Аналитика в процессе принятия государственных решений

Информационно-аналитическая деятельность - мониторинговые исследования - инициируемые исследования - кумулятивные исследования - многомерный статистический анализ - модель «точности» - мета-модель - метод экспертных оценок

 

В государственном управлении информационно-аналитическая деятельность - это деятельность по сбору, обработке и анализу информации о сложных (самоорганизующихся и саморазвивающихся) социальных, политических и экономических системах и осуществляемая специально созданными для этого группами людей (государственными служащими), обладающими для этого интегральными (синтетическими) знаниями и навыками и использующими специальные методы и средства (формальные и неформальные). Выделяют следующие сложные семантические (содержательные) компоненты информационно-аналитической деятельности: 1) анализ, 2) моделирование, 3)экспертиза, 4) прогнозирование, 5) диагностика, 6) информационно-аналитический мониторинг, 7) ситуационное управление, 8) разработка теории и практика принятия решений.

Существуют разные уровни аналитических и экспертных служб: высший, государственный - организации правительственного, парламентского, президентского окружения; информационно-аналитические подразделения организаций финансовой и коммерческой сферы (аналитические службы банков, сеть аналитических служб торгово-промышленных палат и другие); аналитические и экспертные подразделения центров научно-технической информации и аналитические центры учебных заведений; представители негосударственного сектора, осваивающие информационную и аналитическую нишу рынка подобных услуг научного назначения. Кроме того, существует сеть специализированных аналитических и экспертных организаций, достаточно сильно влияющих на все сферы деятельности.

Аналитической деятельностью в различных органах власти занимаются фактически самые разные структуры - и пресс-службы, и информационные подразделения, и научно-технические библиотеки, и общественные центры. В связи с этим необходима координация и создание специальных подразделений с соблюдением необходимых общественных требований и комплексного подхода к обеспечению информационно-аналитическими продуктами и услугами. Необходим единый формат описания информационно-аналитических служб и единая методика информационно-аналитического обеспечения.

В настоящее время особое внимание уделяется краткосрочным проблемам, где набор альтернатив мал, потребности в итеративном анализе невелики, а основные информационные потребности связаны с отслеживанием текущих изменений ситуации. На сегодняшний день ограничен круг специалистов, владеющих необходимой методологией и способных применять ее к анализу меняющейся ситуации. Привлечение научных работников как наиболее подготовленных к аналитической деятельности и наименее заинтересованных в лоббировании каких-либо решений, ограничено тем, что «академический» подход слабо связан с задачами управленческого консультирования. В России сложность разработки методов и средств решения аналитических задач, определение организационных и нормативно-правовых аспектов сбора информации, проведение комплексных аналитических исследований связана с нестабильной социально-политической и экономической обстановкой, с отсутствием детерминированной концепции российских реформ, достаточного опыта создания систем и технологий информационной поддержки аналитических и прогнозных исследований для органов государственной власти.

Информационные системы используются преимущественно для решения сложных, но детерминированных задач (например, задач оптимизации, справочного поиска информации, контроля исполнения, делопроизводства, кадров, бухгалтерского учета и т.п.). Специфика аналитических и прогнозных исследований в области государственного управления характеризуется необходимостью комплексного подхода к анализу политических, экономических и социальных факторов, что должно учитываться при создании информационно-аналитических систем.

В России имеется некоторый опыт решения аналитических задач стратегического уровня (в Центральном экономико-математическом институте (ЦЭМИ) РАН, Вычислительном центре РАН, Институте проблем управления РАН, Центре экономической конъюнктуры при Правительстве РФ и других). Применение этого опыта непосредственно в органах власти затруднено тем, что сконструированные модели, за некоторым исключением, не учитывают политические и социальные факторы.

Зарубежный и отечественный опыт разработки моделей и методов решения задач, учитывающих специфику политических государственных отношений между субъектами управления показывает целесообразность использования подходов, основанных на теории проектирования сложных интеллектуально-информационных технологий, на современных методах исследования когнитивных механизмов, создания «нечетких» систем, систем графического отображения, аудио- и видеопредставления таких систем.

В настоящее время наиболее распространенными функциями аналитических служб являются:

· комплексный анализ развития политических и социально-экономических процессов в регионах Российской Федерации с учетом различных факторов;

· анализ расстановки политических сил и тенденций развития общественных движений в России и ее регионах; подготовка информации и аналитических материалов по стратегии и тактике ведения предвыборных компаний, проведению референдумов, обсуждению основных положений, законопроектов и нормативных актов;

· социально-политическая экспертиза проектов нормативных документов, оценка политических, социально-экономических, культурных и международных последствий решений, принимаемых органами исполнительной и представительной власти;

· проведение мониторинговых исследований социальной и политической ситуации в регионах России на основе анализа материалов СМИ;

· проведение целенаправленных исследований, подготовка аналитических и концептуальных материалов по отдельным вопросам государственного управления и международной жизни.

Условно различают мониторинговые, инициируемые и кумулятивные аналитические исследования.

Мониторинговые исследования предназначены для длительного аналитического слежения за развитием определенной ситуации, чтобы априори иметь возможность синтеза управленческих решений, обеспечивая тем самым их превентивный характер.

Инициируемые аналитические исследования проводятся аналитическими службами по ранее незапланированным поручениям руководства или в результате выявления проблем при проведении мониторинговых исследований. Как правило, это - начальные стадии новых исследований.

Кумулятивные исследования характеризуются высокими требованиями к оперативности их проведения (один день - неделя - не более, включая развертывание и завершение исследования), применением специализированных методов обработки экспертной информации на основе совещательно-ситуационной автоматизированной обработки информации группами руководителей и/или экспертов.

Для разработки кумулятивных информационно-аналитических технологий необходима интеграция усилий специалистов в следующих областях исследований:

· компьютерный анализ данных;

· рефлексивный анализ;

· методология групповых экспертных процедур;

· анализ конструкторской активности советников;

· оценка устойчивости управления хаотичными процессами и слабоопределенными ситуациями;

· разработка средств мультимедийного представления и семантически содержательной обработки русско-язычной информации.

Как уже отмечалось, причинно следственные связи в сложных, самоорганизующихся системах, как правило, нелинейные. Во многих случаях невозможно строго детерминировать причины и следствия: имеем часто «мешанину причин и следствий». При этом невозможно выбрать или сконструировать единственный показатель, отражающий тот или иной процесс: процессы по своей природе являются многомерными.

В зависимости от уровня и глубины исследования в задачах многомерного статистического анализа выбирают единицу изучаемой совокупности (объект), а также признаки (показатели, характеристики), значения которых в соответствии с целями и задачами исследования достаточно адекватно в совокупности отражают изучаемую реальность.

Каждому объекту социально-экономического анализа сопоставляют набор значений показателей, характеризующих выбранный объект. С другой стороны, каждый показатель (признак) может быть представлен совокупностью его значений (реализаций) на множестве изучаемых объектов. При этом признаки, как правило, взаимосвязаны и образуют тем самым систему. Таким образом, каждый объект представлен набором значений показателей, а каждый из рассматриваемых показателей - набором значений его реализации на множестве изучаемых объектов. Такое представление информации называется многомерным и может быть формализовано в виде матрицы вида «объект-признак» размерности n ´ m, где n - число объектов, m - число признаков. Несмотря на то, что для объектов рассматриваемой совокупности имеем множество «разнообразных» наборов значений признаков, оказывается, что могут существовать классы (группы) «похожих» (в определенном смысле) объектов, а также «пучки» связанных в определенном смысле признаков, описывающих всю совокупность объектов. Такое представление исходной информации непосредственно порождает два типа задач: задачу нахождения групп (классов) похожих между собой объектов по значениям сразу всех показателей, а также групп признаков и представления каждой группы каким-либо одним интегральным (агрегированным) показателем. Первую задачу называют задачей агрегирования объектов, вторую - задачей агрегирования признаков.

В качестве исходной информации для обеих задач имеем матрицу (A_ij) вида «объект-признак» размерности n ´ m, где n - число объектов, m - число признаков, A_ij - значение j -го признака на i -ом объекте.

Рассмотрим геометрическую интерпретацию каждой из этих задач.

В матрице (A_ij) i -й объект представлен набором чисел

(a_i1, a_i2,..., a_im). Каждому набору чисел (a_i1, a_i2,..., a_im) можно сопоставить точку m -мерного признакового пространства с координатами a_i1, a_i2,..., a_im. В результате имеем представление каждого объекта в виде точки m -мерного признакового пространства с осями U₁, U₂,..., U_m. Сгущение точек в m -мерном признаковом пространстве соответствует группировкам (классам) объектов, «близких», «похожих» по значениям показателей, с помощью которых описаны рассматриваемые объекты. Говорят, что объекты, принадлежащие одному классу, представляют некоторый тип объектов, а вся совокупность объектов распадается на определенные типы объектов. Заметим, что номинальный признак (измеренный в шкале наименований, например, профессия), разбивает всю совокупность объектов на непересекающиеся классы, при этом каждый класс содержит представителей совокупности с одинаковыми значениями признака (в классе - представители одной профессии, например). Таким образом, совокупность классов (типов) есть реализация на множестве объектов качественного признака (в нашем примере этот признак - профессия).

Следовательно, в результате решения задачи агрегирования объектов от объектов переходим к типам объектов, а сама совокупность классов представляется реализацией некоторого качественного признака, который не присутствовал в условии самой задачи, не участвовал явно в процессе нахождения группировки, а был выявлен в результате многомерной группировки объектов и, тем самым позволил обнаружить скрытые, эмерджентные свойства системы объектов.

Рассмотрим задачу агрегирования признаков на основе той же самой информации: матрицы вида «объект-признак» размерности n ´ m. Тогда в n -мерном пространстве объектов каждому признаку соответствует радиус-вектор, т.е. вектор, начало которого совпадает с началом координат, а конец находится в точке с координатами, соответствующими набору чисел - элементам столбцов матрицы, соответствующим рассматриваемым признакам.

«Пучки» векторов в этой интерпретации представляют собой группы взаимозависимых признаков (показателей). Можно каждый из пучков заменить одним вектором, который или является «представителем» этого пучка, или сконструирован специальным образом из векторов рассматриваемого «пучка». Этот вектор носит название фактора.

В результате пространство признаков размерности m «сжимается» в пространство факторов, размерность которого равна количеству выделенных «пучков» признаков. Таким образом решается задача агрегирования признаков.

Рассматривая решение задачи агрегирования объектов и агрегирования признаков, переходим от языка «объект-признак» к новому языку и новым понятиям вида «тип-фактор». Агрегированное представление информации позволяет не только сформировать новые понятия и, возможно, выявить эмерджентные свойства исследуемой социально-экономической системы, но и, что представляется чрезвычайно важным для практики, иметь информацию в обозримом виде для исследователя и лица, принимающего решения.

Заметим, что такого рода анализ информации носит качественный характер, хотя сами типы и факторы могут быть описаны и количественно. Эти примеры дают лишь некоторое представление об идее одного из подходов к анализу многомерной статистической информации, не затрагивая и другие достаточно эффективные подходы к анализу данных.

Применение этих методов - удел математиков-специалистов в этой области. Но в отличие от классических подходов к решению формализованных (математических) задач, где возможно «отчуждение» после формализации задачи самой этой задачи от заказчика, а затем, после получения решения с помощью формального аппарата, «отчуждение» решения от математика и передачи его заказчику с целью интерпретации полученных формальным путем результатов, рассматриваемые задачи социально-экономического анализа предполагают налаженную коммуникацию между «носителем проблемы», владельцем информации» и тем, кто эту задачу решает. Такая организация коммуникации предполагает наличие семантической петли, что создает условия для выхода системы «заказчик-математик» на собственное поведение в определенном выше смысле. Эта ситуация предполагает взаимное желание сотрудничества: «носитель проблемы» на содержательном уровне знакомится с возможностями того или иного метода формального анализа, а математик вникает в содержание той проблемы, которую исследует на основании представленной информации. В результате синтаксис такой системы напоминает синтаксис интеллектуальных систем (простейшим примером таких систем является система «человек-персональный компьютер»).

Одним из аналитических инструментов для извлечения качественной информации в процессе коммуникации в «мягких» технологиях принятия решений являются используемые одновременно мета-модель и модель «точности».

Ориентированная человеком деятельность - деятельность в постоянном поиске изменений существующего состояния дел к более желаемому состоянию. Она образует необработанный материал в полезные блага, время и усилия - в услуги, и постоянно осуществляет поиск лучших путей выполнения. «Сырым» материалом субъекта управления служит информация об окружающем мире, об организации, а именно о той ее части, за которую он отвечает.

Модель «точности» рассматривается в качестве практической технологии неформальной обработки и анализа информации. Эта технология способствует переводу теории управления в практические целесообразные действия, модели поведения, которым можно быстро обучить, а затем использовать их для повышения эффективности управленческой деятельности, рассматривая возможность управления информацией как наиболее сильную детерминанту успеха субъекта управления.

Согласно модели «точности» информационный поток является эффективным и квалифицированным, если он отвечает следующим условиям:

· «необходимо знать информацию»;

· «необходимо не знать информации».

Обычно информационная сеть содержит все или почти все необходимое для получения информации. Но эта информация разбросана по всей «трясине» не имеющей отношения к делу информации или того, что «нужно не знать».

Огромное количество ресурсов расточается не в том направлении и приводит к недоразумениям из-за неспособности управляющего четко и эффективно инструктировать и направлять свою организацию. Для реализации целей их необходимо связать с восприятием и пониманием индивидов, реализующих эти инструкции.

Модель «точности» - набор коммуникационных устойчивых элементов (или фрагментов) поведения, которые ведут к информации более высокого качества - конкретной информации, связанной с восприятием ее остальными членами организации.

В модели «точности» различают три вида информации: техническую (схемы, планы, проекты), инструкции (правила, последовательность операций), сенсорную (вижу, слышу, чувствую). При этом ответственность соответствует информационному потоку, а субъект управления отвечает за результаты, не располагая сенсорной или технической информацией в полной мере. Обратная связь для управляющего - это выживание и развитие руководимой им организации. Конечно, управляющий может практиковать использование и сенсорной информации, например, посещая свои подразделения.

Технические информационные каналы несут как полезную, так и ненужную информацию - ту, которую «нужно не знать». Обычные информационные каналы управляющего - это встречи лицом к лицу, периодические письменные сообщения и т.п. Основным недостатком таких каналов является то, что они используют самый загрязненный код - язык. Без модели, предназначенной для контроля качества вербальной информации, эти информационные каналы могут быть неадекватны и могут служить источником грубых ошибок. Заметим, что информация не характеризует знания. Необходим опыт - сумма доступной сенсорной информации. Знания требуют второго шага - конструирования внутренних репрезентаций (или карт). Их обычно называют идеями, мыслями, предчувствиями, планами. До недавнего времени все внимание концентрировалось на внешних разделенных репрезентациях - картах, графиках, 5-летних планах и т.п.

Несмотря на существование внешних разделенных репрезентаций, люди добивались успеха интуитивно, без точного представления о том, как эффективно действовать. Принципы организации мышления в создании эффективных разделенных репрезентаций невидимы, они создаются интуитивно на основе наблюдений за организацией внутренних репрезентаций. Таким образом, отсутствие принципов конструирования внутренних репрезентаций существенно ограничивает успех в создании внешних репрезентаций, что совершенно не учитывается в практике управления.

У каждого из нас несколько систем для создания внутренних репрезентаций нашего опыта. Заметим также, что внутренние визуальные картины одного человека не могут непосредственно передаваться другому в отличие от аудиальной системы, использующей язык. Имеется также опыт инсайта с последующими трудностями вербального перевода картины. Весь процесс анализа, а также процесс принятия решений в системе управления, как правило, превращается в аудиальную систему (обсуждения, согласования, мнения, суждения и т.п.). Поэтому как для внутренних репрезентаций, так и для внешних легче использовать гибкость аудиальной системы, избегая тем самым очень индивидуальные внутренние визуальные репрезентации. Тогда в слове, фразе, предложении имеем сумму всего индивидуального опыта относительно объектов или событий в мире.

Иллюзия того, что мы понимаем то, о чем говорит другой человек, использующий низкокачественную информацию, приводит к дорогим ошибкам. Задача модели «точности» - контролировать качество вербальной информации и предложить технологию создания и рафинирования правил наших собственных репрезентаций и получения доступа к репрезентациям других.

Объем информации, на которую субъект управления обращает внимание, зависит от того, что он считает полезным. Полезность информации для субъекта управления определяется спецификой его деятельности. Эффективность деятельности субъекта управления зависит от богатства его внутренних репрезентаций, а его внутренние репрезентации обеспечивают доступ к его предыдущему опыту. Чем более полные, детализированные и организованные эти карты, тем больше вероятность того, что в них есть примеры оптимального решения задачи, решаемой в настоящем.

Процесс создания детализированных и расширенных внутренних карт модель «точности» представляет тремя фазами, которые в практике тесно переплетаются:

· извлечение информации»;

· репрезентация информации;

· использование информации.

Этот процесс может использовать очень низкокачественный информационный вход и преобразовать выход до любого уровня качества. Техника вопросов для извлечения более высококачественной информации приближается к тому первоначальному опыту, на который ссылается низкокачественная информация. Если полностью используется техника вопросов модели «точности», то можно получить информацию, равноценную представленной в первоначальном высококачественном описании. Главное преимущество модели «точности» в том, что она позволяет извлечь именно необходимую высококачественную информацию, избегая большого количества неуместных деталей, формируя так называемые фреймы (рамки), которые поддерживают и детерминируют полезный контекст.

Чтобы определить уместные сигналы и эффективно действовать, субъекту управления необходимо иметь набор технических инструментов языка, извлекающих точную информацию. Под точной информацией в модели «точности» понимают информацию, кодируемую языком, имеющую наиболее высокое качество, уместное в используемом контексте. В своем полном варианте модель «точности» содержит два набора инструментов:

· набор фреймов, определяющих или устанавливающих контекст или границы, в которых извлекается информация;

· набор вопросов модели «точности», развивающих высококачественную информацию в контексте.

С помощью этих наборов инструментов решается следующая проблема: «настоящее состояние» не равно «желаемому состоянию». Точность обеспечивается высококачественным описанием настоящего состояния и желаемого состояния, а решение задачи перехода от настоящего к желаемому состоянию содержит четыре стадии:

· определение различий;

· исследование альтернатив (в том числе генерирование альтернатив);

· обзор альтернатив;

· выбор решения.

При этом важно понимать, что цели и стремления - это не желаемое состояние. Цели и стремления подобны новым карандашам, вынутым из коробки. Желаемое состояние - это хорошо заточенные карандаши, позволяющие нарисовать то, что хочет субъект управления.

Еще одним инструментом получения качественной информации является мета-модель. Мета-модель - это набор лингвистических средств, направленных на то, чтобы восстановить связь языка человека и того опыта, который он в этом языке представляет. Для восстановления связи между языком и опытом необходимо убедиться, что говорится то, что имеется в виду, и научиться более ясно понимать то, что имеют в виду другие и как помочь другим выразить то, что они сами имеют в виду.

«Мета-модель представляет собой серию вопросов, имеющих своей целью восполнить утраченную информацию, восстановить структуру и извлечь специфическую информацию, чтобы придать смысл коммуникации». Мета-модель может быть использована для сбора информации, выяснения значений, идентификации ограничений и обнаружения новых выборов. При ее использовании существует опасность собрать избыточную информацию, поэтому ее целесообразно использовать вместе с моделью «точности».

В ежедневной практике мета-модель обеспечивает способ систематического сбора информации в случае, когда необходимо знать более точно то, что именно говорящие имеют в виду. Это - умение, которое является весьма ценным для управляющего любого уровня. Такие инструменты являются полезными сами по себе, но могут быть также использованы в процессе применения других управленческих технологий и технологий принятия решений.

Новое мышление (или новая, третья парадигма мышления), как уже отмечалось, имеет принципиально иной характер понимания действительности. Понимание реальности непосредственно совпадает с ее изменением и, одновременно, с изменением самих участвующих в диалоге как составляющей этой реальности. Изменение связей и отношений участников в процессе диалога и есть изменение организации. Таким образом, новая парадигма включает субъект управления внутрь процесса управления и уделяет большое внимание языку, на котором ведется диалог.

В случаях, когда необходимо предвидеть будущее и с учетом этого принимать управленческие решения в ситуациях, закономерности развития которых не поддаются однозначной формализации из-за наличия большого числа неоднозначных взаимосвязей между элементами системного представления процессов, причем моделирование процессов может не успевать за их развитием, а само развитие зависит от принимаемых решений, особое значение приобретают экспертные методы. Экспертные методы позводяют определить характеристики некоторого объекта или ситуации на основе анализа индивидуальных или коллективных суждений экспертов.

Эксперты формируют свои суждения на основе накопленного ими опыта, которые предъявляются как разработки индивидуальных решений - результаты анализа проблемы, проведенного каждым экспертом отдельно, на основе определенной исходной информации, опыта, понимания проблемы, интуиции. Роль формальных методов не сводится только к получению обобщенных характеристик всей совокупности оценок экспертов (средней, дисперсии и т.п.). По данным множества индивидуальных экспертных решений разрабатываются обобщенные экспертные решения, получение которых не является полностью формализованной процедурой. Индивидуальные экспертные оценки (метод «интервью», аналитические докладные записки, написание сценария) предполагают независимую работу каждого из экспертов над решением поставленной проблемы. Окончательный вариант решения определяется в результате анализа экспертных данных непосредственно исследователем.

В методе «интервью» осуществляется работа в режиме «вопрос-ответ» по заранее составленной программе, в которой вопросы должны быть однозначно сформулированы, продуманы и логически взаимосвязаны. Вопросы, как правило, составляют два блока: оценка мотивов эксперта при обосновании решения (первый блок) и конструирование самого решения (второй блок).

Составление аналитических экспертных записок предполагает самостоятельный анализ экспертом ситуации. В процессе работы эксперт может использовать любую необходимую ему информацию. Результат его работы - докладная записка с анализом ситуации или обоснованием возможных тенденций развития процессов.

Результатом работы эксперта может быть и сценарий, в основе которого лежит установление и описание логической последовательности ситуаций, рассматриваемых в динамике. Процесс построения сценария состоит из двух этапов: выявление тенденций процессов в последовательности временных периодов; определение необходимых управляющих воздействий в переломных точках для достижения целей развития.

Следовательно, сценарный подход целесообразно применять только для моделирования частично или полностью управляемых процессов. Разработкой сценариев может заниматься и группа экспертов.

Индивидуальные экспертные оценки получили достаточно широкое распространение как анкетирование населения при выявлении спроса на различные товары и услуги и т.п.

Эти методы приобретают особенно важную роль в связи с получением возможности муниципальными образованиями использовать власть и экономические рычаги управления. В этих условиях общественное мнение становится значимым фактором, который необходимо учитывать при разработке управленческих решений, направленных на развитие территорий или отдельных предприятий.

В случае отрицательной реакции населения на проводимые мероприятия целью опросов может служить уже не столько выявление общественного мнения относительно целесообразности того или иного решения, сколько определение направления мероприятий, осуществление которых может изменить общественное мнение в позитивную сторону.

В случае принятия решения на основе анализа сложных процессов при наличии минимума необходимой информации в условиях неоднозначного взаимодействия качественно разнородных факторов обычно применяются коллективные экспертные методы.

Одним из методов групповой оценки прогнозного решения является метод Дельфи. Схема проведения экспертизы по методу Дельфи состоит в следующем:

1. На 1-м туре эксперты дают ответы на поставленные вопросы, как правило, без аргументации.

2. Ответы обрабатываются, определяются их статистические характеристики.

3. Результаты обработки сообщаются экспертам.

4. На 2-м туре эксперты объясняют, почему они изменили или не изменили своего мнения.

5. С сохранением анонимности данные обработки результатов 2-го тура опроса и аргументации ответов сообщаются экспертам перед проведением 3-го тура.

6. И так далее. Последующие туры проводятся по схеме 1-5 до сближения мнений всех экспертов, либо до образования двух (или более) групп существенно различающихся мнений.

В первом случае достигнутый результат со значительной степенью обоснованности может быть рассмотрен в качестве прогнозного решения, во втором - необходимо продолжить исследование проблем развития объекта с учетом выдвигаемой различными группами аргументации.

В настоящее время сложилась следующая ситуация в управлении социальными процессами. Есть специалисты по теории управления и анализу информации, есть специалисты с большим управленческим опытом работы, но они, если и не говорят на «разных» языках, то часто не предполагают о потенциальных возможностях друг друга. Так, исследователи и консультанты не совсем представляют как получить прямой «доступ» к опыту и интуиции практиков, а практические работники (государственные служащие, например) находятся в положении тех, кто «не знает, что не знает», так как даже на содержательном уровне они, как правило, не информированы о возможностях современных формальных аналитических подходов и методов.

В связи с этим возникает потребность в специалистах по управлению (аналогично специалистам по экономической кибернетике) для организации на профессиональном уровне коммуникаций между управленцами-практиками, с одной стороны, и специалистами-математиками, с другой. Предполагается, что такой специалист должен быть знаком с существующими методами анализа информации (формальными и неформальными) и должен уметь на основе самых современных технологий организовывать обсуждения и принятие решений. Следовательно, он организовывает синтаксис субъекта управления с консультантами и экспертами. Этот специалист должен обеспечить тот синтаксис процесса, который сгенерирует «карту» будущего и наиболее эффективным образом приведет к принятию решений на основе использования как традиционных и нетрадиционных методов формального анализа, так и используя современные коммуникационные подходы. И этот специалист - аналитик в «новом» мышлении и новом понимании его роли, энергично организующий «решение неупорядоченных проблем плохой структуры реального мира», актуализирующий руководство своей организации (возможно, привлекая и сторонних специалистов) для генерации «карты» будущего и «порождающего» мышления, способствуя тем самым реализации «прагматической функции самоорганизации», которая, видимо, по своему синтаксису наиболее соответствует изменениям в России, ориентируя тем самым процесс управления на его экологичность и обеспечивая ее.

Контрольные вопросы

1. Раскройте содержание информационно-аналитической деятельности.

2. Какие существуют формальные подходы к агрегированию данных?

3. В каких ситуациях целесообразно применять экспертные методы анализа и в чем их суть?

4. В каких ситуациях целесообразно применять модель «точности» и мета-модель?

Литература

1. Высоцкая Н.В. Методология многомерного статистического анализа социально-экономического развития региона: Учебное пособие к курсу «Региональная аналитика». - Новосибирск. 1996

2. О`Коннор Дж., Сеймор Дж. Введение в нейролингвистическое программирование/ Пер. с англ. - Челябинск. 1997

3. Тихомиров Н.П., Попов В.А. Методы социально-экономического прогнозирования. - М. 1992