Качество получаемой в результате аналитической обработки информации в большей степени зависит от квалификации аналитика. Не секрет, что человеческая психология такова, что очень часто для подтверждения своей точки зрения отбирают «удобные» данные, а «нежелательные» ?недооценивают и оставляют без внимания.
Достаточно часто отдельные руководители стараются привлекать к информационно?аналитической работе оставшихся не у дел бывших сотрудников различных академических институтов. Но здесь очень важно понимать, что, хотя аналитическая работа по своей методологии весьма близка к научным изысканиям, между ними имеются два весьма существенных отличия.
Во?первых, если у ученого?исследователя время на выполнение работы практически не ограничено, то в нашем случае к аналитическим материалам, помимо их достоверности и обоснованности, предъявляются еще весьма жесткие требования оперативности и актуальности.
Во?вторых, в отличие от академических исследований «производственные» аналитические материалы имеют более прикладной характер, опираются не столько на глубокую, самостоятельную разработку проблем, сколько на привлечение и координацию деятельности специалистов (социологов, политологов, технологов, экономистов и т. п.), а также на обобщение уже готового материала. А поскольку содержать в штате экспертов?специалистов по всем направлениям невозможно, то в этом плане очень важно иметь своеобразную базу данных персоналий, которые могут дать квалифицированные консультации в режиме реального времени.
Как показывает мировой опыт, непременное условие высокой эффективности информационно?аналитической работы — непосредственное участие аналитиков в той деятельности, которую они обслуживают. Поэтому аналитик должен пользоваться безоговорочным доверием руководства и рассматриваться им как полноправный участник принимаемых решений. Только так можно достичь необходимой настройки информационно?аналитической работы на реальные процессы управления.
В данной главе мне бы хотелось уделить пристальное внимание и такой важной проблеме, как создание единого информационного поля предприятия. Информационное поле хозяйствующего субъекта представляет собой ряд структурированных и неструктурированных информационных массивов, необходимых для принятия управленческих решений. Как правило, эти массивы формализованы в виде различных банков и баз данных, которые позволяют строить информационные модели, давать практические рекомендации по управлению текущей ситуацией и прогнозировать ее дальнейшее развитие.
Но, к сожалению, даже сегодня далеко не вся информация имеется в электронном виде. Многие данные по?прежнему приходится искать в бумажных изданиях. Поэтому заявление, что библиотека — лучший друг аналитика, остается весьма актуальным и по сей день.
Если рассматривать зарубежный опыт, то, как отмечает Леонард Фулд, директор одной из самых влиятельных консалтинговых фирм в области деловой разведки «Fuld and Company», «разведслужбы частных корпораций нередко применяют технологии обработки информации, сравнимые с теми, которыми обладают лишь такие мощные спецслужбы, как ЦРУ США или французская внешняя разведка. По мнению одного из ведущих аналитиков министерства обороны Франции, информационные ресурсы некоторых частных детективных агентств и бюро превосходят аналогичные ресурсы французских секретных служб. Практически все частные компании и корпорации имеют собственные телекоммуникационные сети и базы данных. Например, информационная сеть японской фирмы „NEC“ обеспечивает возможность ежедневного получения в штаб?квартире до 30 тысяч сообщений практически из всех стран мира, американская компания „Kroll Associates“ располагает собственной информационной сетью, позволяющей анализировать поведение большого количества ведущих европейских государственных деятелей и бизнесменов, ответственных за принятие решений в области политики и экономики, а внутрифирменная локальная сеть ARIANET обеспечивает доступ к информации о конкурентах для 4 тысяч сотрудников „FranceTelecom“.
Ну а теперь непосредственно приступим к рассмотрению этой проблемы. При накоплении информации в банках и базах данных предприятия могут использоваться два основных способа ее представления: неструктурированное и структурированное.
Неструктурированное представление осуществляется при отсутствии специальных языковых средств поддержания структуры информационной модели предметной области. Этот вид реализуется с помощью накопления текстовых и графических файлов.
Неструктурированная форма предоставляет различные виды контекстного поиска. В результате поиска по ключевому слову мы получаем все тексты, в которых оно упоминается. Для того чтобы исследовать связи объекта, т. е. построить объектную окрестность, аналитик должен исследовать полученные тексты на предмет выявления в них связанных объектов и для каждого из них организовать отдельную процедуру поиска. Такой процесс анализа полученных текстов и дальнейшего поиска может оказаться достаточно продолжительным по времени и утомительным по реализации.
К этой категории относятся полнотекстовые базы данных, в которых накапливаются электронные версии СМИ, дайджесты, нормативная и служебная документация. Более детально все это будет рассмотрено в главе «Информационно?аналитическая работа: обработка материалов средств массовой информации».
В рамках структурированного представления обычно реализуется такая модель предметной области, в которой информационные объекты обладают достаточной эволюционной самостоятельностью, позволяющей им «обрастать» новыми подробностями и связями по мере поступления новых данных. В условиях такого описания структуры предметной области достаточно выйти на один информационный объект, чтобы по связям исследовать его окружение.
Прежде чем перейти непосредственно к дальнейшему описанию технологий и инструментария информационно?аналитической работы, определимся с терминологией.
Банк данных — это система специальным образом организованных данных, предназначенная для их накопления и использования.
В банке данных отображается определенная часть реального мира (так называемая предметная область). Поэтому банк данных создается не для решения какой?то одной задачи, а для многоцелевого использования информации по определенной теме.
База данных — это некоторая относительно самостоятельная часть банка данных. БД — основа любого банка данных. Конкретный состав баз данных в банке и их связи между собой определяют структуру банка. База данных содержит в себе описание информационных объектов (объектов учета).
Технологическое обеспечение информационно?аналитической деятельности подразумевает наличие не столько компьютеров, сетей и средств связи, хотя и это является необходимым условием, сколько продуманной программной среды, позволяющей накапливать, обрабатывать и искать необходимую информацию в автоматизированном режиме.
Накапливаться должна только та информация, которая в дальнейшем потребуется для анализа. Поэтому при накоплении информационных массивов преимущество следует отдавать собственным базам данных, создаваемым для решения конкретных задач, стоящих перед предприятием. Сбор всех доступной информации «про запас» очень скоро наталкивается на финансовые и технические ограничения. Чем больше посторонней информации, тем сложнее работать с информационными массивами. Поэтому информация должна быть «отжата», хорошо структурирована для дальнейшей аналитической обработки.
Регулярная актуализация собственного банка данных очень часто обозначается термином «мониторинг». Зачастую понимание того, что за ним стоит, сводится к постоянному наблюдению и фиксации ряда параметров, характеризующих некий процесс. Мониторинг требует больших затрат как на систему сбора информации, так и на сотрудников, которые постоянно отслеживают изменение окружающей предприятие среды. Поэтому, перед тем как приступать к мониторингу, необходимо тщательное моделирование его предметной области, т. е. внесение ясности в то, какие параметры с какой частотой надо оценивать, какие их значения являются критическими или подающими сигнал, на который необходимо реагировать.
