним i всеохоплюючим. Вщносно використання над-бань австршськоТ теорiТ лунають рiзнi думки, серед яких можна виокремити двi позицп. Перша полягае у прого-лошенн австрiйського пiдходу едино вiрним, вщкидае його "приеднання" до досягнень сучасноТ економiчноТ науки, визнаючи його самодостатню роль як претендента на замшу юнуючоТ парадигми. Його дотримуються, передусiм, радикально спрямованi, де в чому апологе-тично налаштованi учн Л. фон Мiзеса у США, зокрема М. Ротбард. Друга пози^я, що видаеться нам бтьш зваженою, закликае до використання оригiнального австршського пiдходу всюди, де це можливо, на правах рiвнозначноТ з пануючою ортодоксiею економiчноТ докт-рини (найiмовiрнiше, представлена Ф. фон Хайеком). Австршську теорiю iнколи iменують "теорiею здорового глузду", а, як доводить практика, здоровий глузд нехай поступово, проте перемагае, зрщка повнютю витюняю-чи попереды, схематичнi й нереалiстичнi уявлення про переб^ економiчних процесiв, а найчастше - Ытегрую-чись до пануючоТ насьогоднi системи економiчних знань у якост ТТ невiддiльного елемента.
Неупереджений аналiз основних положень австрй ськоТ школи засвiдчив, що австрмський пiдхiд мае вла-сну теор^ i методологiю дослiдження, потребуе актив-нiшоТ iнтеграцiТ до пануючоТ неокласичноТ парадигми. Започаткована австрiйською школою австршська тра-дицiя економiчного аналiзу розвиваеться i використову-еться тими економютами, що прагнуть реалiстичнiше вiдображати картину економiчного життя суспiльства. В межах австрмськоТ традицiТ дiяльнiсть людини на ринку дослщжуеться як процес координаци послiдовних змiн, що вiдбуваються у чаа, учасники якого дiють вщповщно до власних знань, переконань, очкувань, продукують
УДК 338.24
нову Ыформацю, знаходять HOBi можливостi, реалiзу-ють свiй творчий потенцiал.
Л. фон Mi3ec i Ф фон Хайек плiдно розвинули пiдходи австрiйськоí школи, здмснили поглибленi подальшi еко-номiчнi дослiдження у напрямку побудови австрмського варiанту неолiберального напряму економiчноí науки. Незважаючи на окресленi розбiжностi ix вчень, вищеви-кладений аналiз австрмсько!' традицií дозволяе охарак-теризувати ii як певну iдейно-теоретичну цiлiснiсть, а австрмський неолiбералiзм як безпосереднього щейного наступника австрiйськоí суб'ективно-псиxологiчноí школи. Хоча сучасна австрмська школа остаточно втратила свм географiчний, нацiональний змют, вона набула кос-мополiтичного, наднационального значення i представлена американським та европейським поколЫнями еко-номю^в австрiйськоí традицií, що посилюють свм вплив починаючи з середини 1970-х рр. минулого столггтя.
Щодо перспектив подальших наукових розвiдок, то заслуговуе на увагу визначення мюця i ролi австрiйськоí школи в структурi маржиналiзму, етапiв и розвитку та еволюцп, внутрiшнix суперечностей, ймовiрниx шляxiв iмплементацií iдей, висловлених и представниками, до сучасно1 економiчноí науки.
1. Берри Н. Норман. Австрийская экономическая школа: расхождения с ортодоксией // Панорама экономической мысли конца ХХ столетия [Текст] / / [Под ред. Д. Гринэуэя, М. Блини, И. Стюарта]: В 2-х т.: Пер. с англ. [Под ред. В.С. Автономова и С.А. Афонцева]. - СПб.: Экон. шк., 2002. - Т. 1. - С. С. 81-105. 2. 1стор1я економ1чних учень : Хресто-мат1я : Навч. поЫб. [Текст] / / [уклад.: В.Д. Базилевич, Н.1. Гражевська, А.О. Маслов та н.]; за ред. В. Д. Базилевича. - К.: Знання, 2011. - 1198 с. 3. Кубедду Р. Политическая философия австрийской школы: К. Менгер, Л. Мизес, Ф. Хайек [Текст] / Р. Кубедду / Пер. с англ. - М., Челябинск: ИРИСЭН, Мысль, Социум, 2008. - 406 с. 4. Менгер К. Основания политической экономии // Австрийская школа в политической экономии. К. Менгер, Е. Бём-Баверк, Ф. Визер [Текст] /. - М.: Экономика, 1992. -С. 31-242. 5. Уэрта де Сото Х. Австрийская экономическая школа: рынок и предпринимательское творчество / Хесус Уэрта де Сото ; [пер. с англ. Б. С. Пинскера под ред. А. В. Куряева]. - Челябинск: Социум, 2007. - viii + 202 с. (Серия "Австрийская школа" Вып.1). 6. Хайек Ф. фон. Судьбы либерализма в XX веке [Текст] / Фридрих фон Хайек / [пер. с англ. Б. Пинскера под ред. Т. Даниловой и А. Куряева]. - М., Челябинск: ИРИСЭН, Мысль, Социум, 2009. - 337 с. 7. Эбелинг Р. Роль австрийской школы в развитии мировой экономической мысли XX века [Текст] / Р. Эбелинг // Экономика и математические методы. - Т. 28. -Вып. 3. - 1992. - С. 347-363. 8. Mises L. von. My Contribution to Economic Theory [Текст] / L. von. Mises. // Planning for Freedom. - South Holland, 1980. - 121 р. 9. Mises L. von. The Historical Setting of the Austrian School of Economics. [Текст] / L. von. Mises. - New Rochelle, 1969. - 167 р. 10. Salerno, Joseph T. The place of "Human Action" in the Development of Modern Economic Thought [Текст] / Joseph T. Salerno // The Quarterly Journal of Austrian Economics. Spring 1999. - Vol. 2. - № 1. - Р. 35-65.
Над1йшла до редколегп 09.12.11
Г. Чорноус, канд. екон. наук, доц. (КНУ iменi Тараса Шевченка)
МЕХАН1ЗМ 1ДЕНТИФ1КАЦП СИТУАЦ1Й ТА ПРИЧИННО-НАСЛ1ДКОВИХ ЗВЯЗК1В
М1Ж ПОД1ЯМИ НА П1ДПРИСМСТВ1
Розглядаються питання, пов'язан з адаптацею концепцИ моделювання проактивного механзму прийняття управлнських ршень на базi iнструментарiю iнтелектуального аналiзу даних на piew тдприемства. Розроблено ме-ханзм iдентифiкацil ситуацй та причинно-на^дкових зв'язкв м/'ж под/'ями на тдприемства
Ключовi слова: проблемна ситуаця, проактивне упpавлiння, прийняття ршень, iнтелектуальний анал!з даних.
Рассматриваются вопросы, связанные с адаптацией концепции моделирования проактивного механизма принятия управленческих решений на базе инструментария интеллектуального анализа данных на уровне предприятия. Разработан механизм идентификации ситуаций и причинно-следственных связей между событиями на предприятии.
Ключевые слова: проблемная ситуация, проактивное управление, принятие решений, интеллектуальный анализ данных.
The article deals with the adaptation of the concept of modeling a proactive decision making mechanism based on Data Mining tools at the enterprise level. The mechanism to identify situations and causal relationships between events in the enterprise has been developed.
Keywords: problem situation, proactive management, decision making, Data Mining.
Сучасш масштаби со^ально-економмчноТ взаемодп, шформацмш, технолопчш та оргашзацшш зв'язки вима-складш та розгалужеш економiчнi, фшансов^ со^альш, гають вщ менеджменту пщприемств застосування в
© Чорноус Г., 2012
CMCTeMi управлiння нових пiдходiв до форм^зацп про-цеав пiдготовки i прийняття управлiнських рiшень. Перед керiвниками пiдприeмств виникае проблема об^ру-нтування управлЫських рiшень по коригуванню ix дiя-льностi з урахуванням змЫ в економiчнiй ситуацп. Вщ-сутнють адекватних наукових методiв пiдготовки i прийняття управлiнськиx рiшень на пщприемст^ для вчас-ного виявлення проблемних ситуацм може призвести до низки вкрай негативних наслщюв в результат змiн умов функцiонування i розвитку пiдприемств.
Аналiз переконуе, що лише досвщ та iнтуíцiя керiв-никiв не в змозi забезпечити в сучасних умовах прийняття адекватного вщповщнш ситуацп управлiнського ршення. Економiчнi проблеми, з якими стикаються ке-рiвники пiдприемств в Украшу е складними i багато-гранними, залежать вщ багатьох зовнiшнix та внутрь шнix факторiв, що можуть по рiзному впливати на еко-номiчну ефективнiсть пiдприемства та швидко змшюва-тись в часi. В зв'язку з цим прийняття оптимальних управлшських рiшень на великих пщприемствах доць льно реалiзовувати з залученням наукових методiв, що вiдображають специфку дiяльностi пiдприемства та особливостi сучасних економiчниx умов. Саме в таких умовах на передовi позицií виходить проблема розроб-ки цiлiсного мехашзму прийняття управлiнськиx рiшень на пщприемств^ в основу якого покладенi принципи проактивного управлiння, а в якост iнструментарiю ви-користовуеться iнтелектуальний аналiз даних.
Проблема розробки меxанiзмiв подготовки i прийняття управлiнськиx ршень на пiдприемствi не нова, ii роз-в'язанню присвяченi працi таких втизняних та зарубь жних вчених як Р. Акоф, А.1. Амоша, В.Д. Базилевич, Я.Г. Берсудський, В.В. Впгпнський, В.М. Геець, Н.А. Кизим, Р.Н. Лепа, Х. Райфа, Т. СааД Е.О. Трахте-нгерц, О.1. Черняк, А.В. Шегда та Ыших.
Серед останнix дослiджень можна видтити методику дiагностики виробничо' дiяльностi пщприемства [5], методику дiагностики дiяльностi пiдприемства, спрямовану на визначення рiвня конкурентоспроможностi [8], об'ект-ну модель дiагностики проблемних ситуацiй [4] тощо.
Запоб^ання переходу пiдприемств у проблемний стан та оперативне реагування на проблемы ситуацп, що локально виникають, залежить вщ ефективност органiзацií процесу розтзнавання ситуацiй, спромож-ностi мехашзму прийняття ршень в стислi термЫи ви-явити i оцiнити характер проблем. Використання конце-пци проактивного управлЫня в режимi реального часу забезпечуе ранню дiагностику проблемних ситуацш i реалiзацiю своечасних заxодiв з ix запоб^ання [6].
Враховуючи обмеженють класичних методiв, для реалiзацií проактивного мехашзму прийняття управлн ських ршень на пiдприемствi доцiльно залучити техно-логiю iнтелектуального аналiзу, яка здатна автоматично видобувати iз даних новi нетривiальнi знання у формi моделей, залежностей, закошв тощо [9].
Розробка концептуальних основ та теоретико-методолопчних положень проактивного меxанiзму прийняття управлЫських рiшень на пiдприемствi, формаль зацiя його до рiвня конкретних економко-математичних моделей, методiв та Ыформацмних теxнологiй, е актуальною науковою проблемою та необxiдним Ыструмента-рiем для керiвникiв пiдприемств при розв'язанш проблемних ситуацiй та забезпеченш конкурентних позицiй.
lдентифiкацiя проблемних ситуацм наразi предста-вляе собою достатньо складну наукову задачу, що ви-магае дослiдження багатьох факторiв, особливостей розвитку i функцiонування пiдприемства в сучасних економiчниx умовах. Виявлення закономiрностей i зв'я-
3KÎB мiж подiями i явищами, що вiдбуваються на пщприемства представляе собою шше складне завдання, розв'язання якого можливе через вивчення розвитку ситуацiï в багатовимiрному просторi показникiв, що характеризуюсь ïï з рiзних боюв.
Метою даноï роботи е розробка мехашзму щентифь кацiï ситуацiй та причинно-наслщкових зв'язкiв мiж по-дiями на пiдприемствi на засадах проактивного управ-лiння з використанням методiв та iнструментiв Ытелек-туального аналiзу даних.
В основу методики проактивного управлЫня покла-дений процесний пщхщ, тобто основна увага зосере-джуеться на певшй послiдовностi дiй по управлшню, яка створюе основу для застосування лопки, суджень та аналiзу iнформацiï про проблеми.
Проактивне управлЫня охоплюе такi основнi проце-си: причинно-наслщковий аналiз, прийняття рiшення, аналiз плану та огляд ситуацп' [6]. Ц процеси кпасифь кованi за часом (минуле, сучасне, майбутне), кожний з них мае свою спрямованють та мютить послiдовнiсть крокiв, а також набiр прийомiв, якi можуть застосовува-тись окремо i в певшй послщовносл [9]. Всi розглядува-нi процеси взаемопов'язанi.
В основу реалiзацiï всiх процесiв проактивного управлЫня покладений аналiз даних про функцюнуван-ня системи i вiд якост проведення такого аналiзу залежить устх своечасного виявлення проблемних ситуа-цiй, пошуку способiв ïх подолання, виявлення причин-но-наслiдкових зв'язкiв мiж подiями тощо.
Пiдходи до виявлення проблемних ситуацм та при-чинно-наслщкових зв'язкiв базуються на обробцi даних, вони дозволяють сформувати правила, за якими вщбу-ваеться iдентифiкацiя. Необхщнють спрощення процедур виявлення проблемних ситуацй перш за все, за рахунок скорочення ктькосп даних, вимагае залучення найсучаснших аналiтичних методiв.
Сучасний етап розвитку методiв обробки i аналiзу iнформацiï дозволяе працювати з великими обсягами даних i проводити поглиблений аналiз даних, пов'яза-них з проблемою. Сучасна аналiтика поеднуе потуж-нiсть i складнiсть, включаючи в себе статистику, профь лювання, розпiзнавання образiв, поведiнковий аналiз, аналiз часових рядiв, прогнозне моделювання, вiзуалi-зацiю, аналiз причинно-наслiдкових зв'язкiв тощо. Використання апарату Ытелектуального аналiзу даних дае можливiсть удосконалити методику проактивного управлЫня, забезпечуючи його основш процеси вщпо-вiдними методами вщкриття шаблонiв, моделювання передбачень, аналiзу аномалм [9].
1нтелектуальний аналiз даних (1АД) - це синтетична технологiя, що поеднуе в arôi останнi досягнення штучного Ытелекту, чисельних математичних методiв, статистики, евристичних пiдходiв. Методи iнтелектуального аналiзу включають Data Mining, Text Mining, OLAP, Knowledge Discovery, Intelligent Analysis Data тощо [2, 3, 11].
Теоретико-методолопчний i методичний рiвнi кон-цепци проактивного мехашзму прийняття управлЫських рiшень на базi iнтелектуального аналiзу даних визнача-еться об^рунтуванням можливостей такого аналiзу на рiвнi кожного процесу та зв'язюв мiж процесами.
Процеси огляду ситуацп та причинно-наслщкового аналiзу безпосередньо пов'язаш мiж собою, оскiльки щентифка^я ситуацiï мае супроводжуватись перелiком ïï джерел, причин та параметрiв, а також визначенням векторiв розвитку ситуацп та ïï наслiдкiв з урахуванням та без врахування управляючих впливiв. Отже, виявлення i усвщомлення певно1 ситуацiï передбачае щен-тифка^ю причинно-наслiдкових зв'язкiв, що пов'язанi з
нею. Використання апарату штелектуального аналiзу даних дае можливють удосконалити методику проактивного управлшня, забезпечуючи його основы процеси
вщповщними методами вiдкриття шаблошв, моделювання передбачень, аналiзу аномалш (рис.1).
ПРОЦЕСИ ПРОАКТИВНОГО УПРАВЛ1ННЯ ЕТАПИ ПРОЦЕС1В ПРОАКТИВНОГО УПРАВЛ1ННЯ ПРОЦЕСИ 1НТЕЛЕКТУАЛЬНОГ О АНАЛ1ЗУ ДАНИХ
ОГЛЯД СИТУАЦП 1. Виявлення i усвщомлення задач. 2. Уточнення задач. 3. Встановлення прюрите^в. 4. Визначення вщправно! точки аналiзу.
Умовна логiка Асоцiацiя Тренд Варiацiя Виявлення вiдхилення
ПРИЧИННО-НАСЛЩКОВИЙ АНАЛ1З -► 1. Виявлення проблемного об'екту. 2. Локалiзацiя проблеми. • 3. Виявлення ключових вщмЫностей. 4. Уточнення вщхилень. 5. Виявлення ймовiрних причин та ïх перевiрка. 6. Пiдтвердження найiмовiрнiшоï причини.
Рис.1. Вiдповiднiсть мiж процесами проактивного управлшня та 1АД
*Джерело: складено автором за результатами досл'джень
Поняття поточноТ та повноТ ситуацп трактуватимемо як сукупнють вiдомостей про об'ект в даний момент (поточна) та знань про систему управлшня та викорис-товуванi технологiТ управлшня [7].
Проблемну ситуацiю визначатимемо як неприйнятне вiдхилення в значеннях показнишв вiд цiльових або стандартних значень [4].
Задачi управлiння багато в чому залежать вщ ситуацп, яка може виявитись проблемною внаслщок пору-шень в реалiзацiТ соцiально-економiчних, полiтичних та iнших механiзмiв, неадекватност структури управлiння та помилок в процесах управлшня. Тому для реалiзацiТ концепцп проактивного прийняття управлiнських ршень необхiдна розробка ефективних методiв виявлення проблемних ситуацш.
Мова йде про ранню дiагностику проблемно! ситуацiï, виявлення проблеми задовго до моменту початку ïï впливу. Мехашзм дiагностики проблемних ситуацш вра-ховуе повторюванi, лопчно сподiванi та новi змiни з рiз-ною частотою настання, визначае ступшь загрози даних змiн, прискорюючи швидкють реагування на тi змши, що можуть негативно вплинути на дiяльнiсть пiдприемства.
Складнiсть виявлення проблемних ситуацш полягае в тому, що на раншх стадiях проблеми дат мошторингу про погiршення ефективностi дiяльностi мають фраг-ментарний характер. Звщси випливае задача вщнов-лення цiлiсноТ картини ситуацiТ та обстановки на основi фрагментарних даних i якiсноТ iнтерпретацiТ отриманого образу ситуацiТ з позицп ïï впливу на стан функцюну-вання пiдприемства. Для розв'язання такоТ задачi доць льно використовувати методи 1АД, прикладноï статистики, нечисловое статистики, апарати теорiï неч^ких мно-жин, генетичних алгоритмiв, нейронних мереж тощо.
Використання таких методiв дае можливють:
• здшснювати моыторинг, пiдготовку i аналiз даних: збирання i представлення даних; фтьтрацю групування та комплексне подання даних; виявлення ситуацш;
• щентифкувати проблемнi ситуацп: визначати образи проблемних ситуацш; ствставляти образ по-точноТ ситуацiТ з образами проблемних ситуацш; ви-
значати структуру проблемно! ситуацп; виявляти фа-ктори i зв'язки;
• встановлювати nрiоритетнiсть розв'язання проблем, |'х важливiсть, термiни розв'язання, тенденцп розвитку проблем та Тх сподiваних наслщшв: ранжувати образи ситуацiй; прогнозувати розвиток ситуацш без управлшських впливiв та з управлшськими впливами; оцiнювати ситуацп за рiзними критерiями;
• ставити управлшсьм задачi: аналiзувати вщхилен-ня в показниках дiяльностi; визначати цл критерiT, умови функцiонування; визначати напрями вщслщкову-вання дiяльностi пiдприeмства, точок контролю (дерево напрямiв).
При цьому мова йде про використання наступних видiв моделей:
• моделi видтення кластерiв ситуацiй методом к-середшх (к-Меапэ); класифiкацiT набору образiв з вико-ристанням дерев рiшень та нейронних мереж;
• моделi щентифкацп ситуацп методом "найближчо-го сусща", методом iндукцiT правил, з використанням нейронних мереж, байеавських мереж, асо^ацш, алгоритму обмеженого перебору;
• моделi встановлення (добування) образiв методом шдукцп правил, з використанням генетичних алгорит-мiв, нейронних мереж, програмних аген^в, категоризо-ваних графiкiв, пктографшв;
• моделi прогнозування з використанням методiв "найближчого сусща", iндукцiT правил, мiркування за прецедентами, байeсiвських мереж, статистичних ме-тодiв, асоцiацiй, нейронних мереж, дерев ршень, по-шарового стиснення;
• моделi оптимiзацiT з використанням нейронних мереж, генетичних алгоритмiв, дерев ршень, методу iндукцiT правил;
• моделi виявлення причинно-наслiдкових зв'язшв за допомогою агентiв (кросс-табуляцiя), байеавських мереж, еволюцшного програмування, статистичних ме-тодiв, редукцп вибiрки i маркування пщгруп даних.
Необхiдними е синтетичн методи виявлення ситу-ацiй на пщприемствах, що оргашчно включають лопч-
но nобудованi, математично формалiзованi алгорит-ми, як надають можливiсть iнтерактивного втручання експер^в, можливiсть реалiзовувати евристичнi про-цедури (вiзуалiзацiя).
Процедури огляду ситуацп нерозривно nов,язанi з неперервним дiагностуванням об'екта, iдентифiкацieю та системною класифка^ею штатних та нештатних ситуацiй, що е невiд,емною частиною процесу накопи-чення знань та досвiду. Розробка моделей та методiв, що сприяють ефективному виконанню даних завдань, е одним з етатв синтезу системи управлшня розвитком та функцiонування пщприемства.
Значна увага до моделей виявлення проблем з ви-користанням 1АД придiлена в роботах, пов'язаних з до-слiдженням ситуацiйного механiзму прийняття управ-лiнських рiшень [4]. Проте головна увага там придтя-еться методам, заснованим на збережених даних. По-трiбно зазначити значний потен^ал методiв, заснова-них на дистиляцп даних.
При виявленнi низки проблем потрiбно розглянути два Тх аспекти - термЫовють та значимiсть. Термiновi пробле-ми вимагають негайного реагування на них та реалiзацiТ адекватних управлЫських впливiв. Значимi проблеми -добре спланованих, довготермЫових управлiнських дм.
Iдентифiкацiя проблеми мае супроводжуватись пе-релiком ТТ джерел, причин та параметрiв, а також ви-значенням векторiв розвитку ситуацiТ та ТТ наслiдкiв з урахуванням та без врахування управляючих впливiв.
Виявлення закономiрностей та взаемозв,язкiв мiж по-дiями та явищами, що вiдбуваються на пщприемства е проблемою, яку можливо розв'язати через вивчення розвитку ситуацп в багатовимiрному nросторi показникiв, що характеризують ТТ з рiзних бошв. Проблемна ситуацiя мае довгi ланцюжки nричинно-наслiдкових зв,язкiв. 1'Т ви-никнення та наявнють може бути дослщжена за схемою: проблема (наслiдок) - симптоми Индикатор) - параметри - фактори - причини - першопричини. Для того, щоб передбачати проблему i завчасно проводити заходи по ТТ заnобiганню nотрiбно знати першопричини. З Ышого боку, проблему можна розглядати як причину, тому в меха-нiзмi проактивного управлЫня, що впроваджуеться в систему прийняття управлЫських рiшень будь-якого пщ-приемства, невщ'емною частиною мае бути прогноз розвитку ситуацм по двох напрямах - без управлЫських
вnливiв та з уnравлiнськими впливами на основi виявлення nричинно-наслiдкових зв'язюв мiж nодiями.
Процес nричинно-наслiдкового аналiзу може i повинен реалiзовуватись на всiх етапах повного циклу розв'я-зання проблем, але в певнм ситуацп його застосування самодостатньо для того, щоб гарантувати ефективне управлЫня. Йдеться про ситуацiю, коли з ч^коТ постановки проблеми випливае ТТ очевидне розв'язання, хоча, на перший погляд, суть проблеми i характер причин, що ТТ викликали, можуть бути далеко не очевидними.
Розтзнавання проблемних ситуацiй базуеться на визначенн симnтомiв - ознак явищ у внутрiшньому та зовшшньому середовищi, з якими пов'язують певн впливи на систему, джерела дм, фактори i причини. Проте симптоми часто не спрацьовують, осктьки вико-ристовуванi класичнi методи не сnрийнятливi до незна-чних змiн характеристик або компенсаторного впливу характеристик одна на одну.
Використання методiв 1АД в рамках причинно-наслiдкового аналiзу дозволяе:
• здiйснювати монiторинг, подготовку i аналiз даних: збирання i представлення даних; фiльтрацiю, групуван-ня та комплексне подання даних; локалiзацiю виявле-них nричинно-наслiдкових зв,язкiв;
• щентифкувати nричиннi зв'язки: визначати образи зв'язшв; сniвставляти виявленi фактори i зв'язки з образами причинно-наслщкових зв,язкiв; визначати структуру причинного зв'язку;
• будувати nричиннi ланцюги iерархм - ланцюги вза-емопов'язаних причин i наслiдкiв: прогнозувати розви-ток ситуацп без уnравлiнських вnливiв, прогнозувати розвиток ситуацп з управлшськими впливами; констру-ювати сiмейства ситуацм на основi моделей зв,язкiв.
Розглядаючи мехаызм реалiзацм причинно-наслщ-кового аналiзу, nотрiбно мати на увазi моделювання на основi Ыдукцп правил, пов'язаних з логiчними методами виключення, nодiбностi; пошук зв,язкiв за шаблоном; використання статистичних Ыструмен^в, алгоритмiв з само-навчанням, що особливо пристосован для аналiзу не-структурованоТ Ыформацм; побудову сiмейства причинно-наслiдкових графiв, що моделюють зв'язки мiж nодiями.
Механiзм щентифкацп проблемних ситуацiй та причинно-наслщкових зв'язшв характеризуеться однаковою лопкою i може бути поданий у виглядi схеми (рис.2).
1дентифка^я зв'язкiв (ситуацiй)
Сценарнi дослiдження
Розшзнання образiв зв'язкiв (ситуацiй)
1
Ранжування образiв зв'язкiв (ситуацiй)
Формування
образiв зв'язюв
(ситуацм)
1
Класифiкацiя
образiв зв'язкiв
(ситуацм)
функцИвподобань
Блок аналiзу ОПР
Рис.2. Схема мехашзму щентифкацп причинно-насл1дкових зв'язк1в та ситуацш на п1дприсмств1
*Джерело: складено автором за результатами дослджень
База знань
Розглядуваний мехашзм е адаптивним управлшсь-ким шструментом. Вiн забезпечуеться через налаго-дження iнформацiйноï моделi пiдприемства у вщповщ-ностi до його органiзацiйноï i функцiональноï структури та можливютю реалiзацiï рiзних пiдходiв до мошторингу та аналiзу ефективностi дiяльностi пщприемства (на-приклад, використовувати функцiональний, процесний пщходи через Balanced Scorecard, KPI тощо).
Зрiзи iнформацiï за елементами моделi надходять до блоку щентифкацп. Реалiзацiя методiв "найближчого сусща", шдукцп правил, використання нейронних мереж, байеавських мереж, асо^ацш, алгоритму об-меженого перебору дозволяють представити одержа-ний зрiз шформацп у виглядi образу i спiвставити його з розтзнаними образами, що зберiгаються в базi знань контуру "Розпiзнання образiв зв'язкiв (ситуацiй)".
Контур "Розпiзнання образiв зв'язкiв (ситуацiй)" в механiзмi щентифкаци складаеться з блокiв: форму-вання образiв, класифiкацiя образiв, ранжування обра-зiв. В системi iдентифiкацiï зв'язюв (ситуацiй) образ - це модель, що складаеться iз заданих значень напрямiв вiдслiдковування, точок контролю. В даному контурi методами iндукцiï правил, через використання генетичних алгоритмiв, нейронних мереж, програмних аген^в, категоризованих графив, пiктографiкiв формуються образи, вщносяться до певного класу (моделi видтення кластерiв ситуацiй методом k-середнiх (k-Means), кла-сифiкацiï набору образiв з використанням дерев ршень та нейронних мереж) та оцшюються за рiзними критерь ями - ранжуються.
Одержаний результат в блоц iдентифiкацiï вщо-бражае статичну оцiнку стану пщприемства на основi ретроспективного аналiзу функцюнування пщприемст-ва. Вiн указуе на наявнють проблемноï ситуацiï (при-чинних зв'язюв), вiдносить ïх до певного класу, визна-чае масштаб, типовють, ступiнь важливостi.
Реалiзуючи блок сценарних дослщжень (моделi про-гнозування), отримують шформацю для iнiцiалiзацiï програми дм з метою запобiгання або виходу з проблемно! ситуацп.
Контур розтзнання образiв, блоки iдентифiкацiï та аналiзу ОПР утворюють замкнений цикл процесу на-вчання бази знань образiв зв'язкiв (ситуацiй) на пщпри-емствi. В блоцi аналiзу ОПР, що безпосередньо пов'я-заний з прийняттям i реалiзацiею управлiнських ршень, порiвнюеться сподiваний образ з фактичною ситуа^ею, з якою стикнулось пщприемство, що проводило певну управлiнську полiтику. Якщо вiдхилення суттеве, то в механiзмi iдентифiкацiï вiдомi образи коригуються, що пщтримуе гнучкiсть всiеï системи пщготовки i прийняття управлiнських ршень на пiдприемствi.
Аналiзуючи дiяльнiсть пщприемства, необхщно мо-делювати ситуацiï в поточному момент часу, що вра-ховуеться при визначеннi поточного стану системи, i агрегувати ïх з початку званого або планового перюду з метою визначення ситуацiï в цтому, а потiм - глобаль-ноï ситуацiï. Кiнцевий стан системи визначатиметься як глобальний штегральний стан.
В основу щеологи проактивного мехашзму прийняття управлшських ршень на базi iнтелектуального ана-лiзу даних покладена наскрiзна автоматизацiя i об'ед-нання усiх iнформацiйних потокiв i управлшських функ-цiй в едине цте; розробка систем iнтелектуальноï пщ-тримки процесу прийняття управлiнських ршень на базi сучасних iнформацiйних технолопй. Тому запропонова-
ний механiзм може бути реалiзований через шформа-цшш технологiï ситуацiйних центрiв, вiзуалiзацiï даних, колегiальноï пiдтримки тощо [9, 12].
Результати дослщження дозволяють адаптувати кон-цепцiю моделювання проактивного механiзму прийняття управлшських ршень на базi шструментарю штелектуа-льного аналiзу даних для пщприемств на рiвнi двох важ-ливих процесiв: огляду ситуацiï та причинно-наслщкового аналiзу, визначити основнi методи, шструменти та моделi, що дозволяють ефективно реалiзовувати iдентифiкацiю причинно-наслiдкових зв'язгав та ситуацiй на пiдприемствi; окреслити мехашзм такоï iдентифiкацiï; напрями реалiзацiï механiзму через використання сучасних В1-технолопй, розвинення технологiï ситуацiйних центрiв, колепальних пiдходiв до прийняття рiшень.
Розроблений мехашзм щентифкацп причинно-наслiдкових зв'язгав та ситуацiй на пiдприемствi дозво-ляе враховувати повторюванi, логiчно сподiванi та новi змiни з рiзною iнтенсивнiстю надходження, визначае ступiнь загрози даних змш, пiдвищуе швидкiсть реагу-вання на тi змiни, що можуть негативно вплинути на дiяльнiсть пiдприемства.
Протягом багатьох рокiв тривае полемка мiж науко-вцями щодо переваг i недолив методiв штелектуального аналiзу, проте факти успiшного використання технологи в науково-техшчшй, економiчнiй, соцальшй сферах е ваго-мим пщтвердженням життездатностi обраного пiдходу. Технологiя знаходження нового знання не замшяе аналь тикiв чи менеджерiв, а дае 1м сучасний, могутшй шстру-мент для полшшення роботи, яку вони виконують.
Стосовно ситуацш в таких економiчних системах як пщприемство щентифка^я мае зводитись до виявлення та формалiзацiï ситуацп до рiвня конкретноï моделi з метою прийняття на основi ïï аналiзу обфунтованого управлiнського рiшення. Тому в якост перспективи по-дальших дослiджень можна розглядати реалiзацiю за-пропонованого мехашзму з урахуванням специфки дiяльностi пщприемства.
1. Базилевич В.Д. Ринкова економка: основы поняття i категорп [Текст] : навчальний поЫбник / В. Д. Базилевич, К. С. Базилевич. - К. : Знання, 2008. - 263 с. 2. Барсегян А. А. Технологии анализа данных. Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP [Текст]/ А. А.Барсегян, М. С. Куприянов, В. В. Степаненко, И. И. Холод. - СПб: БХВ-Петербург, 2007. - 384 с. 3. Кричевский М.Л. Интеллектуальный анализ данных в менеджменте [Текст]: учеб. пособие / М.Л. Кричевский. - СПб: СПбГУАП, 2005. - 208 с. 4. Лепа Р.Н. Ситуационный механизм подготовки и принятия управленческих решений на предприятии: методология, модели и методы [Текст]: монография / Р.Н. Лепа; НАН Украины, Институт экономики и промышленности. - Донецк: Юго-Восток, Лтд, 2006. - 308 с. 5. Либерман И.А. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности [Текст] / И .А. Либерман. - М.: ИНФРА-М, РИОР, 2005. -159 с. 6. Планкетт Л. Выработка и принятие управленческих решений [Текст] / Л.Планкетт, Г.Хейл. - М: Экономика, 1984. - 168 с. 7. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика [Текст] / Д.А.Поспелов.-М.: Наука, 1986. - 288 с. 8. Тридщ О.М. Органiзацiйно-економiчний мехашзм стратепчного розвитку пщприемства [Текст]: пщручник / О.М.Тридщ; Харивський держ.економiчний ун-т. - Х.: ХДЕУ, 2002. -363 с. 9. Чорноус Г.О. Концеп^я моделювання проактивного мехашзму прийняття управлшських ршень на базi шструментарю Штелектуального аналiзу даних [Текст] / Черняк О.1., Чорноус Г.О., Janosh Sztrik //Прогнозування соцiально-економiчних процеЫв: сучасш пщходи та перспективи: монография. - Бердянськ: Видавець Ткачук О.В., 2011. С.316-334. 10. Шегда А.В. Стратепчне управлшня [Текст]: пщручник / А. В. Шегда; Кив. нац. ун-т iм. Т. Шевченка. - К.: ВПЦ "Кив. ун-т", 2009. - 303 с. 11. Data mining and knowledge discovery handbook [Текст] / Oded Maimon (ed.), Lior Rokach (ed.). - N.Y. : Springer, 2005. - XXXV, 1383p. 12. Decision Support and Business Intelligence Systems [Текст] / E.Turban, R.Sharda, D.Delen, J.E.Aronson, T.-P.Liang, D.King. - Prentice Hall, 2010. - 780 р.
Надшшла до редколегм 06.12.11
