Business Intelligence + KMS, концепція, технологія і засоби підтримки рішень не тривіальними знаннями з первинних даних

Логотип сайту  Business Intelligence + KMS

Дефініція Business Intelligence + KMS позначає синергетичну систему концепцій, технологій і засобів Business Intelligence та Knowledge Management System (KMS), кожна з яких може грати головну або підпорядковану ролі в об'єднаній системі. Подібні по суті системи вже функціонують у передових організаціях, проте для їх позначення часто використовують спрощені маркетингові терміни, які не афішують сутність цих систем і забезпечують їх власникам важливі конкурентні переваги порівняно з тими, хто не розуміє науково-практичну сутність цих систем і не має чітких орієнтирів для їх побудови.

Business Intelligence (BI 1.0,BI 2.0, BI3.0/Cloud Computing)


Дефініція Business Intelligence визначає ієрархічно-синергетичну систему концепцій, технологій і засобів (OLAP, Data Mining, iн.) формування й аналізу первинних даних, що забезпечує швидке добування з них потенційно корисних нетривіальних знань, їх візуалізацію і тематичне поширення серед визначених користувачів для прийняття ними більш вигідних рішень, які недоступні без цього робочим групам аналітиків і керівників будь-якого розміру, інтелектуальної потужності і досвіду. Засоби BI повторюють типові алгоритми мислення аналітиків у спрощеній формі, проте більш швидко і монотонно. 

Узагальнену і часткову термінологію у сфері Business Intelligence у теперішньому розумінні визначили в основному з кінця 1980-х років до середини 1990-х років Hovard Dresner (Говард Дрезнер), Gregory Piatetsky-Shapiro (Григорій Пятецький-Шапіро), Edgar Frank Codd (Едгар Кодд), Bill Inmon (Білл Інмон) і Ralph Kimball (Ральф Кімбалл), інші вчені. Термінологію закріпили консалтингові компанії Gartner (Гартнер), IDC, Forrester (Форрестер), виробники відповідного програмного забезпечення та ІТ – працівники й аналітичні працівники в умовах термінологічної конкуренції, яка продовжується і тепер.

Business Intelligence - це не бізнес-розвідка, для позначення якої використовують терміни Competitive Intelligence (CI) та промислове шпигунство (Industrial espionage, economic espionage, corporate espionage).


Knowledge Management System (KMS)

Knowledge Management System (KMS) — це термін-метафора, що не має однозначного тлумачення але має дослівний переклад: “Система управління знаннями”.

У вузькому тлумаченні дефініція Knowledge Management System (KMS) визначає мережеву автоматизовану систему, яка забезпечує у певній проблемній області роботи швидке автоматизоване з'єднання “тих, кому необхідні знання” з відповідними формалізованими знаннями або “з тими, хто знає”. 

Доцільно розрізняти Tacit Knowledge, Implicit Knowledge, Explicit Knowledge та носіїв відповідних знань і відповідні форми подачі знань. 

Структуру знань у загальному випадку доцільно визначити за метафоричною формулою KNOW (знати): WHO (хто), WHAT (що), WHERE (де), WHEN (коли), WHY (чому), HOW (як), FORECAST (передбачення), AS MUCH (скільки), яка є розширеною моделлю, що позначають у журналістиці як Five Ws або Five Ws and one H, або Six Ws. Більш розширено модель знань викладена у авторських наукових роботах. 

Для побудови інтегрованих систем, подібних до DSS/BISpatial DSS/BIExpert System/Business Intelligence– модель Six Ws повинна бути: а) узгоджена з даною проблемною областю роботи; б) реалізована як фреймово-продукційна з семантичними мережами модель знань FPS (Frame - Production system - Semantic network); в) по можливості побудована як модель даних  Star Schema для OLAP. Таку систему моделей позначено, обговорено та прийнято у даній проблемній області роботи як Six Ws/BI 2.0 або просто Six Ws/BI. Проблемна область роботи включає: предметну область роботи; цілі і задачі її аналізу; прийняті методики аналізу, у тому числі евристики досвідчених користувачів. Даний опис є удосконаленням загальноприйнятих моделей, з яким після його обговорення погоджуються всі практики автоматизатори, аналітики і керівники.

Knowledge Management System (KMS) забезпечує постійне нарощування інтелектуального капіталу організації, цінність якого у деяких випадках може перевищувати цінність матеріальних активів.


Роль Business Intelligence+KMS


Потреба у розробці системи концепцій, технологій і засобів Business Intelligence та KMS викликана тим, що наприкінці 20-го століття розвинені країни перейшли на рівень Інформаційних суспільств (Informative Societies), а у подальшому на рівень Суспільств знань (Knowledge Societies). На цьому рівні організації у сфері бізнесу та державні структури поступово трансформують в Організації, засновані на знаннях (Knowledge based organization), які домінують у різних сферах діяльності. Засоби Business Intelligence й KMS та їх додатки з кінця 1990-х років грають визначальну роль в аналітичній підтримці прийняття рішень у таких організаціях. Їх досліджують і розвивають у рамках NIT R&D (Networking and Information Technology Research and Development).

Орієнтовно з 2010 р. почали визначати початок Big Data Age (ери Великих даних), що викликає необхідність дослідження і розвитку (Research and Development) Social Media Business Intelligence + KMS (+Web Mining, +Opinion Mining, +Sentiment Analysis).

Зауваження

Біля 10-ти років назад Центром компетенції корпоративних рішень Армії США (U.S. Army Enterprise Solutions Competency Center, ESCC) Довідкове керівництво з Business Intelligence (Business Intelligence Reference Guide), у якому введено термін Army Business Intelligence.

Еволюція Business Intelligence у Довідковому керівництві ESCC розділена на три етапи (див. ілюстрацію вище):

- Pre-Information Age (1960-1980 р.р.) – Передінформаційна ера;

- Information Age (1980-2000 р.р.) – Інформаційна ера;

- Business Intelligence Age (після 2000 р.) – Ера Business Intelligence.

Проте, фактично, орієнтовно з 2007 року почався Business Intelligence+KMS Age (вік Business Intelligence+KMS), адже  у рівні BI2.0,  BI & KMS стали єднією інтегрованою системою, у якій одна з систем може грати головну роль, а інша - допоміжну. 

Початок Віку Business Intelligence також асоціюється з переходом людства на рівень Globalization 3.0 (Глобалізація 3.0), який запропоновано у книзі неодноразового лауреата Пулітцерівської премії Томаса Фрідмана (Thomas Lauren Friedman).

Розділення еволюції Business Intelligence у Довідковому керівництві ESCC на три етапи узагальнено і спрощено відображає становлення і розвиток концепцій, технологій і засобів автоматизації інформаційно-аналітичної підтримки прийняття рішень та підтверджує важливу роль Business Intelligence.

Проте, необхідно зазначити, що розбиття етапів еволюції Business Intelligence на рівномірні часові проміжки по 20 років (1960-1980 р.р., 1980-2000 р.р.) не повністю узгоджено з реальністю і тому потребує уточнення.


Адже відомо, що обсяг інформації у світі зростає не рівномірно, а подібно до експоненційного закону і ця експонента почала стрімко зростати у 1990-х роках. Відповідно з цим, експоненційно, а не рівномірно розвиваються також концепції (стратегії), технології  і засоби автоматизації інформаційної аналітичної роботи. Крім цього, початок розробки проекту ОГАС (ОбщеГосударственная Автоматизированная Система сбора и обработки информации для учета, планирования и управлении народным хозяйством СССР ...) у Радянському Союзі у 1964 р. (Інститут кібернетики Академії наук України) явно свідчить про передбачення Інформаційної ери та Суспільства, орієнтованого на знання у термінах творців ОГАС у 1970-х роках). Очевидно, це випереджає запропоновані вище рамки Передінформаційної ери (Pre-Information Age, 1960-1980 р.р.). Також, вже у 1960-х роках опубліковані праці зі статистичної теорії розпізнавання, яка є важливою основою Knowledge Discovery and Data Mining – часткової складової Business Intelligence, яка отримала привабливе (sexy) метафоричне позначення.


Розширене викладання даної інформації:

Business Intelligence+KMS, - концепція, технологія і засоби підтримки рішень не тривіальними знаннями з первинних даних;
Army Business Intelligence

Коментарі

  1. 19.07.2019 переформатовані визначення Business Intelligence, Knowledge Management, додана інформація

    ВідповістиВидалити

Дописати коментар