Разработка отраслевой интерактивной системы формирования знаний в сфере информационных технологий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.25.05, кандидат технических наук Дмитриев, Вадим Александрович

• Дмитриев, Вадим Александрович
• кандидат технических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат технических наук Дмитриев, Вадим Александрович

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. Тенденции развития корпоративных систем управления знаниями.

1.1. Хронология становления и развития концепции «управления знаниями».

1.2. Генезис и информационное окружение «отраслевых интерактивных систем формирования знаний». 28 КРАТКИЕ ВЫВОДЫ

ГЛАВА 2. Разработка «Отраслевой интерактивной системы формирования знаний в сфере ИТ».

2.1. Функциональная структурная схема системы.

2.2. Особенности разработки и функционирования

раздела «Терминология в сфере ИТ».

2.3. Особенности разработки и функционирования каталога продукции и услуг со встроенным интерактивным механизмом мониторинга качества.

2.3.1. Каталог продукции как инструмент управления качеством на стадии эксплуатации изделий.

2.3.2. Примеры контуров формирования знаний в схеме мониторинга качества продукции.

2.3.3. Формализация выбора принципа оптимальности при оценке качества средств вычислительной техники.

2.4. Основы методологии разработки профессиональных социальных сетей в сфере ИТ. 68 КРАТКИЕ ВЫВОДЫ

ГЛАВА 3. Применение математического аппарата модульных сетей для моделирования ОИС ФЗ.

3.1. Развитие математического аппарата модульных сетей для моделирования Web-pecypcoB (на примере ОИС ФЗ).

3.2. Использование алгоритма кластеризации CLOPE для оценки сложности и структурного подобия Web-pecypcoB.

3.3. Фиктивные модули. Жесткие и мягкие связи. 99 КРАТКИЕ ВЫВОДЫ

ГЛАВА 4. Методы использования ОИС ФЗ для повышения эффективности учебных процессов и производственной деятельности в сфере ИТ.

КРАТКИЕ ВЫВОДЫ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка отраслевой интерактивной системы формирования знаний в сфере информационных технологий»

Процессы углубления специализации и все возрастающие темпы появления новых знаний в конкретных областях деятельности приводят к ясному осознанию того, что скорость и удобство извлечения необходимой информации из пространства накапливаемых знаний становится наиболее значимым показателем в оценке эффективности их использования.

В настоящее время количество знаний, необходимых для работы в каждой профессии, растет экспоненциально, содержимое World Wide Web складывается стихийно, а для обнаружения нужных сведений кроме поисковых машин практически никаких инструментов нет [19].

Превращение World Wide Web в универсальный источник информации и знаний с неизбежностью приводит к появлению новых технологий работы с контентом.

В последние годы технологии поиска информации и работы с контентом развиваются бурными темпами, приобретая все более интеллектуальный характер [5,12,28]. Примером может служить специализированная система, предназначенная для поиска отвечающих вкусу пользователя музыкальных или литературных произведений Gnooks (www.gnooks.com). На основании предшествующих запросов она определяет предпочтения и при следующих обращениях делает наиболее адекватные предложения. Еще один подход к повышению эффективности поиска реализуется в специализированных поисковых машинах, настроенных на поиск документов в определенном подмножестве Web. В качестве примера можно указать систему Scirus, ориентированную на поиск научной информации (www.scirus.com). Эффективным решением многих проблем интеллектуального поиска может стать Semantic Web. Основные идеи построения нового поколения Web были выдвинуты в 1999 году Тимом Бернесом-Ли. Одна из них заключается в том, чтобы с помощью средств разметки на основе языка XML снабжать документы описаниями - так называемыми «онтологиями». Они должны содержать дайджест содержимого, адаптированный для чтения приложениями, которые теперь называют «интеллектуальными агентами». Хотя за прошедшее время были разработаны многочисленные отраслевые стандарты и языковые средства, до практической реализации Semantic Web еще очень далеко [19].

Общий вывод, который делается во всех работах, посвященных перспективам развития информационно-поисковых систем, заключается в том, что несмотря на первоочередную значимость данного направления для открытого информационного Web-пространства и определенные успехи в теоретических исследованиях, ожидать скорого появления практических решений, способных внести коренной перелом в область быстрого и эффективного интеллектуального поиска информации вряд ли стоит [12,19,22].

Вместе с тем, на фоне отставания механизмов информационного поиска от объемов накапливаемой информации все в большей степени обостряются проблемы обмена знаниями, извлечения необходимой информации (information mining) и в конечном итоге оптимального принятия решений в конкретных областях деятельности общества [6,14]. В отчете ЮС «Расплата за невозможность обнаружить информацию» приведены следующие данные [19]. На средних предприятиях прямые убытки, вызванные потерей времени из-за неудобства работы с информацией, в пересчете на одного работающего с информацией оцениваются в 2,5-3,5 тыс. долл. Автор той же статьи выдвигает тезис о том, что потеря времени сотрудников - не единственный источник убытков. Любому поработавшему с поисковыми машинами понятно: есть определенный предел, по достижении которого люди прекращают дальнейший поиск информации и приходят к выводу, что они уже достаточно информированы. Недостаточная информированность приводит к ошибочным решениям, недооценке или переоценке рисков. Косвенные убытки, возникающие из-за принятия недостаточно обоснованных решений, количественной оценке не подлежат, но интуитивно понятно, что они - на порядки значительнее.

К этому следует добавить еще и то, что результаты поиска через гиперссылки зачастую приводят к раздражающим сообщениям 404 Not Found с подписью «Страница не может быть отображена» или «Страница, которую вы ищете, сейчас недоступна». В статье [23] приводятся результаты одного исследования, в котором проверялась работоспособность URL-адресов через 3,15 и 27 месяцев после публикации. Количество неработающих ссылок за это время выросло (3,8%, 10% и 15% соответственно). Там же делается вывод о том, что «информация исчезает в Интернете». Множество членов научного сообщества нервирует все возрастающая зависимость от среды, оказавшейся слишком эфемерной. Средняя продолжительность жизни Интернет-страницы сегодня не превышает 100 дней (по данным того же исследования) - ясно, что на таких источниках нельзя основывать науку и культуру.

Учитывая тот высочайший темп, в котором сегодня происходит реализация проектов и исследований, а следовательно и поиск информации, необходимой для принятия решений, автор статьи [20] приходит к интересному соображению: «Скорость извлечения информации из баз знаний становится наиболее критичным показателем в оценке эффективности их использования. В принципе, даже более важным, чем информационная полнота или 100% достоверность получаемых сведений».

Поэтому неудивительно, что с течением времени на бескрайних просторах Сети, в стихийно формирующемся информационном пространстве стали образовываться более упорядоченные анклавы корпоративных знаний и информационных сервисов (Intranet), построенные на портальных технологиях, специализированных хранилищах знаний и все чаще именуемые корпоративными порталами знаний (особое мнение на этот счет имеет Билл Энмон [18], называя их «информационными фабриками»). Напомним, что под корпоративным порталом (КП) знаний принято понимать единое средство доступа к корпоративной информации, позволяющее сотрудникам взаимодействовать друг с другом, связывать информацию с коллективным пониманием, единой системой ценностей и опытом [21]. Портал должен обеспечивать поддержку командной работы с информацией и знаниями, способствовать появлению новых знаний в процессе взаимодействия людей. Корпоративный портал работает в тесной связи с системой управления документооборотом организации, с CRM, ERP и другими бизнес-системами. Главными направлениями развития КП знаний являются [8,13,16]:

- совершенствование методов поиска информации - enterprise search (ES);

- систематизация, а в более конкретном выражении, каталогизация корпоративной информации;

- создание хранилищ корпоративных знаний (data warehouse);

- разработка механизмов обмена знаниями и принятия согласованных решений.

Развитие и реализация этих направлений приводит к преобразованию понятия «корпоративный портал» в понятие «корпоративная система управления знаниями» - Knowledge Management System (KMS).

Созданию КП знаний и корпоративных KMS, анализу особенностей их внедрения, а также методам их развития в последнее время уделяется много внимания [7-11,14,22]. Признается полезность применения данного класса систем для повышения эффективности коллаборативной работы сотрудников корпорации и, в том числе, для быстрого поиска требуемой информации и обмена знаниями, как альтернативы и дополнения информационно-поисковых механизмов в Web-пространстве.

К сожалению, увлеченность именно бизнес-процессами и небольшой срок существования таких систем (на сегодняшний день состояние их развития можно охарактеризовать, как период становления) пока не привели к распространению полезных механизмов, в них заложенных, на более широкие сферы корпоративных интересов, в частности, на отрасль.

Между тем, отрасль представляет собой тоже корпорацию с четко очерченными интересами и правилами взаимодействия [22]. Единая терминология; единая законодательно-нормативная база; определенный круг продукции и услуг; подчиненные общим интересам научно-исследовательские и образовательные программы; схожесть принимаемых решений и в силу этого необходимость оперативного обмена знаниями.

Если в качестве примера взять отрасль информационных технологий и связи, то на этом примере можно наглядно показать некоторые проблемы информационного взаимодействия внутри отрасли [24], которые приводят к осознанию насущной необходимости построения отраслевой системы формирования знаний в сфере ИТ.

Так по некоторым оценкам [34] специализированная терминология в данной области включает около 30-35 тыс. терминов. При этом каждый месяц появляется до 300 новых терминов. Очевидно, что никакие, самые искусные составители словарей и энциклопедий не в состоянии справиться с наполнением терминологической базы отрасли и оперативной ее актуализацией. Для решения этой задачи необходимо привлечение широких слоев ИТ-общественности и организация их совместной работы в on-line режиме.

Еще одна общая проблема вызвана высокой динамикой развития технологий и лавинообразным выходом на рынок новых моделей ИТ-продукции, что крайне осложняет их оптимальный выбор для решения конкретных задач. Например, сегодня на рынке ЖК-мониторов предлагают свою продукцию около четырех десятков вендоров, а число моделей, скажем, с диагональю 17 дюймов, составляет около четырех сотен. Каждые полгода появляются до сотни новых моделей. Стремительно совершенствуются их технологии. Только в период с весны 2005 года до весны 2006 года время реакции матрицы снизилось с 12 до 2 мс. Впечатляющий прогресс! Соревнование по этому параметру шло между производителями в условиях жесточайшей конкуренции. Поэтому неудивительно, что первые модели-спринтеры, выброшенные на рынок, оказались «сыроватыми». При независимом тестировании [40], проведенном по просьбе потребителей, выявились огрехи в некоторых других параметрах качества изображения, которые не отмечались у предыдущих, более отработанных моделей. Видимо, в спешке производители не успели отшлифовать схему управления настройками. Показательно, что примерно через полгода у других производителей, не участвовавших в этой гонке, стали появляться аналогичные модели уже без отмеченных недостатков. И это не единственный параметр, влияющий на выбор. Таких наберется еще около десятка и все их желательно учитывать при выборе модели. А ведь это только простейший пример. Аналогичные проблемы, но в большем объеме, встают и при выборе, например, серверов, сетевых систем хранения, ERP-систем и т.д., даже если выбором занимаются сведущие специалисты. Ситуация с программными продуктами еще более показательна. Здесь уже давно этап бета-тестирования возложен на плечи пользователя, который только и успевает ставить «заплатки». Проблема оптимального выбора осложняется еще и отсутствием мониторинга качества предлагаемой продукции, а процедура решения данной частной задачи может быть реализована только в рамках открытой для всех потребителей, интерактивной on-line системы с развитыми функциями учета общественного мнения и удобными механизмами обмена знаниями в области тестирования и оценки качества продукции [25,36,38].

Более подробно перечисленные выше проблемы, а также другие задачи общеотраслевого характера и методы их решения рассмотрены во 2-ой главе диссертационной работы. А хронология развития и этимология таких понятий, как «управление знаниями», «формирование знаний», «системы управления знаниями», «отраслевая система формирования знаний», их генезис и информационное окружение представлены в 1-ой главе работы.

Таким образом, насущная потребность в совершенствовании механизмов извлечения необходимой для принятия оптимальных решений информации из пространства накапливаемых знаний в масштабах отрасли и отсутствие адекватных практических решений этой задачи послужили основанием для выполнения данного исследования и реализации на его основе конкретного проекта «отраслевой интерактивной системы формирования знаний в сфере ИТ».

Отраслевая интерактивная система формирования знаний (ОИС ФЗ) -это открытая Web-система, позволяющая всем ее пользователям согласовывать свою деятельность и процессы принятия решений с едиными для отрасли правилами и стандартами, единой терминологией, коллективным опытом.

ОИС ФЗ должна способствовать обмену знаниями и появлению новых знаний в процессе взаимодействия пользователей системы.

В более конкретном выражении ОИС ФЗ представляет собой единое средство доступа к отраслевой информации и механизмам взаимодействия всех пользователей системы с целью обмена опытом и пополнения отраслевых баз знаний по терминологии, законодательству, номенклатуре и качеству продукции, опыту проектирования и эксплуатации, а также к электронной бирже инновационных проектов и трудовых ресурсов.

Заключение диссертации по теме «Информационные системы и процессы, правовые аспекты информатики», Дмитриев, Вадим Александрович

КРАТКИЕ ВЫВОДЫ.

1. Для моделирования сложных Web-структур предложено использовать метод модульных сетей, который в отличие от графовых и паттерновых методов обладает большей наглядностью в изображении различных типов связей и имеет более гибкий (хотя, пока менее проработанный) математический аппарат их описания.

2. Вывод о пригодности и полезности данного метода моделирования строился на рассмотрении двух практических задач:

- выявление структурного подобия элементов Web-систем;

- создание инструмента для анализа сложности Web-pecypcoB.

3. Предложены конкретные инструменты и приемы моделирования модульных Web-структур: принцип масштабируемости, вертикальный срез модели, фиктивный модуль, разделение на «жесткие» и «мягкие» связи.

ГЛАВА 4. Методы использования ОИС ФЗ для повышения эффективности учебных процессов и производственной деятельности в сфере ИТ.

Важнейшими инструментами ОИС ФЗ являются развитые механизмы обмена знаниями. Посетители этого Web-pecypca могут не только получать необходимую информацию, но и активно воздействовать на нее: дополнять, редактировать, оценивать, участвовать в коллективных обсуждениях, предлагать статьи, методики, программы для публикации и апробации. Использование ОИС ФЗ в учебных процессах.

Известно, что наиболее успешное закрепление знаний, получаемых в период обучения, происходит в процессе решения практических задач. Именно поэтому в тех образовательных учреждениях, где к процессу обучения подходят ответственно, большое внимание уделяется учебно-производственной практике. Раньше для этого привлекались предприятия народного хозяйства, ныне - коммерческие фирмы. К сожалению, в большинстве случаев отдача от учебно-производственной практики оказывается крайне низкой. Анализу проблем на этом направлении посвящено большое количество научных статей, разработаны объемные методические материалы. Однако и глубокие теоретические проработки зачастую не способны помочь делу. Ведь для эффективного включения студентов в реальные бизнес-процессы требуется совпадение интересов работодателя, учебного заведения и самих обучающихся. Кроме того, важными составляющими процесса являются: способность наставников ставить актуальные практические задачи и передавать опыт, способность и желание практикантов их решать, а со стороны руководства - способность адекватно оплачивать труд тех и других. В жизни счастливое совпадение всех этих факторов случается не часто.

Одним из альтернативных способов вовлечения интеллектуального творческого потенциала студентов и аспирантов в процессы решения актуальных практических задач является использование целого ряда возможностей ОИС ФЗ.

Выделим основные направления использования ОИС ФЗ в учебном процессе.

1. Использование терминологической базы.

Общепризнанным является то, что работа с терминологией может быть мощным фактором для глубокого понимания и надежного усвоения изучаемого предмета. Если для студентов младших курсов ВУЗов освоение базовой терминологии является фактором усвоения основ изучаемой дисциплины, то для студентов старших курсов работа с терминологией приобретает иное значение, которое зачастую остается недооцененным преподавателями. Старшекурсники все больше привлекаются к самостоятельному освоению новых узко-специализированных научных направлений по тематике кафедр ВУЗов. Ввиду высокой интенсивности развития новых высокотехнологичных направлений часто получается так, что терминология по данным направлениям оказывается в стадии формирования, т.е. постоянного изменения и дополнения. Многие термины и понятия требуют уточнения и согласования в среде специалистов, а другие требуют корректного перевода, толкования, справочных ссылок. Таким образом, работа с терминологией по новым научным направлениям сама по себе превращается в научно-исследовательскую работу, имеющую очевидную практическую пользу для всей научной общественности. В качестве наиболее удачных примеров такой работы можно привести обзоры аспиранта А.Самсонова по темам «Виды и средства подключения к Интернету» и «Теоретические основы и средства сетевой печати», сопровождаемые глоссариями и опубликованные в журнале «Мир ПК» [76,77] и в соответствующем разделе ОИС ФЗ: - http://www.morepc.ru/net/gate soho/inetconnintro.html

- http://www.rnorepc.ru/net/gate soho/inetconn homenet.html

- http://www.morepc.ru/net/gate soho/inetconn adsl.html

- http://www.morepc.ru/net/gate soho/inetconn hdsl.html

- http://www.morepc.ru/net/gate soho/inetconn hdsl.html

- http://www.morepc.ru/net/gatesoho/inetconn satellite.html и

- http://www.morepc.ru/net/print/windowsprinting.html

- http://www.morepc.ru/net/print/printing protocols.html

- http://www.morepc.ru/net/networkingprotocols.html

Из этого вытекает первая рекомендация по использованию ОИС ФЗ в учебном процессе, которая состоит в следующем. При составлении заданий на самостоятельную проработку новых научно-технических направлений (курсовые работы, рефераты, статьи, доклады) преподавателям следует включать в задание составление глоссариев по данным направлениям. Кроме того, составление таких глоссариев может быть предложено студентам в качестве самостоятельного задания. Представление терминов в таких глоссариях должно строиться по схеме, принятой в терминологической базе ОИС ФЗ (см. гл. 2, п. 2.2), а именно:

Термин ? Перевод ? Толкование ? (Синонимы) ? Ссылки на справочные материалы.

Следующим шагом может стать обсуждение глоссария на семинарском занятии или непосредственно при сдаче (защите) работы преподавателю.

Использование данного методического приема способствует достижению трех важных целей:

- упрощению оценки качества выполненной работы преподавателем, а также степени авторского участия. (Не секрет, что во многих случаях рефераты, курсовые работы, статьи и пр. целиком заимствуются из Web-пространства. При этом объективно оценить степень авторского участия бывает затруднительно даже опытному преподавателю. В то же время, узкоспециализированные глоссарии по новым темам в Web-пространстве практически отсутствуют, т.е. очевидно, что их составление требует самостоятельной работы студента. Кроме того, оценка уровня понимания темы студентом именно при разборе использованной терминологии значительно упрощает этот процесс и повышает его объективность). развитию навыков поиска информации, перевода и научного формулирования.

- использованию творческого потенциала студентов и преподавателей на благо всего научного сообщества по данному направлению. При этом происходит не только пополнение терминологической базы, но и апробация предложенных формулировок в среде специалистов, что способствует налаживанию контактов, т.е. формировании. Профессиональных практических сообществ или ПСС.

2. Использование БЗ «Каталог продукции и услуг».

Основным инструментом управления знаниями, как было показано в гл.2, п.2.3., в данной БЗ является механизм общественного интерактивного мониторинга качества. Его главное предназначение - объединение усилий всей ИТ-общественности в направлении оценки качества продукции на стадии ее эксплуатации. При этом большое внимание уделяется участию в этом процессе частных потребителей и самодеятельных исследовательских коллективов пользователей. Такие коллективы тестировщиков могут быть образованы в ВУЗах в рамках соответствующих учебных курсов. В то же время, оценки качества отдельных продуктов могут представлять собой и индивидуальные задания. Такое задание может иметь следующую форму:

- в разделе «Тесты и методики испытаний» ОИС ФЗ выбрать одну из готовых методик тестирования и оценки качества изделия;

- провести тестирование и определить частные и обобщенную оценки качества изделия;

- составить отчет о проведенном испытании с описанием выявленных положительных и отрицательных свойств изделия;

- поместить обобщенную оценку и отчет в раздел «Оценки и отзывы» ОИС ФЗ.

Использование данного методического приема способствует достижению следующих целей:

- развитию навыков оценки качества и четкого, обоснованного изложения своей точки зрения на положительные и отрицательные стороны продукции. При этом происходит наиболее эффективное усвоение сопутствующего материала: сути технологий, используемых в рассматриваемом изделии, состояния рынка в данной области и пр.;

- пополнению информационной составляющей БЗ «Каталог продукции и услуг» в части оценок и отзывов, что способствует процессу оптимального выбора данной продукции потенциальными ее потребителями.

3. Использование раздела «Тесты и методики испытаний».

Данный прием может использоваться, как площадка-практикум для курса «Прикладное программирование». В этом разделе представлены тестовые программы и методики обобщенной оценки качества для различных видов ИТ-продукции. Помимо разработок известных фирм представлены и разработки отдельных специалистов. Вместе с тем ощущается явный дефицит разработок данного типа для полноценной инструментальной поддержки процессов мониторинга качества ИТ-продукции. Причем требуются как упрощенные средства тестирования и методики оценки качества для частных пользователей, так и максимально полные - для лабораторий. В этом направлении вполне может быть задействован творческий потенциал студентов и аспирантов с высоким уровнем навыков прикладного программирования. Схема апробации и совершенствования таких разработок описана в гл.2, п.2.3.2, рис. 14.

4. Использование ПСС и «Биржи инновационных проектов».

Обзор наиболее ярких, перспективных инновационных Интернет-проектов показывает, что в большинстве авторами являются студенты, студенческие коллективы или люди, чей возраст не превышает 25 лет. При этом, именно такие проекты оказываются наименее жизнеспособными ввиду отсутствия у их авторов опыта и умения обеспечивать финансовую поддержку проектов. Существенную помощь в решении этой задачи может оказать такая подсистема ОИС ФЗ, как «Биржа инновационных проектов», назначение которой - объединить интересы и возможности разработчиков, инвесторов и независимых экспертов (консалтинговых групп). При этом действенную помощь в независимой технической экспертизе инновационных проектов призваны оказывать соответствующие профессиональные сообщества или ПСС ОИС ФЗ. Более подробно предлагаемый порядок взаимодействия всех участников биржи описан ниже.

Использование ОИС ФЗ в производственной деятельности. 1. Использование БЗ «Каталог продукции и услуг» в системе госзакупок.

Идея автоматизировать госзакупки предусмотрена в ФЦП «Электронная Россия» как мероприятие №10 (лот №2): «Практическая реализация мероприятий по обеспечению открытости деятельности органов государственной власти субъектов РФ и местного самоуправления».

Уже из самой этой формулировки ясно следует, что помимо снижения трудозатрат и времени на поиск, выбор и заказ необходимых продуктов, у автоматизации госзакупок есть и другая, не менее важная и более глобальная цель - усиление контроля за расходованием бюджетных средств за счет увеличения прозрачности торговых операций и снижения риска различного рода злоупотреблений [37].

В настоящее время в соответствии с установленным порядком госзакупки осуществляются следующим образом: местные органы власти, получив заявки-заказы от бюджетных организаций на поставку им тех или иных товаров, объявляют конкурс среди поставщиков. Участники конкурса в письменном виде, в запечатанных конвертах подают заявки, в которых указываются предлагаемые продукты, цены и условия поставки. Эксперты должны оценить предложения и выбрать наиболее выгодное.

Процесс анализа предлагаемых вариантов и выбора оптимального требует больших трудозатрат и времени ввиду чрезвычайно обширной номенклатуры средств вычислительной техники (СВТ) и ПО. Оценка же предложений по комплексным заказам (например, оборудование для корпоративной системы) вообще превращается в сложную задачу многокритериального синтеза.

Другая сложность организации процедуры госзакупок программно-технических средств кроется на самом начальном этапе - при составлении заявки-заказа. Чтобы избежать многовариантности предложений, заявка должна быть составлена так, чтобы с одной стороны давать точное представление о потребности, а с другой - необоснованно не сужать диапазон характеристик продуктов, которые могут быть предложены.

Очевидно, что и при составлении заказа, и при составлении предложений поставщиками, и при анализе этих предложений экспертами было бы целесообразно опираться на единую базу данных о характеристиках СВТ и ПО. Ясно также, что такая база данных должна носить форму четко структурированного каталога-классификатора, чтобы и поставщик и потребитель могли говорить на одном языке.

До последнего времени такой инструмент отсутствовал и при поиске нужного продукта или анализе предложений приходилось просматривать поочередно каталоги продуктов на сайтах каждого производителя в отдельности, без надежды на полный охват предложений рынка, не говоря уже об огромных затратах труда и времени.

В этих условиях ВНИИПВТИ при одобрении Мининформсвязи разработал информационно-справочную систему (ИСС) «Технические характеристики СВТ» (www.morePC.ru), которая в дальнейшем и стала основой построения БЗ «Каталог продукции и услуг» ОИС ФЗ. В основу разработки были положены следующие требования: 1. Полнота - система должна включать сведения по не менее, чем 90% всех моделей основных мировых производителей и не менее, чем по 95% всех моделей, присутствующих на российском рынке.

2. Оперативность пополнения - сведения по новым моделям должны становиться доступными не более, чем через 2 недели после их сертификации или появления на рынке в случае несертифицируемых изделий.

3. Доступность - система должна быть открытой как для корпоративных пользователей, так и для частных потребителей.

4. Простота поиска - должна быть достигнута за счет высокой степени структурированности информации, наличия глоссариев и справочной информации общетеоретического характера.

5. Возможность сравнения - должна обеспечиваться как на основе сравнения технических характеристик, заявленных производителем, так и на основе результатов тестовых испытаний независимых испытательных лабораторий.

6. Обратная связь - должна быть реализована в виде механизма, позволяющего пользователю системы в интерактивном режиме общаться с ней по принципу «вопрос-ответ».

7. Масштабируемость - система должна предусматривать возможность ее расширения за счет введения новых разделов по новым категориям СВТ, а также возможность включения ее, как составной части, в глобальную информационно-справочную систему по широкому спектру отраслей.

Именно для решения перечисленных выше задач и была разработана БЗ «Каталог продукции и услуг» ОИС ФЗ. Кроме данной БЗ в процессе выбора ИТ-продукции косвенно может быть задействована и БЗ «Каталог решений», которая позволяет руководителям ИТ-проектов ознакомиться с опытом решения аналогичных задач их коллегами и не повторять чужих ошибок. Процедура выбора ИТ-продукции описана в гл. 2, п. 2.3.2, рис. 13.

По мнению специалистов ВНИИПВТИ Мининформсвязи России такой информационно-справочный ресурс должен стать ядром системы госзакупок программно-технических средств. Другими звеньями системы должны быть: справочный ценовой сервер и непосредственно сама система электронного тендера и оформления сделок (рис.24).

Впрочем, суть не в том, называть ли этот ресурс ядром или вспомогательным справочным инструментом. Его важность от этого не уменьшится, т.к. без удобного и полного справочного ресурса самая современная система электронной торговли превращается в бесполезную дорогостоящую игрушку.

Важно отметить, что все звенья этой структуры представляют собой совершенно автономные системы, что облегчает их разработку как во времени, так и в пространстве. Комплексирование может быть произведено на любой стадии всего проекта в целом. Так как www.morePC.ru представляет собой полноценный портал, то и возможности комплексирования с другими серверами у него универсальные.

Если альтернативы www.morePC.ru пока нет, то ценовые справочные ресурсы представлены на рынке достаточно широко. Исторически сложилось так, что они появились значительно раньше. Поэтому в каждом регионе есть и свои собственные, которые возможно точнее отражают специфику регионального рынка, чем столичные. Остается только выбрать лучший для каждого региона. То же самое можно сказать и про системы электронных тендеров.

2. Использование «Биржи инновационных проектов».

Развитие рынка инноваций возможно лишь в случае, если работает система, задача которой свести между собой продавцов и покупателей, создать своеобразную команду профессионалов и обеспечить им условия для плодотворного диалога. Большинство потенциальных проектов, своим техническим содержанием заинтересовав участников, так и остаются в стадии обмена информацией о намерениях, так как материалы, представляемые разработчиками по структуре и информационному наполнению, как правило, далеки от инвестиционных проектов, анализ которых привычен бизнесмену. Анализ действующих интернет-систем, например, www.birzhasaitov.ru,www.mag.innov.ru, региональных интернет

Рис. 24. ОИС ФЗ в системе госзакупок. порталов показывает, что они принципиальным образом не изменили ситуацию.

Поэтому необходимо в корне пересмотреть структуру создаваемых информационных фондов с точки зрения инновационной ценности проектов. Авторам инновационных заявок необходимо дорабатывать их в направлении, приближающем их содержание к стандартным инвестиционным проектам

Конечно, подготовка ответов на все интересующие инвестора вопросы - серьёзная, длительная работа, к тому же часть её лежит вне компетенции авторского коллектива, поэтому целесообразно подготовку инновационного предложения проводить в виде процесса. Так как время - главный фактор инновационного проекта, необходимо развернуть процесс подготовки проекта к его главной движущей силе - инвестициям, но при этом, чтобы опять же не упускать время, фиксировать в базе данных состояние проекта на каждом этапе. Этапы разработки инновационного проекта и материалов заявки, как правило, совпадают, при этом процесс разработки заявки -итерационный циклический процесс, включающий уточнение задачи, определение и анализ рисков, прогнозы эффективности. На этапе НИР - это проведение маркетинговых исследований силами авторского коллектива: поиск конкретных прототипов, отличия, цены, прогнозируемая стоимость изделия, охранные документы и многое другое - всё конкретно, с источниками информации, после чего структурированная заявка перемещается в базу данных (БД) предложений (рис. 25).

На этапе ОКР производится внешний аудит предложения силами экспертов консалтинговых фирм: уточняются данные, исследуются риски и т.д., после чего материалы помещаются в БД проектов. На стадии подготовки серийного выпуска изделия с целью привлечения стратегических инвесторов, силами экспертов венчурной компании материалы заявки ещё раз реструктурируются и переводятся в БД изделий.

Разработанная информационная система оперирует общим комплексом показателей и методов оценки эффективности инвестиций, которая

Рис. 25. Состав и структура подсистемы «Электронная биржа инновационных проектов» учитывает этапы продвижения проекта и согласуется с подходами, используемыми в ЮНИДО [78]. Доказательства эффективности предлагаемых решений вытекают из комплексности (полнота содержащейся маркетинговой, экономической, технической, правовой, финансовой информации) и системности (изложение по определенной схеме) в соответствии с внутренней логикой описания бизнеса.

Представленная технология реализуется подсистемой «Электронная биржа инновационных проектов» (рис. 25).

Рассмотрим методологию взаимодействия участников инновационного рынка, которая реализована в проекте. Инвесторы и разработчики размещают информацию о себе на сайте, после этого они получают возможность поиска интересующих их проектов в базе данных подсистемы. Также есть возможность просматривать все опубликованные предложения, а также только новые предложения. Инвесторы и разработчики имеют возможность публикации закрытых для других посетителей сведений, которые они могут открыть для доступа тем пользователям системы, которые их заинтересовали.

После выбора интересующих проектов или предложений инвесторов появляется возможность отправки внутренних сообщений. При обоюдном согласии авторов проекта и инвесторов система организует для них индивидуальную информационную среду для более подробного изучения предложений и ведения переговоров. Оценить экономическую эффективность инновационного проекта возможно с помощью консалтинговых компаний представленных в подсистеме.

Краткие выводы.

1. Работа студентов и аспирантов с терминологической базой ОИС ФЗ по предложенной схеме способствует достижению трех важных целей:

- упрощению оценки качества выполненной работы преподавателем и определению степени авторского участия исполнителя;

- развитию навыков поиска информации, перевода и научного формулирования;

- пополнению терминологической базы по новым научным направлениям в интересах всего научного сообщества.

2. Работа студентов и аспирантов с БЗ «Каталог продукции и услуг» способствует:

- развитию навыков оценки качества ИТ-продукции;

- пополнению данной БЗ в интересах всех потребителей.

3. Раздел ОСУЗ «Тесты и методики испытаний» может быть использован как площадка-практикум для курса «Прикладное программирование» с полноценной апробацией разработок в среде специалистов.

4. БЗ «Каталог продукции и услуг» и БЗ «Каталог решений» являются базовыми элементами системы госзакупок ИТ-продукции.

5. Использование подсистемы «Биржа инновационных проектов» позволяет объединить интересы и возможности разработчиков, инвесторов и независимых экспертных групп в процессе формирования полноценного инвестиционного предложения и доведения проекта до промышленной реализации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основные научные и практические результаты настоящей диссертационной работы состоят в следующем:

1. Разработана концепция построения отраслевой интерактивной системы формирования знаний (ОИС ФЗ) как единого средства доступа к отраслевой информации и механизмам взаимодействия всех пользователей системы с целью обмена опытом и пополнения отраслевых баз знаний по терминологии, законодательству, номенклатуре и качеству продукции, опыту проектирования и эксплуатации, а также к электронной бирже инновационных проектов и трудовых ресурсов.

2. Предложена методология разработки ОИС ФЗ с применением технологий «архитектур участия» концепции Web 2.0:

- интерактивного механизма мониторинга качества продукции и услуг;

- открытого наполнения и редактирования отраслевой терминологической базы;

- проведения консилиумов специалистов и выработки совместных решений на базе профессиональных социальных сетей (практических сообществ).

3. Разработана методология представления терминологической базы отрасли, которая позволяет:

- объединить различные подходы в толковании терминов;

- организовать открытое участие всей Интернет-аудитории в наполнении и редактировании словарей на основе wiki-технологии;

- использовать словарь терминов в качестве портала для входа в Web-пространство знаний в области ИТ.

4. Разработана и реализована база знаний «Каталог продукции и услуг отрасли» со встроенным интерактивным механизмом мониторинга качества, позволяющая упростить процесс выбора ИТ-продукции для решения конкретных задач.

5. Дана постановка задачи определения интегрального критерия качества средств ВТ и связи как задачи многокритериального синтеза с изменяемым принципом оптимальности и предложено ее решение на основе использования самокорректирующейся нелинейной схемы компромиссов, что позволяет полностью исключить эвристические методы на этапе выбора принципа оптимальности.

6. На базе структурного анализа разработанной системы предложена методология формализованного описания Web-pecypcoB со сложной структурой на основе теории модульных сетей; предложены методы доработки данной теории, направленные на решение задачи выявления структурного подобия Web-pecypcoB и задачи оценки их сложности.

7. На основе выполненных разработок реализована действующая ОИС ФЗ (www.morePC.ru). используемая широким рядом предприятий и учебных организаций, о чем свидетельствуют акты внедрения результатов исследований и открытая статистика посещаемости ресурса.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Дмитриев, Вадим Александрович, 2006 год

1. И.Нонаки, X. Такеучи Компания - создатель знания: Зарождение и развитие инноваций в японских фирмах. - М.: Олимп-Бизнес, 2003.

2. Мильнер Б. Управление знаниями вызов XXI века - «Вопросы экономики» - №9 - 1999.

3. Гадасин В.А., Конявский В.А. Системные понятия электронного взаимодействия // «Безопасность информационных технологий», Минобраз РФ, МИФИ -№3 - 2002г.

4. Деревянно Е.В. Навигаторы знания: будущее библиотечной и информационной профессии По материалам заруб, печати 1998-1999 годов. // Библиотековедение. 2000. - № 2.

5. Громов Г.Р. От гиперкниги к гипермозгу М.: Радио и Связь, 2004.

6. Peter Drucker. Post-Capitalist Society. 1993г.

7. Гаврилова ТА., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем / СПб, Изд-во "Питер", 2000.

8. Гаврилова Т.А., Григорьев Л., Кудрявцев Д. Управление знаниями: от слов к делу «Корпоративные системы» - №12-13 - 2004.

9. СенгеП. Пятая дисциплина М.: Олимп-Бизнес, 1999.

10. Holscher С., Strube G. Web Search Behavior of Internet Experts andNewbies. Proc. 9th Int'l World Wide Web Conf. Computer Networks, North-Holland Publishing, 2000.

11. Jansen В., Spink A. Real Life, Real Users, and Real Needs: A Study and Analysis of User Queries on the Web. «Information Processing and Management». - 2000 - Vol. 36, no. 2.

12. Аткинсон Дж., Феррейра А. Интеллектуальный диалог с поисковым агентом «Открытые системы» - №11 - 2005.

13. Чернецкий В. Порталы как инструмент управления «Директор ИС» -№11 -2005.

14. Черняк Л. Управление знаниями и информационные технологии. -«Открытые системы» № 10 - 2000.

15. Daniel Е. O'Leary Enterprise Knowledge Management. IEEE Computer, 3, March 1998, pp. 54-61.

16. Боровикова О.И., Загорулько Ю.А. Организация порталов знаний на основе онтологий.http://www.kmtec.ru/publications/library/select/organiz pk па osn ontology.shtm I

17. Крымская А. Хронологическая шкала основных событий в развитии концепции «управления знаниями» за рубежом и в России. www.kmtec.ru

18. Черняк Л. Хранилища и карты данных. Computerworld № 47,2005г.

19. Черняк Л. От информационно-поисковых систем к корпоративному поиску. «Открытые системы» №11,2005г.

20. Арсентьев С. Базовые понятия Knowledge Management www.kmtec.ru.

21. Чеботарев В. Моделирование корпоративного портала знаний -www.kmtec.ru.

22. Дмитриев В. А. Отраслевая система управления знаниями. Тезисы доклада на X международной конференции «Комплексная защита информации» (г.Суздаль, 2006г.).23. «Наука исчезает в Интернете» www.km.ru.

23. Дмитриев А.С., Орлов А.В. MorePC.ru навигатор в океане информации. - «Мир ПК» №11,2002г.

24. Дмитриев В.А. О каталогизации средств защиты информации. Тезисы доклада на 8-й Международной конференции "Комплексная защита информации". - Минск, 2004

25. Громов А., Чубинидзе К. Динамическая классификация для аналитиков. «Открытые системы», №11, 2005.

26. Леонов А.П. Современный словарь информационно-правовой лексики. -2002 http://www.morepc.ru/informatisation/leonov.html

27. Сайт Библиотеки Конгресса США http://www.loc.gov/index.html

28. ISO/IEC 2382 (Международный стандарт по терминологии в сфере ИТ).

29. Пройдаков Э.М., Теплицкий Л.А. Англо-русский толковый словарь по вычислительной технике, Интернету и программированию. М.: Русская редакция - 2004г.

30. Черняк Л. Web 2.0. «Открытые системы», №11,2005.

31. Дубова Н. Говорим об ИТ по-русски. Computerworld №31,2005.

32. Guariano N., Giaretta P. Ontologies and Knowledge Bases. Towards a Terminalogical Clarification //Towards Very Large Knowledge Bases. N.J.I.Mars (ed.) IOS Press, Amsterdam, 1995.

33. Братухин П.И., Дмитриев B.A. Пусть качество оценит потребитель. -«Стандарты и качество», №3,2006г.

34. Дмитриев А.С. Единые госзакупки программно-технических средств. Направления развития. «Информ Курьер Связь» № 7,2003г.

35. Дмитриев В.А. Независимое тестирование и мониторинг качества средств информатизации. «Системные проблемы надежности, качества, информационных и электронных технологий (Инноватика - 2004). - М.: Радио и связь, 2004. Часть 2.

36. Tom Mainelli. LCD Specs: Useless? PC World № 6,2003.

37. Дмитриев А.С. А кристаллы у вас жидковаты. «Мир ПК» № 6, 2004г.

38. Дмитриев В.А. О каталогизации средств защиты информации. -«Системные проблемы надежности, качества, информационных и электронных технологий (Инноватика 2004)». - М.: Радио и связь, 2004. Часть 2.

39. Дмитриев В.А. Опыт использования сигнатурного анализатора Polar Т3000 в условиях сервисного центра. Журнал "Ремонт электронной техники". - М.: Электронные компоненты, №1 2000.

40. Дмитриев В.А. Методика тестирования и расчета характеристик качества планшетных сканеров. «Системные проблемы качества, математического моделирования, информационных, электронных и лазерных технологий» -М.: Радио и связь, 2002. Часть 1, книга 3.

41. Дмитриев В.А. Маленький обзор маленьких экранов. «Мир ПК» №1,2003.

42. Дмитриев В.А. Epson EPL -6100 принтер для малого офиса. - «Мир ПК», №3, 2003.

43. Дмитриев В.А. Несмазливые чернила. «Мир ПК», №12, 2003.

44. Дмитриев В.А. Цветная печать для малого бизнеса. «Мир ПК», №3,2004.

45. Дмитриев В.А. В борьбе за офис. «Мир ПК», - №5,2004.

46. Дмитриев В.А. Струйные принтеры начального уровня. (Сравнительный обзор). «Мир ПК», №5,2004.

47. Дмитриев В.А. Лазерные принтеры для дома и малого офиса. (Сравнительный обзор). «Мир ПК», №6, 2004.

48. Дмитриев В.А. Струйные принтеры начального уровня. (Сравнительный обзор). «Мир ПК», №10, 2004.

49. Кужель С.С., Кужель О.С. Информационные модели с обратной связью. -М.: 2002.

50. Воронин А.Н. О формализации выбора схемы компромиссов в задачах многокритериальной оптимизации. Известия АН СССР. Техническая кибернетика, №2, 1984.

51. Дмитриев А.С., Корбашов Ю.М. О формализации некоторых этапов проектирования систем защиты информации. «Судостроительная промышленность», сер. ВТ, № 19-2, 1989.

52. Дубова Н. Социальная сеть знаний. «Открытые системы», №12, 2005г.

53. An Introduction to Social Network Analysis http://orgnet.com.

54. Wenger E. Knowledge management as a doughnut: shaping your knowledge strategy through communities of practice. Ivey Business Journal, January/February 2004.

55. R. Cross, A. Parker, L. Prusak, S.P. Borgatti. Knowing what we know: supporting knowledge creating and sharing in social networks». Organizational Dynamics, 2001.

56. Shutkin L.V. The modular thinking paradigm in computer science. -«Automatic documentation mathematical linguistics». Vol.38, No.5,2005. Allerton Press, Inc.

57. Шуткин JI.B. Модели проектирования электронного правительства России http://www.morepc.ru/informatisation/pvti-egov-modelling.html

58. Grenander U. Lectures in Pattern Theory. Springer-Werlag, New York, Heidenberg, Berlin, vol 1 (1976) Pattern Synthesis, vol 2 (1978) Pattern Analysis, vol 3 (1981) Regular Structures.

59. Grenander U. General Pattern Theory. Oxford University Press, 1993.

60. Kodd E. F. A relational model of data for large shared data banks. -Commun. ACM — 13.6 (1970-07).

61. Chen P. The Entity-Relationship Model Toward a Unified View of Data. -ACM Transactions on Datadase Systems, vol 1, № 1 (1976-03).

62. Лясковская M.A. Об одном подходе к принятию решения при управлении плохо формализуемыми объектами. сб. «АСУ: Проблемно-ориентированные комплексы», Киев, Ин-т кибернетики, 1981.

63. Подиновский В.В. Коэффициенты важности критериев в задачах принятия решений. Порядковые или ординарные коэффициенты важности. -«Автоматика и Телемеханика», №10, 1978.

64. Некрестьянов И., Павлова Е. Обнаружение структурного подобия HTML-документов. Труды четвертой всероссийской конференция RCDL'2002, 38-54, Дубна, Россия, 2002.

65. Барашев Д., Горшкова Е., Новиков Б.А. Оптимальное представление XML документов в связных базах данных. Труды второй всероссийской научной конференции "Электронные библиотеки", 224-229, Протвино, Россия, сентябрь 2000.

66. Паклин Н. Алгоритмы кластеризации на службе Data Mining. -BaseGroup Labs, 2006. http://basegroup.ru/clusterization/datamining.htm

67. Паклин H. Кластеризация категорийных данных: масштабируемый алгоритм CLOPE. BaseGroup Labs, 2006,-http://basegroup.ru/clusterization/clope.htm

68. Yang, Y., Guan, H., You. J. CLOPE: A fast and Effective Clustering Algorithm for Transactional Data. Proc. of SIGKDD'02, July 23-26, 2002, Edmonton, Alberta, Canada.

69. Дмитриев B.A., Самсонов A.B. Лазерные МФУ класса SOHO (сравнительный обзор по результатам тестирования). «Мир ПК» № 8, 2006.

70. Словарь по менеджменту знаний ttp://www.kmtec.ru/publications/glossary/

71. Дмитриев В.А., Самсонов А.В. Методика тестирования и оценки качества серверов печати.

72. Дмитриев В.А., Самсонов А.В. Концепция построения отраслевой системы управления знаниями.

73. Самсонов А.В. Виды и средства подключения к Интернету. «Мир ПК», №№9-12,2005.

74. Самсонов А.В. Теоретические основы и средства сетевой печати. -«Мир ПК» №2,2006.78. "UNIDO Manual for the preparation of Industrial Feasibility Studies" Vienna, UNIDO, ID/206,1986.

75. Храмцов П. О поисковых системах, доменных именах и поисковой оптимизации. «Открытые системы» № 11,2005.

76. Трейер В.В. Как формировать корпоративные электронные справочники продукции. PC Week № 40, 2005.

77. Трейер В.В. Новое поколение нормативно-технических библиотек предприятий. «Стандарты и качество» № 8,2005.

78. FEA-PMO — сайт Архитектуры Федеральной Деятельности США -http://www.whitehouse.gov/omb/egov/

79. Самсонов А.В. Лазерные МФУ для дома и малого офиса. (Сравнительный обзор). «Мир ПК» №8, 2006.

80. Буров К. Обнаружение знаний в хранилищах данных. «Открытые системы» № 5-6,1999.