2015. №2 (32)

Фляйшман Альберт - Owner, Interaktiv Unternehmensberatung.
Адрес: 16, Burgfriedenstraße, Pfaffenhofen, 85276, Germany
E-mail: albert.fleischmann@interaktiv.expert

Шмидт Вернер - Professor for Business Informatics, Technische Hochschule Ingolstadt, Business School.
Адрес: 10, Esplanade, Ingolstadt, 85049, Germany
E-mail: werner.schmidt@thi.de

      Субъектно-ориентированное управление бизнес-процессами (S-BPM) представляет собой достаточно новый подход к работе с различными бизнес-процессами в организациях, от анализа до их реализации, с использованием информационных технологий. Данный подход сфокусирован на действующих субъектах в процессах (человек, программное обеспечение, роботы и др.) и их действиях для достижения цели, поставленной перед процессом. Ориентация на различных стейкхолдеров и коммуникации делает данный подход более предпочтительным по сравнению с традиционными средствми управления бизнес-процессами. Это объясняется отсутствием различий между реальными процессами и их представлениями (разделения между моделью и реальностью), возможностями улучшений на основе предложений сотрудников компаний (отсутствием «потерянных инноваций»), а также относительно быстрой адаптацией организации и ее ИТ-инфраструктуры к изменяющимся требованиям.
      С учетом простоты понимания и использования описательного подхода на основе схемы естественного языка «субъект-предикат-объект», S-BPM использует семантическую и организационную интеграцию людей при описании и проектировании бизнес-процессов. С другой стороны, понятная формализованная семантическая модель на фоне графического представления позволяет организовать автоматическое создание программного кода для выполнения потока рабочих процессов «на лету». Таким образом, стейкхолдеры могут сразу тестировать создаваемые модели, а затем итерационно их улучшать, дорабатывая до полной, по их мнению, готовности к выполнению и запуску на компьютере. Это ведет к реализации двустороннего подхода к проектированию, понятного для обеих сторон – бизнеса и специалистов в области информационных технологий, что значительно улучшает организационную составляющую и адаптивность подхода.
      В статье представлены основные свойства и характеристики подхода S-BPM и рассматриваются особенности его влияния на жизненный цикл управления бизнес-процессами, с учетом повышения степени участия различных стейкхолдеров в моделировании и оптимизации бизнес-процессов. 

Комаров Михаил Михайлович - кандидат технических наук, доцент кафедры инноваций и бизнеса в сфере информационных технологий, школа бизнес-информатики, факультет бизнеса и менеджмента, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» 
Адрес: 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20.
E-mail: mkomarov@hse.ru

Хохлова Анна Дмитриевна  - студент магистратуры, школа бизнес-информатики, факультет бизнеса и менеджмента, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» 
Адрес: 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20.
E-mail: khokhlova.a.d@gmail.com

      Предметом исследования в данной работе является способ организации электронного бизнеса, базирующегося на концепции умных вещей. Для реализации цели работы – разработки бизнес-модели социальной сети вещей – были поставлены и решены следующие задачи: описаны существующие концепции Интернета вещей, Интернета сервисов и веба сервисов, даны уточнения определений каждого из понятий, приведены основные характеристики и выявлены различия между данными концепциями. В работе приводится видение концепции социального веба сервисов, а также проводится обзор и анализ компаний и бизнес-моделей процессов предоставления услуг данными компаниями на основе сформулированного видения социального веба сервисов. Бизнес-модели каждой из рассматриваемых компаний представлены в графическом виде на основе методологии представления бизнес-моделей Александра Остервальдера. В работе предлагается собственная бизнес-модель для компании, работающей в рамках концепции социального веба сервисов, разработанная с учетом проведенного анализа существующих на рынке компаний и их сильнейших сторон и способов монетизации, а также основных перспективных направлений развития в данной сфере. Также предлагается ряд условий и ограничений применения предлагаемой модели, наряду с возможностями для дальнейшего развития данной концепции. Новизна предлагаемой работы заключается в определении социального веба сервисов и разработке бизнес-модели для компаний, работающих в рамках социального веба сервисов, с учетом анализа существующих бизнес-моделей компаний, ведущих свою деятельность в смежных и близких к социальному вебу сервисов областях. 

Олейник Павел Петрович - кандидат технических наук, системный архитектор программного обеспечения, ОАО «Астон»;  доцент Шахтинского института (филиала), Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) им. М.И.Платова.  
Адрес: 346500, Ростовская область, г. Шахты, пл. Ленина, д. 1.
E-mail: xsl@list.ru

      Современные корпоративные информационные системы (КИС) разрабатываются с применением объектно-ориентированной парадигмы и проектируются в понятиях объектно-ориентированного дизайна. Этот подход часто применяют как при реализации клиентского приложения, так и при создании серверного уровня, реализованного в среде целевой СУБД. Применение принципа предметно-ориентированного проектирования при разработке программного обеспечения позволяет организовать процесс сохранения объектов из оперативной в долговременную память. Данная статья посвящена описанию языка XOQL (XML Object Query Language), который представляет собой объектный язык запросов и для описания синтаксиса использует XML. В статье проведен глубокий и всесторонний анализ имеющихся работ. Обилие большого количества примеров позволяет продемонстрировать различные имеющиеся на сегодняшний день языки.
      В работе представлен один из возможных вариантов представления базовых синтаксических конструкций объектного языка запросов в виде XML-документов. Перед проектированием синтаксиса были выделены критерии оптимальности, которые подробно описаны в работе. Кроме базовых, описаны синтаксические расширения языка запросов и способы расширения собственными конструкциями. Представлена структура реализованного оптимального языка с описанием тегов, атрибутов и допустимых значений.
      В конце статьи представлено множество примеров различных видов запросов, часто встречающихся на практике.

Незнанов Алексей Андреевич - кандидат технических наук, доцент департамента анализа данных и искусственного интеллекта, факультет компьютерных наук, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»; заведующий информационно-аналитическим отделом, Федеральное государственное бюджетное учреждение «Федеральный научно-клинический центр детской гематологии, онкологии и иммунологии имени Дмитрия Рогачева»
Адрес: 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20.
E-mail: aneznanov@hse.ru 

Старичкова Юлия Викторовна - кандидат технических наук, заместитель заведующего информационно-аналитическим отделом, Федеральное государственное бюджетное учреждение «Федеральный научно-клинический центр детской гематологии, онкологии и иммунологии имени Дмитрия Рогачева»
Адрес: 117997, г. Москва, ул. Саморы Машела, д.1.
E-mail: julia.starichkova@fnkc.ru

      Медицинские информационные системы являются отдельным классом корпоративных информационных систем, специально разрабатываемых для повышения эффективности здравоохранения. Цель внедрения медицинских информационных систем в клинических центрах – комплексное решение задач информационного сопровождения оказания медицинских услуг, с акцентом на формализацию бизнес-процессов в области оказания медицинской помощи, сбор и надежное хранение персональных данных пациентов, оптимальные интерфейсные решения для медицинского персонала, учет лекарственных препаратов и расходных материалов. Основные роли пользователей медицинской информационной системы – руководители клинических подразделений, врачи и медицинские сестры. В статье рассматривается комплекс проблем работы с клиническими диагнозами в медицинских информационных системах, включая формализацию, эффективность заполнения, проверку корректности и полноты расширенных диагнозов, а также последующий анализ клинических данных с акцентом на отдельных признаках диагноза.
      Традиционно диагноз представляет собой неструктурированный текст на естественном языке с отдельным присваиванием ему кодов международной классификации болезней или других универсальных классификаторов. Для этого текста существуют стандарты и правила заполнения и изменения, но они практически не формализованы в медицинских информационных системах, что и приводит к вышеперечисленным проблемам. Проведен сравнительный анализ классификаций International Classification of Diseases, Международной классификации болезней с предварительным анализом предлагаемых экспертами и реально используемых уточнений наиболее частых заболеваний в области детской онкологии и гематологии. В работе предлагается один из вариантов формализации дополнительной классификации клинических диагнозов, одновременно простой и эффективный, прототип с описанием шаблонов и схем расширенных диагнозов для некоторых заболеваний в формате JSON, оптимизация интерфейса стандартного поля «диагноз» в медицинских информационных системах. Этот вариант апробирован при развитии медицинских информационных систем в области детской онкологии.

Глушенко Сергей Андреевич - аспирант кафедры информационных систем и прикладной информатики, факультет компьютерных технологий и информационной безопасности, Ростовский государственный экономический университет (РИНХ).
Адрес: 344002, г. Ростов-на-Дону, ул. Большая Садовая, д. 69.  
E-mail: gs-gears@yandex.ru

Долженко Алексей Иванович - доктор экономических наук, профессор кафедры информационных систем и прикладной информатики, факультет компьютерных технологий и информационной безопасности, Ростовский государственный экономический университет (РИНХ).
Адрес: 344002, г. Ростов-на-Дону, ул. Большая Садовая, д. 69. 
E-mail: doljenkoalex@gmail.com

      В статье обосновывается важность применения анализа рисков при реализации инвестиционно-строительного проекта (ИСП) и обосновывается целесообразность применения нечеткой логики для оценки риска. Применение нечетких моделей позволяет учитывать как количественные, так и качественные характеристики, а также представлять нечеткие описания с помощью нечетких множеств и лингвистических переменных.
      Описываемая нечеткая продукционная модель (НПМ) содержит 19 входных лингвистических переменных, характеризующих факторы риска, и 14 выходных лингвистических переменных, характеризующих риски различных областей ИСП. Модель содержит 14 баз правил и позволяет проводить лингвистический анализ рисков, которые несут потенциальный ущерб проекту, а также выявлять приоритеты рисков (очень высокий, высокий, средний, низкий, очень низкий), которые важны для менеджмента инвестиционно-строительного проекта. НПМ позволяет снять ограничения на число учитываемых входных переменных и интегрировать как качественные, так и количественные подходы к оценке рисков.
      Выполнена постановка задачи для инструментария управления рисками с поддержкой нечетких моделей и обосновывается целесообразность собственной разработки системы поддержки принятия решений (СППР) анализа рисков. Описывается процесс реализации нечеткого моделирования базы правил посредством разработанной СППР ModelingFuzzySet. Механизм получения оценок риска на основе алгоритма Мамдани позволяет получить численное значение риска, лингвистическое описание степени риска, а также степень уверенности эксперта в возникновении рискового события.
      Результаты моделирования были использованы лицами, принимающими решения, для выявления приоритетов рисков и позволили выработать эффективный план мероприятий по снижению влияния наиболее опасных угроз на инвестиционно-строительный проект.

Исмиханов Заур Намединович - кандидат экономических наук, доцент кафедры математических и естественнонаучных дисциплин, факультет управления, Дагестанский государственный университет 
Адрес: 367000, Республика Дагестан, г. Махачкала, ул. Гаджиева, д. 43-а
E-mail: Zaur_7979@mail.ru

      Рассмотрены и решены задачи, связанные с когнитивной структуризацией предметной области и построением когнитивной модели, а также с проведением сценарного моделирования развития ситуаций в социальной и экономической сфере Республики Дагестан.
      Первая задача решена на основе ситуационного анализа (SWOT-анализа) основных проблем состояния и тенденций развития Республики Дагестан. Это позволило выявить предложить основные факторы состояния и перспектив развития экономики и социальной сферы республики. Разработана когнитивная модель социально-экономической системы региона – функциональный граф, в котором вершины соответствуют факторам системы, а дуги отражают функциональную зависимость между ними.
      Вторая задача решена с применением системы когнитивного моделирования «Канва». На основе когнитивной модели проведено сценарное прогнозирование целевых социально-экономических показателей в зависимости от воздействия управляющих факторов.
      Получены результаты прогнозирования развития социальной и экономической сферы региона на основе импульсного моделирования. Они позволяют выявить экономические, политические и социальные закономерности предупреждения и предотвращения негативных тенденций развития социальной и экономической сферы, получить теоретические и практические знания о проблемах в регионе и сформулировать на этой основе практические выводы. В частности, для улучшения уровня инвестиционной привлекательности республики предлагается активизировать деятельность органов власти по снижению административно-коррупционного давления на бизнес. Задачу снижения уровня безработицы предлагается решить разработкой мер по выявлению резервов и эффективному использованию ресурсов для развития малого предпринимательства.

Кравченко Татьяна Константиновна - доктор экономических наук, профессор заведующая кафедрой бизнес-аналитики, школа бизнес-информатики, факультет бизнеса и менеджмента, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» 
Адрес: 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20.
E-mail: tkravchenko@hse.ru 

Дружаев Алексей Александрович - кандидат технических наук, доцент кафедры бизнес-аналитики, школа бизнес-информатики, факультет бизнеса и менеджмента, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» 
Адрес: 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20.
E-mail: druzhaev@hse.ru

      Аналитическое обоснование вариантов решений с использованием систем поддержки принятия решений (СППР) существенно повышает качество принимаемых решений. Использование существующих в настоящее время СППР, как правило, включающих в себя один-два метода принятия решений, не всегда приводит к желаемым результатам, поскольку каждый метод основан на определенных предпосылках и не является универсальным. Наибольший эффект достигается в том случае, когда в базу знаний СППР включается множество методов принятия решений. Единственной системой, которая отвечает данным требованиям, является Экспертная система поддержки принятия решений (ЭСППР), разработанная под руководством автора статьи. В настоящее время ЭСППР включает в себя около 50 методов принятия решений. Расширение базы знаний ЭСППР путем включения в нее новых методов позволит для каждой задачи принятия решения подобрать наиболее подходящий метод.
      Дополнение модели «таблица решений», лежащей в основе базы знаний системы, позволяет развивать ЭСППР, не перерабатывая полностью программный код системы. База знаний системы содержит правила решения, построенные по принципу «если – то» (если выполняются такие-то условия принятия решения, то следует применить такой-то метод принятия решения). Для расширения базы знаний ЭСППР выбраны методы семейства ELECTRE. Основанием для выбора служит их ключевая особенность, заключающаяся в том, что они не используют операцию свертки оценок альтернатив, заданных в разных шкалах по отдельным критериям. В статье адаптированы алгоритмы методов семейства для включения в ЭСППР.
      Результаты исследования могут быть использованы для развития ЭСППР, позволяя аналитически обосновывать варианты решений с применением методов, которые ранее в системе не использовались.