понедельник, 26 сентября 2016 г.

Как поймать тренд и заставить его работать на ваш бизнес


Компания, поймавшая тренд, подобна паруснику, поймавшему попутный ветер: она движется без видимых усилий. Со стороны кажется, что ей просто повезло, однако, скорее всего, дело не в удаче, а в умелом мониторинге трендов. О том, как работает эта механика, для Executive.ru рассказал преподаватель бизнес-школы МИРБИС, эксперт в области маркетинга, Андрей Кулинич.

Executive.ruКакие представления в маркетинге устаревают, а какие – нет?
Андрей Кулинич: Полагаю, фундаментальные представления о мире остаются прежними, тогда как схемы, способы их использования, тактика и стратегия – меняются. Я не очень люблю сравнения маркетинга с военными действиями, но проведу такую аналогию. Базовые законы ведения войны не изменились со времени Сунь Цзы. Однако, если представить эффективного военачальника времен Второй мировой войны в наших условиях, он, скорее всего, будет растерян и неэффективен. По крайней мере, пока не обновит свое представление о способах, формах и новых технологиях боя.
Executive.ruПод воздействием каких факторов происходят изменения в маркетинговом инструментарии?
А.К.: В российской практике принято считать, что наиболее значимыми для бизнеса факторами в STEP-анализе (акроним, отражающий значение социальных, технологических, экономических и политических факторов, применяется в стратегическом менеджменте. – Executive.ru) являются политика и экономика. Однако для темы, которую мы обсуждаем принципиально важен фактор технологический. Технологии оказывают очень глубокое воздействие на изменение поведения людей. Например, современные родители при помощи смартфонов контролируют детей в режиме 24*7. Во времена моего детства такой контроль был в принципе невозможен. Включенность человека в коммуникации имеет самое серьезное значение для маркетинга. Как сформулировал в своей последней статье академик Сергей Капица, плотность истории определяется количеством контактов между различными людьми. Мир изменил понимание расстояния между людьми: физическое расстояние с появлением виртуального социума, существующего в круглосуточном формате, это привело к увеличению плотности жизни, к увеличению скорости принятия решений, к доступности информации. В связи с этим возникла проблема информационного перегруза: мозг стал защищаться от ненужных ему сообщений, не замечая их.
Executive.ru: Насколько для «отлова трендов» подходит распределение Эверетта Роджерса («Диффузия инноваций», в свое время сходную идею высказали также Брюс Райан и Нил Гросс)? Имеет ли смысл постоянно держать в поле зрения тех, кто находится в левой части композиции?


А.К.: Это интересная гипотеза, но она имеет слабое прогностическое значение. С учетом повышения плотности истории время инноваций сжимается. С помощью каких носителей люди смотрят кино? Видеокассеты жили с середины 1980-х годов до начала XXI века. CD просуществовали меньше: пользователи переключились на торренты. А теперь мы смотрим фильмы на YouTube и других подобных сервисах. Увеличивается плотность и сокращаются циклы. С учетом этих обстоятельств тяжело сказать, кто мы? Инноваторы, ранние последователи, либо опаздывающие? Кривая Роджерса хорошо объясняет события постфактум, но ее тяжело использовать для количественного прогноза на будущее. И, конечно, надо учитывать, что одновременно мы можем являться как новаторами, так и опоздавшими применительно к разным категориям.
Executive.ruВсе ли?
А.К.: Если мы не становимся новаторами, в этом случае реализуется другой интересный футурологический сценарий, который обсуждался в Изборском клубе. Суть в том, что в мире появятся новые варвары, потому что успешность будет проходить не по линии богатства, а по линии новых технологий. Вы будете успешны, если вы адаптируетесь, используете в жизни, в работе новые средства коммуникации. Новые варвары – те, кто по тем или иным причинам не хотят или не могут использовать данные современные технологии. Они лишены права на успех в новом понимании.
Executive.ruВы говорите о финансовом успехе?
А.К.: Финансовый успех и использование технологий в современном обществе являются связанными понятиями. С одной стороны, люди с высоким достатком более активно пользуются современными технологиями, и доступ к технологиям определяется их финансовыми ресурсами. С другой стороны, технологии становятся все более доступными, и эта доступность создает возможности для финансового успеха. Однако, ни в первом, ни во втором случае нет прямой зависимости. Создатели сайтов для бесплатного онлайн-обучения планировали сделать образование бесплатным, они видели свою миссию именно в этом. Однако экономически незащищенные слои не стали массово пользоваться этими ресурсами. Зато эти сайты с удовольствием стали использовать те, кто и до этого был готов платить за образование. Таким образом, в некотором смысле произошла «каннибализация спроса».
Executive.ruСуществуют ли инструменты для «охоты на трендсеттера»?
А.К.: Когда вы идете на рыбалку на щуку, вы берете с собой блесну. Когда на карася – достаточно червя. На охоте, как и на рыбалке, выбор инструментов зависит от цели. В случае с трендсеттерами мы охотимся на нечто непонятное, поэтому однозначного ответа на вопрос, какие снасти нам нужны – нет. В этих условиях остается тренировать в первую очередь себя, свой мозг, развивая наблюдательность, внимательность, способность замечать изменения. 
Трендсеттера вы можете найти, анализируя изменения в поведении клиентов, в их выборе, в динамике запросов. Если происходят отклонения от типовых сценариев (например, клиент заказывает оригинальное сочетание товаров и продуктов, просит новую услугу), их нужно анализировать, потому что в каждом из этих случаев может быть скрыт потенциал. Отличающееся поведение может стать стандартным для некой новой группы потребителей, и в интересах вашего бизнеса – без промедления идентифицировать эту группу с выгодой для себя.
Executive.ruКакие индустриальные решения существуют для мониторинга трендов? Что вы планируете показать на вебинаре?
А.К.: Во-первых, есть исследования Trendwatching. Это крупное агентство, занимающееся анализом потребительских рынков. Оно систематизирует тренды, проводит конференции, публикует материалы. Если пять лет назад для анализа трендов надо было «шерстить» множество источников на разных языках, то теперь достаточно посмотреть материалы Trendwatching. Вы получите достаточно полную картину коротких трендов.
Для более глубокого анализа имеет смысл обратиться к исследованиям Gartner– компания занимается анализом тенденций в области технологий, в том числе маркетинговых инструментов. Горизонт анализа – 5-10 лет. Эти материалы помогают понять, к чему надо быть готовым, чтобы быть успешной компанией в будущем. У Gartner есть такой инструмент как Gartner hype cycle – он сформирован по отраслям, по видам деятельности. Доступ к результатам исследования – платный, в бесплатном формате выложена только часть материала. Однако для начала работы с трендами и бесплатной информации будет достаточно.
Наконец, есть такой инструмент как матрица потребительского тренда. Это – пошаговая инструкция, помогающая найти применение той или иной тенденции к бизнесу. Например, когда мы говорим, что мир мобилизуется (переходит на мобильные устройства), то первое, что приходит в голову руководителю компании – адаптировать сайт к мобильным гаджетам. Однако, если покопаться глубже, мы обнаружим нетривиальные решения, помогающие воздействовать не просто на сайт, но на бизнес-модель компании.
Executive.ruК каким отраслям применимы инструменты, которые вы только что назвали?
А.К.: Здесь нет ограничений по отраслям. Анализ трендов одинаково важен для компаний разного профиля.
Executive.ruКому адресован вебинар?
А.К.: Тем, кто отвечает за развитие и продвижение продукта, кто выполняет предпринимательскую функцию – коммерческим директорам, директорам по развитию, по стратегии, по маркетингу, а также собственникам компаний. Каждый их них почерпнет идеи, помогающие развивать бизнес. Очень важно понять, почему старые подходы и приемы не работают, какие новые маркетинговые инструменты надо применить в интересах бизнеса компании.
Executive.ruЧто происходит с компанией, которая поймала тренд?
А.К.: Если компания действительно поймала значимый, сильный тренд, стала «единорогом», она проходит две стадии. На первом этапе переживает вдохновение: «Мы нашли, мы поверили, мы переступили через сомнения, мы начали реализовывать!». Затем наступает определенное разочарование, связанное с тем, что действительно серьезные значимые тренды не приносят результат быстро. Бывает также, что компания опередила рынок.
Очень важна постоянная работа с изменениям: внедрение инноваций и отслеживание результата. Некоторое время назад тренд поймали компании, которые серьезно занимались контент-маркетингом. В период, когда все искали суперпродавцов, эти компании, благодаря интересному исследовательскому контенту, смогли попасть в круг внимания первых лиц, к которым не мог пробиться ни один продавец. Это преимущество действовало до тех пор, пока другие компании тоже не занялись контент-маркетингом. Попутный ветер не бывает постоянным, он рано или поздно заканчивается. Это значит, что поиски попутного ветра должны быть постоянными.


Обзор применения онтологий в моделировании и управлении

Картинки по запросу ontology modelling

Кудрявцев Д.В.

Введение

Онтология — формальная спецификация разделяемой концептуальной модели  [Studer,1998], где
  • под «концептуальной» моделью подразумевается абстрактная модель предметной области, описывающая систему понятий предметной области;
  • под «разделяемой» подразумевается согласованное понимание концептуальной модели определенным сообществом (группой людей);
  • «спецификация» подразумевает описание системы понятий в явном виде;
  • «формальная» подразумевает, что концептуальная модель является машиночитаемой.
Онтология состоит из классов сущностей предметной области, свойств этих классов, связей между этими классами и утверждений, построенных из этих классов, их свойств и связей между ними.
В рамках [Эталонные модели, 2006] было проведено детальное исследование понятия «онтология» и особенно областей применения онтологий. В результате систематизация знаний в области онтологий, предложенная в  [Гаврилова, 2003], была расширена (рис.1):

Рис. 1. Систематизация знаний в области онтологий

К настоящему моменту существует ряд примеров использования онтологий в организационном моделировании и управлении:
  1. Enterprise Project [Stader, 1996; Uschold, 1997],
  2. Process Specification Language (PSL) project  [Bock, 2005], 
  3. Toronto Virtual Enterprise (TOVE) project [Fox, 1992; Gruninger, 2000],
  4. SUPER Project [Born, 2007; Hepp, 2007],
  5. Понятийное и объектное моделирование властных структур на региональном уровне ИПУСС РАН [Виттих и др., 2006]
  6. Конфигурирование услуг электронного государства на основе онтологий —Onto-Gov [Abecker, 2004]
Далее приводится краткое описание указанных примеров.

Enterprise Project и Онтология Предприятия (Enterprise Ontology)

Целью проекта Enterprise, выполненного совместно представителями университета Эденбурга, IBM, Unilever и Lloyd’s Register [Uschold, 1997], являлось моделирование бизнес-среды для поддержки менеджеров в принятии взвешенных стратегических, тактических и операционных решений. В свою очередь основная роль моделирования в проекте Enterprise состоит в формировании комплексного взгляда на организацию. Для достижения, использования и поддержки такого комплексного взгляда на организацию требуются мощные средства интеграции, коммуникации, гибкости и поддержки.
В результате проекта Enterprise был разработан Enterprise Tool Set (ETS) для информационной поддержки предоставления комплексного взгляда на предприятие.
В качестве базовой модели поддержки моделирования предприятия используются модели процессов, которые обеспечивают процессно-ориентированный взгляд и которые могут быть реализованы в исполнительной (running) системе. Для разработки моделей процессов был создан Procedure Builder. В большинстве организаций существует множество используемых инструментов (приложений). Было решено поддерживать интеграцию существующих инструментов с минимальными их изменениями, вместо того чтобы заменять существующие инструменты и их интерфейсы. Для реализации такого подхода был создан Agent Toolkit — архитектура, основанная на агентах (agent-based architecture), совмещенная с библиотекой, поддерживающей процесс добавления инструментов к системе.
Кроме поддержки интеграции инструментов, предложена поддержка реализации (исполнения) процессов. Task Manager обеспечивает как интеграцию инструментов, так и поддержку самих моделей процессов. Кроме того, он обеспечивает поддержку реализации процессов во времени (agenda-style).
Для достижения такой высокоуровневой интеграции и обеспечения эффективной коммуникации компонент, необходимо согласование используемых понятий. Для этого была разработана онтология предприятия (Enterprise Ontology).
В результате состав Enterprise Tool Set следующий (рис. 2):
  • Procedure Builder для разработки моделей процессов
  • Agent Toolkit для поддержки разработки агентов
  • Task Manager для интеграции, визуализации и поддержки реализации
  • Enterprise Ontology для коммуникации

Рис. 2. Архитектура Enterprise Tool Set

Роль Онтологии Предприятий в Enterprise Project:
  • Интеграция информации, используемой разными приложениями
  • Описание функциональых возможностей пользовательских приложений
  • Онтология в качестве семантики языка моделирования бизнес-процессов (по заявлениям самих участников, фактически, язык моделирования бизнес-процессов опирается в большей степени на свои собственные, не связанные с онтологией, понятия)
  • Улучшение коммуникаций между сотрудниками организации
Онтология Предприятий состоит, главным образом, из набора Определенных терминов, явно представленных в онтологии, для которых даются определения и устанавливается взаимосвязь с другими терминами онтологии.
Все термины в онтологии попадают в 5 верхне-уровневых разделов, отражающих разные аспекты предприятия:
  • Мета Онтология и Время
  • Активность, План, Способность и Ресурс
  • Организация
  • Стратегия
  • Маркетинг
В приводимой ниже таблице (табл. 1) перечислены все определенные в Онтологии Предприятий понятия, объединенные в основные группы.

Табл. 1. Общая модель Онтологии Предприятий
Активности и процессы
Организация
Стратегия
Маркетинг
Время
АктивностьЛицоЦель-назначениеПродажаОсь времени
Спецификация активностиМашинаИметь цель-назначениеПотенциальная продажаВременной интервал
ВыполнятьКорпорацияПланируемая цель-назначениеДля продажиМомент времени
Выполненная спецификация активностиПартнерствоДержатель цели-назначенияКоммерческое предложение
T-НачалаПартнерСтратегическая цель-назначениеВендор
T-ОкончанияЮридическое лицоЗадачаФактический покупатель
Предварительное условиеПодразделениеВиденьеПотенциальный покупатель
ЭффектУправлятьМиссияПокупатель
ДелательДелегироватьЦель-результатДистрибьютор
Под-активностьУправленческая связьОбеспечивать достижениеПродукт
ПолномочияПраво собственностиСтратегияЗапрашиваемая цена
Владелец активностиNon-Legal собственностьСтратегическое планированиеЦена продажи
СобытиеСобственностьСтратегическое действиеРынок
ПланВладелецРешениеПеременная сегментации
Под-план (sub-plan)АктивДопущениеРыночный сегмент
ПланированиеЗаинтересованная сторонаКритическое допущениеМаркетинговое исследование
Спецификация процессаТрудовой договорНекритическое допущениеБренд
СпособностьДоля / АкцияФактор влиянияИмидж
УмениеСобственник / АкционерКритический фактор влиянияХарактеристика
РесурсНекритический фактор влиянияПотребность
Распределение ресурсовКритический фактор успехаПотребность рынка
Ресурс заменительРискПродвижение
Конкурент
Далее для примера рассмотрены термины из двух разделов:
Активности и процессы и Мета-онтологии.
Активности и процессы
Центральным термином является АКТИВНОСТЬ (ACTIVITY). Он охватывает понятие всего, что предполагает реальное делание, в частности, включая действие. АКТИВНОСТЬ может иметь место в прошлом и происходить в настоящем. Этим термином можно также обозначать гипотетическую будущую АКТИВНОСТЬ.
Тем не менее, существует необходимость непосредственно указывать спецификацию или план АКТИВНОСТЕЙ. Это называется СПЕЦИФИКАЦИЯ АКТИВНОСТИ (ACTIVITY SPECIFICATION). Как и рецепт, она на некотором уровне детализации описывает одну или более АКТИВНОСТЕЙ. СПЕЦИФИКАЦИЯ ВЫПОЛНЕННОЙ АКТИВНОСТИ должна иметь нечто сделанное, соответствующее АКТИВНОСТИ.
Концепция АКТИВНОСТИ тесно связана с понятием ДЕЛАТЕЛЬ (DOER), который ВЫПОЛНЯЕТ (EXECUTES) СПЕЦИФИКАЦИЮ АКТИВНОСТИ, совершая заданные АКТИВНОСТИ. ДЕЛАТЕЛЬ может быть ЛИЦОМ (PERSON), ПОДРАЗДЕЛЕНИЕМ (ORGANISATIONAL UNIT) или МАШИНОЙ (MACHINE). Эти термины определены в секции Организация и вместе могут собирательно обозначаться как [ПОТЕНЦИАЛЬНЫЕ] ИСПОЛНИТЕЛИ ([POTENTIAL] ACTORS) (или АКТЕРЫ).
Возможность ПОТЕНЦИАЛЬНОГО ИСПОЛНИТЕЛЯ быть ДЕЛАТЕЛЕМ обозначается как СПОСОБНОСТЬ (CAPABILITY) или УМЕНИЕ (SKILL), если ДЕЛАТЕЛЬ – ЛИЦО. ИСПОЛНИТЕЛЬ может выполнять иные Роли в отношении АКТИВНОСТИ, такие, например, как ВЛАДЕЛЕЦ АКТИВНОСТИ (ACTIVITY OWNER).
С АКТИВНОСТЬЮ также тесно связан РЕСУРС (RESOURCE), представляющий собой нечто, могущее быть использованным или израсходованным АКТИВНОСТЬЮ. АКТИВНОСТЬ также может иметь выходы или ЭФФЕКТЫ (EFFECTS). АКТИВНОСТЬ связана с ВРЕМЕННЫМ ИНТЕРВАЛОМ (TIME INTERVAL). АКТИВНОСТЬ может занимать малое или большое время и быть простой или сложной. Сложная АКТИВНОСТЬ может раскладываться на множество ПОД-АКТИВНОСТЕЙ (SUB-ACTIVITIES).
СПЕЦИФИКАЦИЯ АКТИВНОСТИ совместно с ПЛАНИРУЕМОЙ ЦЕЛЬЮ-НАЗНАЧЕНИЕМ (INTENDED PURPOSE), определяемой в разделе Стратегия,  называется ПЛАНОМ (PLAN). Понятие о возможности многократно ВЫПОЛНЯТЬ один и тот же ПЛАН описывается термином СПЕЦИФИКАЦИЯ ПРОЦЕССА (PROCESS SPECIFICATION).
Управление осуществлением  АКТИВНОСТЕЙ важно для предприятия. Для этой цели мы определяем понятие ПОЛНОМОЧИЯ (AUTHORITY) ИСПОЛНИТЕЛЯ быть вправе выполнять одну или несколько АКТИВНОСТЕЙ (например, как указано в ПЛАНЕ).
Мета-Онтология и Время
Базовым понятием Мета-Онтологии является СУЩНОСТЬ (ENTITY). Это то, что охватывает все другие понятия. При построении Онтологии некоторые понятия могут рассматриваться как самостоятельные, независимые от других (например, ЛИЦО (PERSON)). Они непосредственно классифицируются как СУЩНОСТИ. Другие понятия более естественно видятся как ОТНОШЕНИЕ между двумя или более СУЩНОСТЯМИ (например, ПРОДАЖА). Поэтому, хотя ПРОДАЖА может юридически рассматриваться как СУЩНОСТЬ, ее точнее охарактеризовать как ОТНОШЕНИЕ.
В рамках ОТНОШЕНИЯ СУЩНОСТЬ может иметь РОЛЬ (например, Лицо может быть Клиентом в Продаже). Напротив, СУЩНОСТЬ может рассматриваться как АТРИБУТ или другая СУЩНОСТЬ (например, Дата рождения Лица).
Некоторые РОЛИ в ОТНОШЕНИЯХ специфичны в том, что исполнение этих РОЛЕЙ влечет за собой некие представления о действиях или суждениях (например, выполнение Активности или принятие Предположения). Мы определяем СУЩНОСТЬ, исполняющую такую РОЛЬ как АКТОР (ACTOR) (что является приблизительным синонимом к ‘агенту’ в других работах по онтологии). РОЛЬ, исполняемая АКТОРОМ, — это РОЛЬ АКТОРА. Только определенные СУЩНОСТИ могут играть такие РОЛИ, они являются ПОТЕНЦИАЛЬНЫМИ АКТОРАМИ. В настоящее время они включают в себя Лиц, ОРГАНИЗАЦИОННЫЕ ЕДИНИЦЫ и, в некоторых случаях, Машины.
Для удовлетворения потребностей множества пользователей и различных точек зрения в настоящее время и в будущем в Онтологии могут появляться или использоваться совместно с ней новые РОЛИ АКТОРОВ и вводиться новые ОТНОШЕНИЯ. Могут появляться и новые типы СУЩНОСТЕЙ АКТОРОВ, хотя возможно, менее часто.
Собирательно ситуация, характеризуемая одной или более СУЩНОСТЯМИ, участвующими в одном или более ОТНОШЕНИЯХ с одной или более другими СУЩНОСТЯМИ, определяется как СОСТОЯНИЕ ДЕЛ. СОСТОЯНИЕ ДЕЛ может иметь место, а может и нет (т.е. быть истинным или ложным).
Как упоминалось ранее, термины Онтологии не были точно определены в терминах этой Мета-Онтологии, если только это не казалось наиболее естественным выбором для конкретного термина. Тем не менее, Мета-Онтология подразумевалась в большей части работ по выбору терминов и определений. Отношения между терминами и Мета-Онтологией, как и ожидалось, стали более явными при последующем кодировании Онтологии в Ontolingua.
Время. Понятие времени не специфично для Предприятий, но они его используют. Мы не делали попыток переосмыслить существующие работы по представлению времени, вместо этого мы просто использовали их. Мы отмечаем, что при выполнении АКТИВНОСТИ следует говорить о ВРЕМЕННОМ ИНТЕРВАЛЕ. ВРЕМЕННОЙ ИНТЕРВАЛ определяется в терминах МОМЕНТОВ ВРЕМЕНИ, которые, в свою очередь, составляют ОСЬ ВРЕМЕНИ (TIME LINE).

The TOVE Project (Toronto Virtual Enterprise)

Целями проекта TOVE являлись:
1. Создание разделяемой терминологии (онтологии) для предприятия, которую каждый агент будет однозначно понимать и использовать.
2. Определить смысл каждого термина.
3. Ввести семантику в виде набора аксиом, которые позволяют TOVE автоматически выводить ответы на вопросы «здравого смысла» («common sence») о предприятии.
4. Определить символьные обозначения для терминов и понятий.
Модель TOVE является многоуровневой, охватывающей концептуальный уровень, обобщенный и уровень приложений. Обобщенный уровень и уровень приложений в свою очередь также являются стратифицированными и состоящими из микротеорий, охватывающих, например, активность, время, ресурсы, ограничения и т.д. на обобщенном уровне.  Экспериментальная система TOVE обеспечивает среду для анализа онтологий предприятия, обеспечивает модель предприятия и инструменты для навигации, визуализации, симуляции и дедуктивных запросов. Критическим требованием в проекте TOVE является создание экземпляра модели для конкретного предприятия.
Модели TOVE автоматически создаются как побочный продукт функции проектирования предприятия. Именно в результате определения целей, действий предприятия формируется модель. Однако для того чтобы успешно сформировать модель, методы моделирования должны быть более четкими, с точки зрения спецификации целей, активностей, ограничений, ресурсов и т.д., чем в существующих сейчас инструментах моделирования.

Язык спецификации процессов — Process Specification Language (PSL)

Язык спецификации процессов является развитием результатов, полученных в проекте TOVE. В инициативах по реинжинирингу бизнес-процессов или по интеграции предприятий критическим вопросом является возможность обмениваться и связывать разнообразные модели процессов. Целью Process Specification Language (PSL) Проекта является разработка формата обмена для передачи описаний процессов между различными системами бизнес-моделирования и управления бизнес-процессами, такими как системы work-flow, системы симуляции, инструменты бизнес-реинжиниринга и репозитарии процессов. PSL выступает как единый формат, обеспечивающий интероперабельность, заменяющий постоянную разработку ad hoc трансляторов для каждой пары описаний процессов. PSL дает приложениям общее понимание понятий, которыми необходимо обмениваться.
Целевой аудиторией PSL являются производители, у которых возрастает потребность в обмене процессной информацией между различными приложениями.
В отличие от языков моделирования процессов, PSL является языком обмена процессной информацией между приложениями. Например, он позволит передать модель процесса из приложения, использующего IDEF3, в приложение, использующее сети Petri.
PSL основан на формальной онтологии. Все понятия PSL формально определены на основе Knowledge Interchange Format (KIF) для устранения двусмысленности, которая часто встречается в приложениях, описывающих процессы. Онтология состоит из ядра и серии модулей, основанных на Ядре. PSL Ядро — модуль, который включает выскоуровневые базовые понятия, присущие описанию процесса. Каждый модуль проясняет Ядро и включает набор понятий, связанных с определенной областью описания процесса (ресурсы, роли, время). Модули строятся друг на друге, что делает PSL онтологию похожей на сеть модулей, в основании каждого из которых лежит Ядро. Подробнее см. http://www.mel.nist.gov/psl/index.html.

Проект SUPER

В качестве наиболее передового и крупного проекта в области развития технологий моделирования организаций и управления бизнес-процессами можно выделить проект SUPER (Semantics Utilized for Process Management within and between Enterprises /  Использование семантики для управления процессами внутри и между предприятиями). Основной целью проекта SUPER является перевод управления бизнес-процессами (BPM) с уровня информационных технологий на бизнес-уровень. Такая цель требует доступности системы управления процессами на уровне понятий бизнес экспертов, способом представления которых выступают онтологии. Авторы называют свой подход семантическим (semantic) управлением бизнес-процессами (SBPM) [Hepp, 2005].
В рамках проекта планируется разработка инструмента, поддерживающего анализ, изменение и создание бизнес-процессов, направленного на повышение уровня гибкости и адаптивности организаций. Планируемый инструмент будет основан на семантической аннотации артефактов, относящихся к управлению бизнес-процессами (операции процессов, сервисы и т.п.). Такая аннотация позволит создавать более эффективные запросы и осуществлять автоматизированный вывод, что, в свою очередь, позволит пользователям осуществлять «семантический» поиск компонент бизнес-процессов, «семантическое» составление бизнес-процессов и «семантическое» взаимодействие бизнес-процессов.
«Семантический» поиск элементов бизнес-процессов поддерживает бизнес-экспертов на этапе моделирования процессов, упрощая повторное использование существующих компонент. Для решения данной задачи создается онтологическая система, которая позволит описывать бизнес-процессы и их компоненты, а бизнес-экспертам формировать необходимые запросы к репозитарию для поиска существующих компонент бизнес-процессов. «Семантическое» составление бизнес-процессов направлено на предоставление бизнес-экспертам возможности автоматической генерации исполнимых бизнес-процессов по их концептуальным моделям (Рис. 3): 

Рис. 3. Композиция (составление) процесса на основе семантически аннотированных сервисов и процессов

«Семантическое» взаимодействие бизнес-процессов поддерживает «Семантическое» составление бизнес-процессов, путем интеграции процессов, созданных различными участниками для создания единого процесса, требующего сотрудничества нескольких сторон.
Использование предлагаемых технологий позволит:
  • Повысить качество создаваемых процессных моделей, благодаря повторному использованию существующих оптимизированных компонент бизнес-процессов.
  • Сократить время моделирования бизнес-процессов, устраняя «изобретение колеса».
SBPM-инструмент ориентирован на совместимость с существующими инструментами и стандартами организационного моделирования. В частности, процессы, представленные на BPEL, BPMN или EPC, должны «читаться» («импортироваться») SBPM-инструментом. Также процессы, созданные в SBPM-инструменте, должны экспортироваться в BPEL для исполнения в соответствующих инструментах (BPEL Engines) — см. рис. 4:

Рис. 4. Схема функционирование SBPM

Основная идея в SBPM-подходе — это сочетание системы семантических веб-сервисов, онтологической инфраструктуры и методологии и инструментов управления бизнес-процессами для создания единой технологии, которая обеспечит новый уровень перевода бизнес-требований в область фактического исполнения процессов.
В настоящий момент проектируемая система онтологий («SUPER Set of Ontologies for Business Process Management») состоит из 8-ми разделов и выглядит следующим образом [Hepp, 2007]:
1. Процессы 1.1. Верхнеуровневая процессная онтология (Upper Process Ontology)
Процесс (Process)
Активность (Activity)
Предположение (Assumption)
Предусловия (Pre-condition)
Пост-условие (Postcondition)
Эффект (Effect)
1.2. Онтология ЯОМ BPEL (sBPEL ontology, an ontology version of BPEL)
1.3. Онтология ЯОМ BPMN (sBPMN, an ontology version of BPMN)
1.4. Онтология ЯОМ EPC (sEPC, an ontology version of EPCs)
2. Организация и ресурсы 2.1. Верхнеуровневая онтология организации (Upper Organizational Ontology)
Организация (Organization)
Роль (Role)
Задача (Task)
Дивизион (Division)
Ресурс (Resource)
Сотрудник (Employee)
Машина или Система (MachineOrSystem)
Нематериальный ресурс (IntangibleResource)
Навыки и Способности (Skill and Capability)
2.2. Онтология Организации для бизнеса (Business Organization Ontology)
2.3. Онтология ресурсов для бизнеса (Business Resources Ontology)
3. Онтология бизнес функций
3.1. Маркетинг (Marketing)
3.2. Человеческие ресурсы (Human Resources)
3.3. Операции (Operations)
...
4. Данные 4.1. Верхнеуровневая модель данных организации (Enterprise Data Upper Ontology)
Система управления базой данных (DBMS)
База данных (DataBase)
Схема базы данных (DataBaseTable)
4.2. Онтология транзакцмй данных (Transactional Data Ontology)
4.3. Онтология кастомизации данных (Customizing Data Ontology)
5. Онтология обеспечения и потребления
6. Онтология правил и ограничений предприятия
7. Онтология стратегии

Цель (Goal)
Подцель (SubGoal)
8. Предметные онтологии

Понятийное и объектное моделирование властных структур на региональном уровне ИПУСС РАН

В Институте проблем управления сложными системами РАН и научно-производственных компаниях-партнерах Института накоплен значительный опыт по использованию онтологического подхода в задачах информационной поддержки административной деятельности на региональном уровне (см., например, [Батищев и др., 2003], [Виттих и др., 2004], [Волхонцев и др., 2005], [Хасаев и др., 2003], [Виттих и др., 2006]).
Этот опыт оказался востребованным и в связи проведением в настоящее время административной реформы на федеральном и региональном уровнях [Концепция, 2005].
Одним из направлений повышения эффективности деятельности органов исполнительной власти (а это, разумеется, важнейшая цель административной реформы) видится представление организационных структур с фиксацией всех связей в строгом, непротиворечивом виде, обеспечивающем возможность их наглядного, лаконичного, но одновременно полного обозрения. Такого эффекта невозможно добиться при помощи обычного текстового представления информации. Поэтому, на наш взгляд, лишь внедрение некоторого релевантного формализованного описания организационных структур даст основания для четкого отслеживания и совершенствования функций, структуры и взаимоотношений органов исполнительной власти, а в рамках получающего все большее распространение в административных структурах проектного управления — систему управления конкретными проектами.
Кроме того, одним из региональных приоритетов в области реформирования государственного управления является повышение роли взаимодействия в процессах принятия решений: в организации процессов управления в Самарской области предполагается взаимодействие органов власти, предпринимателей, общественных деятелей и жителей области, которые готовы реализовывать свои гражданские права и обязанности [Титов и др., 2006]. Необходимым условием такого разнородного взаимодействия является наличие общего понятийного базиса, на основе которого можно описывать предметные и проблемные области, специфицировать организационные структуры по решению поставленных задач, осуществлять принятие управленческих решений.
Решение отмеченных проблем связывается с построением онтологий, характеризующих различные аспекты системы исполнительной власти (на примере системы исполнительной власти Самарской области), и на этой основе — объектных моделей соответствующих предметных областей. Для представления и обозрения концептуальных и объектных структур предлагается использовать специально разработанный программный инструментарий.
Понятийные и объектные модели системы исполнительной власти
Конструирование всех онтологий и объектных моделей выполнялось с помощью разработанной в ИПУСС РАН общецелевой системы объектно-ориентированного моделирования gB [Смирнов, 1999], [Смирнов, 2004].
Первой была разработана онтология структуры системы исполнительной власти Самарской области. При построении этой понятийной модели были использованы Устав Самарской области, положения и регламенты деятельности органов исполнительной власти Самарской области, перечень органов исполнительной власти Самарской области, не являющихся министерствами Самарской области (иных органов исполнительной власти Самарской области), другие нормативно-правовые акты, мнения экспертов. В онтологии представлено более 45 классов объектов, из которых – 27 листовых, 10 видов отношений между объектами. В частности, модель включает понятия «Губернатор», «Вице-губернатор», «Правительство», «Аппарат Правительства», «Министерство», «Иной орган исполнительной власти» и т.д. В рассматриваемой редакции модели детализация производится до уровня органов исполнительной власти, не затрагивая их внутреннюю структуру. Исключение сделано лишь для организационной структуры аппарата Правительства.
При решении множества конкретных задач востребовано описание еще двух аспектов системы исполнительной власти, касающихся должностной иерархии чиновников и персональных данных граждан, занимающих те или иные должности. Поэтому была разработана онтология должностей системы исполнительной власти Самарской области (более 90 классов объектов и 6 видов отношений), а также элементарный вариант онтологии персоналий.
Созданная понятийная база позволила осуществить описание конкретных объектов (точнее систем объектов) в актуализированных предметных областях, т.е. построить объектные модели исследуемой системы, где представлены экземпляры понятий и отношений. Например, в объектной модели структуры исполнительной власти Самарской области, которая включает сотни объектов с множественными связями десяти видов, понятию «Министр-руководитель» (одна из штатных категорий, конкретизирующих обобщенное понятие «Состоящие в ранге министра») отвечают «министр гуманитарного и социального развития», «министр здравоохранения», «министр образования» и т.п.
Обозреватель моделей
Потенциально многообещающая прагматика использования построенных понятийных и объектных моделей системы исполнительной власти в простейшем варианте заключается в возможности удобного обозрения соответствующих структур с целью изучения, понимания и получения справочной информации. Очевидно, что для более сложных приложений созданных моделей, компонента визуализации также будет играть ключевую роль.
Фундаментальный анализ проблем визуализации графов (а именно эта абстракция чаще других применяется для представления информации, которую можно промоделировать в виде объектов и связей между ними), включая обзор компьютерных инструментальных систем визуализации, дан в [Касьянов и др., 2003]. Выполненное нами исследование этой проблематики позволило сделать вывод о необходимости разработки методов и инструментов, адекватных специфике онтологического подхода при моделировании сложных систем.
Эта специфика заключается не только и не столько в необходимости представления особенных компонентов рассматриваемых структур (т.е. объектов, их атрибутов, связей и классов) или в способе представления больших объектных структур. Глубинная специфика онтологического подхода состоит, на наш взгляд, в необходимости совместного, одновременного манипулирования в приложениях несколькими такими структурами, которые совместно описывают многоаспектную семантику моделируемой предметной области [Смирнов, 1999], [Смирнов, 2004]. Это понимание вполне отвечает представлениям о многомодельных системах в общей парадигме гибридных методов решения задач [Емельянов и др., 2003].
Обозреватель объектных моделей, обладающий требуемой уникальной функциональностью, разработан как специальное приложение инструментальной системы gB. Для структуризации обозрения были объединены идеи методов блочного представления объектных моделей [Виттих и др., 2004] и локально-радиального обзора свойств избранного объекта, который предложен для семантических сетей М. Штефанером из Института прикладных информационных технологий Общества им. Фраунгофера (см. http://www.der-mo.net). Приоритетная новизна разработанного обозревателя состоит в наличии средств «гиперперехода» между сосуществующими в обозреваемом приложении контекстами моделирования. С целью увязывания различных контекстов моделирования сложной системы предложено динамически внедрять в обозреваемые диаграммы объектов и связей семантически релевантные содержанию диаграммы псевдообъекты — «класс обозреваемого объекта» и «лицо многоликого объекта задачи» (о необходимости введения в приложения «многоликих» объектов задачи см. [Смирнов, 2004]). Применение к псевдообъекту стандартных для обозревателя способов навигации в объектном пространстве влечет «гиперпереход» к обозрению объектной модели сосуществующего контекста моделирования.
Прагматика полученного в работе результата заключается в том, что в сфере административного управления регионом, традиционно опирающемся на текстовые описания сложных концептуализаций, предложено использовать понятийные модели (онтологии), допускающие возможность формализованного анализа структур и каналов взаимодействия при принятии решений. Построенные модели могут служить основой для упорядочивания взаимодействия не только должностных лиц и органов исполнительной власти, но гражданского общества в целом.

Конфигурирование услуг электронного государства на основе онтологий (Ontology-enabled e-Gov Service Configuration)

OntoGov — проект Евро-союза, направленный на разработку семантически обогащенной платформы на основе онтологий, которая обеспечит последовательные (непротиворечивые):
  • построение,
  • переконфигурацию,
  • эволюцию услуг электронного государства.
Основными задачами проекта являются:
  • Обеспечение чиновников средствами, позволяющими им увидеть существующую модель оказания услуг и легко изменить ее в случае необходимости.
  • Обеспечение всех участников, вовлеченных в жизненный цикл оказания государственных услуг, улучшенными знаниями по построению, переконфигурации и эволюции услуг электронного правительства.
Проект должен обеспечить более эффективное прохождение следующей цепочки:
Изменение закона → Изменение деятельности исполнительной власти → Изменения в программных приложениях → Изменения в услугах, оказываемых конечному потребителю. Архитектура среды, реализующей данную идею, представлена на рис. 5:

Рис. 5. Архитектура среды конфигурирования сервисов

Для поддержки логической архитектуры на основе анализа Semantic Web Services (i.e. OWL-S and WSMO) был определен набор онтологий, которые можно обобщить в 3 следущие группы:
  • Мета-онтологии
  • Онтологии предметных областей
  • Административные онтологии
Мета-онтологии определяют схему, то есть язык для описания услуг электронного правительства. Онтологии предметных областей моделируют конкретные услуги электронного правительства и описывают данные, необходимые для этих услуг. Основная онтология в данной группе — это так называемая Онтология Услуг, которая отражает услуги электронного правительства. Поскольку целью проекта является улучшение управления услугами электронного государства, были созданы административные онтологии. Подробнее см. http://www.ontogov.com/.

Заключение

Резюмируя описание примеров использования онтологий в организационном моделировании, можно сказать, что результаты проектов Enterprise Project, TOVE, PSL, SUPER не удовлетворяют необходимым требованиям, предъявленным к системам организационного моделирования. В первую очередь, это связано с тем, что предлагаемые в них модели и методы не дают комплексного решения. Они либо не интегрированы с существующими инструментами автоматизированной поддержки организационного проектирования (TOVE, PSL), либо поддерживают решения частных задач (автоматизация бизнес-процессов организации — Enterprise Project, поддержка рассуждений на основе формальной организационной модели — TOVE), либо покрывают только часть области организационного проектирования (например, моделирование только бизнес-процессов — PSL). Проект SUPER находится в начальной стадии, а также он, в первую очередь, ориентирован на задачу автоматизации бизнес-процессов организаций.

Литература

1. Abecker, A.; Apostolou, D.; Hinkelmann, K.; Probst, F.; Stojanovic, L.; Tambouris, T. Ontology-enabled E-Government Service Configuration - The OntoGov Approach. In: Wimmer, Maria A. (Ed.): e-Gov Days: state-of-the-art 2004. Tagungsband zu den dritten e-Gov Days des Forums eGovernment. Wien: OCG 2004.
2. Bock, C., Gruninger, M., "PSL: A Semantic Domain for Flow Models," Software and Systems Modeling Journal, 2005.
3. Fox, M.S. "The TOVE Project: A Common-sense Model of the Enterprise", Industrial and Engineering Applications of Artificial Intelligence and Expert Systems, Belli, F. and Radermacher, F.J. (Eds.), Lecture Notes in Artificial Intelligence # 604, 1992. Berlin: Springer-Verlag, pp. 25-34.
4. Fox M., Barbuceanu M., Gruninger M.; Lin J. An Organization Ontology for Enterprise Modelling. Simulating Organizations: Computational Models of Institutions and Groups, Menlo Park CA: AAAI/MIT Press, pp. 131-152. 1997.
5. Gomez-Perez A. Ontologies: Theory, methods and tools. Tutorial. The Fourth Summer School on Ontological Engineering and the Semantic Web, 2006 (SSSW'06).
6. Gruninger M., Atefi K., Fox, M., Ontologies to support process integration in enterprise engineering, Computational and Mathematical Organization Theory, 6, pp. 381-394, 2000.
7. Hepp, Martin et al.: Semantic Business Process Management: A Vision Towards Using Semantic Web Services for Business Process Management. IEEE International Conference on e-Business Engineering (ICEBE 2005). Beijing, China, October 18-20, 2005, pp. 535-540.
8. Hepp M., Roman D. An Ontology Framework for Semantic Business Process Management, Proceedings of Wirtschaftsinformatik 2007, February 28 - March 2, 2007, Karlsruhe
9. Stader J., Results of the Enterprise Project // Proceedings of Expert Systems '96, the 16th Annual Conference of the British Computer Society Specialist Group on Expert Systems, Cambridge, UK, December 1996.
10. Uschold M., King M., Moralee S. and Zorgios Y. The Enterprise Ontology AIAI, The University of Edinburgh, 1997.
11. Батищев С.В. , Виттих В.А., Генералова Л.Д. и др.  Онтология социокультурных ресурсов Самарской области // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды V международной конф. (Самара, 17-21 июня 2003 г.). — Самара: СамНЦ РАН, 2003.- С. 402-409.
12. Виттих В.А., Ситников П.В., Смирнов С.В. Понятийное и объектное моделирование властных структур // Труды 10-й Национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием (КИИ-06), 26-28 сентября 2006.
13. Виттих В.А., Иванова Л.А. , Королева Е.Н. и др. Проблемы онтологической спецификации объектов региональной экономики // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды VI международной конф. (Самара, 14-17 июня 2004 г.). — Самара: СамНЦ РАН, 2004. — С. 322-327.
14. Волхонцев Д.В. , Гриценко Е.А. , Зубайдулаева Е.Ю. и др.  Разработка конструктора нормативно-правовой базы знаний для социальной сферы // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды VII международной конф. (Самара, 27 июня-2 июля 2005 г.). — Самара: СамНЦ РАН, 2005. С. 357-365.
15. Гаврилова Т. Онтологический подход к управлению знаниями при разработке корпоративных информационных систем. // Ж. "Новости искусственного интеллекта", N2, 2003. - с.24-30.
16. Емельянов В.В., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Теория и практика эволюционного моделирования. — М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003.
17. Касьянов В.Н., Евстигнеев В.А. Графы в программировании: обработка, визуализация и применение. — СПб.: БХВ-Петербург, 2003.
18. [Концепция, 2005]  Концепция административной реформы в Российской Федерации в 2006–2008 годах и план мероприятий по проведению административной реформы в Российской Федерации в 2006–2008 годах (одобрены распоряжением Правительства РФ от 25 октября 2005 г. № 1789-р).
19. Смирнов С.В. Открытая архитектура инструментальных средств моделирования сложных систем // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды международной конф. (Самара, 15-17 июня 1999 г.). — Самара: СамНЦ РАН, 1999. - С. 59-66.
20. Смирнов С.В. Онтологии в прикладных интеллектуальных системах: прагматический подход // Девятая Национальная конф. по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2004 (Тверь, 28 сентября-2 октября 2004 г.): Труды конф. Т. 3. — М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004.. - С. 1059-1067.
21. Титов К.А., Виттих В.А. Концепция организации процессов управления в регионе // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды VIII международной конф. (Самара, 24-28 июня 2006 г.). — Самара: СамНЦ РАН, 2006. С. 305-313.
22. Хасаев Г.Р. , Виттих В.А., Иванова Л.А. и др.  Региональная экономика как объект онтологического анализа // Известия Самарского научного центра РАН. 2003. Т. 5. № 1. — С. 74-82.
23. [Эталонные модели, 2006] «Эталонные модели организации деятельности в государственном секторе» // Отчет по научно-исследовательской работе выполненной сотрудниками АНО КМЦ «Бизнес-Инжиниринг» совместно с ИПГМУ ВШЭ, 2006 г.