Процесс и модель. Единство и различия.

Аксёнов Е.Г.

Мне хотелось бы спланировать с тех концептуальных высот, которые Александр Игоревич и Андрей Анатольевич описывали, но сделать это мягко. Мне поможет в этом и эта формула и этот рисунок. Я очень счастлив, что его никто не стёр.

Смотрите, это то, как внутренний мир представляет внешний, это то, как внешний мир представляет внутренний. Т.е. на самом деле здесь мы имеем фазовый переход, здесь есть границы субъектов. Это внутренняя модель, это внешняя модель, то как представлен внешний мир. Что такое процесс? Если мы представим себе ландшафт той среды, в которой существует бизнес-субъект, хозяйствующий субъект. Процесс идёт по ландшафту, огибая холмы, возвышенности и впадины, чтобы в большей степени удовлетворить клиента, точно сделать то, что от него требуется. Процесс в большей степени зависит от внешних обстоятельств. С другой стороны, если мы с вами не будем иметь чёткую, непротиворечивую внутреннюю модель разных процессов, на основании которых будут принимать решения, не сфокусируем своё сознание на конкретной задаче, которая, конечно же, связана с миссией, мы с вами придём к энтропийному взрыву. Нам придётся надеяться на то, что все-таки кое-что стянет наши процессы в какую-то сфокусированную точку. Давайте не дожидаться этого, это может не произойти за время жизни хозяйствующего субъекта. 

Я хочу чётко обозначить границу, которой придерживаемся мы, компании "Алеф". Есть внутренняя модель деятельности, есть модель процесса. Очень важно понимать, что это разные вещи. Модель деятельности может быть представлена частными моделями исполнителей, виртуальной моделью, т.е. не существовать ни в какой информационной инфраструктуре, а может быть четко определена, документирована и иметь целый слой информационных технологий, которые её обслуживают. Путь частных моделей – это очень опасный путь. Для творческого коллектива это нормально и, наверное, достаточно. Но если мы с вами имеем большой коллектив, неминуемо происходит расслоение в сознании, терминологии, понимании, корпоративная культура деградирует. Если эта модель виртуальна, т.е. некий прописанный канон, существует механизм анализа, оценки деятельности, это тоже опасно. Потому что закон, если он просто написан или принят, то он не начинает работать, этого не достаточно. Должны быть некие фундаментальные основания для того, чтобы закон стал исполняться. Поэтому мы считаем, что может быть в будущем виртуальное хранение этой модели и реально, и это может быть сделано, но сейчас мы должны четко эту модель иметь в выделенной инфраструктуре.

И если мы имеем информационную систему, я уже говорю о более прикладных вещах, она может покрывать этот слой. Этого слоя может не быть представлено. Есть второй подход, когда оба эти слоя существуют. Отсюда мы выделили 2 принципа, построения информационных структур.
1 принцип непосредственности отражения реакции систем. Тот, кто интересовался психологией, увидит, что это очень близко к принципу непосредственности, с которым боролся Узнадзе в своё время и победил его в своих экспериментах 41 года. Это давние вещи, это не откровение. Принцип непосредственности заключается в том, что объективная действительность непосредственно влияет на ядро информационной инфраструктуры корпорации и в этой связи определяет её непосредственную реакцию. Т.е. мы с вами имеем воздействие внешней среды на слой оперативный и на основании тех механизмов, которые прошиты сюда, вырабатываются решения. Это то, что Андрей Анатольевич, показывал нам жестом движения руки. Примерно так, как мы берём горячий чайник, и рука тут же отдёргивается. Это рефлекторный уровень – очень быстрый, оперативный, мгновенный. Он очень хорош для защитительных, охранных реакций – будь то выдача кредитов или касание горячего чайника. Суть этого подхода в том, что информационная структура сразу принимает на себя воздействие внешней среды и сразу реагирует на него.

Принцип непосредственности не предусматривает никакого иного слоя накопления исторических данных, кроме оперативного, участвующих в выработке решения о ходе процесса. Т.о. схема непосредственной реакции системы такова: возникновение сигнала, рецептором может быть документ, который получен или по каналам электронной почты, или, если мы имеем дело с электронным бизнесом, сообщение в стандарте XML, восприятие сигнала, выработка оперативной реакции на основании законов, исполнение реакции. Мы получаем систему, которая обеспечивает крайне оперативную реакцию, которая показывает блестящую производительность в стандартных ситуациях, которые мы заранее предусмотрели, к которым мы готовы, которая легко подстраивается под изменения в процессах и реакциях.

Есть негатив, серьёзный негатив подобной архитектуры. Она обеспечивает низкий уровень работоспособности в интеллектуальной ситуации, требующей более серьезного анализа, привлечения боле широких семантических слоев в принятии решения. Когда нам не достаточно получить какой-то узкий слой информации, а надо проанализировать сразу много глубинных вариантов. В этих случаях она может работать, но она для этого не очень приспособлена. Поэтому она будет либо работать с ошибками, либо достаточно долго будет анализировать каким-то обходом, вырабатывать свою интеллектуальную реакцию.

Есть ещё второй момент негатива, очень серьезный. Дело в том, что мы будем плохо понимать своё будущее, если плохо анализируем прошлое. Практически все биологические машины или живые системы работают, могут прогнозировать только в том случае, если есть большие исторические выборки, и тогда мы можем прогнозировать будущее на более-менее разумный срок. Т.е. нам нужна достаточно консервативная инфраструктура для хранения исторических данных. Процесс же должен по природе своей интерактивно взаимодействовать, он тоже должен меняться. Он не консервативная система. Этот уровень неконсервативный. Он постоянно меняется, подстраивается. Берём мы структуру таблиц базы данных или формулу процесса - он течёт. Т.о. накопить в нём данные за более или менее большой период не представляется возможным.

Есть ещё третий негатив. Эти структуры могут, описывая частные процессы, привести к расслоению языка, появлению различных языковых пространств, к расслоению корпоративной культуры на эти семантические слои, когда люди одного департамента перестанут понимать других.
Принцип опосредованности заключается в том, что объективная действительность опосредуется в модели деятельности корпорации, в этой связи определяет опосредованную реакцию системы управления. Т.е. мы получили с вами воздействие на вход, каким-то образом прошла интерпретация в терминах этой модели. Если система предусматривает обратную связь, она может воздействовать на процесс и позволить реагировать уже не на уровне правил, зашитых в этом слое, а уже с привлечением каких-то более серьезных информационных пространств, для выработки и принятия решения. Принцип опосредованности предполагает отражение оперативных данных модели деятельности корпорации, состояние характеристик которых используется при определении путей развития процесса. Мы специально здесь изобразили ножницы, чтобы показать, что непосредственные связи мы рвём, потому что когда система становится сложной, количество этих непосредственных связей становится всё больше и больше и менеджмент систем превышает уровень сложности, к которому готова инфраструктура данного предприятия. Поэтому принцип опосредованности предполагает разрыв непосредственных отношений между документами и выделение слоя модели, который в какой-то универсальной форме будет хранить эти данные.

Что такое модель деятельности? Александр Игоревич уже говорил о метриках, говорил о параметрах. Нас самом деле мы тоже пришли к чёткому пониманию необходимости такой модели деятельности, которая представляет из себя систему, непротиворечивых параметров, отражающих различные аспекты хозяйственной жизни, которые обеспечивают адекватную оценку состояния хозяйствующего субъекта и управления им. Три требования к модели из этого определения может быть выделено. Обязательно непротиворечивость параметров, т.е. мы, добавляя новый параметр, обязательно должны посмотреть, что уже за параметры существуют в системе, и понимать, что каждый новый параметр должен прийти в соответствие, быть согласован, не противоречить тем параметрам, которые уже есть, не быть избыточным по отношению к ним. Обязательно требование адекватности оценки. Адекватность – это ключевое слово, которое нельзя упускать из оценки модели деятельности. Модель обязательно должна быть документирована. Технология отражения обязательно должна быть документирована и выверена, чтобы обеспечить адекватность.

Модель – это структура, обеспечивающая целостное и непротиворечивое адекватное отображение действительности, интеллектуальное реагирование информационной инфраструктуры корпорации на внутренние и внешние события. И ещё два очень важных параметра: снижение непредсказуемости прошлого. Потому что даже если мы имеем данные на плёнках, на лентах, на стримерах, но которые не приведены в вид, пригодный для сквозного анализа, мы ими воспользоваться непосредственно не можем. Поэтому нам нужна эта модель, которая сохранит эти данные и позволит нам понять, что было в прошлом наилучшим образом. Снижение непредсказуемости будущего за счёт возможного анализа при выявлении трендов. Это может относиться и к задачам управления знаниями. В данном случае я имёл в виду Data Mining, который, стоя на больших объёмах может найти тренды, может помочь найти зависимости, помочь нам с вами выявить те новые аспекты деятельности, которые не видны из опыта.

В схему опосредованной реакции влился целый новый блок, выделенный красным квадратом. Возникновение, как и прежде, сигнала, дальше идёт восприятие сигнала в системе, но третьим параметром обязательно идёт процесс интерпретации. Так как мы имеем пространства, не связанные непосредственно друг с другом – внешний и внутренний мир. Нам нужна сложная структура интерпретации, которая позволит нам сформулировать значение этих параметров. Далее выработка реакции, обратная интерпретация и исполнение реакции. Т.е. добавляется целый блок. Причём совершенно не обязательно, что каждый шаг бизнес-процедуры требует такой развёртки. Но мы должны выявить те важнейшие точки, которые мы обязаны отразить на этой модели. С тем, чтобы в дальнейшем использовать данные из этой модели для анализа, отвязавшись от анализа информационных систем, хранящих информацию о процессах, о взаимодействии с внешними объектами. Модель должна быть достаточно полна, чтобы мы могли принимать адекватные управленческие решения на основании данных, исключительно хранящихся в ней.

Что нам даёт, кроме недостатков, которые очевидны, стратегия ориентации на модель деятельности. Она обеспечивает высокий уровень интеллектуальности. Я пишу везде интеллектуальность в кавычках т.к. я подразумеваю под этим достаточно лёгкий доступ к широким семантическим полям. Обеспечить высокую производительность при аналитической обработкё информации и высокую адаптивность информационной инфраструктуры в целом. Мы получили некий защищенный блок от непосредственного воздействия внешней среды. Это очень важно, чтобы мы выделяли нашу внутреннюю модель принятия решений от модели реагирования на возбуждение.

Недостатки: сложно добиться оперативной реакции. Этот дополнительный блок, который включает два процесса интерпретации, при всех технических ухищрениях, которые существуют сейчас, всё равно очень ресурсоёмок. Сложно добиться оперативной реакции. Высокая требовательность к вычислительным ресурсам.

Далее. Если мы говорим о том опыте, который существует в мире. Завтра мы скажем: что мы изменили в этом, чтобы Алеф стал более применим, чтоб он решал эти задачи, чтоб исповедовал ту же самую идеологию, но был доступен. Нам нужно большое количество различного ПО, чтобы построить подобного рода инфраструктуру. Это механизмы для формирования моделей, механизмы Extract Transform Load, которые умеют интерпретировать, которые принимают данные из одних оперативных систем, преобразуют их и загружают. Это всё большое количество различного софта. Мы ещё должны сказать о репозиториях метаданных и что такое метаданные. Но это всё разного рода технологии, которые требуют обучения, сертификации, сопровождения. Это огромный-огромный слой информационных технологий, достаточно сложный. 

Давайте поймём на примере, что же действительно происходит при интерпретации. Рассмотрим процесс передачи со склада на склад. Проще придумать было невозможно, но это тот самый показательный пример, на котором мы сможем многое понять.

Здесь существует 2 игрока: передающий склад и принимающий склад. Два термина. Мы видим процесс. Представим, что в нашей модели существует некий параметр - состояние склада. Это на самом деле многомерный вектор, одно из измерений которого время, склад, материально-ответственное лицо, товар. Мы ещё можем перечислять через запятую достаточно много аспектов, которые нам важно оценивать, анализировать при фиксации состояния склада. И здесь мы с вами видим, что в процессах мы имеем двух игроков – принимающий и передающий склад. Здесь же у нас для склада только одна позиция. Ничего о принимающем и передающем складе, параметр состояния склада не знает. Потому что для него существует состояние до процесса, состояние после процесса. Процесс в этом смысле как бы транзакция, как бы перевод из одного устойчивого состояния этого параметра в другое устойчивое состояние.

В момент t1, передающий склад S1 готовит определённый товар к передаче. Процесс начался, но параметры ещё ничего об этом не знают. Потому что его состояние на момент 0 здесь зафиксировано. Склад у него равен S1 и т.д. Всё как прежде. Никакого изменения параметров в этот момент T1, когда процесс уже стартовал, мы не имеем. Он сохраняет прежнее свое положение. На следующем шаге, это всё может быть описано в слое процесса – виза одна, вторая, происходит факт передачи. На какой-то момент мы можем с вами достоверно, документировано утверждать, что процесс передачи состоялся. Именно в этот момент произошло изменение параметров. Т.е. модель реагирует на события не тогда, когда процесс стартовал, а когда достигнуто формально подтверждаемый и однозначный факт передачи, который может быть подтверждён и сомнений ни у кого не вызывает. В этот момент происходит обновление параметра и его значение на t2 становится S2. Временной ряд уже строится. Мы имеем уже готовую структуру для анализа. Все состояния параметров склада отслежены. Изменился товар, получен товар, списан товар, отдан в производство, изменилось материально-ответственное лицо и т.д. Все эти транзакции, которые будут обслуживаться процессом, они будут фиксироваться изменением этого многомерного вектора. Формально здесь время равно t2 – момент, когда подтверждение получено, плюс дельта t. Это уже вопрос корпоративной концепции информационных технологий: в какой момент мы будем отражать это на модели? Раз в день, по вечерам, по ночам или real time – непосредственно в момент его свершения. На практике часто, когда мы строим подобного рода системы, мы делаем это по ночам, но стремимся всегда делать real time, чтобы модель обновлялась непосредственно, когда факт свершения событий может быть достоверно известен.

Очень важна именно возвратная реакция модели на процесс. В наших проектах происходит следующее: процесс стартовал, он смотрит состояние определённого параметра модели, анализируя, адекватно ли оно тому, при котором он идёт дальше, или ждёт, если оно не адекватно, или он продолжает движение, потом выполняет действия, и снова отражает на модели, те изменения, которые произошли в результате процесса. Очень хорошее решение подобного рода было сделано нами совместно с компанией Весть-Метатехнология для брокерского рынка, где очень важно мгновенно реагировать на сложнейшие финансовые транзакции. Если кто знаком, 3 дня просрочки при заключении договора, передачи ценных бумаг, штрафы очень большие. Очень важно информировать людей, что задержка больше, чем 24 часа. В брокерском деле очень серьёзные штрафы. Мы были первыми инициаторами подобного рода системы. Наша система, использует документооборотный механизм компании Весть-Метатехнология, а в ядре стоит наша модель, реализованная в системе Алеф, которая выполняет акцепт информации и она - универсальный регулятор процессов, а процессы строятся вокруг информации. Получается, внешние возбудители воздействуют на оперативный слой, происходит интерпретация этих событий модели и дальше идет два рукава:
1 рукав - воздействие модели на процесс, она управляема, активна в этом процессе,
2 рукав - мы имеем поток информации через человека. Явно, что объём данных накапливается в модели, который может быть исследован, могут быть осознаны те явления, которых мы из этой деятельности не увидели. Проанализированы тренды, сделаны предсказания, на основании которых придётся корректировать оперативный слой. Это и есть два варианта: непосредственная обратная связь, которая происходит за счёт активности модели, и опосредованная – через человека, через аналитика.

Что мы встречаем как серьёзные вызовы, когда выполняем построение подобного рода систем. Конечно, технологические проблемы: выбор уместных информационных технологий, очень важно оптимизировать их по сложности и стоимости. Предприятие должно быть готово сопровождать системы, развивать их. Это большой вопрос. На западе есть статистика, что рушатся от 20 до 70% проектов построения систем Date Warehouse. Причины разное. Но суть в том, что это очень-очень сложное дело. Мы должны что-то предпринять, чтобы снизить сложность. Потому что если там происходит крушение проектов в таком количестве, то нам надо придумать качественные ограничения, чтобы процесс стал более предсказуемым. Минимизация вычислительных ресурсов для обеспечения оперативности. Это технологические проблемы. Я написал их здесь по возрастанию сложности, по возрастанию критичности для процессов. Это самые простые, методические. Мы получаем информационную инфраструктуру. Нам нужна методика. Как построить модель, чтобы она была полна, адекватна, непротиворечива. Где те теории, которые нам помогут в выборе методик обследования, проектирования, внедрения. Нам нужен путь, который нас приведёт к успеху. Выбор технологии обеспечения целостности, непротиворечивости, адекватности, методик и технологий построения тезауруса системы. Тезаурус здесь, как бы, спрятан, но это одно из ключевых слов из тех, которые я произнёс.

Что такое тезаурус? Множество процессов, и нам надо обеспечить сквозную семантическую связь, чтобы у нас был язык на котором подсистемы говорят, понимая друг друга, только после этого мы по честному можем сказать, что система интегрирована. Нам не достаточно просто согласовать справочник. Нам надо согласовать процесс, чтобы обеспечить адекватность на уровне модели. Самое сложное - политические проблемы. Наличие политической воли. Если нет воли, нет понимания проблем, ...

Нам говорят - это дело технологов, финансистов, бухгалтеров. Нет дела бухгалтеров, финансистов, технологов. Специалисты информационных технологии должны пытаться затратить тот труд, забыть на минуту про триггера, транзакции и таблицы и, всё-таки попытаться понять, как строится бизнес, каких целей он достигает. Нужно пройти эту границу. Мой опыт показывает, что специалисту информационных технологий гораздо проще прийти в бизнес, потому что он привык мыслить моделями. Просто я не представляю себе человека, работающего в информационных технологиях, который не строит модели всего, чего он видит в рамках профессиональной деятельности. Если мы строим модель бизнеса, то очень важно, чтобы это делал человек или группа специалистов, которые легко переходят грань информационных технологий.

Говоря о технологическом аспекте. Есть "Workflow" технологии, которые управляют процессом, есть различного рода оперативный контур системы, которые выполняют, реализуют процессы, реагируют на возбуждения. Есть целый класс инструментов, которые на Западе называют Extract Transform Load, инструменты, собирающие, масштабирующие, загружающие. Специальный класс инструментов Date Warehousing. Специальный класс инструментов, работающий с многомерными векторами, т.е. где есть fact table, где есть таблица фактов и измерений, их описывающая. Есть целый класс технологий Data Mining. Если просто войти в океан технологии, то у нас не хватит ни денег, ни времени, ни квалификации, потому что каждому из этих разрядов надо учится и outsoarsing здесь не поможет по причине первой. Нам нужно выбрать такую технологию, которая по-взрослому будет смотреть на эту проблему, и не будет пытаться решать всё это решать в этом слое, разведёт на разные уровни и будет адекватна нашим финансовым возможностям. Это то, что попытались сделать мы в нашей системе. Завтра о неё речь.

Выбор методик. Завтра мы будем говорить уже о конкретных инструментариях, и Михаил Михайлович расскажет про ARIS, про другие варианты, которые существуют. Методики исследования, анализа процессов, построения процессно-ориентированных систем. Как интерпретировать модели, на основании каких теоретических базисов делать эти модели. Если мы говорим о Date Warehousing, то имеется достаточно много многомерных векторов, кубов, так называемых, которые существуют независимо. Это не модель. Мы должны с вами понимать, что мы не к этому стремимся. Построить много моделей, много кубов - не хитрость. Важно их построить так, чтобы они жили синхронно, чтобы были связаны. Забегая вперёд, скажу, что у нас в системе это закон сохранения. Мы научились использовать его для финансовых задач, логистических задач.

Методики анализа, с помощью чего и как анализировать, и, что важно – это как мы обеспечим политическую победу. Александр Игоревич произнёс ключевое слово – ROI. Простым языком говоря, нам надо обеспечить как можно более эффективные шажки, чтобы за малое время инвестиции привели к каким-нибудь изменениям, которые мы могли бы декларировать как успех. Малые шаги. Как построить процесс внедрения, чтобы он не дал возможность нашим врагам сказать, что мы поражены. Чтобы мы сказали всегда: вот это работает, это работает. Через каждый шаг мы должны обязательно видеть эффект. Это отдельная история, как считать ROI. У нас в меньшей степени этим занимаются. На западе ни один проект не стартует, пока мы не предоставим декларацию о расчёте ROI на каждом этапе проекта. Это связано с политической поддержкой.

Недавно мы были на одном большом заводе, на котором Алеф хотели внедрять 3 группы специалистов: финансист, бухгалтеры, IT, но они по-разному понимали процесс. Мы отказались от проекта. Пока мы не сумеем достичь совместных усилий, чтобы люди понимали, что они хотят одного и того же, проект совершенно бессмысленно реализовывать. Иначе дальше ситуация будет только ухудшаться, а ухудшаться некуда. Это кратко, но суть, которую я хотел бы, чтобы вы вынесли из доклада: есть два мира – внутренний и внешний, и есть модель, и есть процесс. Процесс может жить без модели, формально. Но неформально не может. Модель обязательно есть – в голове у управленца или кого-то, кто проектировал. Хуже, когда проектировщик построил процесс и ушёл. И модель явно не зафиксировал. Но модели плохо без процесса, ей обязательно нужно чтобы кто-то обеспечивал постоянный поток информации. Почему на Западе рушатся проекты по Date Warehousing? Потому что полученные из разных систем данные не сводимы. Мы можем улучшить эти данные на проценты, но не избежим ошибок. Мой взгляд такой: не обязательно всё это делать на единой технологии, но идея, идеология, мысль, какая-то концепция должна обязательно лежать общая. Система должна строиться исходя из общей идеологии. Невозможно из разных систем, которые создавались не связанно, построить согласованную модель. Искусственно да.

Завтра мы покажем конкретные методики построения этих моделей и то, как устроена наша система. Мы пытались уменьшить энтропию, защитить внедряющего от энтропийного взрыва.