Користувачі української системи ситуаційної обізнаності DELTA отримали доступ до модуля Mission Control, завдяки якому військові зможуть планувати місії екіпажів БпЛА.
 |
| Використання системи Delta в одному зі штабів ЗСУ. Фото: Міністерство оборони України |
Новина оприлюднена на сайті МО України.
Модуль Mission Control став доступний для всіх користувачів бойової системи DELTA. Завдяки йому можна планувати місії екіпажів БпЛА: розподіляти зони відповідальності, планувати маршрути екіпажів і координувати завдання для БпЛА у реальному часі.
Також Mission Control збирає та аналізує дані з місій, зменшує ризики «дружнього вогню» і допомагає налагодити більш точну взаємодію між підрозділами. До цього моменту модулем користувалося понад 300 підрозділів. Щодня завдяки Mission Control виконувалося 900 місій, а за весь час існування модуля — понад 200 000.
«Mission Control є важливим кроком вперед у розвитку екосистеми DELTA та сучасних військових технологій. Цей модуль не лише забезпечує високий рівень цифровізації та підтримки прийняття рішень у складних бойових умовах, але й відкриває можливості для впровадження нових процесів управління в армії», — зазначила заступниця міністра оборони України з питань цифровізації Катерина Черногоренко.
Mission Control взаємодіє з іншими інструментами DELTA, а саме модулем ситуаційної обізнаності Monitor та платформою відеоаналізу поля бою Vezha. Це створює єдину інформаційну картину для ефективного використання БпЛА, успішного виконання завдань і знищення ворога.
Новий модуль є інструментом, у якому командир підрозділу може планувати роботу обслуги безпілотних систем та доводити задачі до виконавців.
DELTA
DELTA – це екосистема військових продуктів, яка щодня допомагає знищувати ворожі об’єкти. До неї входять мобільний застосунок, військовий месенджер, безпечний стримінг з поля бою, цифрова мапа, засоби планування роботи та інтеграції з іншими системами.
Платформу розробив Центр інновацій та розвитку оборонних технологій Міноборони України та ввів в експлуатацію для всіх підрозділів сектору безпеки й оборони України в серпні 2024 року.
Delta забезпечує об’ємне розуміння простору бою в режимі реального часу, інтегрує інформацію про супротивника від різноманітних сенсорів та джерел – розвідки безпілотників, знімків супутників, радіоперехоплень.
Уся зібрана інформація відображається на цифровій мапі, не потребує додаткових налаштувань і може працювати на будь-якому пристрої: ноутбуку, планшеті або в мобільному телефоні.
Пропозиції DSS BI consult+
1. Для покращання аналізу необхідно використовувати Business Intelligence+, Spatial (GeoSpatial) Business Intelligence+ (DSS BI, GeoSpatial DSS BI, ін.). Аналітики Business Intelligence+ не замінюють традиційних аналітиків, проте підтверджують чи спростовують деякі умовиводи та дають великі переваги у підтримці рішень керівників, які недоступні без них. Той, хто не має розвинутої підтримки за допомогою Business Intelligence, навіть не зрозуміє причин своїх програшів у аналітичній підтримці.
2. Аналіз за допомогою матриці застарів, необхідно переходити від плоскої матриці до багатовимірного OLAP+ кубу з використанням операцій (Зріз (англ. slice), Нарізка на кубики (англ. dice), Консолідація (англ. drill up) та деталізація (англ. drill down), Обертання, півотинг (англ. pivot)). Перехід від аналітичної матриці до аналітичного кубу та аналіз кубу простий, але необхідно його зрозуміти.
4. Знак "+" позначає "автоматичну" активацію деяких елементів Мережевого ергатичного (людино-машинного) організму за результатами аналізу засобами Business Intelligence (OLAP, Data Mining, Visual Mining, Dashboards, Key Performance Indicator (KPI), Scorecard, Video Mining, Wave Mining, Text Mining (Opinion Mining, Sentiment Analysis), ін.). У теперішній час необхідно використовувати новітні засоби аналізу неповністю структурованих Big data, тобто додатково до Data Warehouse (Сховищ даних) використовувати Data Lake (Озеро даних) - метод зберігання даних системою або репозиторієм у натуральному (RAW) форматі, який передбачає одночасне зберігання даних у різних схемах та форматах. Використання Data Lake може значно ускладнити і зробити більш дорогими підготовчі операції ETL (Extract (Вилучення), Transform (Перетврення), Load (Завантаження)) для наступного аналізу.
5. Необхідно використовувати можливості Data Mining, до основних функцій можна віднести такі шість типових класів завдань:
5.1. Виявлення аномалій (виявлення викидів/змін/відхилень) – ідентифікація незвичних записів даних, які можуть бути цікавими, або помилок даних, які потребують подальшого дослідження через те, що вони виходять за межі стандартного діапазону.
5.2. Вивчення правил асоціації (моделювання залежностей) – пошук зв’язків між змінними. Наприклад, супермаркет може збирати дані про купівельні звички клієнтів. Використовуючи вивчення правил асоціації, супермаркет може визначити, які продукти часто купують разом, і використовувати цю інформацію в маркетингових цілях. Це іноді називають аналізом ринкового кошика.
5.3. Кластеризація – це завдання виявлення груп і структур у даних, які так чи інакше «схожі», без використання відомих структур у даних.
5.4. Класифікація – це завдання узагальнення відомої структури для застосування до нових даних. Наприклад, програма електронної пошти може спробувати класифікувати електронний лист як "легітимний" або як "спам".
5.5. Регресія – намагається знайти функцію, яка моделює дані з найменшою помилкою для оцінки зв’язків між даними або наборами даних.
5.6. Резюмування – забезпечення більш компактного представлення набору даних, включаючи візуалізацію та створення звітів.
6. Згідно спрощеної версії викладання DSS BI Consulting 2011 року, "Data Mining - це автономна підсистема Business Intelligence, узагальнена технологія і програмні засоби, що включає в себе комплекс часткових технологій і часткових програмних засобів (генетичні алгоритми, нейронні мережі, ін.), які почали розвивати орієнтовно з 1950-х років. На пострадянському просторі замість терміну Data Mining часто вживають на російській мові термін “интеллектуальный анализ данных”, який дозволяє відійти від міжнародного тлумачення терміну Data Mining. Data Mining вирішує задачі класифікації, кластеризації, пошуку асоціацій, часових послідовностей, прогнозування, ін. Data Mining є важливою основою Text Mining...".
7. Необхідно забезпечити безпеку реєстрації, зберігання та аналізу інформації засобами ERP/Business Intelligence у Міністерстві оборони України, у тому числі у сфері ЗС України підтримки мереже-центричних бойових дій (управління БПЛА, ін.). Для прикладу, при використанні засобів Business Intelligence у сфері логістики часто використовувалося і знову задекларовано використання засобів компанії SAP (SE, раніше AG) - це німецька корпорація, розробник програмного забезпечення та надавач послуг консалтингу, яка виробляє корпоративне програмне забезпечення. Проте раніше офіс компанії SAP для країн СНГ знаходився у Москві (РФ) зі всіма витікаючими наслідками для країн СНД.
8. Перераховані тут пропозиції у п.п.1-5 відповідають профілю консалтингу DSS BI consult+, який стосується всього, де є "аналіз+".
 |
| "Квітка Information Mining" (стилізована діаграма технологій Information Mining-2009), - передана Замовнику у 2008 році. Включає в себе Data Mining, Text Mining (Opinion Mining, Sentiment analysis), Image Mining, Video Mining, Wave Mining, OLAP, Visual Mining, Dashboards, Scorecard. Вказані аналітичні засоби надбудовуються над Data Marts (кіосками даних), Data Warehouses (Сховищ даних). У теперішній час необхідно додати спеціальні засоби Data Lake. |
 |
| DSS BI 2.0 - узагальнена архітектура системи підтримки прийняття рішень на основі Business Intelligence у розширеному тлумаченні |
 |
| Експертна система, інтегрована з Business Intelligence 2.0 (варіант) на основі вказаних вище технологій і програмних систем |
 |
| Social Media DSS BI на платформі SemanticForce |
Додатково:
Мережево-центрична війна: суть, особливості, розвиток на пострадянському просторі (01.2021)
Круковський І.А. Узагальнена архітектура системи підтримки прийняття рішень на основі Business Intelligence у розширеному тлумаченні // Вісник ЖДТУ. – 2010. – Вип. 2 (53). – С. 103-111.
Валюх, А.І. ЕКСПЕРТНА СИСТЕМА, УЗГОДЖЕНА З BUSINESS INTELLIGENCE 2.0 / А.І. Валюх, І.А. Круковський, В.Л. Сімаков // Вісник Житомирського державного технологічного університету. Серія: Технічні науки. – 2011. – N 2(57). - С. 53-63. – Режим доступу : DOI : 10.26642/tn-2011-2(57)-53-63.
І.А. Круковський, А.І. Валюх. Удосконалена архітектура об’єднаної із засобами OLAP і DataMining експертної системи з розширеним логічним виведенням на моделі подання знань FPS для геоінформаційної системи / Геоінформаційні системи у військових задачах. Другий науково-технічний семінар 21‑22 січня 2011 року. – Львів: Академія Сухопутних військ, 2011. – С. 153-155.
Круковський І.А. Проблемні питання розробки і реалізації Geospatial Business Intelligence // Геоінформаційні системи у військових задачах. Другий науково-технічний семінар 21‑22 січня 2011 року. – Львів: Академія Сухопутних військ, 2011. – С. 117-125.
Круковський І.А. Удосконалені вимоги до реалізації OLAP у DSS для часткових проблемних областей інформаційно-аналітичної роботи: військ.-техн. зб. // Академія сухопутних військ. – 2010. – Вип. 3. – С. 26–32.
Сімаков В.Л., Круковський І.А. Проблемні питання реалізації Business Intelligence 2.0 у некомерційних сферах роботи // Проблеми створення, розвитку та застосування інформаційних систем спеціального призначення : 18-а наук.-практ. конф., Житомир, 15 кв. 2011 р. Тези доповідей. Ч.1. – Житомир : ЖВІ НАУ, 2011. – С. 194.
Круковський І.А. Застосування Business Intelligence у сфері інформаційної безпеки. Доповідь на міжвідомчому міжрегіональному семінарі Наукової Ради НАН України «Технічні засоби захисту інформації». Житомир, 11.03.2011 р. (рекомендовано до публікації у фахових наукових виданнях).
І. А. Круковський Методика розробки моделі знань для системи підтримки інформаційно-аналітичної роботи з наявними інформаційними ресурсами на корпоративному інформаційно-аналітичному центрі з використанням морфологічного багатовимірного OLAP аналізу / Проблеми створення, випробування, застосування та експлуатації складних інформаційних систем. Технічні науки : зб. наук. праць / Житомир. військ. ін-т радіоелектроніки. – Житомир, 2007. – Вип. 12. – С. 133-141. Інв. № 444.
Круковський І.А., Дзюба І.С. Про впровадження у навчальний процес питань вивчення сучасних технологій обробки інформації на основі IDC`s Business Analytics Software Taxonomy / Модернізація українського суспільства в умовах євроінтеграції: [збірник наукових робіт] / за заг. ред. Т.В. Семенюк, С.М. Коляденко, Н.П. Павлик. — Житомир : Вид-во Житомирського державного університету імені Івана Франка, 2016. – С. 122-126.
Б. М. Герасимов, О. М. Перегуда, І. А. Круковський. Методика оцінки ефективності автоматизованої системи підтримки інформаційно-аналітичної роботи / Збірник наукових праць Військового інституту телекомунікацій та інформатизації НТУУ “Київський політехнічний інститут”. – К., 2008. – Вип. 3. – С. 29-37.
Круковський, Ігор Анатолійович; Хомів, Богдан Арсенович; Гаврилюк, Всеволод Леонідович (2013). ІЄРАРХІЧНО-СИНЕРГЕТИЧНЕ ОБ’ЄДНАННЯ SOCIAL MEDIA ANALYTICS/SOCIAL CRM З BUSINESS INTELLIGENCE І З ГЕОГРАФІЧНОЮ ІНФОРМАЦІЙНОЮ СИСТЕМОЮ. Вісник Житомирського державного технологічного університету. Серія: Технічні науки (uk) 0 (1(64)). с. 60–69. ISSN 1728-4260. doi:10.26642/tn-2013-1(64)-60-69.
І.А. Круковський, В.Л. Гаврилюк, Б.А. Хомів Проблемні питання використання і розвитку засобів SocialMedia Analytics, їх інтеграції з Business Intelligence та з елементами ГІС – на прикладі платформи SemanticForce / "IVСічневі ГІСи": Інтелектуальна оборона” (науково-практичний форум ) / Академія Сухопутних військ імені гетьмана Петра Сагайдачного: Львів, 22-24 січня 2013 р. - С. 42-45.
Круковський І.А. Проблемні питання розробки геопросторової системи підтримки прийняття рішень на основі Business Intelligence 2.0/3.0 / І.А. Круковський // "IV Січневі ГІСи": Інтелектуальна оборона” (науково-практичний форум) / Академія Сухопутних військ імені гетьмана Петра Сагайдачного: Львів, 22-24 січня 2013 р. - С. 40-42.
Круковський І. А. Концептуальна модель автоматизованої інформаційної системи для робочого місця оператора та прототип програмного забезпечення для розпізнавання засобів і об’єктів по 8-ми і більше параметрам / І. А. Круковський // Наукові проблеми розробки, модернізації та застосування інформаційних систем космічного і наземного базування : зб. тез доповідей ХІV наук.-техн. конф., Житомир, 22-23 квітня 2004 р. / Житомир. військ. ін-т радіоелектроніки. – Житомир, 2004. – Ч. 2. – С.65.
Круковський І.А. Про доцільність розширення методів системного аналізу й інтеграції систем, які вивчаються у навчальній дисципліні "Теорія систем і системний аналіз" / І.А. Круковський // Система військової освіти України: досвід, сьогодення та перспективи розвитку : тези доповідей XІV міжвузівської наук.-метод. конф., Житомир, 25-26 квітня 2013 р. / Житомир. військ. ін-т НАУ. – Житомир, 2013. – С. 131-132.
Коментарі