Інформаційні системи і технології на підприємствах - Плескач В.Л. - Семантична та прагматична міри інформації

Обсяг інформації вимірюється кількістю символів (розрядів) у повідомленні. У різних системах обчислення один розряд має різну вагу, і відповідно змінюється одиниця виміру даних. Приміром, повідомлення "10111011'' у бінарній системі має обсяг даних У_а= 8 біт, а в десятковій - V = 8 діт.

Для вимірювання змісту інформації, тобто її кількості на семантичному рівні, найбільшого визнання одержала міра тезауруса, що пов'язує семантичні властивості інформації зі спроможністю користувача сприймати повідомлення, яке надійшло. Тезаурус - це сукупність довідників, які застосовує користувач ІС

Прагматична міра інформації - цінність інформації для досягнення користувачем поставленої мети. Ця міра - величина відносна, зумовлена особливостями використання інформації у тій чи іншій ІС.

Цінність інформації визначається її кількістю, необхідною для досягнення поставленої перед користувачем мети.

Якщо до отримання інформації ймовірність досягнення цілі дорівнювала Р_г а після її отримання - Р₂, то цінність інформації визначається за формулою Іп(Р,/Р₂) за Клодом Шенноном.

Спосіб ймовірності визначення міри цінності інформації для досягнення мети було запропоновано М. Бонгартом і А. Харкевичем. Це можна сформулювати так: якщо досягнення мети ймовірне і значення цієї ймовірності відоме до отримання інформації, а також після отримання інформації, то міру цінності інформації можна визначити за формулою

У=ош₂(Р/р),

де V - міра цінності інформації; р - ймовірність досягнення мети до отримання інформації; Р - ймовірність досягнення мети після отримання інформації.

Цінність інформації завжди пов'язана з її конкретним отримувачем, з конкретною метою, яку він хоче реалізувати, і з конкретними можливостями реалізації цієї мети.

Слід відзначити такі властивості інформації через її відтворювальний життєвий цикл: здатність до накопичення, узагальнення, систематизації, копіювання, кодування, адресної спрямованості тощо (рис. 1.1).

Рис. 1.1. Життєвий цикл інформації через надання послуг в інформаційному суспільстві

Перелічимо деякі властивості інформації: повнота, достовірність, цінність, адекватність, актуальність, чіткість, доступність, невичерпність, кумулятивність, зрозумілість, суб'єктивність.

Повнота інформації характеризує якість інформації і визначає достатність даних для прийняття рішень. Поняття повноти інформації пов'язане з її змістом (семантикою) і прагматикою. Як неповна, тобто недостатня для прийняття правильного рішення, так і надлишкова інформація знижує ефективність прийнятих користувачем рішень.

Форма також є важливим фактором у відображенні інформації. Інформаційні продукти подаються в типовій для певних галузі, корпорації, підрозділу формі.

Достовірність інформації - її властивість відображати реальні об'єкти з необхідною точністю. Достовірність інформації вимірюється ймовірністю того, що відображуване інформацією значення параметра відрізняється від істинного значення цього параметра в межах необхідної точності. Недостовірна інформація характеризується інформаційним шумом, і чим він вищий, тим нижча достовірність інформації.

Цінність інформації не може бути абстрактною. Інформація має бути корисною і цінною для певної категорії користувачів. Цінність інформації залежить від того, які задачі можна вирішувати за її допомогою.

Адекватність інформації характеризує ступінь відповідності інформації реаліям. Адекватна інформація - це повна і достовірна інформація.

Актуальність інформації - ступінь зберігання цінності інформації для керування в момент її використання, що залежить від динаміки зміни її характеристик і від інтервалу часу, що пройшов із моменту виникнення певної інформації. Актуальність є важливою при роботі в постійно змінюваних умовах. Вчасна подача інформації в будь-якій сфері людської діяльності є критичним моментом, тому що за певний період часу вона може втрачати свою цінність. На кожному рівні управління виробляються свої інформаційні продукти, пов'язані з певними часовими проміжками.

Своєчасність інформації - її надходження не пізніше заздалегідь визначеного часу, узгодженого з часом вирішення поставленого перед користувачем завдання. Приміром, для бухгалтерії - це оперативні щодобові, щомісячні, щоквартальні та щорічні звіти.

Чіткість інформації - інформація має бути зрозуміла для того, кому вона призначена.

Доступність інформації - це можливість отримання і перетворення інформації. На цю властивість інформації впливають одночасно доступність даних і можливість застосування адекватних методів. Приміром, в інформаційній системі інформація перетворюється у доступну і зручну для сприйняття користувачем форму. Це досягається, зокрема, і шляхом узгодження її семантичної форми з тезаурусом користувача.

Точність інформації - ступінь подібності отриманої інформації до реального стану об'єкта, процесу, явища тощо. Розрізняють: формальну точність, що вимірюється значенням одиниці молодшого розряду числа; дійсну точність, що зумовлена значенням одиниці останнього розряду числа; максимальну точність, яку можна отримати в конкретних умовах функціонування системи; необхідну точність, що зумовлюється функціональним призначенням показника.

Суб'єктивність інформації. Інформація має суб'єктивний характер, оскільки її цінність визначається ступенем сприйняття суб'єкта (одержувача інформації).

Корисна інформація - властивість, що зменшує невизначеність прийняття рішення.

Якість інформації - це характеристика інформаційних продуктів. Ефективність використання інформації зумовлює репрезентативність, змістовність, достатність, актуальність, своєчасність, точність, достовірність, сталість.

Репрезентативність інформації - правильність її відбору і формування для адекватного відображення властивостей об'єкта. Найважливіше значення тут мають: правильність концепції, на базі якої сформульоване вихідне поняття; обґрунтованість відбору істотних ознак і зв'язків відображуваного явища. Порушення репрезентативності інформації нерідко призводить до її істотних погрішностей.

Змістовність інформації - це відношення кількості семантичної інформації в повідомленні до обсягу даних, які обробляються. Зі збільшенням змістовності інформації зростає семантична пропускна спроможність інформаційної системи, тому що для отримання тих самих відомостей слід опрацювати менший обсяг даних.

Поряд із коефіцієнтом змістовності, що відображає семантичний аспект, можна використовувати і коефіцієнт інформативності, що характеризується відношенням кількості синтаксичної інформації до обсягу даних.

Сталість інформації - її спроможність реагувати на зміни вихідних даних без порушення необхідної точності. Сталість інформації, як і її репрезентативність, зумовлюється обраною методикою відбору і формування. Актуальність, своєчасність, точність і достовірність інформації впливають на інші параметри функціонування ІС, серед яких такий, як її надійність.

Поняття інформації, даних, знань споріднені. У багатьох ситуаціях часто буває достатньо інтуїтивного розуміння та інтерпретації цих категорій. Складність формального визначення термінів "інформація", "дані", "знання" полягає у загальновживаності цих термінів. Іншою причиною термінологічної плутанини є той факт, що межа між цими термінами для більшості фахівців досить умовна.

Дані - це елементарні описи предметів, подій, дій і транзакцій, що запам'ятовуються, класифікуються і зберігаються, але ніяк не організовані.

Інформація - це дані, які організовані так, що вони мають певне значення і цінність для користувача.

Знання складаються з даних або інформації, що організовані й оброблені з метою передачі певного розуміння, накопиченого досвіду, результатів навчання й експертизи таким чином, що можуть використовуватися для вирішення проблем або виконання дій.

Дані можна розглядати як базове поняття. Спроба дати визначення базовим поняттям призводить до необхідності додатково визначати використані терміни.

Дані - це відомості, показники, необхідні для ознайомлення з ким-, чим-небудь, для характеристики когось, чогось або для певних висновків і рішень; їх відношення, словосполучення та факти, шляхом перетворення та обробкою яких можна здобути інформацію про предмети, процеси або явища.

У широкому розумінні дані є фактами, текстом, графіками, картинками, звуками, аналоговими або відеоматеріалами. Вони можуть бути одержані у результаті вимірювань, експериментів, арифметичних і логічних операцій. Дані мають бути представлені у формі, придатній для зберігання, передачі та обробки. Вони є сировиною для створення інформації.

Дані поділяють на структуровані, неструктуровані, розподілені. Отже, дані - це необроблений матеріал, що надається постачальниками даних і використовується споживачами для формування інформації на основі даних.

Дані з погляду програмного коду - це частина, сукупність значень певних комірок пам'яті, перетворення яких здійснює програмний код. Контроль за доступом до даних у сучасних електронно-обчислювальних машинах (ЕОМ) здійснюється апаратно. За принципом фон Неймана одна і та сама область пам'яті ЕОМ може виступати як дані і як виконуваний код.

Дані подаються у персональному комп'ютері у вигляді файлів, які бувають двох типів - двійкові (бінарні) і текстові; двійкові обробляються спеціалізованим програмним забезпеченням, а текстові - стандартним.

Модель даних в інформаційних технологіях і системах - це засоби подання інформації в інформаційних системах, методи і технології обробки інформації. Модель даних у мовах програмування - це певні структури даних, обмеження цілісності та операції маніпулювання даними.

Модель даних у базах даних (БД) - це сукупність методів і засобів визначення логічної структури БД і динамічного моделювання станів предметної області (ПрО) в БД.

Традиційно структури даних вважають декларативними знаннями, які відображають ПрО. Над структурами даних може здійснюватися впорядкована послідовність операцій - програма, що реалізує певний алгоритм. Результатом роботи програми завжди є декларативні знання, а сама програма - процедурними знаннями. Тип даних є абстрактною концепцією, що визначається набором логічних можливостей. Як тільки абстрактний тип даних і пов'язані з ним операції визначені, можна реалізувати цей тип даних. Реалізація може бути апаратною, коли для виконання необхідних операцій розробляються спеціальні електронні схеми, що є частиною самої ЕОМ. Або ж це може бути програмна реалізація, коли програма, що складається з існуючих апаратних інструкцій, інтерпретує бітові рядки необхідним способом. Програмна реалізація включає специфікацію того, яким чином об'єкт з даними нового типу представлений об'єктами вже наявних типів даних, а також специфікацію того, яким чином за допомогою визначених для такого об'єкта операцій здійснюється робота з ним.

Перехід від даних до знань - наслідок розвитку й ускладнення інформаційно-логічних структур, що оброблюються на ЕОМ.

Знання - форма існування і систематизації результатів пізнавальної діяльності людини. Це суб'єктивний образ об'єктивної реальності, тобто відображення зовнішнього світу в діяльності людини, у формах її свідомості і волі. Знання можуть різнитися за рівнем подання (конкретні й абстрактні) та рівнем деталізації даних, бути повними або неповними, достовірними або недостовірними.

Знання - це закономірності предметної області (принципи, зв'язки, закони), отримані в результаті практично" діяльності та професійного досвіду, які дозволяють фахівцям розв'язувати задачі предметної області.

Предметна область (ПрО) - це та частина реальності, що викликає у людини спеціальний інтерес і виділяється нею із загальної картини навколишньої об'єктивної дійсності.

Поняття "знання" має такі значення: 1) розуміння того, що здобувається фактичним досвідом; 2) стан інформованості про те чи інше володіння інформацією, діапазон інформованості; 3) акт розуміння: чітке сприйняття істини; 4) те, що можна зрозуміти та тримати в голові (енциклопедичний словник Webster). Спостерігається значний інтерес до технологій акумуляції знань та автоматизації інтелектуального аналізу інформації з метою виявлення нових знань. Свідченням цього є, зокрема, спроби слідом за поняттями "інформаційне суспільство", ввести терміни "менеджмент знань", "економіка знань".

Найважливішим ресурсом сучасного підприємства, здатним значно вплинути на підвищення його конкурентоспроможності, є корпоративні знання. Знання стають вагомим фактором виробництва поряд з ресурсами, капіталом, працею.

Сьогодні нас оточують величезні обсяги інформації. Кількість інформаційних потоків постійно зростає, але ми виявляємося неспроможними використовувати їх. Знання набувають різних форм, і тому ними стає складніше керувати.

Необхідно відзначити різницю між неявними й явними знаннями. Неявні знання (їх важко визначити) часто не формалізуються і не піддаються аналізу, не сприяють накопиченню досвіду, навичок тощо. Неявними знаннями може володіти окрема людина або група людей. Явні знання користуються чіткими алгоритмами з відповідними даними, повідомленнями, словами і числами.

Корпоративні знання поділяють на зовнішні та внутрішні. До першої групи належать, наприклад, знання про клієнта (найважливіше знання для більшості підприємств), незалежна аналітична інформація (маркетингові звіти та рейтинги, ціни на міжнародних фондових біржах, динаміка зміни американських фондових індексів тощо).

До другої групи відносять знання про головні процеси ПрО

- накопичення найкращого досвіду при виконанні основних завдань; про товари/послуги; оптимальні рішення, що відповідають поточним потребам користувачів; знання співробітників

- виявлення, накопичення та використання інтелектуального капіталу; наявний досвід; персональні знання, які забезпечують успішну співпрацю; інтелектуальні активи (бази знань)

- досвід ведення проектів (зразки кращих практик).

Управління знаннями - це сукупність процесів, що пов'язані зі створенням, поширенням, обробкою і використанням знань. Це технологія пошуку та здобуття нових знань, їх носіїв, структуризації, систематизації, поширення та їх генерації. Це не окремий програмний продукт, а комплексна стратегія управління державою, регіоном, підприємством, орієно-вана на максимальне використання його інтелектуального потенціалу.

Управління знаннями (УЗ, англ. - knowledge management)

- це стратегія підприємства, мета якої полягає у виявленні всієї корисної інформації, що є на підприємстві, вивченні досвіду і підвищенні кваліфікації співробітників з метою поліпшення якості обслуговування клієнтів та скорочення часу реакції на динаміку ринку. УЗ - це встановлений у корпорації формальний порядок роботи з інформаційними ресурсами для полегшення доступу до знань і повторного їх використання за допомогою сучасних ІКТ. При цьому знання класифікуються і розподіляються за категоріями відповідно до онтологій струк-турованих і напівструктурованих баз даних та баз знань. Основна мета УЗ - зробити знання доступними і повторно використовуваними на рівні всієї корпорації.

Ресурси знань розрізняються залежно від галузей господарства і застосування, але традиційно вони включають керівництво, листи, новини, інформацію про замовника, відомості про конкурентів і дані виробництва.

Для застосування систем УЗ використовуються різноманітні технології: електронна пошта; бази і сховища даних; системи групової підтримки; інформаційно-пошукові системи; корпоративні мережі та Internet; експертні системи і системи баз знань; інтелектуальні системи тощо. У системах штучного інтелекту бази знань генеруються для експертів і систем, що базуються на знаннях, в яких комп'ютери використовують виведення правила для отримання відповідей на питання користувача.

Традиційно розробники систем УЗ орієнтувалися лише на окремі групи споживачів, зокрема менеджерів, які працюють з виконавчими інформаційними системами (Executive Information System). Сучасні системи управління знаннями орієнтовані на підтримку роботи підприємств.

Підприємства зараз переходять до використання сховищ даних, щоб усі співробітники могли використовувати розподілену інформацію для своїх знань.

Сховища даних детально розглянуто у розділі 7. Вони відрізняються від традиційних БД тим, що проектуються для підтримки процесів прийняття рішень, а не для ефективного збору та обробки даних. За умови, що всі дані містяться в єдиному сховищі, вивчення зв'язків між окремими елементами даних може бути точнішим, а результатом аналізу стають нові знання. Альтернативний підхід, що називається розвідкою знань, застосовується для пошуку в даних додаткових, прихованих там знань.

Якщо сховища даних містять в основному кількісні дані, то сховища знань орієнтовані здебільшого на якісні дані. Системи управління знаннями генерують знання широкого діапазону баз даних, сховищ даних, бізнес-процесів, статей новин, зовнішніх баз, Web-сторінок тощо. Таким чином, сховища знань подібні до віртуальних складів, де знання розподілені серед великої кількості серверів.

Знання можна здобувати з бізнес-процесів, оглядів та інших джерел. Бази знань (БЗ) можуть бути спроектовані з розрахунку на ведення хронології діяльності підприємства, що стосується, наприклад, роботи з клієнтами. БЗ можуть використовуватися для підтримки операцій або генерації інформації про бізнес у цілому. Бази знань оптимальних рішень накопичують знання у процесі використання різних тестів при пошуку ефективних шляхів рішення задач. Після того, як організація одержала знання про якнайкраще рішення, доступ до них може бути відкритий для співробітників корпорації.

Розвідка знань є новим напрямом, що швидко розвивається і використовує методи штучного інтелекту, математики і статистики для набуття знань зі сховищ даних. Г. П'ятецький-Шапіро і В. Фролей визначають термін "розвідка знань" як нетривіальне здобуття точної, раніше невідомої і потенційно корисної інформації із даних. Цей метод включає інструментарій і різні підходи до аналізу як тексту, так і цифрових даних.

Основна мета систем розвідки знань - перехід від традиційного методу інтуїтивного прийняття рішень на основі неповної інформації до управління, що базуються на знаннях.

Розвідка знань у сучасних умовах здійснюється для досягнення двох цілей - зниження ризиків і забезпечення безпеки операцій, а також набуття конкурентних переваг. Сучасна система розвідки знань дає змогу не тільки здійснювати моніторинг інформації, а й моделювати стратегію конкурентів, виявляти їх партнерів, постачальників, з'ясовувати умови співпраці.

Основні завдання систем розвідки знань полягають у знаходженні та узагальненні інформації про конкурентів, ринки, товари, тенденції розвитку бізнесу тощо. Наприклад, система Odie (On demand Information Extractor) постійно сканує близько тисячі статей з останніми новинами для отримання знань про зміни в управлінні. Є також можливість використання функції, що відстежує напівструктурований текст для збору інформації про інші типи подій, пов'язаних з бізнесом.

Одним із найважливіших і перспективніших напрямів у сфері формалізації знань, що надає можливість використання накопичених знань для комп'ютерної обробки, є онтології, розглянуті у розділі 9.

Завдання систем управління знаннями (СУЗ) - накопичувати структуровані, формалізовані знання: закономірності і принципи, що допомагають вирішувати реальні виробничі задачі. Основна мета СУЗ - зробити знання доступними і повторно використовуваними на рівні всієї корпорації. Функції СУЗ: 1) збір знань; 2) зберігання та обробка знань; 3) доставка знань. Онтологія - це точний опис концептуалізації. У СУЗ корпорацій онтологічні специфікації можуть посилатися на таксономію завдань, які визначають знання для системи. Онтологія формує словник, що спільно використовується у СУЗ для спрощення спілкування, запам'ятовування і представлення. Розробка і підтримка онтологій у масштабі цілого підприємства вимагає постійних зусиль для її розвитку. Онтологія, зокрема, необхідна для того, щоб користувач міг працювати з базами даних оптимальних рішень, які стосуються широкого кола проблем підприємства, і розпізнавати, яке рішення може йому бути корисним у конкретній ситуації. Оскільки підприємства підтримують різні види діяльності, то для однієї СУЗ необхідне використання кількох онтологій. Для транснаціональних компаній онтологія має бути перекладена різними мовами, щоб інформація, яка зберігається в базах знань, була доступна всім співробітникам. З часом галузі промисловості прийдуть до колаборативних груп або до форми підписки на централізоване обслуговування загальної онтології. Окрім онтології для використання знань величезне значення мають додаткові описові атрибути. Прикладами описових атрибутів можуть слугувати співробітник, підприємство, статус інформації. Теоретично всі бази знань зберігають інформацію про контакт або співробітника, включаючи ім'я, дату контакту, роль контактуючої особи в генерації знань. Багато баз знань зберігають організаційну інформацію, наприклад звіти про те, в якому підрозділі розроблено проект або зібрано знання. Статус інформації також є типовим описовим атрибутом і може включати, наприклад, ознаку стану певного елементу: планований, вживаний сьогодні чи застарілий. Це може бути також запис про те, призначена інформація тільки для внутрішнього використання чи може бути поширеною За межі організації.

Якість і актуальність знань залежать від багатьох чинників, наприклад від того, хто поставляє знання в систему. Оскільки якість знань змінюється від джерела до джерела, системи часто відбирають знання, щоб вони були повними і достовірними.

Фільтрація не завжди виконується співробітниками компанії. Найчастіше використовується фільтрація повідомлень електронної пошти за пріоритетами і категоріями. Крім того, застосовуються різні засоби, що дозволяють відстежувати якість баз даних. Зазвичай оцінка залежить від потреб конкретних співробітників, робочих груп або інтересів усього підприємства.

Бази знань часто містять величезну кількість інформації, тому пошук потрібної інформації стає екстремально критичною функцією. Більшість сучасних методів пошуку включають інструментальні засоби, засоби інтелектуального пошуку і візуальні моделі.

Широкий діапазон добре відомих інструментальних засобів пошуку (Google, AltaVista, Excite, Infoseek, Lycos, WebCrawler, Yahoo!) використано для інформаційної навігації мережею Internet. Всі вони можуть бути адаптовані до внутрішньокор-поративних потреб при роботі із системами управління знаннями.

За допомогою засобів інтелектуального пошуку можна знайти потрібні дані в інформаційному середовищі Internet або корпоративних мережах. Наприклад, InfoFinder вивчає інтереси користувачів за наборами класифікованих ними повідомлень або документів.

Базуючись на синтаксисі повідомлень, InfoFinder намагається визначити ключові фрази, які допомагають зрозуміти завдання користувача. Серед нових тенденцій у сфері проектування систем пошуку для ефективних систем управління знаннями можна виділити метод візуальних моделей. Два інструментарії - Perspecta й InXight - представляють різні методи візуалізації знань.

Компанія Perspecta створює інт телектуальний контекст, використовуючи метаінформацію, виділену з початкових документів, включаючи структуровану інформацію в БД і документах, або неструктуровані дані в офісних документах і Web-сторінках,

Для неструктурованих документів Perspecta має спеціальний засіб Document Analysis Engine, який виконує лінгвістичний аналіз і автоматично позначає документи. Сервер інтелектуального контексту аналізує помічену інформацію, ідентифікує взаємозв'язки між документами і будує багаторозмірний інформаційний простір, використовуючи спеціальну мову позначок (Information Space Markup Language). Для економії ресурсів дані вивантажуються клієнтові за допомогою інформаційного потокового протоколу (Information Streaming Transport Protocol), який є розширенням HTTP.

Компанія InXight Software випустила власний засіб візуалізації - VizControl, що пропонує кілька форматів візуалізації. Кожний з них розвиває метод фокус-контекст. Дані виводяться на екран і водночас зберігається структура великих за обсягом наборів даних.

Експлуатація систем управління знаннями вимагає інформаційної культури спільного використання знань.

При використанні систем управління знаннями підприємства отримують змогу забезпечити власну конкурентоспроможність, що спрощує повторне використання наявних знань і дає змогу створювати нові знання з метою прийняття якісних рішень.

Для створення СУЗ на підприємствах використовують такі технології і системи, як бази знань і сховища даних, інтелектуальні інформаційно-пошукові системи, системи здобуття даних, експертні системи тощо. Прикладом використання СУЗ на підприємстві є система підтримки обслуговування клієнтів менеджерами - система управління відносинами (Relation Management System). СУЗ подають знання як у формі, зручній для нашого сприйняття, так і у цифровому вигляді. У першому випадку доступ до знань можна одержати використовуючи броузери і системи інтелектуального пошуку. Але іноді знання, доступні в машинному форматі, можуть бути спроектовані як бази знань експертних систем для підтримки прийняття рішень.

Модель подання знань (МПЗ) - це система формалізмів (понять і правил), відповідно до яких інформаційна система подає знання у пам'яті ЕОМ та здійснює операції над ними. МПЗ поділяють на логічні (індуктивні, числення предикатів тощо) та евристичні (мережеві, фреймові і продукційні).

МПЗ можуть бути умовно поділені на концептуальні та емпіричні. Концептуальна модель використовує евристичний метод для вирішення проблеми. Вона робить можливим розпізнавання проблеми, дозволяє зменшувати час для її попереднього аналізу. Практичне використання концептуальної моделі спричиняє необхідність перетворення її в емпіричну. Знання можуть бути накопичені у вигляді емпіричних моделей, як правило, описового характеру. Ці моделі можуть варіювати від простого набору правил до повного опису того, як особа, яка приймає рішення, розв'язує задачу.

МПЗ необхідні для створення спеціальних мов описів знань і маніпулювання ними, формалізації процедур зіставлення нових знань з уже наявними, для формалізації механізмів логічного виведення нових знань з уже існуючих.

Знання ПрО містять опис суб'єктів, їх оточення та відносини між ними. Знання визначаються як основні закономірності ПрО, що дають змогу людині вирішувати конкретні виробничі, наукові й інші соціально-економічні завдання, тобто факти, поняття, взаємозв'язки, оцінки, правила, фактичні знання, а також стратегії прийняття рішень. Традиційні 1С включають алгоритмічні знання, що містяться у програмах. Ці знання є невід'ємною частиною програм і вводяться розробниками програм заздалегідь.

МПЗ часто буває суперечливою, неповною та нечіткою і потребує формалізації, яка здійснюється з використанням багатозначної логіки, теорії нечітких множин, імовірнісних і статистичних методів.

Необхідність підвищення ефективності функціонування підприємств, удосконалення систем управління привело до усвідомлення того, що цінностями організації є не тільки ЇЇ активи, продукція, майно, але також і її знання, досвід, кваліфінація працівників, культура, тобто все те, що входить у поняття "інтелектуальний капітал".

Компанія Gartner Group вважає, що управління знаннями - це бізнес-процес для управління інтелектуальними активами підприємства (рис 1.2), який пов'язаний зі стратегією підприємства; вимагає організаційної культури та дисципліни, що підтримує спільне використання знань, співпрацю фахівців і підрозділів та стимулює інновації; має сприяти удосконаленню бізнес-процесів і оптимізації виробничих процесів.

Рис. 1.2. Види функцій знань у СУЗ

Здатність ефективно використовувати та розвивати знання, втілювати їх у нові вироби та послуги перетворюється на важливий чинник конкурентоспроможності підприємства в умовах інформаційного суспільства.

УЗ забезпечує інтегрований підхід до створення, збору, організації й використання інформаційних ресурсів підприємства та доступу до них. Ці ресурси включають БД, БЗ, електронні документи, що описують правила і процедури функціонування бізнес-процесів, явні знання й досвід працівників.

Управління знаннями на підприємстві полягає в оцінюванні організаційних процедур, людей, ресурсів і технологій та створенні спеціалізованих інформаційних систем.

УЗ включає мету управління, тактичні цілі (рішення поточних завдань підприємства), стратегічні цілі (підвищення інтелектуального потенціалу підприємства та його сталий розвиток) і методологію управління, здобуття та поширення знань.

Сьогодні на вартість більшості виробів і послуг передусім впливають "нематеріальні цінності", тобто ті, що ґрунтуються на знаннях. До "нематеріальних цінностей" експерти відносять інформацію, бізнес-процеси, персональні здібності фахівців тощо.

Ефективне використання знань може підвищити продуктивність роботи підприємств у середньому на одну третину. УЗ допомагає при вирішенні проблем, пов'язаних з такими ситуаціями: у випадку звільнення досвідчених фахівців або їх небажання поділитися з іншими своїми знаннями; при хворобі, відпустках, відрядженнях співробітників; надмірній завантаженості окремих співробітників; наукомісткому виробництві; продажу окремих підрозділів підприємства; децентралізованій структурі підприємства; підвищенні ККД робочого часу; передачі підприємства іншому власнику.

Інтелектуальні активи підприємства збільшують його конкурентоспроможність і ринкову вартість. Підприємство повинне не тільки охороняти свої патенти, авторські права, але виявляти та охороняти знання своїх фахівців, знання про виробництво товарів/послуг, покупців, конкурентів тощо.

У процесі управління знаннями виділяють такі його функції: створення - функція, результатом якої є нові знання або модифікації наявних знань; виявлення - функція, що перетворює неявні знання в явні, тобто перетворює індивідуальні знання в загальнодоступні; організації - функція з класифікації та категоризації знань для навігації, запам'ятовування, пошуку і супроводу знань; доступу - функція з передачі і поширення знань між користувачами; використання - функція застосування знань для прийняття рішень.

Основними складовими управління знаннями є люди, які одержують, генерують і передають знання; процеси, що використовуються для поширення знань; інформаційні системи та технології, що забезпечують ефективну роботу людей і процесів.

Базові технології СУЗ: інструментальні засоби спільної роботи людей, такі як програмне забезпечення та системи управління документообігом (groupware, workflow); системи, що базуються на знаннях та прецедентах (Case-Based Reasoning); системи пошуку, аналізу та навігації знань; системи, що забезпечують взаємодію ВД та БЗ шляхом природно-мовного інтерфейсу.

До основних компонентів СУЗ відносять: архітектуру СУЗ; засоби спілкування користувачів з базами даних; систему пошуку документів; систему вироблення та прийняття рішень; систему здобуття знань з даних; експертні системи, що об'єднують усі перелічені вище компоненти в систему управління знаннями.

Для підприємств є важливим завдання синхронного управління знаннями про мікро- і макроекономічні показники. Знання, які мають бути подані в економічній системі, можуть відображати: структуру, форму, властивості, функції та можливі стани виробничої і розподільчої підсистем; відносини між суб'єктами економічної діяльності, можливі події, в яких вони можуть брати участь; економічні закони і норми; можливі ефекти дій і станів, причини та умови виникнення ризикових подій і станів; можливі наміри, цілі, плани, угоди тощо.

Значення інтелектуального рівня розвитку населення та глибина знань країни підкреслюється введенням ООН на початку 90-х років індексу розвитку людини, де поряд з тривалістю життя і ВНП на душу населення вводиться рівень освіти населення.

З цього погляду знання - це повний набір відомостей для безпосереднього розв'язання задачі фахівцями. Знання - це уміння організувати процес та спрямувати його на досягнення поставленої мети.

Властивості знань: інтерпретованість - можливість їх щодо інтерпретації, що реалізується тільки через роботу програм з цими даними; структурованість - декомпозиція складних об'єктів на простіші і встановлення зв'язків класифікації між об'єктами; зв'язність - властивість відтворювати закономірності фактів, явищ і причинно-наслідкові зв'язки між ними; ситуативна сумісність знань; активність - знання забезпечують цілеспрямоване використання інформації (неповнота знань зумовлює їх поповнення).

Інформація та знання - це один із найцінніших ресурсів суспільства. Роль інформаційних ресурсів як важливого ресурсу розвитку виробництва, підприємництва зростатиме, оскільки вони забезпечують зростання ефективності стратегічного, тактичного та оперативного управління на базі використання новітніх технологій.

Інформаційні ресурси. Інформаційні ресурси знижують потребу в землі, праці і капіталі, зменшують витрату сировини й енергії, застосовуються для розвитку нових видів виробництва.

До інформаційних ресурсів відносять окремі документи і масиви документів, документи в інформаційних системах (бібліотеках, архівах, фондах, банках даних, базах знань, інших інформаційних системах). Інформаційні ресурси є об'єктами відносин фізичних, юридичних осіб, держави.

Інформаційні ресурси на машинних носіях - це спеціалізовані інформаційні масиви у вигляді автоматизованих баз даних, а також інформаційні ресурси Web-сайтів у мережі Internet.

Інформаційні ресурси можуть бути державними і недержавними і як елемент майна можуть знаходитися у власності громадян, органів державної влади, органів місцевого самоврядування, підприємств. Можна розглядати інформаційні ресурси окремої особи, підрозділу, підприємства, країни, міжнародної корпорації тощо.

Інформаційні ресурси (IP)- це інформація, що має цінність у певній ПрО і може бути використана людиною в економічній діяльності для досягнення певної мети.

Доступність до інформаційного ресурсу - це ступінь доступності до даних і методів їх обробки. Сталість інформаційного ресурсу відображає його спроможність реагувати на зміни вихідних даних без порушення необхідної точності.

Адекватність інформаційного ресурсу - це ступінь відповідності реальній дійсності. Неадекватна інформація може утворитися при створенні нової інформації на основі неповних або недостовірних даних.

Правильність прийняття рішення споживачем інформації залежить від того, наскільки ця інформація адекватна реальйому стану об'єкта. На відміну від ресурсів, пов'язаних із матеріальними предметами, інформаційні ресурси є невичерпними і припускають різні методи відновлення.

В інформаційній економіці інформаційні ресурси є основним джерелом доданої вартості.

Є ряд особливостей, які відрізняють інформаційні ресурси від інших видів ресурсів, а саме: вони не м