Принципы создания информационно-аналитических систем управления наукой

В настоящее время задачи планирования, учета, анализа и управления научно-исследовательской деятельностью образовательных учреждений носят актуальный характер, т.к. позволяют повысить уровень научно-образовательного потенциала ВУЗа, обеспечить тесную интеграцию бизнеса и образования, а также повысить уровень финансовой независимости. Современные программно-методические решения позволяют эффективно реализовывать данные задачи. Однако анализ сложившейся практики использования информационных систем в данной области показывает необходимость повышения прозрачности и актуальности данных, предоставления доступа научных кадров к востребованной информации в единой информационной системе, повышения оперативности подготовки текущих и итоговых отчетов о научно-исследовательской деятельности.

Система поддержки НИД должна решать следующие задачи:

• Планирование научно-исследовательской деятельности

• Учет результатов научно-исследовательской деятельности

• Анализ и прогнозирование результатов деятельности

• Управление научными исследованиями

• Формирование внутренних и внешних отчетов

• Поддержка сотрудников, задействованных в научно-исследовательской деятельности

Для решения задач планирования научно-исследовательской деятельности предусматриваются следующее:

• Формирование планов НИР, финансируемых из разных источников (РФФИ, хоздоговорные и др.)

• Формирование тематического плана НИР проводимых по заданию Федерального агентства по образованию

• Формирование плана научных мероприятий на отчетный период

• Формирование плана выставок и проведения конкурсов научных достижений

Задачи учета результатов, анализа и управления научно-исследовательской деятельностью решаются с помощью следующих функциональных возможностей:

• Учет затрат на проведение НИР

• Учет вовлеченности сотрудников в научно-исследовательскую деятельность

• Учет отчетов, регистрационных и информационных карт

• Анализ подготовки публикаций в разрезе сотрудников кафедр

• Анализ конкурса аспирантов в разрезе специальности и кафедры

• Анализ текущей успеваемости, выпуска и защиты аспирантов, докторантов и соискателей

• Анализ результативности и вовлеченности сотрудников кафедр в научно-исследовательскую деятельность ВУЗа

• Управление проектами ВУЗа

• Мониторинг ключевых показателей проектов ВУЗа

• Оперативное управление бюджетом НИР, план-фактный анализ показателей

• Формирование годового отчета о научной деятельности ВУЗа

• Формирование годовых отчетов кафедр о научно-исследовательской деятельности

• Формирование перечня научных мероприятий, проходящих на базе ВУЗа

• Формирование годового отчета о работе аспирантуры и докторантуры

• Формирование отчетов о научных руководителях и контингенте учащихся

• Поддержка процессов патентования и регистрации во ВНТИЦ

• Составление расписания экзаменов, занятий, промежуточных аттестаций и других мероприятий

• Ведение библиотеки документов (приказы, лицензии, свидетельства и др.)

• Контроль, анализ и планирование деятельности диссертационных советов

Использование Системы поддержки НИД позволит:

• Повысить эффективность научно-исследовательской деятельности ВУЗа

• Существенно улучшить процессы учета проектной научно-исследовательской деятельности подразделений

• Сократить издержки, связанные с трудозатратами на поддержку процессов научно-исследовательской деятельности

• Повысить прозрачность и управляемость процессов НИД

• Повысить качество учета и контроля подготовки кадров высшей научной квалификации

• Сократить время подготовки и формирования различных видов отчетов

Для решения поставленных задач создаются прикладные системы информационно-аналитического обеспечения, формируются базы данных по основным направлениям деятельности федеральных органов государственной власти. В сфере развития науки и инноваций: повышение эффективности реализации целевых инновационных программ и проектов, финансируемых за счет средств федерального бюджета, развитие системы научно-технич информации, создание реестров научных организаций, системы учета и анализа результативности их деятельности, состояния их опытной и лабораторной базы, повышение эффективности финансирования фундаментальных исследований, обеспечение доступа к информации о результатах финансирования науки и инноваций за счет средств федерального бюджета;

Для реализации указанных функций применяется набор программных инструментальных средств (см. рисунок 2). Крупные функциональные модули могут быть органической частью ИАС или самостоятельным программным продуктом. Во втором варианте они входят в ИАС в качестве комплектующего элемента. В свою очередь эти модули состоят из ряда блоков. Основные блоки:

• средства импорта, перекачки данных из операционных баз и других источников информации в информационное хранилище, взаимодействующие с различными операционными системами и СУБД ;

• средства преобразования данных, осуществляющие проверку на правильность, преобразование структур, агрегирование;

• набор или комплекс программ, которые выполняют операционные функции оперативного (OLAP) анализа; основу их составляет язык запросов Structured Query Language (SQL) усеченного или расширенного типа, в развитых ИАС в комплект входят специализированные языки различного уровня;

• средства графического и визуального конструирования отчетов, рассчитанные на конечного пользователя, как правило, дублируются языковыми средствами;

• средства удаленного доступа, обеспечения работы в распределенном и режиме «клиент-сервер», коллективного доступа и работы в глобальных сетях;

• средства администрирования ИАС;

Рисунок 2 – Программно-инструментальные средства проектирования ИАС

Сбор данных из различных источников сопряжен с тем, что информация в них формируется в различных форматах, имеет разнообразную структуру. В информационном хранилище и в системах поддержки принятия решений или в данных информация должна быть приведена к определенной в информационном хранилище структуре и форматам данных.

Операция перегрузки может производиться:

• непосредственно из баз данных с их форматами,

• из текстовых файлов предварительно сформированных из таблиц операционных баз данных.

Ввиду чрезвычайно высокой значимости информации, используемой для анализа, которая повышается после выполнения аналитических работ, обязательна процедура предварительной очистки данных. Производится обеспечение и проверка достоверности различными аппаратно-программными средствами и многими способами, в том числе: обратная проверка, контрольное суммирование, помехозащитное кодирование, семантический контроль и т. д.

Помимо этого производится логическая обработка данных в виде отбраковки нехарактерных для данного набора значений разного рода показателей. В этом случае используются средства статистической обработки данных и другие методы.

Необходимость преобразования связана с тем, что физическое представление данных в ИХ, как правило, сильно отличается от представлений в источниках. Ставится также задача эффективной реализации запросов и выполнения требования по времени отклика системы. Имеется потребность в унификации форматов представления данных. Для этих целей используются языки обработки реляционных и многомерных данных, а также специальные процедуры.

Результаты анализа представляются в виде напечатанных отчетов или презентаций, которые состоят из следующих компонентов: страница, таблица, график. Для окончательного оформления с учетом эстетических и психофизиологических требований используют собственные средства ИАС или полученные результаты анализа в составе перечисленных компонентов переносят в другие среды, в которых могут быть добавлены различные дополнительные компоненты в виде рисунков, кино-, фото-, аудио-, видеоматериалов. Экспорт данных может быть осуществлен и в Web-среду.

Средства интеллектуального анализа данных – наиболее сложная, интеллектуально насыщенная часть информационно-аналитических систем, что служит причиной наличия соответствующего модуля лишь в составе наиболее развитых систем. К тому же состав задач, выполняемых модулями такого назначения, зависит от уровня развития системы.

Интеллектуальный анализ чаще реализуется автономными программными системами в связи со сложностью выполняемых задач. В то же время OLAP-системы частично выполняют самые отработанные и легко реализуемые функции интеллектуального анализа. В том числе обеспечивается:

• извлечение знаний в больших массивах данных;

• автоматическое построение и тестирование формул, описывающих обнаруженные функциональные зависимости;

• составление классификационных правил по заданным примерам; формирование многомерных кластеров;

• предложение алгоритмов решений;

• текстовый анализ с возможностью связи понятий;

• визуализация результатов анализа и другие возможности, реализованные в шестнадцати модулях.

Управление информационно-аналитической системой является в определенной степени функцией администраторов комплекса информационных технологий, действующих на предприятии. Однако следует учесть, что ИАС обеспечивает необходимыми сведениями — знаниями непосредственно руководителей высшего уровня. Это определяет необходимость участия лиц, принимающих решения, в управлении созданием, развитием и применением комплекса средств ИАС, к которым относятся:

• информационные ресурсы;

• техническая платформа;

• системная платформа в составе операционных систем и сред;

• системы управления базами данных и специальные инструментальные средства создания и поддержки ИАС.

Эти лица ставят задачи на создание информационно-аналитических систем, определяют содержание и структуру сведений, подлежащих накоплению в хранилище, форму представления извлекаемых знаний, лично используют возможности ИАС в различных процессах и режимах (по определению ИАС). В работах по созданию и применению информационно-аналитических систем ЛПР опираются на администраторов.

К задачам администрирования ИАС относятся:

• загрузка и обновление данных;

• планирование работы с ИАС;

• эксплуатация ИАС;

• создание моделей предметной области, гиперкубов и интерфейсов пользователей;

• контроль за их наполнением и т.д.

В информационном хранилище содержание и структура данных в отличие от OLTP меняется не постоянно, а по определенному графику перемещением из операционных БД статичных «кадров». Такой подход обеспечивает стабильность данных, их устойчивость от сиюминутных изменений.

Рассматриваются три стратегии загрузки:

• загрузка предварительно заархивированных данных;

• загрузка данных, содержащихся в существующих приложениях;

• пошаговое внесение изменений из среды OLTP, начиная с момента последней загрузки.

Применение первого способа обеспечивает быструю перегрузку, но необходимо использовать специальные программы для преобразования, при этом затруднительно масштабирование.

Одним из важнейших этапов проектирования ИАС является создание общего представления о составе подлежащих анализу данных (содержащихся в информационном хранилище и всех находящихся в сфере взаимодействия операционных баз данных). Такие сведения сосредотачиваются в базе метаданных— репозитории.

Загрузка из приложений во многом сходна с первым способом, при этом используется много различных технологий и файловых систем, необходимы значительные ресурсы. Выходом из положения является подработка данных внутри приложения и выдача их в согласованном формате.

Третий способ предусматривает загрузку только тех изменений, которые появились с момента последнего «Общения» операционной базы с информационным хранилищем. Применяются следующие приемы перегрузки данных в рамках третьего подхода: замена всей таблицы из операционной БД, просмотр меток дат и времени в источниках информации, чтение операционных контрольных файлов, прием изменений на уровне СУБД, чтение регистрационных записей СУБД, сравнение состояний операционных БД «до» и «после». Постепенно третий подход, то есть сбор измененных данных становится единственным.

Операции загрузки и обновления должны быть четко спланированы, так как только такой подход обеспечит бесперебойность работы ИАС. В концепцию спроектированной ИАС или информационного хранилища закладывается частота обновления данных после первоначальной загрузки. Периодичность таких акций тщательно планируется, для этого применяются мощные и гибкие инструменты. Эти средства могут работать в автоматическом режиме, то есть сами запускаться в определенное автоматическим планировщиком время. Программные системы могут использовать средства планирования смежных систем.

Производится контроль состояния системы с помощью встроенных программных средств, ведется анализ и отчетность о работе системы, содержащейся в ней информации. Производится настройка систем руководителя, поддержки принятия решений. Сгенерированные отчеты систематизируются, хранятся в специальном каталоге приложений, что экономит время и средства на создание новых отчетов. Эта работа в продвинутых ИАС максимально автоматизирована.

Принципы проектирования информационных хранилищ ИАС

Эта проблема актуальна не только для проектировщиков программных продуктов, администраторов ИАС, но и для пользователей, в особенности наиболее представительной по численности группы — аналитиков. В этом строительстве должны участвовать все — от руководителей до аналитиков, членов специальной группы проектировщиков информационного хранилища ИАС.

На начальном этапе создания ИАС или соответствующего модуля в интегрированной ИС — фазе структуризации информационного пространства предприятия необходимо выполнить следующие работы в части структуризации информационного пространства предприятия (корпорации):

• провести анализ состояния, характера и уровня выполненных на предприятии (корпорации) в этой части работ;

• согласовать основные положения структуры ИС с вышестоящими органами (если они имеются), взаимодействующими и партнерскими организациями;

• оценить информационный обмен, обусловленный внешними связями с учетом международных с этих позиций;

• рассмотреть используемую выбранными инструментальными средствами ИАС систему классификации и кодирования и интерфейсы с точки зрения оценки объема работ по увязке ее с имеющимися на предприятии наработками;

Основы создания и применения — разработать или модернизировать с учетом имеющегося на предприятии (в корпорации) опыта и наработок систему классификации, кодирования, реквизитов, показателей, ориентируясь на требования, которые предъявляют сложившиеся условия и возможности, предоставляемые внедряемыми инструментальными средствами.

Для превращения данных в информацию и знания в процессе анализа средствами ИАС и создания наиболее приемлемой архитектуры инструментальных средств ИАС необходимо соблюдение ряда условий:

1. Необходимо, чтобы принятое по выбору инструмента решение покрывало бизнес-потребности предприятия. Комплект программных продуктов должен обеспечивать выполнение полного спектра задач ИАС, а также обеспечивать техническую поддержку, обучение за приемлемую цену или возможности самообучения благодаря наличию добротной бумажной или электронной документации, другие сервисные услуги и возможности. Помимо инструментально-технологической основы комплект должен содержать готовые приложения, которые могли быть использованы немедленно, а также служить ориентиром для дальнейших разработок. Сюда могут быть включены аналитические задачи, поддерживающие поиск возможностей роста, обеспечивающие финансовую эффективность и т.д.

2. Должна обеспечиваться интегрированность — решение должно хорошо сочетаться с существующей платформой или средой. Необходимо реализовать гармоничное взаимодействие между всеми модулями системы на основе действующих стандартов в индустрии программных продуктов.

3. Необходимо выполнение условия неограниченности — то есть выбранная конфигурация средств должна быть адаптируема к изменениям и расширению на увеличение числа пользователей и объемов данных.

4. Свойство гарантированности — решение должно быть проверенным в смысле получения тех свойств, которые мы собирались обнаружить в данном продукте — получении бизнес-преимуществ и качества технологии. Поставщик продукта должен иметь прочные позиции на рынке, устойчивое финансовое состояние, хорошую клиентскую базу, большое число партнеров, пользующихся его технологиями.

При проектировании ИАС, под которым будем подразумевать выбор инструментальных средств, структурирование управленческих решений в рамках структурирования информационного пространства предприятия, подготовка данных, исследование потребностей ЛПР в составе и других характеристиках информации, необходимой для принятия решений и т.д.