Informacije nam se daju na određeni način. Za kvalitetno pamćenje, moramo ga grupirati prema određenom atributu. Na primjer, ako nam je dat niz brojeva, onda moramo odlučiti kako ga najbolje zapamtiti. Uostalom, brojevi se mogu pamtiti jednocifrene, dvocifrene i trocifrene. Sve zavisi od toga kako ih grupišemo i koju mnemotehničku tehniku ​​koristimo da ih prevedemo u slike.

Recimo da moramo zapamtiti listu nepravilnih engleskih glagola. sa čime ćete početi? Ako ih počnete pamtiti po redu, vrlo brzo će vas "boliti glava", riječi će se loše pamtiti, a onda će doći do averzije prema cijelom engleskom jeziku. Sa čime je to povezano? Činjenica je da se susjedne riječi na listi malo razlikuju jedna od druge, jer počinju istim slovom. To je takozvana homogena (homogena) interferirajuća aktivnost. A za bolje pamćenje informacija, bolje ih je grupirati tako da susjedne riječi počinju različitim slovima (heterogena interferirajuća aktivnost). O tome ćemo više razgovarati u nastavku. Drugi razlog koji izaziva “nevolje” je taj što ne postoji princip grupisanja prema određenim obrascima. Na primjer, možete primijetiti da se u jednom slučaju, u 2. i 3. obliku nepravilnih glagola, mijenja samoglasnik unutar riječi, u drugom slučaju se sva tri oblika poklapaju itd. Grupiranjem nepravilnih glagola prema ovim obrascima, možete lako i brzo zapamtiti cijelu listu koristeći mnemotehniku.

Ako trebamo zapamtiti periodni sistem, enciklopedijske podatke ili članove zakona, tj. složeniji materijal, gdje se princip grupisanja uopće ne primjenjuje (uz rijetke izuzetke), onda treba koristiti strukturiranje. Pod strukturiranjem informacija podrazumijevamo odabir vertikalnih i horizontalnih nizova. Na primjer, da biste brzo i precizno zapamtili periodni sistem, on mora biti predstavljen kao struktura koja sadrži vertikalni niz - prvi stupac i horizontalne sekvence - odvojene redove. Napominjemo da je okomiti niz uključen u formiranje „ključa“ informacija.

Sumirajući sve navedeno, možemo zaključiti da za brzo i precizno pamćenje tačnih informacija prvo ih morate analizirati, identificirati obrasce i grupirati ih prema njima ili ih strukturirati u obliku vertikalnih i horizontalnih nizova.

Raznolikost metoda za strukturiranje informacija je posljedica činjenice da postoji mnogo načina da se one prezentiraju i organiziraju, a informacije, same po sebi, mogu biti vrlo različitih svojstava. Na primjer, veoma je važno koja sredstva prikaza/kanali percepcije su uključena u izlaz/ulaz podataka koji potencijalno sadrže informacije, koji je početni nivo organizacije tih podataka, da li pripadaju kategoriji numeričkih, tekstualnih, grafički, video, audio itd. Veoma važnu ulogu imaju oni ciljevi kojima se teži prilikom izvođenja postupka strukturiranja podataka (informacija).

Kratka digresija: ranije smo ukazali na razliku između podataka i informacije, rekavši da je pojam „podaci“ povezan sa prezentacijom informacija na materijalnim medijima, kao i da podaci za određenog potrošača uopšte ne mogu sadržati informaciju, jer informacija - to je novo znanje koje je stekao primalac podataka. Ovdje smatramo korisnim podsjetiti se ovoga i, iz navike, operirajući riječju "informacija", značit ćemo da još uvijek strukturiramo podatke (iako u glavi možemo i strukturirati informacije, pokušavajući mentalno sistematizovati, racionalizirati postojeće znanje).

Za početak, uđimo klasifikacija svrha strukturiranja informacija . Ovdje se mogu razlikovati sljedeće ciljne klase:

Dobijanje kvalitativno novih znanja o sistemu/procesu;

Utvrđivanje činjenice i lokalizacija nepotpunosti i/ili nedosljednosti korpusa znanja;

Sistematizacija, sređivanje određenog korpusa znanja;

Naglašavanje ili isticanje jednog ili više aspekata informacija (na primjer, vremenski, prostorni, funkcionalni, itd.);

Smanjenje suvišnosti prezentacije informacija;

Koordinacija prezentacije informacija sa nekim sistemom obrade i interpretacije;

Povećanje vidljivosti prikaza informacija;

Promjena nivoa općenitosti/apstraktnosti opisa.

U zavisnosti od ciljne klase, menjaju se metode i tehnologije za strukturiranje informacija. No, već smo istakli da cilj nije jedini faktor koji određuje izbor metode strukturiranja informacija. Iz tog razloga, potrebno je razmotriti vrste informacija koje treba strukturirati, kao i načine na koje se one predstavljaju.

Hajde da uvedemo klasifikaciju vrsta informacija prema njihovoj suštini/sadržaju i načinu na koji se koriste:

Informacije o vrijednostima i ciljevima (informacije o postavljanju ciljeva) koje se koriste u planiranju/predviđanju;

Informacije o funkcijama sistema/procesa;

Informacije o strukturi sistema/procesa;

Informacije o dinamici sistema/procesa;

Informacije o stanju sistema/procesa;

Informacije o sistemskim/procesnim zadacima.

U gornjoj klasifikaciji, tipovi informacija su raspoređeni u opadajućem redosledu u odnosu na period stabilnosti/relevantnosti. Međutim, dvije klase informacija koje opisuju vrijednosti, ciljeve i ciljeve su relativno nezavisne od stanja, dinamike, strukture i funkcija sistema/procesa, budući da su povezane sa implementacijom funkcije postavljanja ciljeva. Međutim, možemo pretpostaviti da je odluka da se koristi upravo takav raspored za ove klase informacija sasvim opravdana, jer omogućava rješavanje mnogih primijenjenih problema.

Između ostalog, treba uzeti u obzir i takve klasifikacijske karakteristike kao što su:

- odnos informacije prema objektu:

Informacije vezane za objekt;

Informacije vezane za klasu objekata;

Informacije vezane za okoliš;

- odnos informacija prema određenom trenutku:

Informacije koje se odnose na prošlost;

Informacije koje se odnose na sadašnjost;

Informacije koje se odnose na budućnost;

- odnos informacija prema klasi strukturne organizacije:

Informacije su nestrukturirane;

Strukturirane informacije;

Naručene informacije;

Informacije su formalizovane.

Sada, nakon što smo odlučili šta, u stvari, treba da strukturiramo, možemo nastaviti sa razmatranjem metode strukturiranja .

Može li se reći da nam je strukturiranje informacija/podataka nešto novo ili nepoznato? - Naravno da ne. Zapravo, sve one radnje koje smo radili na početku ovog pododjeljka bile su jedna od mnogih hipostaza procesa strukturiranja informacija. U našem slučaju bavili smo se strukturiranjem znanja - rješavali smo problem promjene nivoa organizacije znanja, pokušavajući izgraditi kompaktan sistem znanja koji bi mogao poslužiti kao osnova za daljnji razvoj teorije (Amerikanci jako vole riječ " skelet / skelet", koji koriste u takvim slučajevima).

Mora se priznati da je jezik nauke kod Amerikanaca mnogo metaforičniji od našeg, a ipak je metafora, kao što smo istakli, korak ka novom znanju. Ako znamo s čime se nešto može uporediti, onda je vjerovatno da se neki dio našeg znanja o objektu s kojim to nešto poredimo može prenijeti na ovo nešto. Naš „veliki i moćni ruski jezik“ je mnogo akademskiji, a proces tvorbe riječi je prilično kompliciran i ne dovodi uvijek do željenog rezultata (fiksiranje nove, „ekonomičnije“ riječi). To je prilično žalosno, jer je jedan od prvih znakova znanstvenog i kulturnog zastoja prestanak tvorbe riječi i prevlast procesa povećanja vokabulara stranim pozajmicama. Mora se reći da je čak i predmet nacionalnog "ponosa" Rusa - ruske opscenosti - u smislu ponude uvredljivih riječi, pokazalo se, inferioran u odnosu na većinu svjetskih jezika. Ali češće koristimo ove riječi - "patriota" će se strastveno usprotiviti ... pa, možda, ali i ovo je argument koji nije u našu korist.

Dakle, zašto smo tako pažljivo klasifikovali ciljeve strukturiranja informacija? Da, onda, kako bismo stvorili isti kostur, koji ćemo kasnije opremiti "tetivama", "mišićima" i uklopiti ga "kožom" - odnosno dopuniti ga konkretnijim znanjem. Pa, kostur smo već napravili - vrijeme je da pređemo na sljedeći korak.

Većina postupaka strukturiranja zasniva se na metodi klasifikacije. Klasifikacija je hijerarhijski organizirani sistem informacionih elemenata koji označavaju objekte/procese stvarnog svijeta i poređani prema sličnosti/razlici klasifikacionih karakteristika koje odražavaju odabrana svojstva objekata. . U pravilu se postupak klasifikacije (klasifikacija) provodi radi pogodnosti proučavanja određene predmetne oblasti (fragmenta stvarnog svijeta). Uobičajeno je razlikovati sljedeće vrste klasifikacije:

Vještačka, izvedena prema vanjskim znakovima koji ne izražavaju suštinu predmeta/procesa, a služi za racionalizaciju nekog njihovog mnoštva;

Prirodno (prirodno), izvedeno prema bitnim osobinama koje karakterišu unutrašnju (esencijalnu) zajedništvo objekata/procesa.

Prirodna klasifikacija je alat i rezultat naučnog istraživanja, jer izražava rezultate proučavanja zakonitosti objekata/procesa koji se klasifikuju. Dok veštačka klasifikacija ima isključivo primenjenu vrednost u okviru rešavanja konkretnog problema. Na primjer, zrela / nezrela jabuka - prirodna klasifikacija, crvena / zelena jabuka - umjetna.

Efikasnost i kvalitet svih radova zavisi od kvaliteta postupka klasifikacije u ranim fazama proučavanja složenih sistema (i to ne samo složenih). Zbog toga prilikom provođenja postupka klasifikacije potrebno je pridržavati se sljedećih principa :

Prilikom obavljanja svake operacije podjele na klase (čin podjele) dozvoljeno je korištenje samo jedne klasifikacijske osnove;

Ukupna zapremina pojmova dobijenih kao rezultat podele na klase mora biti jednaka zapremini deljivog pojma;

Koncepti koji proizilaze iz podjele moraju se međusobno isključivati;

Podjela mora biti dosljedna.

Klasifikacije se dijele na sljedeće vrste:

Jednostavna (jednostepena), na primjer, dihotomija, kada je jedan koncept najvišeg nivoa (A) podijeljen na dva takva (B i C) da su uvjeti A = B + C i B = ne C (C = ne B ) su ispunjeni za njih;

Kompleks (višedimenzionalni) obično se predstavlja u obliku tablica složene organizacije, gdje redovi i stupci odgovaraju različitim klasifikacijskim karakteristikama, na primjer, periodni sustav kemijskih elemenata D.I. Mendeljejev;

Hijerarhijski (u obliku drveta), jedva da mu trebaju primjeri i objašnjenja.

Metoda klasifikacije u ovom ili onom obliku koristi se u rješavanju širokog spektra problema vezanih za strukturiranje informacija. Neorganizovani informacioni elementi se podvrgavaju procedurama grupisanja, povezivanja, generalizacije, usled čega se struktura ili pojavljuje (prirodnom klasifikacijom) ili formira (uz veštačku klasifikaciju). U knjizi V.F. Turchin "Fenomen nauke: kibernetički pristup evoluciji" trenutak promjene nivoa organizacije sistema naziva se metasistemska tranzicija (pojava sistema višeg nivoa hijerarhije), što se smatra evolutivnim procesom. odnosno procesi sinteze nove klasifikacije i strukturiranja informacija mogu se smatrati procesom evolucije znanja . To ne znači da se nova znanja pojavljuju kao rezultat izvođenja postupaka klasifikacije ili strukturiranja, ali znači da kao rezultat ovih procedura stvara se novi sistem upravljanja znanjem , što uvelike pojednostavljuje razne manipulacije s njima, uključujući i potragu za ranije neidentificiranim obrascima i zakonima.

Imajte na umu da postupak klasifikacije nema inherentnu vrijednost i dobija je samo ako doprinosi postizanju određenog skupa ciljeva. Sistem upravljanja znanjem koji je nastao kao rezultat postupka klasifikacije trebao bi biti koristan – što znači da izbor kriterija klasifikacije ne može biti proizvoljan, već ga treba provoditi uzimajući u obzir zadatak koji se rješava. Moraju ispuniti ciljeve aktivnosti. Istovremeno, treba razlikovati dvije vrste/aspekta aktivnosti :

Aktivnosti usmjerene na postizanje konačnog (općeg ili globalnog) cilja;

Aktivnosti usmjerene na rješavanje problema obezbjeđivanja ove djelatnosti.

U posljednju kategoriju mogu se svrstati aktivnosti usmjerene na rješavanje problema izgradnje adekvatnog modela predmetnog područja, njegovog tezaurusa, kreiranja alata koji se koriste za postizanje krajnjeg cilja.

Prilikom strukturiranja informacija treba uzeti u obzir specifičnosti potrošača primljenog informacijskog proizvoda. Drugim riječima, rezultirajući informacijski proizvod mora zadovoljiti zahtjeve za nivoom detaljnosti informacija, načinom na koji je predstavljen i sastavom tezaurusa, koji osigurava optimalan način percepcije informacijskog proizvoda.

Ranije smo, razmatrajući vrste modela i metode modeliranja, otkrili da nivo formalizacije predstavljanja znanja može varirati od nestrukturiranog teksta predstavljenog na prirodnom jeziku (NL) do strukturiranog teksta na nekom vještačkom (formalnom) jeziku (FL). Vještački jezici mogu se graditi na bazi različitih formalnih sistema (formalna logika, teorijski skupovi, algebarski formalni aparati i drugi).

Ovisno o početnom nivou strukturne organizacije obrađenih podataka, mogu se razlikovati sljedeće klase zadataka ( klase zadataka prema nivou strukturne organizacije informacija na ulazu/izlazu ):

1. Zadaci pretvaranja nestrukturiranog NL-teksta u NL-tekst sa podjelom na naslove;

2. Zadaci pretvaranja NL teksta sa podjelom na naslove u strukturirani NL tekst sa elementima logičkog formalizma;

3. Problemi transformacije strukturiranog NL teksta sa elementima logičkog formalizma u simbolički model primjenom formalizma teorije grafova sa NL označavanjem vrhova (čvorova) i veza (lukova);

4. Problemi transformacije simboličkog modela primjenom formalizma teorije grafova sa NL-označavanjem vrhova (čvorova) i veza (lukova) u simbolički model primjenom formalizma teorije grafova sa NL-označavanjem vrhova (čvorova) i veza ( lukovi);

5. Problemi transformacije simboličkog modela primjenom formalizma teorije grafova sa IL označavanjem vrhova (čvorova) i veza (lukova) u strogi simbolički IL model.

U principu, već nakon rješavanja problema drugog tipa, može se izvršiti prijelaz sa NL-reprezentacija na neki srednji sistem notacije (imena), kao što se radi u razvoju programa. Međutim, takav prijelaz ima smisla samo pod uvjetom da je već izvršena dekompozicija na elementarne pojmove koji izražavaju svojstva i funkcije objekata, tako da ubuduće ne moraju provoditi proceduru vraćanja NL-reprezentacije. Ako je ovaj uslov ispunjen, onda čak i automatizovani prelaz sa srednjeg sistema imenovanja na IL reprezentaciju postaje moguć (pod uslovom da postoji tezaurus odgovarajućeg nivoa) . U opštem slučaju, operacija detaljne dekompozicije se izvodi samo kada se rešava problem četvrtog tipa. Međutim, ovdje je teško uspostaviti kruti standard, a on ne može biti ni rigidan, jer su specifičnosti algoritma strukturiranja određene ciljevima aktivnosti.

Štaviše, u slučaju kada postignuti stepen formalizacije ne zadovoljava zahtjeve specifičnosti djelatnosti, rezultirajući formalni opis može se ponovo podvrgnuti postupcima koji su prethodno sprovedeni u odnosu na prikaz drugačijeg tipa.

Imajte na umu da informacije predstavljene u netekstualnom obliku također mogu biti strukturirane, međutim, čak i ovdje se mogu razlikovati zadaci koji su po sadržaju ekvivalentni navedenima.

Na primjer, posmatrajući kao početni niz podataka niz grafičkih slika različitih fragmenata nekog objekta/procesa, vezanih za različite trenutke u vremenu i dobijenih iz različitih uglova, možemo riješiti zadatak strukturiranja koristeći iste korake/zadatke. Za koje možete koristiti jednu od dvije strategije:

Izvršiti preliminarni prevod u tekstualni oblik (sastavljanje detaljnih opisa slika na NL sa naznakom prostornih i vremenskih odnosa između opisanih objekata), a zatim koristiti prethodno opisane postupke;

Tumačite sliku kao vrstu teksta, koristeći alternativni sistem znakova koji omogućava da se proces strukturiranja izvede u drugom znakovnom sistemu.

Teorijska osnova za primenu ovog pristupa je semiotika, koja svaki način predstavljanja informacije tumači kao neku vrstu teksta predstavljenog pomoću određenog znakovnog sistema. Za grafički prikaz informacija razvijen je niz metoda koje omogućavaju prelazak sa konvencionalne tonske slike u boji na konturne i druge prikaze koji pojednostavljuju postupke prepoznavanja i prevođenja na druge znakovne sisteme. Međutim, budući da su grafički modeli dobijeni metodom sekvencijalnog fiksiranja stanja objekata stvarnog svijeta u stanju da odražavaju samo prostorno-vremenske i atributivne karakteristike posmatranih objekata/procesa, izdvajanje sistema uzročno-posljedičnih veza iz oni postaju mogući samo uz angažovanje eksternog (najčešće – stručnog) modela interpretacije.

Najčešći način rješavanja problema strukturiranja informacija je uključivanje stručnog analitičara. U ovom slučaju, on snosi čitav teret pretvaranja izvornog teksta: od traženja povezanih fragmenata do identifikacije sistema logičkih, prostornih, vremenskih odnosa i daljih postupaka za sintezu formalnog modela. Iako u posljednje vrijeme, zahvaljujući razvoju semiotike, lingvistike, teorije umjetnih jezika, teorije sistema umjetne inteligencije, neurokibernetike i niza drugih naučnih disciplina, tehnologije, ako ne automatska, onda automatska analiza i strukturiranje informacija, sve više imaju izvršio invaziju na ovu industriju. Među takvim tehnologijama mogu se izdvojiti automatizirani sustavi za apstrahiranje teksta dizajnirani za izdvajanje fragmenata teksta koji najjasnije izražavaju suštinu teksta ili njegove glavne odredbe. U pravilu se ova operacija izvodi korištenjem statističkih obrazaca koje je otkrio George Kingsley Zipf i tzv. princip ekonomičnosti napora u lingvistici ili Zipfov zakon (ili, uopštenije, Zipf-Mandelbrotov zakon ).

U zavisnosti od implementacije, statistički kriterijumi se mogu primeniti na tekst u ranoj fazi (pre gramatičke i logičke obrade teksta), ili u završnoj fazi (nakon predobrade, podudaranja oblika reči itd.). Međutim, trenutno, bez podrške interaktivnog načina rada (dijalog sa stručnjakom), kvalitet apstrakcije je prilično nizak i ne zadovoljava uvijek potrošača. Bez obzira na raspon tehnologija koje se koriste u analizi oblika riječi (bilo formalne gramatike, tehnologije neuronskih mreža), rezultati semantičke obrade još uvijek su daleko od onih koje stručnjak može pružiti, što je dijelom i zbog činjenice da bilo koji od danas stvorenih baza znanja, u poznatim mislim, naivnijim od djeteta. Razlog za takvu „naivnost“ je što su mehanizmi učenja ovakvih sistema i načini organizovanja znanja u njima nesavršeni, a broj kanala za sticanje znanja premali. Postoje prototipovi inteligentnih sistema koji se samouče, ali ti sistemi još ne mogu porasti do nivoa inteligencije inteligentnih bića.

Međutim, prepuštamo detaljno razmatranje ovih pitanja stručnjacima iz oblasti teorije sistema veštačke inteligencije. Samo to konstatujemo radovi iz oblasti teorije sistema veštačke inteligencije zaista zaslužuju da ih čitaju ljudi uključeni u "sferu proizvodnje informacija" . Ovi radovi su izuzetno interesantni, makar samo zato što su pokušaji da se shvati kako osoba vrši svoju mentalnu aktivnost, da je algoritmizira i pojednostavi, što je izuzetno važno za stručnog analitičara. Osim toga, korisno je barem općenito razumjeti kako vaš alat radi, koji su njegovi parametri i karakteristike rada. Tako su, na primjer, brojna područja moderne psihologije izrasla ne iz klasične psihologije, već iz hibrida teorije umjetne inteligencije, klasične psihologije i filozofske teorije znanja. I tako neobično porijeklo ovih psiholoških teorija nikako ne sprječava stručnjake u ovoj oblasti da uspješno rješavaju probleme psihološkog plana.

Metode primarnog strukturiranja informacija široko se koriste u sintezi baza podataka i detaljno su obrađene u raznim publikacijama iz računarstva, posebno onima posvećenim dizajniranju i razvoju baza podataka za različite namjene. U najpopularnijoj i, ujedno, profesionalnoj prezentaciji, ovi problemi se razmatraju u knjizi američkog autora Davida Vaskevicha, napisanoj posebno za one ljude koji upravljaju aktivnostima ili formuliraju zadatke za stručnjake za razvoj softvera, ali nisu obavezni da se udubljuju u tehnološke detalje procesa.razvoj. Vaskevicheva knjiga posebno opisuje različite načine organiziranja i strukturiranja podataka, vrste odnosa između njih, daje ilustrativne primjere, koji nakon čitanja omogućavaju menadžeru da kompetentno upravlja razvojnim timom i kompetentno organizira tehnološki proces. Ali još jednom naglašavamo: za nas ova knjiga sadrži informacije koje se odnose na problem strukturiranja informacija.

Nema ništa iznenađujuće u činjenici da se pozivamo na baze podataka kako bismo ilustrirali procese strukturiranja informacija. Baze podataka su također modeli , opisujući određene aspekte postojanja sistema/procesa, stoga se pri njihovom kreiranju i dizajniranju koriste i metode strukturiranja informacija koje se od ostalih metoda razlikuju samo po tome što se strukturiranje već provodi uzimajući u obzir ograničenja koja nameću tehnološku platformu. U opštem slučaju, prilikom strukturiranja informacija, takva ograničenja se ne uzimaju uvijek u obzir.

Na ovaj ili onaj način, ali rezultirajući niz opisa predmetne oblasti ili problema u početnoj fazi strukturiranja informacija treba dovesti do oblika koji pojednostavljuje njihovu dalju obradu. Ako se informacija dobije kao rezultat postupaka pronalaženja informacija (na primjer, u raznim vrstama masovnih medija - od štampane štampe do Interneta), rezultirajući početni niz, po pravilu, nije strukturiran i različitih je formata. U ovom slučaju, analitičar je suočen sa zadatkom primarnog strukturiranja niza poruka u njegovoj najkompleksnijoj verziji (ovdje je potrebno iz poruke izdvojiti informacije koje su relevantne za ciljeve istraživanja, njihov izgled itd.).

Međutim, ako je riječ o prikupljanju informacija intervjuiranjem stručnjaka, primarno strukturiranje informacija može se izvršiti već u prethodnoj fazi razvijanjem sistema upitnika, upitnika i drugih sredstava naručivanja informacija. Strategija intervjuisanja stručnjaka (uključujući brainstorming ili poslovne igre) može se organizirati na način da se stručnjaci uvedu u situaciju koja kontrolira proces donošenja sudova u redoslijedu u kojem će informacije biti inicijalno strukturirane na način koji zadovoljava potrebe njegove naknadne formalizacije. U nekim slučajevima, stručnjaci mogu biti predstavljeni na procjenu sa unaprijed pripremljenim rješenjima problema, nizovima početnih podataka i drugim materijalima koje je potrebno ocijeniti i rangirati koristeći njihovo iskustvo.

U jednom slučaju (prilikom ispitivanja i upravljanja postupkom ispitivanja ili strategijom igre), informacije se izdvajaju u skladu sa unaprijed određenom rubrikom. U drugom slučaju (prilikom evaluacije opcija) struktura informacione organizacije se ne menja i ostaje u okviru unapred utvrđenog oblika bilo kog nivoa strukturne organizacije. Posebno, opcije predložene za evaluaciju mogu se formulisati na osnovu studija koje su prethodno sprovedene na simulacionim modelima, ili dobijene iz intervjua sa drugim grupama ili sa istom grupom stručnjaka.

Da bi se istakla logička struktura opisa, prethodno podijeljenih na naslove (vezane za iste grupe objekata, procesa, vremenskih i prostornih područja), koriste se različite metode koje pružaju sljedeće mogućnosti:

Alokacija "diskretnih" stanja (za tekstualne opise - ovo je povezano sa definicijom skupa pojmova koji se koriste za opisivanje nekog stanja koje je bitno za problem koji se rešava);

Naručivanje na vrijeme (izrada scenarija poput "ranije - kasnije");

Uzročno-posledično povezivanje (izgradnja scenarija kao što je "uzrok - posledica");

Prostorno vezivanje i drugo.

U sljedećoj fazi, ovisno o ciljevima aktivnosti, takvi modeli mogu biti podvrgnuti postupku dekompozicije (detaljiranja) ili agregacije (kompozicije ili konvolucije), kao rezultat čega se formira opis potrebnog nivoa apstrakcije/detaljizacije. .

Dalje faze se sprovode uvođenjem posebnih sistema za imenovanje elemenata modela, dodeljivanje imenovanih atributa za njih, opisivanje funkcionalnih zavisnosti itd. Na primjer, ovisnosti resurs-vrijeme-rezultat i druge mogu se smatrati funkcionalnim ovisnostima za niz zadataka, koje se u početnim fazama mogu koristiti za označavanje lukova grafa, a kasnije utjelovljene u programskim kodovima simulacijskih modela. Posebnu klasu čine modeli situacije koji se koriste za prepoznavanje objekata, njihovih stanja, trendova i procesa. U takvim modelima može se apsolutizirati ili statički ili dinamički aspekt postojanja/funkcionisanja sistema. Međutim, ovdje nećemo detaljno razmatrati ove postupke, pogotovo jer smo neke aspekte ove aktivnosti već opisali kada razmatramo odgovarajuće klase modela.

www.site

"Tehnika razvoja memorije:
metode strukturiranja informacija"

Strukturiranje informacija je organizacija proučavanog materijala u grupe međusobno povezane u logički lanac. Posebno je sposobnost strukturiranja informacija vrijedna kada se proučava i pamti velika količina podataka.

Na kraju krajeva, njegov glavni zadatak je da pojednostavi razumijevanje pojedinačnih elemenata niza podataka i da pojednostavi razumijevanje njihovog međusobnog odnosa. Istovremeno, moguće je strukturirati ne samo edukativni (brojevi, tekst), već i zabavni materijal kako u procesu dobijanja podataka tako i nakon toga.

Dakle, koje su metode i principi strukturiranja znanja?

Prvo, sve informacije su podijeljene u grupe prema značajnim kriterijima. Postoji određeni obrazac ("7 + -2"), koliko je pamćenje osobe u stanju da zapamti u prosjeku.

U skladu s tim, ne preporučuje se stvaranje više od 7 grupa ili podgrupa. Stvorene grupe ne bi trebale da budu slične jedna drugoj, jer što se grupa više ističe na opštoj pozadini, to se njene informacije bolje apsorbuju. Primjer je reklamni posao, kada se svijetli i dvosmisleni objekti koriste za fokusiranje pažnje na reklamirani proizvod.

Drugi - grupe su logički povezane jedna s drugom i postrojavaju se određenim redoslijedom. Istovremeno, grupe na početku ili na kraju reda se bolje pamte.

Najefikasnije metode strukturiranja informacija su metoda teza, Cornelijeva metoda, Ciceronov lanac i metoda mentalnih mapa. Apstraktna metoda je teza prezentacija gradiva, podijeljena na glavne teme, podteme i detalje u obliku alineja. Preporučljivo je svaku novu stavku i dekodiranje označiti drugom bojom.

Kada se koristi apstraktna metoda, lako je odrediti sadržaj i glavne tačke bilo koje količine podataka i pratiti odnos između njih. Osim toga, zbog svoje jednostavnosti, ova metoda vam omogućava da strukturirate podatke na svima razumljiv način i ne zahtijeva puno vremena. Kornelijev metod donekle podsjeća na polja koja su nam poznata u sveskama, kada je glavna tema napisana na samom listu, a dodaci i bilješke sa strane.

List podijelite na tri dijela, na desnoj strani (zauzima 2/3 stranice) ocrtavaju se glavne tačke svake teme. Lijeva strana lista (oko 1/3 stranice) se koristi za zapisivanje ključnih riječi, pitanja ili crteža koji se odnose na sve bilješke napravljene na desnoj strani.

Njihova svrha je da istaknu prioritetne koncepte, uspostave čvrst odnos između onih trenutaka koje je potrebno zapamtiti, sa našim asocijacijama, brzo pratiti odnos zacrtanog materijala, stvoriti integritet percepcije i čvrsto učvrstiti materijal u sjećanju. Donje polje je za sumiranje
Ciceronov lanac. Naziv metode vezuje se za zanimljivu pripremu starog rimskog govornika za svoje govore. Šetao je po kući i mentalno u nju stavljao ključne tačke svog govora. I ti radiš otprilike isto. Mentalno rasporedite nezaboravne predmete u poznatoj prostoriji po strogo definiranom redoslijedu. Da biste reproducirali potrebne informacije, samo trebate zapamtiti ovu sobu.

Metoda memorijskih mapa (metalne karte ili mapiranje rudnika). Metoda sastavljanja mape uma omogućava vam da cijeli problem u cijelosti prikažete na jednom listu, što je nesumnjiva prednost. Doprinosi boljem razumijevanju gradiva, olakšava pamćenje i razvija kreativne sposobnosti. Da biste ga izgradili:

• U sredini lista nacrtajte i označite sliku koja će prikazati ključnu temu ili temu memorijske kartice.
• Nacrtajte linije koje zrače iz središnje slike koristeći olovke različitih boja. Ovi redovi ukazuju na glavne karakteristike teme o kojoj se raspravlja.
• Opišite ove karakteristike ključnim riječima ili slikama. Ključne riječi treniraju pamćenje, a crteži koncentrišu i razvijaju pažnju. Ostavite prostor za dodavanje detalja.
• Nacrtajte sljedeće tanje linije koje izlaze iz glavnih. Označite svaku od njih da opišete sadržaj karakteristika.
• Nastavite proces prelazeći na sve manje i manje podteme.
• Upotpunite memorijsku karticu različitim bojama i uzorcima za lako pamćenje i trening memorije.
• Koristite strelice i linije da kombinujete različite ideje.

Potrebno je analizirati problem prema standardnoj shemi:

Da bi posljednja dva koraka ovog procesa, sažimanje podataka i predlaganje preporuka, bio efikasan, proces prikupljanja informacija mora pomoći u otkrivanju logički povezanih činjenica. Međutim, u praksi se sve dostupne informacije o datoj temi obično skupljaju u nizu, a dok se ne prikupe sve činjenice i brojke, ne ocjenjuje se njihova korisnost.

Ovaj pristup podrazumijeva dodatni rad. Biće efikasnije ako razvijete istraživački model i strukturu logičkog stabla koja vam omogućava da odredite redosled zaključivanja. Tako ćete ne samo učiniti proces donošenja odluka efikasnijim, već ćete i pojednostaviti proces izgradnje piramide vaših misli.

U ovom poglavlju pokušat ću govoriti o prednostima predloženog pristupa u odnosu na tradicionalni, kao io alternativnim pristupima.

Prikupljanje informacija kao pripremna faza analize

Metodologija prikupljanja informacija potiče iz vremena nastanka konsaltinga (1950-1960-ih). U to vrijeme konsultantske kuće još nisu imale dovoljno znanja o industrijama i kompanijama, pa je standardni pristup proučavanju problema, bez obzira na njegove specifičnosti, bio prikupljanje podataka koji su omogućavali potpunu analizu stanja kompanije ili industrije.

1. Da bi se odredili ključni faktori uspjeha u određenoj industriji, proučavano je sljedeće:

• karakteristike tržišta;
• nivo cijena, troškovi i obim ulaganja;
• tehnološki zahtjevi;
• struktura industrije i nivo profitabilnosti.

2. Da bi se procijenile snage i slabosti klijenta, proučavano je sljedeće:

• položaj kompanije na tržištu i obim prodaje;
• stepen tehnološke razvijenosti preduzeća;
• struktura troškova;
• finansijski pokazatelji.

3. Učinak klijenta je upoređen sa ključnim faktorima uspjeha u industriji.

Broj prikupljenih činjenica premašio je sve razumne granice, a istovremeno se na osnovu njih nije moglo izvući konkretne zaključke. Jedna od vodećih konsultantskih kuća izračunala je da 60% svih prikupljenih informacija nije bilo potrebno. Konsultanti su dali previše "zanimljivih" činjenica i dijagrama koji nisu imali nikakve veze sa problemom kompanije. Često su prikupljene informacije bile nepotpune, što je onemogućavalo valjano opravdanje datih preporuka, a dodatne informacije su se morale tražiti u posljednjem trenutku. To je poskupilo konsultantske usluge, a ujedno dovelo u pitanje njihov kvalitet. Ali čak i da je prikupljeno dovoljno informacija, bilo je potrebno mnogo truda i vremena da se napravi konačni izvještaj koji bi bio razumljiv klijentu. Prema ovom pristupu, sve prikupljene činjenice razvrstane su u sljedeće grupe: proizvodnja, marketing, projekcija daljeg rasta, problemi i sl.

Ali vrlo je teško izvući zaključke koristeći informacije grupisane na ovaj način. Kako bi ga jasnije strukturirale, s vremenom su konsultantske kuće odlučile da ga predstave onim redom kojim je sastavljena. Kao rezultat, identifikovane su nove kategorije: činjenice, zaključci, preporuke. Ali teško da se mogu nazvati korisnijima od prethodnih. U oba slučaja prikupljanje informacija je dugo trajalo, a rezultat su bili dugo dosadni dokumenti, a valjanost zaključaka je bila upitna.

Sve veći troškovi i nezadovoljavajući učinak primorali su konsultantske kompanije da napuste svoje stare pristupe istraživanju problema. Shvatili su da je prije nego što počnu prikupljati informacije potrebno strukturirati proces analize problema (tako rade najbolje konsultantske kuće danas). U određenoj mjeri, ovo je analog klasične znanstvene metode, prema kojoj je potrebno:

• napraviti nekoliko alternativnih pretpostavki;
• razviti plan za provođenje jednog ili više eksperimenata koji će pomoći da se eliminišu bilo koje hipoteze s visokim stupnjem povjerenja;
• provesti eksperiment kako biste dobili tačan rezultat;
• Na osnovu dobijenih rezultata izraditi plan akcije za rješavanje problema.

Drugim riječima, ovaj pristup vam omogućava da unaprijed zamislite sasvim moguće razloge koji objašnjavaju postojanje problema (ova metoda je poznata kao otmica i opisana je u Dodatku A ovoj knjizi) i usmjerite svoje napore na prikupljanje informacija koje dokazuju ispravnost ili netačnost postavljenih hipoteza. Uvjereni da su njihove pretpostavke o uzrocima problema tačne, konsultanti počinju razvijati konstruktivna rješenja za njihovo otklanjanje.

„Ali kako odrediti „vjerovatne uzroke“? - prigovaraš. "To je čista spekulacija!" Ne sve. Morate ih nabaviti na osnovu pažljivog istraživanja. strukture oblasti u kojoj je nastao problem. Ovo će biti početna tačka vašeg modela definicije problema. Da bi se razumjela ova struktura, potrebno je razviti odgovarajući model istraživanja.

Postoji veliki broj istraživačkih modela koji pomažu u organizaciji procesa analize, kao i mnogo dijagrama logičkog stabla koji pojednostavljuju razvoj preporuka. Često je teško uočiti razlike između ove dvije metode. Stoga su objedinjene pod opštim nazivom "analitičke metode" (ili "metode analize problema"). Međutim, smatram da je potrebno objasniti svaku metodu kako biste znali koju koristiti iu kojoj situaciji.

Razvoj modela studija

Upotreba istraživačkih modela pomaže da se vizualizuju procesi koji se odvijaju u oblasti u kojoj klijent ima problem, te da se identifikuju elementi i radnje na kojima će se analiza zasnivati. Uzmimo jedan vrlo jednostavan primjer. Recimo da vas boli glava. Ne znate zašto vas boli, a samim tim i ne znate kako da se riješite bola. Prvo, vizualno predstavimo moguće uzroke problema.

Primjenjujući MECE pravilo (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive), dobijamo da glava može boljeti iz dva razloga: fiziološkog ili psihološkog. Ako je fiziološka, ​​onda glavobolju mogu uzrokovati vanjski ili unutarnji faktori. Ako je eksterno, onda ste možda udarili glavom, ili imate alergiju ili reakciju na vremenske prilike itd.

Postoje samo tri metode strukturiranja informacija: podjela sistema na komponente (strukturni niz), određivanje redoslijeda radnji (hronološki niz) i podjela na osnovu klasifikacionog svojstva (uporedni niz). Kada tražite uzroke problema, možete koristiti nekoliko metoda istovremeno.

Dakle, da bi se problem efikasno analizirao, potrebno je prikupiti korisne informacije. Kako odrediti koje informacije će biti korisne? Da biste to učinili, morate unaprijed kreirati model studije. Formulisanjem pitanja da ili ne za svaki element modela, odredit ćete koje informacije treba prikupiti. Ovi podaci će poslužiti kao osnova za analizu problema.

Vizualizacija strukture

Svaka sfera, svaki proces ima jasnu strukturu. To je sistem koji se sastoji od različitih elemenata, od kojih svaki obavlja svoju funkciju. Ako na komadu papira nacrtate kako sistem radi ili bi trebao raditi, onda će vam rezultirajući crtež pomoći da odredite pitanja na koja morate odgovoriti kako biste utvrdili uzroke problema.

Na sl. Slika 1 prikazuje elemente marketinga i implementacije koji omogućavaju trgovcu da navede potrošača na kupovinu. Iz slike proizlazi da razlozi za posjedovanje premalog tržišnog udjela (P1) leže ili u činjenici da sam potrošač nije dovoljno svjestan potrebe kupovine proizvoda, ili da ga prodavac ne može uvjeriti u takvu potrebu. Stoga je potrebno prikupiti dokaze u korist jedne od ovih pretpostavki.

Rice. 1. Slika strukture procesa

Druga tipična analitička tehnika je proučavanje poslovnih procesa i ključnih trendova u industriji. Podijelimo, na primjer, industriju na segmente, kao što je prikazano na sl. 2, te utvrditi strukturu prodaje i konkurentnost svakog od njih. Slika pokazuje gdje se stvara dodana vrijednost, kako se mijenjaju troškovi, gdje se stvara profit, kada profit zavisi od vanjskih faktora i kada je potreban vanjski kapital. Na slici su prikazane i upravljačke poluge sistema, ukazujući na najranjivije elemente poslovanja koji zahtijevaju posebnu pažnju prilikom analize problema.

Rice. 2. Slika strukture industrije

Prikaz uzroka i posledice

Drugi metod proučavanja problema je uspostavljanje uzročno-posledičnih veza, zadataka i radnji koje dovode do konačnog rezultata. Osnova ove metode je prikazivanje različitih nivoa finansijskih stavki, zadataka ili aktivnosti.

1. Finansijska struktura. Ovaj pristup se može koristiti, na primjer, ako je potrebno, da se prikaže finansijska struktura kompanije kako bi se ustanovili razlozi za niski povrat ulaganja (P1). Razmotrite dijagram prikazan na sl. 3.

Rice. 3. Slika finansijske strukture preduzeća

2. Struktura zadataka. Analiza najvažnijih zadataka kompanije zahteva dublji i precizniji pristup. Čitav kompleks poslova zasniva se na finansijskoj strukturi kompanije. Prilikom konstruisanja šeme, početni element je povećanje profitabilnosti akcija, a svi ostali elementi su zasebni zadaci upravljanja. Dobijenoj strukturi dodaju se elementi bilansa uspeha i bilansa stanja, koji takođe predstavljaju određene zadatke. Prednost ovog pristupa je u tome što kada se problem otkrije, odgovarajuća korektivna akcija se može odmah identifikovati. Na sl. 4 prikazuje strukturu zadataka duvanske kompanije.

Rice. 4. Prikaz najvažnijih zadataka kompanije

Dobit od prodaje, na primjer, procjenjuje se kao razlika između prihoda i troškova za proizvodnju i prodaju (duvanski list, ambalaža i sl.), kao i za oglašavanje i promociju robe. Svaki indikator se tumači kao cilj (povećanje neto prodaje, smanjenje potrošnje lista duhana, itd.). Tako dobijamo potpune informacije o glavnim zadacima kompanije i možemo analizirati nastajuće trendove, međuzavisnost indikatora, poređenje sa industrijskim prosecima, što će nam omogućiti da odredimo metode za povećanje profitabilnosti akcija.

3. Struktura akcija. Ovaj pristup pomaže identificirati skup aktivnosti koje dovode do neželjenog krajnjeg rezultata, kao što su visoki troškovi ili predugo vrijeme instalacije (Slika 5). Cilj je vizuelno prikazati sve razloge koji mogu dovesti do nezadovoljavajućeg rezultata i povezati ih.

Rice. 5. Radnje koje dovode do nezadovoljavajućeg rezultata

Na primjer, instalacija opreme za telefonsku distribuciju uključuje radove koji se obavljaju u zgradi izvođača i radove koje izvodi izvođač u prostorijama kupca. Elementi ovog procesa su stručnjaci koji izvode radove, uređaji koji se koriste, oprema koja se ugrađuje, stručnjaci koji testiraju ugrađenu opremu i kupac koji kontroliše rezultate rada u različitim fazama. Kako je sve to povezano?

Kao što vidite, analiza bi trebala početi otkrivanjem razloga za nezadovoljavajući rezultat (na primjer, zašto instalacija opreme traje dugo). Na sljedećem nivou potrebno je navesti navodne razloge, koji se međusobno isključuju i iscrpljuju: nedostatak stručnjaka koji rade za kupca, previše sati po stručnjaku i smanjenje nivoa odgovornosti.

Zatim, svaki uzrok se mora podijeliti na poduzroke. Kako objasniti činjenicu da stručnjaci provode više vremena sa kupcem? Ili tamo rade sporije, ili sam rad na gradilištu traje duže, ili je došlo do neočekivanih kašnjenja. Kao rezultat toga, dobit ćete potpunu listu pitanja koja zahtijevaju potpune informacije za analizu problema. I vaše iskustvo bi trebalo da vam kaže odakle da počnete.

Klasifikacija mogućih uzroka problema

Treći pristup je razbijanje navodnih uzroka problema u grupe. Istovremeno, preporučuje se izdvajanje podgrupa unutar grupa kako bi se preciznije odredili faktori na koje treba obratiti pažnju. Dakle, na sl. Slika 6 pokazuje da se pad prodaje u lancu trgovina može pripisati fiksnim ili varijabilnim faktorima. Analitičar pretpostavlja da su na prodaju uticale obje grupe faktora i pokušava utvrditi koje su informacije potrebne da se dokaže da je: (a) pad prodaje posljedica pada potražnje; b) lokacija prodavnica ne ispunjava uslove tržišta; c) veličina prodavnica je nedovoljna i tako dalje.

Rice. 6. Mogući uzroci problema

Vaš zadatak je osigurati da odabrane grupe faktora poštuju MECE pravilo, odnosno da budu što potpunije, a da se njihovi elementi međusobno isključuju. Na osnovu ovih faktora utvrdit ćete uzroke problema i odgovorom na pitanja sa da ili ne utvrditi pouzdanost ovih uzroka. Tako ćete dobiti shemu prema kojoj treba analizirati problem.

Postoji još jedan način da se klasifikuju uzroci problema - slika strukture izbora. Ovaj dijagram stabla temelji se na prethodnom - skupu mjera za otkrivanje uzroka neželjenog rezultata. U ovom slučaju na dijagramu sekvencijalno prikazujemo grupe faktora koji predstavljaju uzroke i poduzroke problema. Svaka grupa sadrži dva faktora. Faktori se navode sve dok se ne dođe do nivoa na kojem se nalaze najtačnije informacije o uzrocima problema.

Primjer takve konzistentne dihotomije prikazan je na Sl. 7. Neefikasna prodaja robe je zbog nezadovoljavajućeg rada bilo trgovaca ili glavne kancelarije. Šta može uzrokovati loše rezultate u maloprodaji? Možda nesretan izbor prodavnica? Ako jeste, onda je pronađen razlog neefikasne prodaje robe. Ako su prodavnice pravilno odabrane, možda ih ne posjećujete dovoljno često? Ako je sve u redu sa učestalošću posjeta, onda možda radite nešto pogrešno tokom ovih posjeta? I tako dalje.

Rice. 7. Slika strukture selekcije za sve faze procesa

Tajna šeme selekcije je da vizualizira cijeli niz procesa i prikaže ga kao granastu strukturu. Izrada takve šeme otkriva one elemente sistema za koje je potrebno prikupiti informacije za analizu i tražiti rješenje problema.

Detaljnija verzija strukture izbora je sekvencijalna marketinška struktura prikazana na slici 1. 8. Vrijedan je po tome što se svi njegovi elementi analiziraju što je moguće preciznije i dosljednije.

Rice. 8. Slika sekvence pretraživanja rješenja

Ako se ni na jednoj liniji ne utvrdi problem, potrebno je ponovo provjeriti da li su ciljna grupa i prednosti proizvoda za potrošača ispravno identificirane.

Pretpostavimo da ste na osnovu analize identifikovali nekoliko indikatora koji ukazuju na neusklađenost vaše marketinške politike sa zahtevima tržišta (neodgovarajuće pakovanje, nepravilna organizacija reklamne kampanje, pogrešne metode promocije, retka upotreba proizvoda od strane potrošača). Treba prvo popraviti nedostatke koji se nalaze na lijevoj strani gornjeg dijagrama (nema smisla uvjeravati kupce da češće koriste proizvod dok ne poboljšate proces promocije i nema smisla povećavati troškove promocije ako se proizvod i dalje oglašava na pogrešnom mjestu grupa kupaca).

Nakon što ste razvili model za istraživanje problema, imate odličan alat kao konsultant da detaljno objasnite klijentu šta se dešava u njegovoj kompaniji. Možete mu predstaviti sljedeće činjenice:

• Koja je struktura (sistem) koja vodi do neželjenog rezultata P1 u ovom trenutku (odnosno šta se sada dešava).
• Kako je struktura (sistem) funkcionisala do sadašnjeg trenutka i šta je dovelo do neželjenog rezultata P1 koji se u ovom trenutku razvio (odnosno do onoga što se desilo ranije).
• Kako bi struktura (sistem) trebala izgledati idealno, da dovede do rezultata P2 (odnosno šta tačno morate učiniti da biste postigli svoje ciljeve).

U prvom i drugom slučaju možete otkriti koje promjene su potrebne za izgradnju idealnog sistema. U trećem slučaju možete identifikovati nedostatke postojećeg sistema u poređenju sa idealnim.

Ključna tačka dizajna istraživanja je pravi izbor pitanja na koja treba odgovoriti „da“ ili „ne“. Oni vam omogućavaju da nedvosmisleno odredite učešće određenog uzroka u nastanku problema. Velika prednost ovih grafikona je i to što unaprijed pokazuju gdje se vaše istraživanje završava.

Ovo je razlika između grafikona istraživanja i algoritama odlučivanja i PERT grafikona, koji samo ukazuju na potrebu za djelovanjem (vidi sliku 9).

Rice. 9. Algoritam odlučivanja i PERT grafikon samo ukazuju na potrebu za djelovanjem.

Primjena istraživačkih modela

Obično, kada objašnjavam istraživačke modele, postavljaju mi ​​se pitanje: „Kako da znam koje modele da razvijem u datoj situaciji? A kada je model odabran, kako odrediti da li sve njegove elemente ili samo dio njih treba proučiti?

To, naravno, zavisi od toga koliko dobro poznajete predmet koji se analizira. Pravo rješenje se neće pojaviti samo od sebe. Zahtijeva sveobuhvatno znanje iz oblasti u kojoj radite, bilo da je u pitanju proizvodnja, marketing ili informacioni sistemi.

Model istraživanja razvijen za analizu problema obično je definisan početnom scenom. Na sl. Slika 10 opisuje problem sa kojim se suočava Odeljenje informacionih sistema (ISD) kompanije X i korake koje je konsultant predložio za rešavanje problema.

Rice. 10. Problem: daljim rastom, DIS se neće nositi sa svojim odgovornostima

Problem sa klijentom

Novoosnovana divizija DIS-a suočava se s problemom: stopa rasta kompanije premašuje prognoze. Uprkos uvođenju novih sistema planiranja i kontrole, kompanija nije bila u stanju da prati narudžbe i bila je u opasnosti da ne iskoristi tržišne prilike.

Želeći da napravi razliku, kompanija je zatražila od konsultanta da da preporuke za poboljšanje efikasnosti proizvodnje i produktivnost.

Budući da je problem u niskom nivou efikasnosti i produktivnosti na nivou radionice, razloge treba tražiti u procesima koji se odvijaju upravo u radnji. Stoga istraživački model treba da oslikava ukupnu sliku ovih aktivnosti i procesa. Konsultant je odlučio da sledi opštu šemu prikupljanja informacija „do maksimuma“ i u svom predlogu je napisao da će prikupiti i analizirati sledeće podatke:

• predviđene stope rasta;
• zadaci upravljanja DIS-om;
• informacione potrebe rukovodećeg osoblja;
• postojeći sistemi i procedure;
• oblasti sa niskim performansama, razlozi za slabe performanse;
• razlozi neefikasnosti sistema kontrole;
• metode za praćenje inventara i neslaganja između stvarnih i evidentiranih zaliha;
• stepen korišćenja raspoloživih resursa.

Ako konsultant slijedi ovaj obrazac i nastavi intervjuirati zaposlenike kompanije o svakom od njenih područja, tada će na kraju dobiti ogromnu količinu podataka i neće moći čak ni odrediti koje su informacije relevantne za problem koji se istražuje. a šta nije.

Ako počne sa izgradnjom istraživačkog modela koji oslikava strukturu kompanije, moći će prvo da shvati šta se dešava i, drugo, da napravi nekoliko pretpostavki o uzrocima problema. Poznavajući ih, moći će krenuti u ciljanu potragu za informacijama koje će potvrditi ili opovrgnuti njegove hipoteze.

Pripremna faza procesa analize

Na sl. 11. predstavlja dio šeme koju konsultant mora slijediti prilikom prikupljanja informacija.

Rice. 11. Prije nego počnete tražiti informacije, razumite organizacionu strukturu kompanije

Na osnovu ove šeme moguće je iznijeti razumne pretpostavke o slabostima kompanije i formulisati odgovarajuća pitanja. Na primjer:

1. Podaci o nalozima i vremenu njihove realizacije - Da li kompanija nadmašuje svoje konkurente u pogledu vremena isporuke i ispunjava li rokove?

2. Kupljena roba - Ima li kašnjenja ili prevelikih troškova u nabavci sirovina, materijala i komponenti?

3. Dostupnost inventara- Da li potrebnog materijala često nema na zalihama i da li to utiče na troškove proizvodnje i proizvodnje?

4. Dostupnost proizvodnih kapaciteta - Ima li dovoljno proizvodnih kapaciteta da se ispuni ono što je planirano?

5. Troškovi informacionog sistema - Da li je postojeći sistem kontrole podjednako efikasan za sve oblasti kompanije i da li su troškovi koji su povezani sa njim opravdani?

6. Izvještaji rukovodnog osoblja - Da li dostupni izvještaji o stanju proizvodnje i efikasnosti korištenja ljudskih resursa obezbjeđuju neophodan sistem kontrole?

Sada konsultant mora prikupiti informacije koje će mu pomoći da odgovori sa "da" ili "ne" na svako od postavljenih pitanja i utvrdi da li su iznesene pretpostavke tačne. On će, naravno, htjeti da prikupi što više informacija od onoga što je bilo na njegovoj prvobitnoj listi. Ali sada zna da li su ove informacije relevantne za problem koji se analizira i da li su potrebni dodatni podaci.

Sa menadžerske tačke gledišta, veoma je važno da konsultant, pre početka rada, odredi izvor svake informacije, imenuje odgovorne za njeno prikupljanje i obračuna vremenske i finansijske troškove. Tada će brzo i efikasno identificirati uzroke problema i razviti odgovarajuće preporuke za njihovo otklanjanje.

Izrada dijagrama logičkog stabla

Dijagrami logičkog stabla vam pomažu da pronađete alternativne metode za rješavanje problema. Kao što je već spomenuto, sposobnost donošenja ispravnih odluka direktno zavisi od profesionalizma onoga ko ih donosi. Stručnjaci razumiju suštinu problema i mogu ponuditi neočekivana rješenja. Oni koji nisu u stanju odmah da shvate problem mogu koristiti dijagrame logičkog stabla i na osnovu njih razviti moguća rješenja.

Hajde da ponovimo korake sekvencijalnog analitičkog procesa:

1. Postoji li problem?

2. Šta je to?

3. Zašto postoji?

4. Šta bismo mogli učiniti?

5. Šta da radimo?

U drugoj i trećoj fazi gradite model postojećeg sistema, koristeći strukturne i uzročno-posljedične dijagrame kao pomoćne alate, koji pokazuju kako se odjeli kompanije, njene operacije i zadaci kombinuju u jedinstven sistem. Koraci 4 i 5 su gdje razmatrate kako bi sistem mogao izgledati. Ovdje je potrebno koristiti dijagrame logičkog stabla koji pomažu u pronalaženju mogućih rješenja, kao i utvrđivanju njihovog utjecaja na kompaniju ukoliko se ova rješenja implementiraju. Ove šeme se takođe mogu koristiti za identifikaciju grešaka u već napisanim dokumentima.

Vratimo se na sl. 4, koji predstavlja strukturu zadataka kompanije. Pretpostavimo da je ovim okvirom utvrđeno da su direktni troškovi rada previsoki.

Kako bi pomogao klijentu da shvati kako smanjiti troškove, konsultant je odlučio koristiti logičko stablo da strukturira i predstavi u logičkom nizu međusobno isključive i iscrpne mogućnosti smanjenja troškova. Na sl. 12 prikazuje dio ove strukture.

Rice. 12. Mogući načini smanjenja troškova

A sada pokušajmo razumjeti predstavljenu strukturu

1. Istaknite komponente direktnih troškova rada:

• priprema materijala za proizvodnju;
• proizvodnja cigareta;
• paket;
• ostalo.

2. Podijelite troškove proizvodnje jedne cigarete na dvije komponente: a) gotovinski troškovi po satu; b) broj sati potrebnih za proizvodnju milion komada cigareta:

3. Identifikujte načine za smanjenje gotovinskih troškova po satu:

• smanjiti broj prekovremenih sati;
• da privuče jeftiniju radnu snagu;
• smanjiti premije.

4. Identifikujte načine za smanjenje vremena za proizvodnju milion cigareta:

• smanjiti broj radnika po proizvodnoj mašini;
• povećati brzinu proizvodnih mašina;
• povećati efikasnost proizvodnih mašina.

5. Idite na sljedeći nivo.

Nakon što su logički moguća rješenja strukturirana, moguće je pristupiti obračunu dobiti i procjeni rizika svake od predloženih mjera.

Dijagrami logičkog stabla se također mogu koristiti za identifikaciju strateških mogućnosti. Na sl. Slika 13 predstavlja nekoliko strateških prilika za rast u maloj evropskoj zemlji i kako ih postići.

Rice. 13. Slika ukupnosti ostvarivih strateških mogućnosti

Analiza glavnih pitanja

Proces razvoja modela studija i dijagrama logičkog stabla često se naziva istim terminom „analiza ključnog pitanja“. Ovo je zbunjujuće i mnogi ne razumiju kada koristiti istraživačke modele, a kada logičke dijagrame. Pokušaću da objasnim zašto postoji takva zabuna.

pozadini

Koliko se sjećam, termin "analiza glavnih problema" prvi put su upotrijebili konsultanti McKinsey & Company David Hertz i Carter Bales 1960. godine, koji su radili istraživanje za njujorške vlasti. Metoda koju su razvili za analizu mogućih rješenja, koja im je omogućila donošenje svjesnih racionalnih izbora u teškim situacijama, nazvana je analizom osnovnih pitanja. Ova metoda se može primijeniti ako:

• mora se što prije pronaći rješenje (na primjer, koliko subvencija grad treba da izdvoji za stambeno zbrinjavanje porodica sa srednjim prihodima);
• nekoliko alternativnih rješenja zavrijedilo je pažnju;
• bilo je potrebno uzeti u obzir veliki broj različitih varijabli i ciljeva;
• rezultat bi se mogao vrednovati prema nekoliko kriterijuma, koji su često kontradiktorni;
• preduzete mjere mogle su imati značajan uticaj na druge oblasti u kojima su problemi bili neizbježni.

Na primjer, postoje različiti načini stambenog zbrinjavanja porodica sa srednjim prihodima (gradnja stanova na jednom mjestu ili na više njih). Međutim, neke od ovih metoda mogu biti u suprotnosti sa ciljevima postavljenim u drugim oblastima (odlaganje smeća, zagađenje zraka). Metodu analize glavnih pitanja jednostavno je trebalo odrediti prioritete.

Ključna tačka u ovoj metodi bila je kompilacija konzistentne šeme procesa koji se proučava i slike u svakoj fazi njegovih glavnih varijabli (VP) – eksternih, ekonomskih, administrativnih i društvenih faktora koji utiču na proces. Zatim su napravljene pretpostavke o tome kako će svaki od EP-a uticati na proces i kako će ispuniti postavljene ciljeve. Kao rezultat toga, donesena je odluka kako promjenom EP-a postići željeni cilj.

Ova metoda se pokazala previše kompliciranom i nije našla odgovarajuću primjenu. Ali prikaz shema procesa koji se proučava i razvoj hipoteza mnogima su se urezali u sjećanje, a sada se gotovo svaki analitički model doživljava kao „analiza glavnih pitanja“ i smatra se „važnim alatom za donošenje odluka“. izrada“ i „važna metoda za brz i koordiniran rad grupe specijalista“. A kako konsultanti rade za različite kompanije, nerazumijevanje ovog pojma postalo je prilično uobičajeno.

Pogrešna interpretacija modela

Možda postoje firme koje su naučile kako da efikasno koriste model analize ključnih pitanja za donošenje odluka. Nažalost, ne znam ni za jedan. Ti modeli koje sam sreo su bili prilično zbunjujući. Kao primjer navešću strukturu problema jedne od britanskih banaka.

A evo plana "osnovne analize pitanja" koji je konsultantska kompanija preporučila svojim ljudima da koriste.

1. Počnite s pitanjem klijenta (na primjer: „Koja bi trebala biti naša strategija u Evropi?“).

2. Formulirajte glavna pitanja i potpitanja (implicirajući odgovor "da" ili "ne").

3. Izložite svoje hipoteze na ova pitanja (odgovarajući na njih sa "da" ili "ne").

4. Odredite koje su informacije potrebne da biste tačno odgovorili na pitanja.

5. Imenovati odgovorne za prikupljanje informacija.

Kao što vidite, ovaj pristup je vrlo sličan onom koji sam naveo gore, ali ovdje ima nekoliko nedostataka.

Počnimo s prve dvije tačke. Konsultant je pozvan da formuliše „glavna pitanja i potpitanja“ na osnovu „pitanja klijenta“. Ali glavna pitanja se ne mogu uzeti iz klijentovog pitanja (P2). Treba ih uzeti iz strukture situacije koja je dovela do Neželjenog ishoda P1 (u našem primjeru to je suština poslovanja klijenta i njegova neusklađenost sa strukturom evropskih banaka sa stanovništvom). Osim toga, nije jasno kako ocijeniti da li je lista ključnih pitanja iscrpna.

Imajte na umu i da plan netačno ukazuje na odnos između glavnih pitanja i hipoteza. Formulisanje hipoteza u trećoj fazi nema smisla, jer za analizu nije važno da li su potvrđene. Drugim riječima, prema ovom planu, ako vaša hipoteza potvrđuje glavno pitanje, onda je to uzrok problema. Ali ovo je samo hipoteza. Tako rizikujete da propustite važne tačke. Ispravnije je rasuđivati, operišući samo sa glavnim pitanjima i potpitanjima, jer su ona u potpunosti predstavljena na dijagramu analitičkog stabla.

Sve metode o kojima se raspravlja u ovom dijelu (definacija problema, razvoj istraživačkog modela i dijagram logičkog stabla) služe dvije funkcije.

Prvo, pomažu u razvoju sistematskog pristupa rješavanju problema – koji osigurava da se fokusirate na stvarni problem klijenta, pronađete njegove uzroke i da je vaše rješenje pravo.

Drugo, oni uvelike pojednostavljuju proces strukturiranja i pisanja završnog dokumenta, uspostavljajući njegovu logiku i omogućavajući vam da izgradite piramidu rezonovanja.

U praksi, konsultanti često ulažu previše truda u pisanje izvještaja, ali se on i dalje ispostavi da je klijentima nerazumljiv. A sve zato što se logici prezentacije ne poklanja dužna pažnja.

1 Tehnika evaluacije i pregleda programa ( engleski) je metoda za evaluaciju i reviziju planova. Bilješka. transl.