Функциональность, методология и самоорганизация

Культура организации концентрированно выражается в способе ее самоорганизации. Чем совершеннее этот способ, тем больше шансов у организации на выживание. Одним из возможных взглядов на организацию является представление ее в виде системы бизнес-процессов (БП). Именно проблема выживания такой системы определяет пути развития корпоративных информационных систем (КИС) управления. Класс КИС, ориентированных на управление БП, будем относить к автоматизированным системам управления бизнес-процессами (АСУ БП). Граница между КИС, ориентированными и не ориентированными на управление БП, определяется функциональной возможностью КИС поддерживать реинжиниринг БП и настраиваться на созданные проектировщиком организации модели БП. Например, все КИС, обладающие закрытой архитектурой и ориентированные на решение функциональных, а не процессных задач, не могут быть отнесены к АСУ БП.

Сразу отметим, что совершенно бессмысленно, опираясь на функциональный анализ, сравнивать влияние на культуру организации конкурирующих КИС управления (зарубежные - SAP R/3, Baan, Oracle Application и др. или отечественные - отечественные системы «Парус», «Галактика», «Фобос» «Фигаро-ERP» и др.). Очевидно, функциональность КИС управления постоянно развивается в направлении АСУ БП. Преимущества одной системы над другой быстро нивелируются. Более того, наблюдаются случаи временного разделения труда разработчиков (например, интеграция модулей CRM (Управление Работой с Клиентами) Интернет-приложения пакета Oracle Applications с продуктом R/3 компании SAP).

Связать задачи АСУ БП с задачей выживания организации нам помогают классики кибернетики организаций. Прежде всего вспомним фразу С. Бира: «…прилагательные “хороший” или “плохой” в большей мере относится к пользователям, чем к используемой ими технике», акцентировавшего внимание на то, что потребности заказчика разнообразны и не всегда обоснованы, а технологии служат достижению целей конкретной методологии [1]. Именно, принятая методология управления ограничивает выбор способа самоорганизации БП. К сожалению, вопросы управленческой методологии, лежащей в основе той или иной АСУ БП, освещаются скудно. И это понятно. Ведь методологический уровень восприятия у потенциального потребителя, а иногда и разработчика АСУ БП крайне низок.

Печальная статистика внедрения АСУ БП известна. По данным компании Price Waterhouse Coopers на 2001 г. на западе число неудачных внедрений систем класса ERP достигает 28%. В России точной статистики в этой области не ведется, но летом 2001, например, у SAP из 200 инсталляций программы R/3 работало, по подсчетам самого разработчика, 110. У фирмы Baan, другого лидера рынка, это соотношение составляло 44 к 21 [2]. Очевидно, понятие «работало» нам никак не говорит о степени решения реальных производственных задач.

В печати такие неудачи обычно объясняются неспособностью заказчика формализовать свои БП в соответствии с синтаксисом АСУ БП и\или настроить набор стандартных БП из библиотеки АСУ БП на производственные задачи. При этом замалчивается истинная причина неудач. Она состоит в том, что культура предприятия в «коробке» и динамично меняющаяся культура предприятия-заказчика АСУ БП объективно неадекватны, а сами АСУ БП не содержат в себе эффективного инструмента самоорганизации, снижающего такую неадекватность. Последний фактор особенно актуален не только для российских предприятий, но и для всех предприятий новой экономики, которые существуют в условиях непрерывного организационного кризиса.

Жизнеспособная организация и АСУ БП

Глубинные же причины неадекватности «коробочной» культуры и культуры организации лежит в плоскости методологических конструкций. Пожалуй, основной признак методологической классификации - это отношение АСУ БП к организации, а более конкретно – ответ на вопрос: «Является ли организация составной частью АСУ БП, или АСУ БП является составной частью организации?» Здесь мы имеем в виду то, что по С. Биру жизнеспособная система должна всегда в себе содержать модель самой себя [1]. А это есть требование к способности АСУ БП поддерживать рефлексию организации. Разъяснение этого положения можно встретить у основоположников кибернетики организации.

Например, методология концептуального проектирования, разработанная отечественным гуру автоматизации С. Никаноровым [3], доказывает существование инвариантов управления в виде абстракций называемых «конструктами». Им же с учетом вывода И. С. Ладенко [4] о рефлексивной сущности деятельности было постулировано положение о том, что организация – это клубок процессов рефлексии, моделируемое множеством процессов принятия решений. Отсюда следует вывод, согласующийся с основным положением теории оптимального регулирования. А именно, базовым конструктом «модельера» БП должен являться рефлексивный контур, состоящий из операций: (1) анализ результата воздействия (например, поставки продукта), (2) моделирование объекта воздействия (например, потребителя продукта), (3) собственно, регулирование (например, поставка продукта). Эта тройка процессов может служить инвариантом для описания любой деятельности или взаимодействия БП любого уровня. Моделирование организационной рефлексии в динамике согласно Дж. Форрестеру [5] и есть моделирование организации. Грамотно организованная рефлексия согласно С. Биру [1] есть условие выживания организации. Здесь мы видим, что рефлексивный контур является ядром разнообразных концепций научного управления организациями. Потребность следования такому мета-стандарту выдвигает специфические требования к АСУ БП. Взгляд С. Бира  [1] на компании будущего как на интеллектуальные, гибкие и мобильные организации, чутко реагирующие на непрерывно изменяющиеся потребности рынка, в начале XXI века концентрированно выражается в следующих требованиях.

Во-первых, важнейшим требованием к АСУ БП является наличие в ней «инструмента-дизайнера», позволяющего представлять БП в виде рефлексного контура. К сожалению, как специальные «бизнес - органайзеры», так и средства реинжиниринга БП, которыми оснащены современные АСУ БП (например, SAP R/3, Baan, Oracle Application), очень трудно использовать для моделирования организационной рефлексии. Модели же стандартных БП, хранящихся в библиотеках этих систем, не удовлетворяют этому требованию.

Во-вторых, задача «включения» организации в АСУ БП исполнима только при ее настройке на все ключевые БП организации и наличии вето на проведение организационных изменений иначе, чем через внесение изменений в модели БП. Поскольку внесение организационных изменений – это один из БП организации, то «бизнес - органайзер» должен обладать способностью функционально адаптироваться и представляться в АСУ БП по тем же правилам, как и другие БП. А это и есть выражение сущности концепции «виртуального мира», предполагающей создание среды, моделирующей эффект присутствия организации в АСУ БП [6].

В-третьих, идея непрерывных изменений и технология моделирования рефлексных контуров подразумевают внесение оперативных, широкомасштабных и непрерывных изменений и дополнений в модели БП в течение всего жизненного цикла организации. А это – самое слабое место современных АСУ БП. При этом, использование «традиционных» технологий для разработки АСУ БП, ориентированных на процедуры, объекты или данные [7], в далекой перспективе будет невозможным или ненужным. Невозможным потому, что по С. Никанорову в настоящее время не существует достаточно общей теории или системы согласованных конструктов, которые могли бы описать все нюансы быстро меняющейся бизнес - среды, а построение такой теории требует существования редкой комбинации организационных условий [3]. Ненужным потому, что уже сейчас существуют технологии разработки АСУ БП, например, на основе оболочек гибридных экспертных систем [8], которые используют технологии, ориентированной на знания и логико-лингвистический анализ [7], и обладают потенциальными возможностями достигать синергии с существующей культурой организации. При этом существуют не только технологии, но и специфический класс систем управления, ориентированный на знания, называемых системами ситуационного управления (ССУ).

Особенности систем, ориентированных на знания

В публикациях, анализирующих преимущества и недостатки технологий разработки программных систем, из года в год повторяются истины, набившие оскомину с начала 80-х гг . Однако, менталитет потребителя КИС управления мало изменился за эти годы и даже деградировал. Последнее связано в первую очередь с ориентацией экономических вузов на подготовку для организаций управленческого звена «интуитивного», а не аналитического склада [9, 10]. С учетом данного обстоятельства, а также предложения систем класса Knowledge Management (КМ) и других факторов, вносящих дополнительную неразбериху в базовые понятия, является настоятельно необходимым эти истины повторять.

Системы обработки информации, помогающие человеку «пережевывать» гигантские объемы данных и предоставляющие ему только «конденсат», необходимый для принятия решения – это область применения систем KM-класса. Сейчас же мы ведем речь о системах, выходящих далеко за рамки систем KM-класса. Назначение их не в исполнении сложных информационных запросов, а в поставке проектов управляющих решений или даже осуществлении прямых регулирующих воздействий. Отличие между этими системами также велико, как отличие между информацией и знаниями.

Знания о бизнесе, которыми обладает компания, представляются в виде бизнес - правил (далее – правила). Знания являются основой интеллектуального капитала и «овеществлены» в политических и процедурных руководствах; соглашениях с потребителями и поставщиками, маркетинговых стратегиях; ценовых политиках; предложениях продуктов и услуг; опыте управления отношениями с клиентами; нормативных документах, регламентирующих бизнес.

Правила – это утверждения, которые описывают, ограничивают и управляют структурой компании, операциями и стратегией. Они существуют часто в «грубой», неструктурированной форме как экспертные мнения и «ноу-хау», которыми исполнители владеют и пользуются в повседневной практике.

Правила - наиболее динамичная составляющая в любом приложении. Фокусируя РБП на идентификации и формализации бизнес-правил, можно добиться быстрой адаптации к рыночным и производственным изменениям. При идентификации и определении бизнес - логики в форме правил обеспечивается лучшая коммуникабельность, взаимопонимание персонала и возможность внесения независимых от программного кода изменений.

При такой формализации бизнес – логики возникают дополнительные удобства для пользователей и разработчиков АСУ БП: (1) пользователи более оперативно могут реагировать на флуктуации рынка и изменения нормативной базы; (2) разработчики могут легко локализовать и модифицировать правила, когда необходимы изменения политики без необходимости компиляции кода.

Такой гибкий подход контрастирует с общей практикой разработки АСУ БП, которая представляет БП в виде программных объектов, подобных COM, JavaBeans, прикладным классам или запросам к базам данных.

Популярный объектно-ориентированный подход неудобен для работы с правилами. При использовании объектов для представления бизнес – логики возникает несколько неприятностей: (1) обработка правил, содержащих несколько объектов, выглядит неуклюже; (2) описывать функциональность нескольких разнородных объектов неудобно; (3) изменение логики требует от разработчиков перекомпилировать код; (4) не поддерживается возможность изменения программы пользователем.

Объекты неестественно использовать для описания декларативных знаний, в которых способ достижения цели (задача «как»), четко отделяется от того, «что» исполняется. Правила имеют отношение исключительно к действиям, которые должны быть исполнены, и условиям, которые активизируют эти действия. В приложениях, основанных на правилах, способ исполнения (задача «как») находится в юрисдикции механизма логического вывода.

Поместить правила в сплетение объектов можно, описав задачи «как» и «что» с помощью условных операторов или переключателей условий. При этом управление сотнями правил, которые ссылаются на многочисленные объекты бизнеса окажется очень проблематичным, сам процесс объектно-ориентированного проектирования растянется во времени.

Объектно-ориентированное проектирование бессильно помочь, когда пользователь желает изменить бизнес – логику. Для ее изменения объектно-ориентированная АСУ БП потребует неадекватно большого времени. Смешение правил и объектов рассеивает логику по приложениям, затрудняя ее локализацию и увеличивая затраты на реакцию на изменения рынка.

Говоря о проблемах объектно-ориентированного подхода, мы пространно и нечетко выражаем ясную мысль С.П. Никанорова о системе конструктов [3], или о проблеме отсутствия общей для разработчика, пользователя и внешней среды концепции, на основе которой можно было бы разработать «гибкую» АСУ БП, дружественную к изменениям, происходящим в организации и вне ее.

Помощь разработчика становится ненужной, когда АСУ БП, ориентированное на знания, использует для описания правил управления язык, похожий на естественный. Синтаксис представления правил, близкий к речевому и являющийся универсальным конструктом, обеспечивает отсутствие ограничений на внесение изменений в базу правил непрограммистом.

Когда организация ищет новые пути разработки и внедрения приложений, автоматизирующих деятельность, возникает особый интерес к гибкости и оперативности АСУ БП, ориентированных на знания. Такие АСУ БП особенно необходимы там, где: (1) пользователи нуждаются в быстрых и нетрудоемких изменениях декларативных организационных знаний; (2) приложения управляются событиями и должны реагировать на комбинации событий; (3) причинно-следственные связи БП сложны и пока до конца не исследованы или не описаны; (4) не существует алгоритмических (математических) алгоритмов решения проблемы.

Для разных отраслей могут выполняться одно или несколько из перечисленных условий. Независимо от того выпускает ли компания строительные материалы, использует ли электронные или обычные каналы сбыта, могут быть разработаны правила для управления транзакциями, оценки сценариев и принятия решений. Сегодня наиболее известным и мощным пакетом, используемым для разработки АСУ БП на основе знаний, является продукт компании ILOG. Приложения ILOG активно используются сейчас в ERP-системах, а пакет оптимизации ILOG де-факто стал стандартом для таких разработчиков ERP - систем, как Adonix, Baan, i2 Technologies, J.D. Edwards, Oracle, PeopleSoft и SAP.

Успех ILOG на рынке свидетельствует не только о перспективности технологий, основанных на управлении знаниями и осознании разработчиками элементов ERP систем этого факта, но и о некоторой неповоротливости их генеральных конструкторов, нерешающихся на признание технологии управления знаниями в качестве базовой для разработки ERP-систем в целом. Здесь нельзя не отметить революционной заслуги отечественной компании Эллай, разработавшей КИС «Ресурс» целиком на технологиях управления знаниями, но не нашедшей пока широкого признания.

Способность управлять знаниями – условие сохранения и
развития культуры организации

Различные авторы предпринимали попытки дать классификацию организационных знаний. Наиболее известными в области управления знаниями являются классические работы японского исследователя И. Нонака. Именно его определения относительно двух форм знания — скрытой и явной — упоминаются наиболее часто [11]. Р. Санчез считал, что по крайней мере, три категории знания имеют место на фирме: «знать как» (практическое знание), «знать почему» (теоретическое знание) и «знать что» (стратегическое знание) [12]. М. Уайтхил в качестве типологии знания выбрал такую классификацию: «знать что» (закодированное), «знать как» (привычное), «знать почему» (научное) и т.д. [13]. М. Димарест заострил внимание на коммерческом знании, которое является явно развитой и управляемой сетью императивов, образцов, правил и сценариев, включенных в некоторые аспекты фирмы, и распределенных повсюду на фирме, что обеспечивает результативность ее действий фирмы на рынке [14]. При всей разнообразности трактовок, очевидно, что организационное знание формирует базу для развития отличительных способностей и деятельности, увеличивающей стоимость организации.

Известно, что хранилища информации о предметной области бизнеса существуют уже давно и компании накопили существенный опыт по их организации и использованию. Они стали основой такого интеллектуального бизнеса как управленческий консалтинг (McKenzie, Boston Consulting Group), аудит и РБП (компании большой пятерки) или высокие технологии (Hewlett Packard, Cisco). Некоторые хранилища информации существуют на рынке как отдельный брэнд и обладают высокой стоимостью: Global Best Practices (Arthur Andersen), Knowledge Links (Hewlett Packard).

Руководителям организаций здесь необходимо понимать, что накопление байтов информации не означает прямого накопления знаний. И речь здесь идет не только о большом количестве накопляемого информационного «мусора» или о времени поиска информации. А о том, что книга в руках не означает обладания знаниями даже, если эта книга – авторитетный справочник. Чтение книги далеко не означает извлечение знаний. Собственно, по этой причине результаты деятельности бизнес-консультантов не следует измерять томами документации. Знания – это продукт специфических интеллектуальных усилий. Они могут быть извлечены или сформированы только посредством логического вывода, совершаемого индивидом или вычислительной машиной. Для этого потребляемая информация должна быть организована определенным образом. Организационное знание формируется тогда, когда индивидуальное знание формализуется и хранится в определенном формате. Такое технологическое знание может затем распространиться в пределах организации, а в ограниченном объеме и вне ее.

Поэтому, используя термин «хранилище информации» вместо «база знаний», мы акцентируем внимание на то, что, строго говоря, «хранилища информации» чаще всего являются всего лишь высоко развитыми предметными базами данных [15]. Знания, которые они содержат, относятся, как правило, к типу «знать где», «знать кто». Для получения технологичных знаний («знать как», «знать почему», «знать что») от пользователя таких систем потребуются дополнительные усилия по преобразованию (форматированию) предоставляемой ему информации.

Сегодня строительством баз знаний, а также систем управления ими охвачено гораздо больше компаний из других индустрий. Знания становятся товаром [16]. Т. Дэвенпорт, известный специалист в области РБП и управления знаниями, говорит о необходимости введения штатной позиции CKO (Chief Knowledge Officer, Директор по знаниям) в организациях [17]. Он определяет эту позицию как ключевого проводника структурированных знаний компании посредством информационных технологий, способного извлечь знания из тех, кто их имеет, сгруппировать их в виде, доступном к использованию другими сотрудниками компании и периодически обновлять и редактировать знания.

Следуя Р. Куинну, наиболее успешные организации сегодня могут рассматриваться как интеллектуальные предприятия, способные развивать у себя базовые способности, основанные на знаниях. [18]. Управление знаниями связано с генерацией знаний (как у отдельных сотрудников, так и у организации в целом), формализацией и сохранением знаний, распространением знаний, их координацией и контролем. Эффективное управление знаниями зависит от организационной структуры, инфраструктуры и коммуникаций и, следовательно, является производной культуры организации. Гуру в области КИС К Дж.. Дэйт писал: «Бизнес-правила можно назвать следующим (и гигантским) шагом в эволюции исходного относительного видения» [19]. П. Друкер определил знания, как ключевой ресурс мировой экономики. «Традиционные составляющие производства – земля, труд и капитал – пишет он – становятся ограничивающими факторами, нежели движущей силой… Знания становятся основной составляющей производственного процесса» [20]. Накопление знаний в современном производстве уже не считается «издержкой», а является неотъемлемой его частью. Иначе говоря, обучение становится новой формой производственного процесса. По мнению аналитической компании Gartner Group, к 2003 году предприятия, которые не перешли к модели управления, основанной на знаниях, будут испытывать серьезные затруднения на рынке из-за резкой потери конкурентоспособности с вероятностью 70%.

Явное знание – это знание, содержание которого выражено четко, детали которого могут быть записаны и сохранены. Неявное знание чаще всего не выражается и основывается на индивидуальном опыте, что делает его трудным для записи и хранения [14]. Обе формы знания возникают изначально как индивидуальное знание, но для того, чтобы быть использованными для существенного улучшения деятельности организации, они должны быть преобразованы в организационное знание. Практически глобальное распространение в мире с конца 1970-х получила форма представления знаний в виде правил продукции «ЕСЛИ…, ТО…». Обратный логический вывод позволяет на основе таких правил получать знания «знать как», «знать почему», «знать что». Однако, самое важное, это то, что «продукционные знания» идеально выполняет функцию информационного обеспечения систем ситуационного управления (ССУ). В силу своих функциональных свойств ССУ помимо поддержки принятия управленческих решений обеспечивает превращение индивидуальных знаний в знание организационное.

Знания и система ситуационного управления

Модельная теория мышления, развитая в работах В.Н. Пушкина, послужила основой для разработки метода ситуационного управления большими системами. Этот метод, возникший во второй половине 60-х годов [21], во многом предвосхитил технологию решения задач в системах, опирающихся на знания. ССУ позволяют накапливать знания о поведении и структурировать знания на ключевые составляющие без нарушения целостности базы знаний. Пока ССУ находят применение [22] только в среде, связанной с возможными угрозами обществу (федеральные ситуационные центры, военные организации, атомная энергетика, железнодорожные перевозки и т.п.), или, где бессилие человека очевидно (системы управления автоматами в среде, неприспособленной для жизни человека). Важным преимуществом ССУ является естественная инструментальная поддержка описаний БП в виде рефлексных контуров, которые в ССУ представляются уже упоминаемой триадой - конструктом: (1) процессом наблюдения (протоколирование ситуаций по формальным правилам); (2) процессом моделирования (управление базой знаний в виде правил (правил логического вывода) «ЕСЛИ…, ТО…») и (3) процессом логического вывода (регулированием).

ССУ – наиболее естественный инструмент моделирования БП в виде рефлексных контуров, предоставляющий осуществлять управленческие действия параллельно с совершенствованием модели, оценкой ее полноты и риска проекта управленческого решения. Позволяет идентифицировать ключевые БП по формальным правилам (например, полноте и непротиворечивости описания БП, мощности логических связей БП с другими БП и т.п.).

В этом случае представление механизма саморегулирования организации в виде ССУ обладает рядом преимуществ:

Известно, что до 35% инвестиционных решений принимаются инвесторами на основе нефинансовых данных и большая часть таких решений неформализована [23]. Формализация знаний, достигаемая «форматированием» знаний в ССУ, расширяет возможности по повышению стоимости организации. Эти новые возможности обусловлены прорывом за рамки методологий оценивания интеллектуального капитала, которые ранее в основном соотносились лишь со стоимостью запатентованных продуктов [24, 25].

ССУ, работающие на основе «аналитических» и лингвистических правил, относят к классу гибридных экспертных систем [26]. Например, средства разработки правил и оптимизации в ERP-системах формируют основу такой гибридной системы. Гибридные системы признаются наиболее перспективными с точки зрения современной концепции управления знаниями. Именно, осознание возможностей ССУ позволяет видеть основной недостаток MRP II \ ERP систем начала XXI века в ограниченности использованием принципов построения хранилищ данных (а не знаний) как технологии информационного обеспечения этих систем.

Организация может получить ключевое конкурентное преимущество, если она создаст культуру информационного обмена, основанную на правилах. ССУ является технологией формирования такой культуры. ССУ в организациях активно противостоят интуитивистской концепции, в фарватере которой следует П. Сенге, когда пишет, что специалисты должны быть заинтересованы делиться своими неявными знаниями с другими сотрудниками, а успех распространения неявного знания в организации может оказаться критическим фактором [27]. Напротив, научный подход к управлению диктует понимание того, что только через формализацию процедур управления знанием организации, один из вариантов которого предоставляют ССУ, может, как сокращаться время, необходимое для обучения, так и повышаться качество и объем доступного знания. А это является главным условием конкурентного преимущества.

Кибернетикам известно, что невозможно управлять тем, что нельзя измерить. Также бессмысленно говорить об управлении неформальным знанием. Наличие мысли в глазах не означает способности человека воспроизвести эту мысль даже на словах. Неявное знание принципиально не может закрепиться в организации, быть товаром, а тем более капиталом организации. Ведь носителем неявных знаний является персонал, а организации персоналом, как правило, не торгуют! Статистика, в частности, говорит о том, что в США в среднем 40% сотрудников компаний проработали в своей организации меньше года, еще 40% собираются уходить. Вклад "новобранцев" в работу фирмы обычно невелик. Т.е. уходящие предпочитают уносить информацию с собой. В результате 80% информации компании остается неосвоенными [28].

От абстрактному к конкретному

Ситуация, в которой оказались современные АСУ БП , а именно – их несоответствие требованиям динамичного бизнеса, была спрогнозирована С.П. Никаноровым [3] и объясняется нарушением базовых методологических принципов. А именно, методологии предметных областей (программирование, информационные сети, бухгалтерский учет и финансовый анализ, математические методы оптимизации и т.д. ), каждая в отдельности или все вместе, не способны решить проблемы объектно-ориентированных АСУ БП.

На рисунке качественно изображена последовательность развития представлений о предметной области АСУ БП, которая должна реализоваться в сознании участников рынка АСУ БП, чтобы цель синергетического единства АСУ БП и организации была достигнута. Эта последовательность определяется возможностью и необходимости аналитического расчленения процесса создания АСУ БП на относительно изолированные абстрактные аспекты [3]. Считается, что впервые такой метод исследования, исходя из диалектики Гегеля, предложил и отчасти реализовал К. Маркс в 1857 г. Он назвал его «методом восхождения от абстрактного к конкретному» [29]. Согласно ОПР - теории каждый уровень развития представлений описывается своей триадой рефлексии, где Р – регулятор, М – моделятор, А – анализатор [30]. Взаимодействие между уровнями осуществляется воздействием регулятора одного уровня на анализатор другого уровня.