Информация подается нам в определенном виде. Для качественного запоминания нам нужно ее сгруппировать по определенному признаку. Например, если нам дан ряд чисел, то нужно решить, как его лучше запомнить. Ведь числа можно запоминать однозначные, двузначные и трехзначные. Все зависит от того, как мы их сгруппируем, и каким приемом мнемотехники владеем для перевода их в образы.

Допустим, нам нужно запомнить список неправильных глаголов английского языка. С чего вы начнете? Если вы начнете их запоминать по порядку, то очень скоро у вас «разболится» голова, слова плохо запомнятся, и потом наступит и отвращение ко всему английскому языку. С чем же это связано? Дело в том, что соседние слова списка мало, чем отличаются друг от друга, ведь они начинаются с одной буквы. Это так называемая гомогенная (однородная) интерферирующая деятельность. А для лучшего запоминания информации лучше ее сгруппировать так, чтобы соседние слова начинались на разные буквы (гетерогенная интерферирующая деятельность). Подробнее об этом мы поговорим ниже. Другой причиной, вызывающей “неприятности” является то, что отсутствует принцип группирования по определенным закономерностям. Например, можно заметить, что в одном случае во 2-х и в 3-х формах неправильных глаголов изменяется гласная внутри слова, в другом случае все три формы совпадают и т.д. Сгруппировав неправильные глаголы по этим закономерностям можно легко и быстро запомнить весь список с помощью мнемотехники.(Подробнее с техникой запоминания неправильных глаголов английского языка вы можете познакомиться в книге «Секреты запоминания неправильных глаголов»).

Если же нам нужно запомнить таблицу Менделеева, энциклопедические сведения или статьи закона, т.е. более сложный материал, где принцип группирования не применяют вообще (за редким исключением), то нужно использовать структурирование. Под структурированием информации мы понимаем выделение вертикальных и горизонтальных последовательностей. Например, чтобы быстро и качественно запомнить таблицу Менделеева, ее нужно представить в виде структуры, содержащей вертикальную последовательность – первый столбец и горизонтальные последовательности, – отдельные строчки. Хотим заметить, что вертикальная последовательность участвует в формировании “ключа” к информации.

Подводя итог всему сказанному выше, можно заключить, что для быстрого и качественного запоминания точной информации нужно ее сначала проанализировать, выявить закономерности и по ним сгруппировать, или структурировать в виде вертикальной и горизонтальных последовательностей.

Многообразие методов структурирования информации обусловлено тем, что способов ее представления и организации существует масса, да и информация, сама по себе, бывает весьма различного свойства. Например, весьма существенно то, какие средства отображения/каналы восприятия задействуются при выводе/вводе данных, потенциально содержащих информацию, каков исходный уровень организации этих данных, относятся ли они к разряду числовых, текстовых, графических, видео, аудио и т. д. Очень важную роль играют те цели, которые преследуются при выполнении процедуры структурирования данных (информации).

Краткое отступление: ранее мы уже указывали на различие между данными и информацией, говоря о том, что понятие «данные» связано с представлением информации на материальных носителях, а также о том, что данные для конкретного потребителя могут вообще не содержать информации, поскольку информация - это те новые знания, которые приобретает получатель данных. Здесь мы считаем нелишним напомнить об этом и, по привычке оперируя словом «информация», будем подразумевать, что структурируем мы все-таки данные (хотя в голове мы можем структурировать и информацию, пытаясь мысленно систематизировать, упорядочить имеющиеся знания).

Для начала введем классификацию целей структурирования информации . Здесь могут быть выделены следующие классы целей:

Получение качественно нового знания о системе/процессе;

Установление факта и локализация неполноты и/или противоречивости совокупности знаний;

Систематизация, упорядочение некоторой совокупности знаний;

Акцентирование или выделение одного или нескольких аспектов информации (например, временного, пространственного, функционального и т. д.);

Сокращение избыточности представления информации;

Согласование представления информации с некоторой системой обработки и интерпретации;

Повышение наглядности отображения информации;

Смена уровня общности/абстракции описаний.

В зависимости от класса цели меняются методы и технологии структурирования информации. Но мы уже указывали на то, что цель - это не единственный фактор, определяющий выбор метода структурирования информации. По этой причине необходимо рассмотреть виды информации, подлежащей структурированию, а также способы ее представления.

Введем классификацию видов информации по ее сущности/содержанию и способу ее использования:

Информация о ценностях и целях (информация целеполагания), используемая при планировании/прогнозировании;

Информация о функциях системы/процесса;

Информация о структуре системы/процесса;

Информация о динамике системы/процесса;

Информация о состоянии системы/процесса;

Информация о задачах системы/процесса.

В приведенной классификации виды информации размещены в порядке убывания периода стабильности/актуальности. Однако два класса информации, описывающей ценности, цели и задачи, являются относительно независимыми от состояния, динамики, структуры и функций системы/процесса, поскольку связаны с реализацией функции целеполагания. Впрочем, можно считать, что решение об использовании именно такой схемы размещения этих классов информации вполне обоснованно, поскольку позволяет решать многие прикладные задачи.

Кроме всего прочего, следует учитывать еще и такие классификационные признаки, как:

- отношение информации к объекту:

Информация, относящаяся к объекту;

Информация, относящаяся к классу объектов;

Информация, относящаяся к среде;

- отношение информации к некоторому моменту времени:

Информация, относящаяся к прошлому;

Информация, относящаяся к настоящему;

Информация, относящаяся к будущему;

- отношение информации к классу структурной организации:

Информация неструктурированная;

Информация структурированная;

Информация упорядоченная;

Информация формализованная.

Теперь, после того как мы определились с тем, что же, собственно, нам предстоит структурировать, можно перейти к рассмотрению методов структуризации .

Можно ли сказать, что структуризация информации/данных - это нечто новое или незнакомое нам? - Конечно, нет. Собственно, все те действия, которые мы проделывали в начале этого подраздела, представляли собой одну из множества ипостасей процесса структуризации информации. В нашем случае мы занимались структурированием знаний - мы решали задачу изменения уровня организации знаний, пытаясь построить компактную систему знаний, которая могла бы выступать в качестве основы для дальнейшего развития теории (американцам очень нравится слово «скелет/skeleton», которым они пользуются в таких случаях).

Следует признать, что у американцев язык науки гораздо более метафоричен, нежели чем у нас, а ведь метафора, как мы указывали, - это ступень к новому знанию. Если мы знаем, с чем можно сравнить нечто, то вполне вероятно, что на это нечто могут быть перенесена некоторая часть наших знаний об объекте, с которым мы сравниваем это нечто. Наш «великий и могучий русский язык» гораздо более академичен, а процесс словообразования достаточно сложен и не всегда приводит к желаемому результату (закреплению нового, более «экономного» слова). Это довольно грустно, поскольку одним из первых признаков научного и культурного застоя является прекращение словотворчества и преобладание процесса приращения словаря за счет иноязычных заимствований. Надо сказать, что даже предмет национальной «гордости» россиян - русский мат - по запасу ругательных слов, оказывается, уступает большинству языков мира. Зато мы чаще пользуемся этими словами - запальчиво возразит «патриот»... что ж, возможно, но это тоже аргумент не в нашу пользу.

Итак, зачем мы так старательно расклассифицировали цели структурирования информации? Да затем, чтобы создать тот самый скелет, который нам предстоит в дальнейшем оснастить «сухожилиями», «мышцами» и обтянуть «кожей» - то есть дополнить более конкретными знаниями. Что ж, скелет мы уже смастерили - пора приступать к следующему этапу.

В основе большинства процедур структурирования лежит метод классификации. Классификация - это иерархически организованная система информационных элементов, обозначающих объекты/процессы реального мира и упорядоченных по признаку сходства/различия классификационных признаков, отражающих избранные свойства объектов . Как правило, процедура классификации (классифицирование) осуществляется для удобства исследования некоторой предметной области (фрагмента реального мира). Принято различать следующие виды классификации:

Искусственную, осуществляемую по внешним признакам, не выражающим сущности объектов/процессов, и служащую для упорядочения некоторого их множества;

Натуральную (естественную), осуществляемую по существенным признакам, характеризующим внутреннюю (сущностную) общность объектов/процессов.

Натуральная классификация является инструментом и результатом научного исследования, поскольку выражает результаты изучения закономерностей классифицируемых объектов/процессов. В то время как искусственная классификация обладает исключительно прикладной ценностью в рамках решения конкретной задачи. Например, спелое/неспелое яблоко - натуральная классификация, красное/зеленое яблоко - искусственная.

От качества выполнения процедуры классификации на ранних этапах исследований сложных систем (да и не только сложных) зависит результативность и качество всей работы. Поэтому при осуществлении процедуры классификации необходимо придерживаться следующих принципов :

При выполнении каждой операции разделения на классы (акт деления) допускается применение только одного классификационного основания;

Совокупный объем полученных в результате разделения на классы понятий должен равняться объему делимого понятия;

Понятия, полученные в результате деления должны взаимно исключать друг друга;

Деление должно быть последовательным.

Классификации делятся на следующие виды:

Простые (одноуровневые), например - дихотомия, когда одно понятие верхнего уровня (А) делится на два таких (В и С), что для них выполняются условия А = В + С и В = не С (С = не В);

Сложные (многомерные) обычно, представляемые в виде таблиц сложной организации, где строкам и столбцам соответствуют различные классификационные признаки, например - периодическая таблица химических элементов Д.И. Менделеева;

Иерархическая (древовидная), едва ли нуждающаяся в примерах и пояснениях.

Метод классификации в том или ином виде используется при решении самых разнообразных задач, связанных со структурированием информации. Неорганизованные информационные элементы подвергаются процедурам группирования, связывания, обобщения, в результате чего структура или проявляется (при натуральной классификации), или образуется (при искусственной классификации). В книге В.Ф. Турчина «Феномен науки: Кибернетический подход к эволюции» момент смены уровня организации системы именуется метасистемным переходом (возникновения системы более высокого уровня иерархии), который и рассматривается как эволюционный процесс. Соответственно, процессы синтеза новой классификации и структурирования информации можно рассматривать, как процесс эволюции знаний . Это не означает, что в результате выполнения процедур классификации или структурирования появляется новое знание, но означает, что в результате выполнения этих процедур создается новая система управления знаниями , существенно упрощающая различные манипуляции с ними, в том числе - и поиск ранее не выявленных закономерностей и законов.

Заметим, что процедура классификации не имеет собственной ценности и приобретает ее только, если она способствует достижению некоторого комплекса целей. Созданная в результате выполнения классификационной процедуры система управления знаниями должна быть полезной - что означает, что выбор классификационных критериев не может быть произвольным, а должен осуществляться с учетом решаемой задачи. Они должны отвечать целям деятельности. При этом следует различать два вида/аспекта деятельности :

Деятельность, направленную на достижение конечной (генеральной или глобальной) цели;

Деятельность, направленную на решение задач обеспечения этой деятельности.

К последней категории может быть отнесена деятельность, направленная на решение задач построения адекватной модели предметной области, ее тезауруса, создания инструментальных средств, используемых для достижения конечной цели.

При структурировании информации должна учитываться специфика потребителя полученного информационного продукта . Иными словами, полученный информационный продукт должен отвечать требованиям к уровню детализации информации, способу ее представления и составу тезауруса, обеспечивающим оптимальный режим восприятия информационного продукта.

Ранее, при рассмотрении видов моделей и методов моделирования мы установили, что уровень формализации представления знаний может изменяться в пределах от неструктурированного текста, представленного на естественном языке (ЕЯ) до структурированного текста на некотором искусственном (формальном) языке (ИЯ). Искусственные языки могут быть построены в базисе различных формальных систем (формальной логики, теоретико-множественного, алгебраического формального аппарата и иных).

В зависимости от исходного уровня структурной организации обрабатываемых данных, могут быть выделены следующие классы задач (классы задач по уровню структурной организации информации на входе/выходе ):

1. Задачи преобразования неструктурированного ЕЯ-текста в ЕЯ-текст с разбиением на рубрики;

2. Задачи преобразования ЕЯ-текста с разбиением на рубрики в структурированный ЕЯ текст с элементами логического формализма;

3. Задачи преобразования структурированного ЕЯ текста с элементами логического формализма в символьную модель, использующую формализм теории графов с ЕЯ-маркировкой вершин (узлов) и связей (дуг);

4. Задачи преобразования символьной модели, использующей формализм теории графов с ЕЯ-маркировкой вершин (узлов) и связей (дуг), в символьную модель, использующую формализм теории графов с ИЯ-маркировкой вершин (узлов) и связей (дуг);

5. Задачи преобразования символьной модели, использующей формализм теории графов с ИЯ-маркировкой вершин (узлов) и связей (дуг), в строгую символьную ИЯ-модель.

В принципе, уже после решения задачи второго типа, может осуществляться переход от ЕЯ-представлений к некоторой промежуточной системе обозначений (имен), как это делается при разработке программ. Однако такой переход имеет смысл только при условии, что уже произведена декомпозиция на элементарные термины, выражающие свойства и функции объектов, с тем, чтобы в дальнейшем для них не потребовалось осуществлять процедуру восстановления ЕЯ-представления. Если это условие выполняется, то становится возможен даже автоматизированный переход от промежуточной системы имен к ИЯ-представлению (при условии существования тезауруса соответствующего уровня) . В общем же случае, операция детальной декомпозиции осуществляется лишь при решении задачи четвертого типа. Впрочем, жесткий стандарт здесь установить трудно, да и не может он быть жестким, поскольку специфику алгоритма структуризации определяют цели деятельности.

Более того, в случае, когда достигнутая степень формализации не удовлетворяет требованиям, предъявляемым спецификой деятельности, полученное формальное описание может быть повторно подвергнута процедурам, которые ранее осуществлялись в отношении представления иного типа.

Заметим, что структурированию может подвергаться и информация, представленная в нетекстовом виде, однако и здесь могут быть выделены задачи, по своему содержанию равносильные перечисленным .

Например, рассматривая в качестве исходного массива данных массив графических изображений различных фрагментов некоторого объекта/процесса, относящихся к разным моментам времени и полученных с разных ракурсов, можно решить задачу структурирования , воспользовавшись теми же этапами/задачами. Для чего можно воспользоваться одной из двух стратегий:

Осуществить предварительную трансляцию в текстовую форму (составление подробных описаний изображений на ЕЯ с указанием пространственных и временных отношений между описываемыми объектами), после чего воспользоваться ранее описанными процедурами;

Интерпретировать изображение, как разновидность текста, с применением альтернативной знаковой системы, позволяющей осуществить процесс структуризации в другой знаковой системе.

В качестве теоретического основания для применения такого подхода выступает семиотика, интерпретирующая любой способ представления информации как разновидность текста, представленного средствами некоторой знаковой системы. Для графического представления информации разработан ряд методов, позволяющих перейти от обычного цветного тонального изображения к контурным и иным представлениям, упрощающим процедуры распознавания и трансляции к иным знаковым системам. Однако, поскольку графические модели, получаемые методом последовательной фиксации состояния объектов реального мира, способны отражать лишь пространственно-временные и атрибутивные характеристики наблюдаемых объектов/процессов, постольку извлечение из них системы причинно-следственных отношений становится возможным только с привлечением внешней (чаще всего - экспертной) модели интерпретации.

Наиболее распространенным путем решения задач структуризации информации является привлечение эксперта-аналитика. В этом случае на него ложится вся нагрузка по преобразованию исходного текста: от поиска связных фрагментов до выявления системы логических, пространственных, временных отношений и дальнейших процедур синтеза формальной модели. Хотя в последнее время, благодаря развитию семиотики, лингвистики, теории искусственных языков, теории систем искусственного интеллекта, нейрокибернетики и ряда других научных дисциплин, в эту отрасль стали все чаще вторгаться технологии если не автоматического, то автоматизированного анализа и структурирования информации. Среди такого рода технологий можно выделить системы автоматизированного реферирования текста, предназначенные для извлечения фрагментов текста, наиболее ярко выражающих сущность текста или его основные положения. Как правило, эта операция осуществляется за счет применения статистических закономерностей, открытых Дж. Зипфом (George Kingsley Zipf) и получивших название принципа экономии усилий в лингвистике или закона Зипфа (или, более общей формулировке, закона Зипфа-Мандельброта ).

В зависимости от реализации статистические критерии могут применяться к тексту на раннем этапе (до грамматико-логической обработки текста), а могут и на завершающей стадии (после предварительной обработки, согласования словоформ и т. п.). Однако, в настоящее время без поддержки интерактивного режима (диалога с экспертом) качество реферирования достаточно низко и не всегда удовлетворяет потребителя. Вне зависимости от спектра технологий, используемых при анализе словоформ (формальные ли грамматики, нейросетевые ли технологии), результаты семантической обработки пока далеки от тех, которые в состоянии обеспечить эксперт, что отчасти объясняется тем, что любая из созданных на сегодня баз знаний, в известном смысле, наивнее ребенка. Причиной такой «наивности» является то, что механизмы обучения подобных систем и способы организации знаний в них несовершенны, а количество каналов приобретения знаний слишком мало. Существуют прототипы самообучающихся интеллектуальных систем, но до уровня интеллекта разумных существ эти системы пока не могут дорасти.

Однако оставим подробное рассмотрение этих вопросов специалистам в области теории систем искусственного интеллекта. Заметим лишь, что работы в области теории систем искусственного интеллекта действительно заслуживают того, чтобы с ними ознакомились люди, занятые в «сфере информационного производства» . Чрезвычайно интересны эти работы хотя бы потому, что представляют собой попытки осмыслить то, каким образом человек осуществляет свою мыслительную деятельность, алгоритмизировать и упорядочить ее, что крайне важно и для эксперта-аналитика. Кроме того, нелишне хотя бы в общих чертах представлять, каким образом работает твой инструмент, каковы его параметры и особенности функционирования. Так, например, ряд направлений современной психологии выросли не из классической психологии, а из гибрида теории искусственного интеллекта, классической психологии и философской теории познания. И столь необычное происхождение этих психологических теорий, отнюдь, не мешает специалистам в этой области успешно решать задачи именно психологического плана.

Методы первичного структурирования информации широко используются при синтезе баз данных и подробно рассматриваются в разнообразных изданиях по информатике, в частности - тех, которые посвящены вопросам проектирования и разработки баз данных различного назначения. В наиболее популярном и, в то же время, профессиональном изложении эти проблемы рассматриваются в книге американского автора Дэвида Васкевича, написанной именно для тех людей, которые руководят деятельностью или формулируют задачи перед специалистами в области разработки программного обеспечения, но не обязаны вникать в технологические подробности процесса разработки. В частности, в книге Васкевича описываются различные способы организации и структурирования данных, виды отношений между ними, приведены наглядные примеры, что позволяет руководителю по ее прочтении квалифицированно руководить коллективом разработчиков и грамотно организовать технологический процесс. Но подчеркнем еще раз: для нас в этой книге содержится информация, связанная именно с проблемой структурирования информации.

Нет ничего удивительного в том, что мы обращаемся к базам данных для того, чтобы проиллюстрировать процессы структурирования информации. Базы данных - это тоже модели , описывающие те или иные аспекты существования системы/процесса, поэтому при их создании и проектировании так же применяются методы структурирования информации, отличающиеся от прочих методов лишь тем, что структурирование осуществляется уже с учетом ограничений, налагаемых технологической платформой. В общем случае при структурировании информации такие ограничения не всегда принимаются в расчет.

Так или иначе, но полученный массив описаний предметной области или проблемы на начальном этапе структурирования информации должен быть приведен к виду, упрощающему его дальнейшую обработку. Если сведения получены в результате проведения информационно-поисковых процедур (например, в различного рода средствах массовой информации - от печатной прессы до сети Интернет), полученный исходный массив, как правило, не структурирован и разноформатен. В этом случае перед аналитиком встает задача первичного структурирования массива сообщений в ее наиболее сложном варианте (здесь требуется выделение из сообщений информации, релевантной задачам исследования, ее компоновка и т. п.).

Однако если речь идет о сборе информации методом опроса экспертов, первичное структурирование информации может быть проведено уже на предшествующем этапе за счет разработки системы опросников, анкет и иных средств упорядочивания информации. Стратегия опроса экспертов (в том числе - проведения мозговых атак или деловых игр) может быть организована таким образом, чтобы ввести экспертов в ситуацию, управляющую процессом высказывания суждений в той последовательности, при которой информация будет изначально структурирована некоторым образом, отвечающим потребностям последующей ее формализации. В некоторых случаях экспертам могут быть предъявлены на оценку заранее подготовленные варианты решения задач, массивы исходных данных и прочие материалы, нуждающиеся в оценивании и ранжировании с привлечением их опыта.

В одном случае (при анкетировании и управлении процедурой опроса или стратегией игры) информация извлекается в соответствии с заранее установленной рубрикацией. В другом случае (при оценивании вариантов) структура организации информации не изменяется и остается в рамках заранее установленной формы любого уровня структурной организации. В частности, варианты, предложенные для оценивания, могут быть сформулированы на основе исследований, предварительно проведенных на имитационных моделях, или полученных в результате собеседования с другими группами или с той же группой экспертов.

Для выделения логической структуры описаний, предварительно разделенных на рубрики (относящиеся к одним и тем же группам объектов, процессам, временным и пространственным областям) применяются различные методы, обеспечивающие возможности:

Выделения «дискретных» состояний (для текстовых описаний - это связано с определением множества терминов, используемых для описания некоторого, существенного для решаемой задачи, состояния);

Упорядочивания их во времени (построение сценариев типа «раньше - позже»);

Причинно-следственного связывания (построение сценариев типа «причина - следствие»);

Пространственного связывания и иные.

На следующем этапе в зависимости от целей деятельности подобные модели могут быть подвергнуты процедуре декомпозиции (детализации) или агрегации (композиции или свертке), в результате чего формируется описание необходимого уровня абстракции/детализации.

Дальнейшие этапы выполняются за счет введения специальных систем именования элементов модели, приписывания им поименованных атрибутов, описания функциональных зависимостей и так далее. Например, в качестве функциональных зависимостей для ряда задач могут быть рассмотрены зависимости ресурс-время-результат и иные, которые на начальных этапах могут быть использованы для маркирования дуг графа, а впоследствии - воплощены в программные коды имитационных моделей. Особый класс составляют модели ситуаций, используемые для распознавания объектов, их состояний, тенденций и процессов. В таких моделях может абсолютизироваться либо статический, либо динамический аспект существования/функционирования системы. Однако подробно рассматривать эти процедуры мы здесь не будем, тем более, что некоторые аспекты этой деятельности нами уже были описаны при рассмотрении соответствующих классов моделей.

www.сайт

"Техника развития памяти:
методы структурирования информации"

Структурирование информации - это организация изучаемого материала в группы, связанные между собой в логическую цепочку. Особенно умение структурировать информацию ценно при изучении и запоминании большого объема данных.

Ведь его главная задача - упростить понимание отдельных элементов массива данных и упростить понимание их взаимосвязи друг с другом. При этом структурировать можно не только учебный (цифры, текст), но и развлекательный материал как в процессе получения данных, так и после.

Итак, каковы же методы и принципы структурирования знаний?

Первый - вся информация делится на группы в соответствии со значимыми критериями. Существует определенная закономерность («7+-2»), сколько память человека способна в среднем запоминать.

В соответствие с ней не рекомендуется создавать больше 7 групп или подгрупп. Создаваемые группы не должны быть похожи одна на другую, так как чем больше выделяется группа на общем фоне, тем лучше усваивается ее информация. В качестве примера можно привести рекламный бизнес, когда для концентрации внимания на рекламируемом товаре используются яркие и неоднозначные объекты.

Второй - группы логично связываются между собой и выстраиваются в определенном порядке. При этом лучше запоминаются группы, стоящие в начале или конце ряда.

Наиболее эффективными методами структурирования информации признаны метод тезисов, метод Корнели, цепочка Цицерона и метод ментальных карт. Метод тезисов - это тезисное изложение материала, разделенного на главные темы, подтемы и детали в форме отступов. Каждый новый пункт и расшифровку желательно выделять разным цветом.

При использовании метода тезисов легко определить содержание и основные моменты любого объема данных и проследить взаимосвязь между ними. Кроме того, благодаря своей простоте, данный метод позволяет структурировать данные наиболее понятным для каждого способом и не требует много времени. Метод Корнели чем-то напоминает привычные для нас поля в тетрадях, когда на самом листе записывается основная тема, а сбоку дополнения и примечания.

Вы делите листок на три части, в правой части (она занимает 2/3 страницы) конспектируются основные моменты каждой темы. Левая часть листа (около 1/3 страницы) служит для записи ключевых слов, вопросов или рисунков, относящихся ко всем сделанным справа пометкам.

Их назначение - выделить приоритетные понятия, установить прочную взаимосвязь тех моментов, которые нужно запомнить, с возникающими у нас ассоциациями, быстро проследить взаимосвязь законспектированного материала, создать целостность восприятия и прочно зафиксировать материал в памяти. Нижнее поле служит для подведения итогов
Цепочка Цицерона. Название метода связано с интересной подготовкой древнеримского оратора к своим выступлениям. Он прогуливался по дому и мысленно расставлял в нем ключевые моменты своего выступления. Примерно также поступаете и вы. Мысленно расставляете запоминаемые объекты в знакомой вам комнате в строго определенном порядке. Чтобы воспроизвести нужную информацию, вам надо просто вспомнить эту комнату.

Метод карт памяти (метальные карты или майнмэппинг). Метод составления карты памяти позволяет представить всю проблему целиком на одном листе, что является несомненным преимуществом. Он способствует лучшему пониманию материала, облегчает запоминание, развивает творческие способности. Чтобы его построить:

• В центре листа нарисуйте и подпишите картинку, которая отображала бы ключевую тему или предмет карты памяти.
• Нарисуйте расходящиеся от центральной картинки линии, используя ручки разного цвета. Эти линии обозначают основные признаки обсуждаемого предмета.
• Охарактеризуйте эти признаки с помощью ключевых слов или рисунков. Ключевые слова тренируют память, а рисунки концентрируют и развивают внимание. Оставьте место для добавления деталей.
• Нарисуйте следующие более тонкие линии, выходящие из основных. Подпишите каждую из них, чтобы описать содержание признаков.
• Продолжайте процесс, переходя к все более мелким подтемам.
• С помощью разных цветов и рисунков дополните карту памяти для легкого запоминания и тренировки памяти.
• Используйте стрелки и линии для объединения различных идей.

Анализировать проблему необходимо по стандартной схеме:

Чтобы последние два этапа этого процесса — обобщение данных и предложение рекомендаций — были эффективными, процесс сбора информации должен помогать обнаруживать логически связанные между собой факты. Однако на практике обычно собирается подряд вся информация, доступная по данному предмету, и до тех пор, пока все факты и цифры не будут получены, их полезность не оценивается.

Такой подход влечет за собой дополнительную работу. Будет более эффективно, если вы разработаете модель исследования и логическую древовидную структуру, которые позволят определить последовательность рассуждений. Тем самым вы не только сделаете процесс принятия решения более эффективным, но и упростите процесс выстраивания пирамиды ваших мыслей.

В данной главе я постараюсь рассказать о преимуществах предлагаемого мной подхода по сравнению с традиционным, а также об альтернативных подходах.

Сбор информации как подготовительный этап анализа

Методология сбора информации берет свое начало со времен становления консалтинга (1950-1960-е годы). В то время у консалтинговых компаний еще не было достаточно знаний об отраслях и компаниях, поэтому стандартным подходом к изучению проблемы, независимо от ее специфики, стал сбор данных, которые позволяли в полном объеме проанализировать состояние компании или отрасли.

1. Для определения ключевых факторов успеха в конкретной отрасли исследовались:

• характеристики рынка;
• уровень цен, расходы и объемы инвестиций;
• технологические требования;
• отраслевая структура и уровень прибыльности.

2. Для оценки слабых и сильных сторон клиента исследовались:

• положение компании на рынке и объемы ее продаж;
• уровень технологического развития компании;
• структура расходов;
• финансовые показатели.

3. Показатели деятельности клиента сравнивались с ключевыми факторами успеха отрасли.

Количество собранных фактов превышало все разумные пределы, и вместе с тем на их основании невозможно было сделать конкретные выводы. Одна из ведущих консалтинговых компаний подсчитала, что в 60% всей собранной информации не было никакой необходимости. Консультанты предоставляли слишком много «интересных» фактов и схем, не имевших отношения к проблеме компании. Часто собранная информация была неполной, что не позволяло дать надлежащее обоснование разработанным рекомендациям, и в последнюю минуту приходилось искать дополнительные сведения. Это делало консалтинговые услуги дорогостоящими и одновременно ставило под вопрос их качество. Но даже если информация была собрана в достаточном объеме, требовалось много усилий и времени для составления окончательной версии доклада, который был бы понятен клиенту. Согласно такому подходу все собранные факты классифицировались на следующие группы: производство, маркетинг, проектирование дальнейшего роста, проблемы и так далее.

Но очень трудно сделать выводы, используя информацию, сгруппированную таким образом. Чтобы структурировать ее более наглядно, со временем консалтинговые компании решили представлять ее в той последовательности, в которой она собиралась. В результате были выделены новые категории: факты, выводы, рекомендации. Но их вряд ли можно назвать более полезными, чем предыдущие. В обоих случаях на сбор информации уходило много времени, и в результате получались длинные скучные документы, а истинность полученных выводов была сомнительной.

Растущие расходы и неудовлетворительные результаты работы заставили консалтинговые компании отказаться от прежних подходов к исследованию проблем. Они поняли, что, прежде чем приступать к сбору информации, необходимо структурировать процесс анализа проблемы (именно так сегодня и работают лучшие консалтинговые компании). В некоторой степени это аналог классического научного метода, согласно которому необходимо:

• сделать несколько альтернативных предположений;
• разработать план проведения одного или нескольких экспериментов, которые помогут с большой степенью уверенности исключить какие-либо гипотезы;
• провести эксперимент, чтобы получить точный результат;
• на основе полученного результата составить план действий по решению проблемы.

Другими словами, такой подход позволяет заранее представить вполне возможные причины, объясняющие существование проблемы (данный метод известен как абдукция и описан в Приложении А к этой книге), и направить свои усилия на сбор информации, доказывающей верность или ложность выдвинутых гипотез. Уверенные в том, что их предположения о причинах проблемы верны, консультанты приступают к разработке конструктивных решений по их устранению.

«Но как же определить «вероятные причины»? — возразите вы. — Это же чистые предположения!» Вовсе нет. Вы должны получить их на основе тщательного исследования структуры той сферы, в которой возникла проблема. Это и будет Отправная Точка вашей модели определения проблемы. Чтобы разобраться в данной структуре, необходимо разработать подходящую модель исследования.

Существует большое количество моделей исследования, помогающих организовать процесс анализа, а также множество логических древовидных схем, упрощающих разработку рекомендаций. Зачастую различия между этими двумя методами сложно уловить. Поэтому их объединяют под общим названием «аналитические методы» (или «методы анализа проблем»). Однако я считаю необходимым объяснить каждый метод, чтобы вы знали, какой из них и в какой ситуации применять.

Разработка моделей исследования

Использование моделей исследования помогает визуально представить процессы, происходящие в той сфере, в которой у клиента возникла проблема, и выявить элементы и действия, на которых будет основываться анализ. Возьмем один очень простой пример. Предположим, у вас болит голова. Вы не знаете, почему она болит, и, следовательно, не знаете, как избавиться от боли. Для начала визуально представим возможные причины проблемы.

Применив правило МЕСЕ (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive), получим, что голова может болеть по двум причинам: либо физиологическим, либо психологическим. Если по физиологическим, то головная боль может быть вызвана внешними или внутренними факторами. Если внешними, то вы, возможно, ударились головой, либо у вас аллергия или реакция на погоду и т.д.

Существует только три метода структурирования информации: деление системы на составляющие (структурная последовательность), определение очередности действий (хронологическая последовательность) и деление на основе классификационного признака (сравнительная последовательность). При поиске причин проблемы можно использовать несколько методов одновременно.

Итак, для эффективного анализа проблемы необходимо собрать полезную информацию. Как определить, какая информация будет полезной? Для этого вы должны заранее составить модель исследования. Формулируя затем к каждому элементу модели вопрос, требующий ответа «да» или «нет», вы определите, какая именно информация должна быть собрана. Эти данные и послужат основой для анализа возникшей проблемы.

Визуализация структуры

Любая сфера, любой процесс имеют четкую структуру. Это система, состоящая из различных элементов, каждый из которых выполняет свою функцию. Если вы изобразите на листе бумаги, как система функционирует или должна функционировать, то полученный рисунок поможет вам определить вопросы, на которые вы должны ответить для установления причин имеющейся проблемы.

На рис. 1 показаны элементы маркетинга и реализации, позволяющие розничному продавцу побудить потребителя к покупке. Из рисунка следует, что причины владения слишком малой долей рынка (Р1) кроются либо в том, что потребитель сам недостаточно хорошо осознает необходимость приобретения товара, либо в том, что продавец не может убедить его в такой необходимости. Требуется, таким образом, собрать доказательства в пользу одного из этих предположений.

Рис. 1. Изображение структуры процесса

Другой типичный аналитический прием — изучение бизнес-процессов и ключевых тенденций отрасли. Поделим, например, отрасль на сегменты, как это показано на рис. 2, и определим структуру продаж и конкурентоспособность каждого из них. Из рисунка видно, где создается добавочная стоимость, как изменяются расходы, где генерируется прибыль, в каких случаях прибыль зависит от внешних факторов и когда требуется привлечение внешнего капитала. На рисунке показаны также рычаги управления системой, указывающие на самые уязвимые элементы бизнеса, которые требуют особого внимания при анализе возникшей проблемы.

Рис. 2. Изображение структуры отрасли

Изображение причин и следствий

Второй метод исследования проблемы заключается в установлении причинно-следственных связей, задач и действий, которые ведут к конечному результату. Основой этого метода является отображение различных уровней финансовых элементов, задач или действий.

1. Финансовая структура. Данный подход можно использовать, например, при необходимости изобразить финансовую структуру компании с целью установления причин низкой рентабельности инвестиций (Р1). Рассмотрите схему, представленную на рис. 3.

Рис. 3. Изображение финансовой структуры компании

2. Структура задач. Анализ важнейших задач компании предполагает более глубокий и более точный подход. Весь комплекс задач базируется на финансовой структуре компании. При построении схемы исходным элементом является повышение доходности акции, а все остальные элементы — отдельные управленческие задачи. К полученной структуре добавляют элементы отчета о прибылях и убытках и баланса, которые также представляют собой те или иные задачи. Преимущество данного подхода состоит в том, что при обнаружении проблемы можно сразу определить соответствующую меру по ее устранению. На рис. 4 приведена структура задач табачной компании.

Рис. 4. Изображение важнейших задач компании

Прибыль от реализации, например, оценивается как разность между выручкой и затратами на производство и реализацию (табачный лист, упаковочный материал и т.д.), а также на рекламу и продвижение товара. Каждый показатель интерпретируется как задача (повысить чистые суммы продаж, уменьшить расход табачного листа и т.д.). Таким образом, мы получаем полную информацию об основных задачах компании и можем проанализировать наметившиеся тенденции, взаимозависимость показателей, сравнение со средними показателями по отрасли, что позволит определить методы повышения доходности акции.

3. Структура действий. Этот подход помогает установить совокупность действий, ведущих к нежелательному конечному результату, например высоким расходам или слишком длительному периоду установки оборудования (рис. 5). Цель — визуально представить все причины, которые могут привести к неудовлетворительному результату, и связать их между собой.

Рис. 5. Действия, ведущие к неудовлетворительному результату

Например, установка распределительного телефонного оборудования включает работы, производимые в здании подрядчика, и работы, выполняемые подрядчиком на территории заказчика. Элементами данного процесса являются специалисты, выполняющие работы, используемые устройства, устанавливаемое оборудование, специалисты, тестирующие установленное оборудование, и заказчик, контролирующий результаты работ на разных стадиях. Как все это взаимосвязано?

Как видим, анализ следует начинать с выяснения причин неудовлетворительного результата (например, почему установка оборудования занимает много времени). На следующем уровне необходимо перечислить предполагаемые причины, которые должны быть взаимно исключающими и исчерпывающими: недостаток специалистов, работающих у заказчика, слишком большое количество часов на каждого специалиста и снижение уровня ответственности.

Далее каждую причину необходимо разбить на подпричины. Чем объяснить тот факт, что специалисты проводят больше времени у заказчика? Либо они там медленнее работают, либо работа на выезде сама по себе требует больше времени, либо произошли неожиданные задержки. В результате вы получите полный список вопросов, требующих полной информации для анализа возникшей проблемы. А ваш опыт должен подсказать вам, с чего следует начать.

Классификация возможных причин проблемы

Третий подход представляет собой разбиение предполагаемых причин проблемы на группы. При этом рекомендуется в рамках групп выделять подгруппы, чтобы точнее определить факторы, на которые необходимо обратить внимание. Так, на рис. 6 показано, что снижение объема продаж сети магазинов можно объяснить влиянием либо постоянных, либо переменных факторов. Тот, кто проводит анализ, предполагает, что на продажи повлияли обе группы факторов, и пытается установить, какую необходимо собрать информацию для доказательства того, что: а) снижение объема продаж вызвано падением спроса; б) месторасположение магазинов не соответствует требованиям рынка; в) размер магазинов недостаточен, и так далее.

Рис. 6. Возможные причины возникшей проблемы

Ваша задача заключается в том, чтобы выделенные группы факторов подчинялись правилу МЕСЕ, то есть были как можно более полными, а их элементы взаимно исключали друг друга. На основе этих факторов вы определите причины возникновения проблемы, а отвечая на вопросы «да» или «нет», установите достоверность этих причин. Таким образом, вы получите схему, по которой следует анализировать проблему.

Существует еще один способ классификации причин возникшей проблемы — изображение структуры выбора. Эта древовидная схема основана на предыдущей — совокупности мер, позволяющих обнаружить причины нежелательного результата. В данном случае мы последовательно отображаем на схеме группы факторов, представляющие собой причины и подпричины проблемы. В каждой группе присутствует по два фактора. Факторы перечисляются до тех пор, пока не будет достигнут уровень, на котором расположена наиболее точная информация о причинах проблемы.

Пример такой последовательной дихотомии приведен на рис. 7. Неэффективная реализация товаров объясняется неудовлетворительной работой либо розничных продавцов, либо главного управления. Чем могут быть вызваны плохие результаты розничной торговли? Может, неудачным выбором магазинов? Если это так, то причина неэффективной реализации товаров найдена. Если же магазины выбраны верно, то, возможно, вы недостаточно часто посещаете их? Если с частотой посещений все в порядке, то, может быть, вы что-то делаете неверно во время этих посещений? И так далее.

Рис. 7. Изображение структуры выбора для всех стадий процесса

Секрет схемы выбора состоит в том, чтобы наглядно представить всю последовательность процесса и изобразить его в виде разветвленной структуры. Составление такой схемы выявляет те элементы системы, по которым необходимо собрать информацию для анализа и поиска решения проблемы.

Более подробной версией структуры выбора является последовательная маркетинговая структура, изображенная на рис. 8. Она ценна тем, что все ее элементы анализируются максимально скрупулезно и последовательно.

Рис. 8. Изображение последовательности поиска решения

Если ни на одной из линий проблема не выявлена, необходимо еще раз проверить, правильно ли определены целевая группа и преимущества товара для потребителя.

Предположим, что на основе проведенного анализа вы выделили несколько показателей, свидетельствующих о несоответствии вашей маркетинговой политики требованиям рынка (неподходящая упаковка, неправильная организация рекламной кампании, неправильные методы продвижения, нечастое использование товара потребителями). Недостатки, обнаруженные с левой стороны приведенной схемы, должны быть исправлены в первую очередь (нет смысла убеждать покупателей чаще применять товар, пока вы не усовершенствуете процесс продвижения, и нет смысла повышать расходы на продвижение, если товар по-прежнему будет рекламироваться нецелевой группе покупателей).

Как только вы разработали модель для исследования проблемы, у вас как у консультанта появляется отличный инструмент, позволяющий подробно объяснить клиенту, что происходит в его компании. Вы можете представить ему следующие факты:

• Что представляет собой структура (система), ведущая к нежелательному результату Р1 в настоящий момент (то есть то, что происходит сейчас).
• Как функционировала структура (система) до настоящего момента и что привело к нежелательному результату Р1, сложившемуся на данный момент (то есть то, что происходило ранее).
• Как должна выглядеть структура (система) в идеале, чтобы она привела к результату Р2 (то есть что именно вы должны сделать, чтобы достичь поставленных целей).

В первом и втором случае вы можете обнаружить, какие необходимы изменения, чтобы построить идеальную систему. В третьем случае вы можете выявить недостатки существующей системы по сравнению с идеальной.

Ключевой момент схемы исследования — это верный выбор вопросов, на которые нужно ответить «да» или «нет». Они позволяют однозначно определить причастность той или иной причины к возникновению проблемы. Огромное преимущество данных схем заключается также в том, что они заранее указывают, где заканчивается ваше исследование.

В этом состоит отличие схем исследования от алгоритмов принятия решений и диаграмм PERT , которые указывают только на необходимость принятия мер (см. рис. 9).

Рис. 9. Алгоритм принятия решений и диаграмма PERT указывают лишь на необходимость принятия мер

Применение моделей исследования

Обычно, когда я объясняю модели исследования, мне задают вопрос: «Как узнать, какие модели необходимо разрабатывать в той или иной ситуации? А когда модель выбрана, как определить, нужно ли изучить все ее элементы или только часть из них?»

Это зависит, конечно, от того, насколько хорошо вы знаете анализируемый предмет. Правильное решение не появится само по себе. Оно требует исчерпывающих знаний в той сфере, где вы работаете, будь то производство, маркетинг или информационные системы.

Модель исследования, разрабатываемая для анализа проблемы, обычно определяется Начальной Сценой. На рис. 10 описана проблема, с которой столкнулся департамент информационных систем (ДИС) компании Х, а также меры, предложенные консультантом для решения этой проблемы.

Рис. 10. Проблема: при дальнейшем росте ДИС не справится со своими обязанностями

Проблема клиента

Недавно основанное подразделение ДИС столкнулось с проблемой: темпы роста компании превышают прогнозируемые. Несмотря на внедрение новых систем планирования и контроля, компания не справляется с выполнением заказов, и возникла опасность, что ей не удастся воспользоваться появившимися на рынке возможностями.

Желая изменить ситуацию, компания попросила консультанта разработать рекомендации по повышению эффективности производства и улучшению производительности.

Так как проблема заключается в низких показателях эффективности и производительности на уровне цехов, причины нужно искать в процессах, осуществляемых именно в цехах. Поэтому модель исследования должна изображать общую картину этих действий и процессов. Консультант решил следовать общей схеме сбора информации «по максимуму» и написал в своем предложении, что соберет и проанализирует следующие данные:

• прогнозируемые темпы роста;
• управленческие задачи ДИС;
• потребности управляющего персонала в информации;
• существующие системы и процедуры;
• сферы с низкими показателями эффективности, причины низкой производительности;
• причины неэффективности системы контроля;
• методы отслеживания складских запасов и расхождений между фактическими и принятыми к учету запасами;
• степень использования имеющихся ресурсов.

Если консультант последует этой схеме и приступит к опросу работников компании о каждой ее сфере, то в конечном итоге он получит огромное количество данных и даже не сможет установить, какая информация имеет отношение к исследуемой проблеме, а какая — нет.

Если же он начнет с построения модели исследования, изображающей структуру компании, то сможет, во-первых, понять, что происходит, и, во-вторых, выдвинуть несколько предположений о причинах проблемы. Зная их, он сможет приступить к целенаправленному поиску информации, которая подтвердит или опровергнет его гипотезы.

Подготовительная стадия процесса анализа

На рис. 11. представлена часть схемы, которой консультант должен придерживаться при сборе информации.

Рис. 11. Прежде чем приступить к поиску информации, разберитесь в организационной структуре компании

На основе данной схемы можно выдвинуть обоснованные предположения относительно слабых мест компании и сформулировать соответствующие вопросы. Например:

1. Данные о заказах и времени их выполнения — превосходит ли компания своих конкурентов по времени выполнения заказов и укладывается ли в сроки?

2. Закупаемые товары — существуют ли задержки или чрезмерные расходы при закупке сырья, материалов и комплектующих?

3. Наличие товарно-материальных запасов — часто ли на складе не оказывается требуемых материалов и влияет ли это на производство и производственные расходы?

4. Наличие производственных мощностей — достаточно ли имеющихся производственных мощностей для выполнения запланированного?

5. Расходы на информационную систему — одинаково ли эффективна существующая система контроля для всех сфер компании и обоснованны ли связанные с ней расходы?

6. Отчеты управленческого персонала — обеспечивают ли необходимую систему контроля имеющиеся отчеты о состоянии производства и эффективности использования человеческих ресурсов?

Теперь консультант должен собрать информацию, которая поможет ему ответить «да» или «нет» на каждый из поставленных вопросов и определить, верны ли выдвинутые предположения. Он, конечно, захочет собрать как можно больше и той информации, которая значилась в его первоначальном списке. Но теперь он знает, имеет ли данная информация отношение к анализируемой проблеме и требуются ли какие-либо дополнительные данные.

С управленческой точки зрения очень важно, чтобы консультант, прежде чем приступить к работе, определил источник каждого блока информации, назначил ответственных за ее сбор и рассчитал временные´ и финансовые затраты. Тогда он быстро и эффективно определит причины проблемы и разработает подходящие рекомендации по их устранению.

Построение логических древовидных схем

Логические древовидные схемы помогают найти альтернативные методы решения проблемы. Как уже говорилось выше, способность принимать правильные решения напрямую зависит от профессионализма того, кто их принимает. Специалисты понимают саму суть проблемы и могут предложить неожиданные решения. Те же, кто не способен сразу вникнуть в проблему, могут воспользоваться логическими древовидными схемами и разработать возможные решения на их основе.

Давайте вспомним еще раз этапы последовательного аналитического процесса:

1. Существует ли проблема?

2. В чем она заключается?

3. Почему она существует?

4. Что мы могли бы предпринять?

5. Что нам следует предпринять?

На втором и третьем этапе вы строите модель существующей системы, используя в качестве вспомогательных инструментов структурные и причинно-следственные схемы, которые показывают, как подразделения компании, ее операции и задачи объединяются в единую систему. На четвертом и пятом этапе вы рассматриваете варианты того, как система могла бы выглядеть. Здесь необходимо использовать логические древовидные схемы, которые помогают найти возможные решения, а также определить их влияние на компанию в случае, если данные решения будут реализованы. Эти схемы можно также использовать для выявления ошибок в уже написанных документах.

Вернемся к рис. 4, на котором была представлена структура задач компании. Предположим, что при помощи данной структуры было обнаружено, что прямые затраты на оплату труда слишком высоки.

Чтобы помочь клиенту разобраться в том, как их снизить, консультант решил при помощи логической древовидной схемы структурировать и представить в логической последовательности взаимоисключающие и исчерпывающие возможности снижения затрат. На рис. 12 представлена часть данной структуры.

Рис. 12. Возможные пути снижения затрат

А теперь попробуем разобраться в представленной структурею

1. Выделите составляющие прямых затрат на оплату труда:

• подготовка материалов к производству;
• производство сигарет;
• упаковка;
• прочее.

2. Разбейте затраты на производство одной сигареты на две составляющие: а) денежные затраты в час; б) количество часов, требуемое для производства миллиона штук сигарет:

3. Определите способы снижения денежных затрат в час:

• уменьшить количество сверхурочных часов;
• привлечь более дешевую рабочую силу;
• сократить премиальные выплаты.

4. Определите способы сокращения времени на производство миллиона штук сигарет:

• уменьшить число рабочих на одну производственную машину;
• повысить скорость производственных машин;
• повысить эффективность производственных машин.

5. Переходите на следующий уровень.

После того как структурированы логически возможные решения, можно приступать к расчету прибыли и оценке риска каждой из предложенных мер.

Логические древовидные схемы можно использовать и для определения стратегических возможностей. На рис. 13 представлено несколько стратегических возможностей роста в небольшой европейской стране и меры по их реализации.

Рис. 13. Изображение совокупности реализуемых стратегических возможностей

Анализ основных вопросов

В отношении процесса составления моделей исследования и логических древовидных схем зачастую применяется один и тот же термин «анализ основных вопросов». Это сбивает с толку, и многие не понимают, в каких случаях использовать модели исследования, а в каких — логические схемы. Постараюсь объяснить, почему возникает такая путаница.

Предыстория

Насколько я помню, впервые термин «анализ основных вопросов» был употреблен в 1960 году консультантами McKinsey & Company Дэвидом Хертцем и Картером Бэйлзом, проводившими исследования для властей Нью-Йорка. Разработанный ими метод анализа возможных решений, позволявший делать осознанный рациональный выбор в сложных ситуациях, и получил название анализа основных вопросов. Данный метод мог применяться, если:

• решение должно быть найдено как можно быстрее (например, сколько субсидий город должен выделять на обеспечение жильем семей со средним уровнем дохода);
• внимания заслуживали несколько альтернативных решений;
• необходимо было учесть большое количество различных переменных и целей;
• результат мог быть оценен по нескольким критериям, зачастую противоречащим друг другу;
• принятые меры могли значительно повлиять на другие сферы, в которых назрели проблемы.

Например, существуют различные способы обеспечения жильем семей со средним уровнем дохода (строительство жилья в одном месте или в нескольких). Однако некоторые из этих способов могут противоречить целям, поставленным в других сферах (вывоз мусора, загрязнение воздуха). Метод анализа основных вопросов как раз и должен был расставить приоритеты.

Ключевым моментом в этом методе было составление последовательной схемы исследуемого процесса и изображение на каждой его стадии основных переменных (ОП) — внешних, экономических, административных и социальных факторов, влияющих на процесс. Затем делались предположения относительно того, как каждая из ОП повлияет на процесс и насколько это будет соответствовать поставленным целям. В результате принималось решение, как путем изменения ОП достичь желаемой цели.

Такой метод оказался слишком сложным и не нашел должного применения. Но изображение схем исследуемого процесса и выдвижение гипотез отложились в памяти многих, и теперь практически каждая аналитическая модель воспринимается как «анализ основных вопросов» и считается «важным инструментом для принятия решения» и «важным методом для быстрой и согласованной работы группы специалистов». А поскольку консультанты работают на различные компании, то неправильное понимание этого термина стало весьма распространенным.

Неправильное толкование модели

Возможно, есть фирмы, которые научились эффективно использовать модель анализа основных вопросов для принятия решений. Я, к сожалению, не знаю таковых. Те модели, с которыми столкнулась я, были довольно запутанными. В качестве примера приведу структуру проблемы одного из английских розничных банков.

А вот план «анализа основных вопросов», который консалтинговая компания рекомендовала использовать своим специалистам.

1. Начните с вопроса клиента (например: «Какой должна быть наша стратегия в Европе?»).

2. Сформулируйте основные вопросы и подвопросы (подразумевающие ответ «да» либо «нет»).

3. Выдвиньте свои гипотезы по данным вопросам (ответив на них «да» или «нет»).

4. Определите, какая информация нужна для точного ответа на поставленные вопросы.

5. Назначьте ответственных за сбор информации.

Как видите, этот подход во многом напоминает тот, который я расхваливала выше, но здесь он имеет несколько недостатков.

Начнем с первых двух пунктов. Консультанту предлагается на основе «вопроса клиента» сформулировать «основные вопросы и подвопросы». Но основные вопросы не могут быть взяты из вопроса клиента (Р2). Они должны быть взяты из структуры ситуации, которая привела к Нежелательному Результату Р1 (в нашем примере это сущность бизнеса клиента и его несоответствие структуре европейских розничных банков). Кроме того, непонятно, как оценить, является ли список основных вопросов исчерпывающим.

Заметим также, что в плане неправильно указано отношение между основными вопросами и гипотезами. Формулирование гипотез на третьем этапе не имеет смысла, так как для проведения анализа не важно, подтвердятся ли они. Другими словами, согласно этому плану, если ваша гипотеза подтверждает основной вопрос, то это и есть причина проблемы. Но ведь это всего лишь гипотеза. Так вы рискуете упустить важные моменты. Правильнее рассуждать, оперируя только основными вопросами и подвопросами, так как они полностью представлены на аналитической древовидной схеме.

Все методы, рассмотренные в этой части (определение проблемы, разработка моделей исследования и составление логических древовидных схем), выполняют две функции.

Во-первых, они помогают разработать системный подход к решению проблем — который гарантирует, что вы сконцентрируете свое внимание на реальной проблеме клиента, найдете ее причины и что ваше решение будет правильным.

Во-вторых, они значительно упрощают процесс структурирования и написания окончательного документа, устанавливая его логику и позволяя выстроить пирамиду рассуждений.

На практике консультанты зачастую прилагают слишком много усилий для составления отчета, но он все равно оказывается непонятным клиентам. И все потому, что не уделяется должное внимание логике изложения.

1 Program evaluation-and-review technique method (англ. ) — метод оценки и пересмотра планов. Прим. перев.