ЧОРНОУС ГАЛИНА ОЛЕКСАНДРІВНА. МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСУ ПРИЙНЯТТЯ УПРАВЛІНСЬКИХ РІШЕНЬ В СОЦІАЛЬНО-ЕКОНОМІЧНИХ СИСТЕМАХ НА ОСНОВІ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛІЗУ ДАНИХ

Короткий опис

ЧОРНОУС ГАЛИНА ОЛЕКСАНДРІВНА. Назва дисертаційної роботи: "МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСУ ПРИЙНЯТТЯ УПРАВЛІНСЬКИХ РІШЕНЬ В СОЦІАЛЬНО-ЕКОНОМІЧНИХ СИСТЕМАХ НА ОСНОВІ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛІЗУ ДАНИХ"

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ
КИЇВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ ІМЕНІ ТАРАСА ШЕВЧЕНКА
На правах рукопису
ЧОРНОУС ГАЛИНА ОЛЕКСАНДРІВНА
УДК 330.46:004.89
МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСУ ПРИЙНЯТТЯ УПРАВЛІНСЬКИХ РІШЕНЬ
В СОЦІАЛЬНО-ЕКОНОМІЧНИХ СИСТЕМАХ НА ОСНОВІ
ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛІЗУ ДАНИХ
Спеціальність 08.00.11 – математичні методи, моделі
та інформаційні технології в економіці
Дисертація на здобуття наукового ступеня
доктора економічних наук
Науковий консультант – Черняк Олександр Іванович
доктор економічних наук, професор
Київ – 2015
2
ЗМІСТ
ПЕРЕЛІК УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ
ВСТУП
4
5
РОЗДІЛ 1. ТЕОРЕТИКО-МЕТОДИЧНІ АСПЕКТИ ПІДГОТОВКИ
УПРАВЛІНСЬКИХ РІШЕНЬ У СОЦІАЛЬНОЕКОНОМІЧНИХ СИСТЕМАХ…………………………….. 19
1.1. Тенденції сучасного економічного розвитку та їх вплив
на дослідження соціально-економічних систем 19
1.2. Аналіз методологічних підходів до підготовки і
прийняття рішень у соціально-економічних системах ……….. 42
1.3. Теоретико-методичні засади проактивного управління
соціально-економічними системами…………………………… 66
Висновки…………………………………………………….. 83
Розділ 2. КОНЦЕПТУАЛЬНІ ЗАСАДИ МОДЕЛЮВАННЯ
ПРОАКТИВНОГО МЕХАНІЗМУ ПРИЙНЯТТЯ
УПРАВЛІНСЬКИХ РІШЕНЬ НА БАЗІ
ІНСТРУМЕНТАРІЮ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛІЗУ
ДАНИХ ……………………………………………………...
86
2.1. Інтелектуальний аналіз даних як технологія виявлення
знань для управління СЕС……………………………………. 86
2.2. Концепція моделювання проактивного механізму
прийняття рішень на основі інтелектуального аналізу даних 105
2.3. Стан та перспективи розвитку систем комп’ютерної
підтримки прийняття рішень у соціально-економічних
системах….……………………………………………………….. 123
Висновки………………………………………………….. 145
Розділ 3. ЗАСТОСУВАННЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛІЗУ
ДАНИХ ДО МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСІВ ПРИЙНЯТТЯ
РІШЕНЬ У СОЦІАЛЬНО-ЕКОНОМІЧНИХ СИСТЕМАХ.. 149
3.1. Методи інтелектуального аналізу даних для моделювання
проактивного механізму прийняття управлінських рішень…… 149
3.2. Використання гібридного підходу до моделювання
управлінських рішень…………………………………...………. 173
3.3. Особливості інтелектуальної комп’ютерної підтримки
стратегічних та оперативних рішень…………………………… 193
Висновки…………………………………………………… 213
Розділ 4. СИНТЕЗ МОДЕЛЕЙ ПРИЙНЯТТЯ УПРАВЛІНСЬКИХ
РІШЕНЬ НА ОСНОВІ ПРОАКТИВНОГО ПІДХОДУ…… 216
4.1. Організація комп’ютерного діагностування та
моделювання стану соціально-економічної системи ……..….... 216
4.2. Моделі розпізнавання та ідентифікації образу соціальноекономічної системи на основі інтелектуального аналізу даних 234
3
4.3. Моделювання підтримки основних процесів прийняття
проактивних управлінських рішень……………………………... 253
Висновки…………………………………………………….. 276
Розділ 5. СИНТЕЗ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ СИСТЕМИ
ПРОАКТИВНОГО УПРАВЛІННЯ…………………………. 280
5.1. Реалізація гібридного підходу до побудови
інформаційних систем управління……………………….…… 280
5.2. Використання агентних технологій для створення
гібридних інтелектуальних систем управління………………. 297
5.3. Агентна модель інтелектуальної системи проактивного
управління……………..………………………… 318
Висновки…………………………………………………… 337
Розділ 6. РЕАЛІЗАЦІЯ МОДЕЛЕЙ ПРОАКТИВНОГО МЕХАНІЗМУ
ПРИЙНЯТТЯ УПРАВЛІНСЬКИХ РІШЕНЬ НА
ПІДПРИЄМСТВАХ………………………………………….. 341
6.1. Розробка агентно-орієнтованої інтелектуальної системи
управління транспортним підприємством……………………… 341
6.2. Інтелектуальна система діагностики стану
фармацевтичного підприємства…………………………………. 364
6.3. Оцінка ефективності проактивного механізму прийняття
управлінських рішень на підприємстві…………………………. 383
Висновки…………………………………………………… 407
ВИСНОВКИ 411
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 416
ДОДАТКИ 458
4
ПЕРЕЛІК УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ
АОС – агентно-орієнтована система
БД – база даних
ГІС – гібридна інтелектуальна система
ІАД – інтелектуальний аналіз даних
ІКТ – інформаційно-комунікаційні технології
ІС – інформаційна система
ІСУ – інформаційна система управління
ІСПУ – інтелектуальна система проактивного управління
ІТ – інформаційні технології
МАС – мультиагентна система
ОПР – особа, що приймає рішення
ПЗ – програмне забезпечення
ПНА – причинно-наслідковий аналіз
ПУ – проактивне управління
СД – сховище даних
СЕС – соціально-економічна система
СППР – система підтримки прийняття рішень
СПР – система прийняття рішень
СУБД – система управління базою даних
ШІ – штучний інтелект
ШНМ – штучні нейронні мережі
ВІ – Business Intelligence, система бізнес-інтелекту
СВ – Case Base, база (бібліотека) прецедентів
CBR – Case-based Reasoning, виведення на прецедентах
KВ – Knowledge Base, база знань
KDD – Knowledge Discovery in Databases
NN – Nearest Neighbour Method
OLAP – On-Line Analytical Processing, система оперативної аналітичної
обробки
RB – Rule Base, база правил
SQL – Structured Query Language, структурована мова запитів
5
ВСТУП
Актуальність теми дослідження. Розроблення ефективних механізмів
підготовки та прийняття рішень в соціально-економічних системах (СЕС) є
однією з фундаментальних проблем як науки управління, так і економічної науки.
На тлі потужних глобалізаційних процесів у сучасному світі відбулися та
відбуваються з наростаючою динамікою колосальні зміни, пов’язані з
посиленням взаємозв’язку, взаємозалежності та взаємодії різних напрямів
економічної діяльності. Становлення глобального економічного простору, зміна
галузевої структури світового господарства і окремих національних економік,
поява та розвиток віртуальних форм організації економічної діяльності, нових
форм суспільного, особистого і групового споживання, мережевих соціальних
відносин окреслюють потребу у новому розумінні соціально-економічної
реальності та формуванні відповідних підходів до обґрунтування ефективних
управлінських рішень.
Перебіг зазначених економічних процесів відбувається за умов активного
розвитку інформаційного суспільства, в якому ключовим є феномен інформації.
Інформація відтворює різні аспекти функціонування СЕС та відображує
предметно-практичну рефлексію реальних процесів їхньої діяльності. Завдяки
сучасним технологіям збирання та накопичення, обсяги інформації мають
тенденцію до лавиноподібного зростання та збільшення різноманітності. За
прогнозами IDC, у 2020 р. глобальний обсяг цифрових даних досягне 40 зетабайт,
що перевищує наявні обсяги у 8 разів [224].
Дослідженнями світових класиків кібернетики В. Глушкова та Ст. Біра
доведено, що просте збільшення кількості аналітичної інформації не веде до
автоматичного підвищення керованості СЕС. Зростання кількості інформації, не
супроводжуване необхідними механізмами управління цією інформацією, що
передбачає не лише її контекстне стиснення для прийняття рішень, а й виявлення її
прихованого змісту – значень, ідей, факторів, тенденцій, закономірностей, центрів
сил, загроз, ризиків, суперечностей тощо, призводить до «другого інформаційного
бар’єра» та не сприяє зростанню ефективності функціонування СЕС.
6
На думку аналітиків Gartner, сьогодні більшість світових компаній не готові
до вирішення управлінських проблем, пов’язаних з обробкою величезних потоків
даних. Найближчими роками значні переваги в конкуренції матимуть ті суб’єкти
світового економічного простору, що зуміють ефективно використати результати
накопичення, моделювання і аналізу даних для ухвалення на їх основі
відповідних проактивних рішень, і це безпосередньо вплине на продуктивність,
прибутковість та ефективність їхньої діяльності.
В сучасних умовах швидкість дій економічних агентів втілюється в реальні
економічні цінності та функціональні переваги, що підвищують їх
конкурентоспроможність, тому управління як реагування на виниклі проблеми не
лише втрачає свою ефективність, а й призводить до збільшення втрат унаслідок
вимушеної затримки управлінських дій. Відповісти на виклики часу спроможне
проактивне управління (ПУ).
Розуміння визначних перспектив проактивного підходу в управлінні
сформувалось достатньо давно завдяки дослідженням таких вітчизняних та
закордонних вчених, як Н. Бушуєва, В. Василенко, В. Геєць, М. Згуровський,
Т. Клебанова, Ю. Лисенко, Н. Панкратова, В. Порохня, Д. Райко, Р. Руденський,
А. Хухрін, П. Друкер, В. Ешлі, Р. Кевенег, С. Кові, Д. Моррісон, Р. Ньюмен,
П. Пенді, Л. Планкетт, Г. Хейл та інші. Проте активне впровадження цього
підходу в практичну діяльність стримувалось, перш за все, відсутністю
інформаційного, технологічного та методологічного забезпечення.
У сучасному парадигмальному контексті розвитку економічної науки
функціонування економіки дедалі частіше розглядають через призму створення,
взаємодії та трансформації СЕС, які завдяки участі в їхній діяльності людини
мають активність, певні наміри й можливість рефлексії. Дослідження
В. Базилевича, Н. Гражевської, Г. Клейнера, Я. Корнаї, А. Субето, Г. Теслера,
В. Тарасевича, показали, що основними процесуальними атрибутами СЕС є
самоорганізація, саморозвиток, історичність та людинорозмірність. Це указує на
те, що ефективні шляхи управління СЕС потрібно шукати у формуванні
компетенції проактивності, у керуванні динамічною самоорганізацією систем.
7
Проактивний підхід до управління потребує виявлення латентного змісту
інформації, прихованого в масивах різнопланових даних про функціонування
СЕС. Видобуті з величезних обсягів даних знання дозволять запускати нові
позитивні процеси та призупиняти ті, що гальмують розвиток системи (як
негативні, так і застарілі, неактуальні). Таким чином, дані представляють новий
стратегічний ресурс СЕС. Прогнози компанії Accenture демонструють, що
ефективне використання даних лише Інтернету речей додасть 14,2 трлн дол. до
світового ВВП у 2030 р. [389].
Для того щоб мати користь від великих обсягів інформаційних ресурсів,
потрібні відповідні інструменти виявлення нових знань. Такий інструментарій
створюється протягом останніх 20 років та продовжує удосконалюватись у межах
синтетичної технології, що поєднує в собі досягнення штучного інтелекту (ШІ),
чисельних математичних методів, статистики, евристичних підходів, –
інтелектуального аналізу даних (ІАД), значний внесок у розвиток та
популяризацію якого зробили С. Айвазян, В. Дюк, І. Єнюков, Ю. Журавльов,
А. Матвійчук, В. Ситник, В. Фінн, О. Черняк, І. Чубукова, Р. Кохаві, Х. Манніла,
П. Пернер, Г. П’ятецький-Шапіро, У. Файад, Д. Хенд та інші вчені.
Ефективне практичне використання наукового доробку цих дослідників
стало можливим лише в останні роки, цьому сприяв прогрес у розвитку
інформаційних технологій (ІТ), що не лише демонструє ефективні підходи з
пошуку, збирання, накопичення інформації, появу аналітичного програмного
забезпечення, що реалізує аналітику в оперативній пам’яті та втілює алгоритми з
пошуку знань у сховищах даних, а й робить відповідні системи і технології
доступнішими. Завдяки хмаровим технологіям будь-яка СЕС має можливість
впровадити новітні інструменти підтримки рішень, що базуються на ІАД.
Аналітичний зріз сучасних управлінських концепцій вітчизняної та
зарубіжної науки дає підстави стверджувати, що на теперішньому етапі розвитку
суспільства надзвичайно актуальною науковою проблемою є розроблення
цілісного механізму прийняття управлінських рішень у СЕС, в основу якого
покладені принципи ПУ, а інструментарій надають новітні ІТ. Така актуальність
зумовлена теоретичними та практичними потребами:
8
 наукового осмислення процесів прийняття управлінських рішень у
СЕС в умовах становлення глобального економічного простору та розвитку
інформаційного суспільства;
 виявлення інструментальних засобів, моделей та технологій
ефективного управління СЕС, що відповідають викликам сьогодення;
 науково обґрунтованого вирішення широкого спектра практичних
завдань управління системами різних рівнів на основі нової парадигми
моделювання та новітніх ІТ;
 комплексного осмислення перспектив розвитку інформаційного
суспільства в Україні як фактора підвищення конкурентоспроможності
національної економіки.
Соціально-економічні трансформації світового масштабу, зумовлені
інформаційно-технологічною революцією та глобалізацією, нині відбуваються за
умов кризи у фінансовій сфері та економіці в цілому. Обґрунтування дієвих
механізмів ефективного управління в такій ситуації є надзвичайно важливим
завданням, для вирішення якого необхідно створити адекватну модель процесу
прийняття рішення, формалізувати окремі підпроцеси та зв’язки між ними до
рівня конкретних економіко-математичних моделей та розробити на їхній основі
ефективні управлінські ІТ.
Історія математичного моделювання переконує, що воно є інтелектуальним
ядром ІТ для прийняття досконалих рішень. Але сучасний етап інформаційного
забезпечення управління висуває принципово нові, підвищені вимоги до
інструментальних засобів підтримки прийняття рішень, тому нині виникла
нагальна необхідність в істотному переосмисленні використовуваних на практиці
методів економіко-математичного моделювання.
Зростаюча невідповідність розповсюджених підходів до нових економічних
умов сприяє розвитку нової парадигми моделювання [35], яка базується на
сучасних технологіях та ІАД та передбачає розроблення та ефективне
використання в практиці управління таких математичних інструментів, що дають
можливість проводити ефективне налаштування економіко-математичних
9
моделей на підґрунті реальних даних. Крім того, застосування інтелектуальних
методів сприяє пошуку нових прихованих взаємозв’язків між структурними
елементами СЕС, що дозволяє формувати нестандартні адаптивні моделі
управління досліджуваними об’єктами.
Технологія ІАД здатна надати підтримку не лише розробці окремих
економіко-математичних моделей та їх ансамблів, в її арсеналі містяться потужні
інструменти для створення сучасних моделей інформаційних систем управління
(ІСУ). Перспективи підвищення ефективності таких систем розглядаються лише
за умови їхньої інтелектуалізації. Серед вітчизняних учених активну участь в
розробці проблематики інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень в
СЕС беруть В. Вітлінський, В. Галіцин, М. Іванов, С. Рамазанов, О. Чубукова,
О. Шарапов та інші.
Велика кількість наукових публікацій, присвячених аналізу рішень,
удосконаленню методів прийняття рішень починає свій відлік з другої половині
ХХ століття та продовжує зростати донині. Проблемі розробки механізмів
підготовки та прийняття управлінських рішень в СЕС присвячено дослідження
таких вітчизняних і закордонних учених, як Р. Акофф, В. Базилевич, С. Бір,
В. Бурков, В. Вітлінський, В. Вовк, В. Галіцин, В. Геєць, Ю. Дайновський,
М. Згуровський, М. Іванов, Л. Євланов, В. Забродський, В. Заруба, Р. Кіні,
Т. Клебанова, К. Ковальчук, М. Кизим, О. Ларичев, Р. Лепа, Ю. Лисенко,
Ф. Лютанс, М. Мескон, Р. Моклер, Д. Новіков, Д. Поспєлов, В. Пономаренко,
В. Порохня, Х. Райфа, С. Рамазанов, В. Рапопорт, Р. Руденський, Т. Сааті,
Р. Саймон, М. Скрипниченко, В. Ситник, Е. Трахтенгерц, Р. Фатхутдінов,
Д. Форестер, В. Цигічко, Д. Черваньов, О. Черняк, А. Шегда та інші. Їхні роботи
базуються на об’єктивних дослідженнях теорії і практики прийняття рішень,
відповідають певним етапам розвитку суспільства та технологій.
Аналітичний огляд сучасних досліджень з управління СЕС, що втілюють
проактивний підхід, засвідчує значну різноманітність поглядів, велику кількість
окремих оригінальних розробок, що дозволяють підвищувати ефективність
управління. Також фрагментарними є численні результати прикладних розробок,
10
що базуються на новітньому аналітичному інструментарії. Важливо, що вони
переконують у необхідності найширшого залучення методів й моделей ІАД до
арсеналу актуальних наукових методів підтримки прийняття управлінських
рішень на різних рівнях СЕС та формалізації основних методичних і модельних
конструкцій до рівня прикладних ІСУ.
Нагальність та складність зазначеного завдання вимагають як ревізії
управлінських концепцій, класичного математичного та модельного забезпечення
процесів підтримки прийняття рішень, так і наукових пошуків у напрямі
поєднання різних наукових методів на одному семантичному полі, оскільки на
сьогодні:
 відсутня єдина цілісна концепція, що описує проактивний механізм
прийняття управлінських рішень на основі методів і моделей ІАД;
 наявна необхідність у переході від фрагментарних прикладних
досліджень, що використовують новітній аналітичний інструментарій, до
глибокого осмислення, синтезу та фундаментальних узагальнень механізмів
реалізації ІАД для підтримки процесів прийняття рішень в СЕС;
 бракує достатнього наукового інструментарію моделювання процесів
прийняття управлінських рішень у контексті нової парадигми моделювання та
інтелектуалізації інформаційних систем;
 інформаційне забезпечення суб’єктів економіки України суттєво
відстає від зразків зарубіжної практики і для підтримки конкурентоспроможності
терміново потребує практичного впровадження в управлінські процеси
адекватного економіко-математичного інструментарію та новітніх ІТ.
Особливості функціонування СЕС у сучасному високо динамічному
глобалізованому світі потребують як концептуального усвідомлення моделі
проактивного механізму прийняття управлінських рішень в цілому, так і
розроблення адекватних сьогоденню модельних та інструментальних засобів
підтримки прийняття рішень зокрема, що обумовлює актуальність даного
дослідження, вибір теми, мети і завдань.
Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційна
робота є складовою комплексних держбюджетних науково-дослідних тем
11
економічного факультету Київського національного університету імені Тараса
Шевченка «Розвиток внутрішнього ринку України в умовах глобалізації:
закономірності та протиріччя» № 06БФ040-01 (реєстраційний номер 0106U006542)
та «Модернізація економіки України на засадах сталого соціально-економічного
розвитку: закономірності, протиріччя, ризики» № 11БФ040-01 (реєстраційний
номер 0111U006456), в рамках яких автором було розроблено методологію аналізу
внутрішнього ринку України та підходів до моделювання розвитку інформаційної
економіки, розроблено також теоретико-методичні засади прогнозування
макроекономічних показників України на основі моделей нечіткої логіки.
Мета і завдання дослідження. Метою дисертаційної роботи є розробка
концептуальних засад моделювання проактивного механізму прийняття
управлінських рішень для інформаційного забезпечення ефективної діяльності
суб’єктів економіки на всіх її рівнях.
Для досягнення сформульованої мети в дисертаційній роботі було
передбачено постановку та вирішення комплексу таких завдань:
 проаналізувати особливості сучасних СЕС і методологічних підходів до
управління ними;
 обґрунтувати необхідність удосконалення наукових підходів до організації
підготовки і прийняття управлінських рішень у СЕС;
 розвинути теоретичні засади та методологію ПУ СЕС;
 виявити інструментальні засоби, моделі та технології підтримки
прийняття управлінських рішень, що відповідають викликам сьогодення;
 розробити концепцію моделювання проактивного механізму прийняття
управлінських рішень на основі ІАД;
 систематизувати моделі та методи ІАД, що дозволяють підтримувати
вирішення завдань ПУ СЕС;
 обґрунтувати доцільність використання гібридного підходу до
моделювання проактивних рішень та синтезу інтелектуальної системи
проактивного управління (ІСПУ);
 виявити особливості підтримки формування цілепокладаючих,
стратегічних та оперативних рішень методами ІАД;
12
 розробити теоретичні підходи до організації моніторингу та
діагностування стану СЕС в контексті вирішення завдань ПУ;
 побудувати модель діагностики стану СЕС на основі гібридного
використання підходів до відстеження станів системи та ІАД;
 систематизувати сучасні інформаційні технології; на основі синтезу яких
доцільно формувати ІСПУ СЕС;
 розробити модель ІСПУ, що базується на агентно-орієнтованому підході;
 побудувати модель ІСПУ транспортним підприємством;
 розробити інтелектуальну систему діагностики стану фармацевтичного
підприємства;
 сформувати методичні підходи до оцінки ефективності проактивного
механізму прийняття управлінських рішень на підприємстві.
Об'єктом дослідження є процеси підготовки та прийняття управлінських
рішень в СЕС.
Предметом дослідження дисертаційної роботи є теоретико-методологічні
засади моделювання механізму прийняття управлінських рішень в СЕС та
інформаційні технології (ІТ) його формування.
Методи дослідження. У дисертації застосовуються як загальнонаукові, так і
спеціальні методи дослідження. Методологічною основою дисертації є системний
підхід до аналізу процесів прийняття управлінських рішень, розвинутий у працях
вітчизняних та зарубіжних вчених.
Предмет та мета дослідження зумовили застосування таких методологічних
і методичних надбань вітчизняної та світової науки: для поглибленого аналізу
сутності й структури СЕС застосовано структурно-функціональний аналіз;
виявленню генезису методологічних підходів до підготовки, прийняття рішень та
їх підтримки сприяли історико-генетичний та порівняльно-типологічний методи;
теоретико-методологічні надбання синергетики дозволили обгрунтувати
перспективність гібридного підходу до моделювання проактивних рішень;
поєднання аналізу і синтезу стали інструментами формування засад ПУ,
концепції моделювання проактивного механізму прийняття рішень та
формування агентної моделі ІСПУ; підходи системного моделювання лежать в
13
основі синтезу моделей прийняття управлінських рішень, як інструменти тут
використовуються експертні методи (при формуванні образу СЕС та
моделюванні стратегічних рішень) та такі методи ІАД як виведення на
прецедентах, правила індукції, нейронні мережі, дерева рішень та інші (для
підтримки основних процесів ПУ). При розробці систем управління
підприємствами використано проблемно-структурну методологію проектування
та агентні технології. Для оцінювання ефективності проактивного механізму
прийняття управлінських рішень використано техніко-економічний аналіз та
компаративний метод.
Інформаційну базу дослідження складають надбання вітчизняної та світової
науки щодо прийняття управлінських рішень в СЕС (монографії, статті,
публікації, розміщені в мережі Internet); офіційні видання вітчизняних та
зарубіжних організацій; законодавчі та нормативні акти з питань інформатизації
та інформаційних технологій; дані інформаційних та статистичних бюлетенів,
звітів Державного агентства з питань науки, інновацій та інформатизації України;
матеріали аналітичних та консалтингових компаній; інформаційні матеріали та
матеріали конференцій компаній SAP, IBM, Oracle; дані управлінського обліку
компаній ТОВ «АстрА Україна» та ПАТ «Фармак».
Наукова новизна одержаних результатів дослідження полягає у
вирішенні важливої наукової проблеми моделювання процесів прийняття
управлінських рішень в СЕС на основі новітніх ІТ. Найсуттєвіші теоретичні і
практичні результати, які характеризують наукову новизну дослідження й
особистий внесок автора, полягають у наступному:
вперше:
 запропоновано концепцію моделювання проактивного механізму
прийняття управлінських рішень у СЕС, що передбачає подання СЕС у вигляді
оригінальних системних конфігурацій і формалізацію базових процесів ПУ на
основі методів і моделей ІАД. Впровадження положень цієї концепції в умовах
інформаційної економіки дозволяє вдосконалити процес прийняття раціональних
управлінських рішень у СЕС будь-якого рівня;
14
 розроблено методологічний підхід до формування комплексу
взаємопов’язаних моделей діагностики стану СЕС, що базується на гібридних
комбінаціях методів ІАД й синтезі процедур розпізнавання образів СЕС та
розробки варіантів проактивних рішень, який дозволить підвищити ефективність
управління за рахунок використання інформаційних ресурсів та знань;
 побудовано модель багаторівневої інформаційної системи ПУ, створення
якої ґрунтується на інтеграції новітніх ІТ та використанні агентного підходу, що
за рахунок розподіленої інтелектуальної підтримки рішень дозволяє забезпечити
розробку обґрунтованих своєчасних управлінських впливів у СЕС;
удосконалено:
 методологію ПУ СЕС шляхом залучення новітніх ІТ, що порівняно з
іншими підходами дозволяє суттєво підвищити якість отриманих випереджаючих
раціональних управлінських рішень;
 систему діагностування стану СЕС, що, на відміну від інших, базується на
використанні комплексу взаємопов’язаних моделей ІАД, які відповідають
процесам ПУ, що уможливлює своєчасну активізацію процесів випереджаючих
цілеспрямованих перетворень у СЕС;
 модельне забезпечення інтегрованих інтелектуальних ІСУ через
поєднання на одному семантичному полі різних підходів до обґрунтування рішень,
що на відміну від існуючого забезпечення дозволяє не лише ефективно
використовувати інформаційні ресурси СЕС, а й генерувати нові знання;
набули подальшого розвитку:
 концептуальна модель СЕС, яка, на відміну від існуючих, представлена
через взаємодію систем чотирьох типів (об’єкта, проекту, процесу та середовища),
що забезпечує вертикальне успадкування між оперативним і стратегічним рівнями
управління СЕС;
 модель виявлення проблемних ситуацій, яка базується на розпізнаванні
інформаційних образів СЕС, представлених системою ключових показників
діяльності, що за рахунок багаторівневого подання СЕС дозволяє, на відміну від
існуючих, вчасно забезпечити співвіднесення проблеми з відповідним рівнем
управлінської вертикалі;
15
 автоматизовані методи формування управлінських рішень у СЕС, які
передбачають як підтримку, так і автоматичне ухвалення рішень з наступною
реалізацією оперативних управлінських впливів, що порівняно з іншими
підходами передбачають безпосередню інтеграцію в одній моделі ІСПУ.
Практичне значення одержаних результатів дисертації полягає в тому,
що розроблені у ній концептуальні засади моделювання проактивного механізму
прийняття управлінських рішень у СЕС на базі інструментарію ІАД доведені до
рівня практичної реалізації у вигляді інтелектуальних інформаційних систем ПУ.
Запропонована концепція створення гібридних орієнтованих на виявлення
знань інформаційно-аналітичних систем підтримки процесів прийняття рішень
може знаходити свою реалізацію для інформаційного забезпечення ефективної
діяльності суб’єктів економіки України на всіх її рівнях – від управління
підприємством до державного управління.
Окремі пропозиції, що містяться в дисертаційній роботі і представлені у
наукових публікаціях у відкритих фахових виданнях, використовувалися
Головним науково-експертним управлінням Апарату Верховної Ради України в
процесі наукової експертизи проектів законів з питань інформатизації та
інформаційних технологій (довідка №16/6 – 111 від 04.12.2014).
Висновки і рекомендації стосовно організаційного механізму формування
гібридних інформаційних систем управління на основі агентно-орієнтованого
підходу були використані в Інституті телекомунікацій і глобального
інформаційного простору НАН України при виконанні НДР «Розробка підсистем,
електронних робочих місць та програмно-технічних комплексів інтегрованої
інформаційно-аналітичної системи «Електронний Парламент» (№ держреєстрації
0112U004992). (довідка № 161/05.11.14-1 від 05.11.2014).
Результати наукового дослідження автора використовувались у
Державному підприємстві «Український науковий центр розвитку інформаційних
технологій» (УкрНЦ РІТ) при виконанні у 2014 р. науково-технічного проекту
«Створення - впровадження стратегії розвитку інформаційних технологій АТ
«Грузинская железная дорога» (консультаційне обслуговування ERP)». Методи
та моделі проактивного механізму прийняття управлінських рішень та ІАД для
16
підтримки процесу діагностики, запропоновані у дисертаційній роботі, були
застосовані на етапах діагностування підприємства, розробки архітектури бізнесзастосувань і створення моделі автоматизації та оптимізації бізнес процесів,
розробки методології вибору ІТ-систем з урахуванням специфічних вимог
замовника (довідка № 114 від 13.11.2014).
Наукові розробки автора та отримані результати дисертаційної роботи
використовувались в ПАТ «Фармак» при впровадженні в 2012 р. інформаційного
аналітичного програмного комплексу, зокрема у частині розробки структури та
компонентів системи діагностики стану підприємства, а також залучення моделей
ІАД для підтримки процесу діагностики (довідка №01/3160 від 17.04.2013).
Результати особистих наукових досліджень автора знайшли впровадження в
організації управлінської діяльності ВАТ «Дніпровський металургійний комбінат
ім. Ф.Е. Дзержинського». Автором запропоновано та впроваджено в комплекс
існуючих алгоритмів та програмних засобів управління підприємством систему
підтримки прийняття стратегічних рішень, а саме, модель структури системи, що
інтегрована з існуючим комплексом автоматизованих систем і містить
інтелектуальні процедури пошуку рішень. (довідка № 01/С3-37 від 20.05.2013).
Результати наукового дослідження автора використовувались у
консалтинговій компанії ТОВ «АГЕЛЕС» при реалізації проектів в компаніях
«FIDESCO S.R.L.» (Молдова, 2012 р.), «ГЛОБАЛ ФІШ» (Україна, 2013 р.) та
«Юнісон Груп» (Україна, 2014 р.), а саме у частині розробки багатовимірної
моделі консолідації фінансових даних та моделювання сценаріїв формування
управлінської звітності з використанням правил, розроблюваних на основі
алгоритмів інтелектуального аналізу даних (довідка № 34 від 25.07.2014).
Основні наукові положення, результати та пропозиції, сформульовані у
дисертації апробовані та використовуються у навчальному процесі на
економічному факультеті Київського національного університету імені Тараса
Шевченка при проведенні лекцій та практичних занять з курсів «Дейтаманінг –
інтелектуальний аналіз даних», «Економічна кібернетика», «Методологія
17
економіко-математичного моделювання» та «Системи підтримки прийняття
рішень» (довідка № 013/342 від 02.07.2014).
Особистий внесок здобувача. Дисертаційна робота є завершеним
науковим дослідженням, у якому розроблено концепцію моделювання
проактивного механізму прийняття рішень на основі ІАД та викладено
авторський підхід щодо синтезу ІСПУ. Наукові положення, висновки, пропозиції
та рекомендації, що виносяться на захист, одержані автором самостійно. З
наукових праць, опублікованих у співавторстві, в дисертаційній роботі
використано лише ідеї та висновки, що напрацьовані автором особисто.
Апробація результатів дисертації. Основні положення та результати
досліджень, які відповідають темі дисертації, доповідались та обговорювались
впродовж 2010–2015 років на засіданнях та методологічних семінарах кафедри
економічної кібернетики, кафедри моделювання складних систем та кафедри
інформаційних систем факультету кібернетики, на засіданнях Вченої ради
економічного факультету Київського національного університету імені Тараса
Шевченка.
Найважливіші теоретичні, методологічні та методичні положення й
результати дисертаційної роботи доповідались автором та одержали позитивну
оцінку на 35 міжнародних наукових та науково-практичних конференціях, а саме:
«Інформаційні технології та моделювання в економіці» (Черкаси, 2010 р., 2012–
2014 рр.); «Моніторинг, моделювання та менеджмент емерджентної економіки»
(Черкаси, 2010 р., 2013 р.); «Інформаційні системи і технології в економіці» (Київ,
2011 р.); «Сучасні проблеми моделювання соціально-економічних систем»
(Харків, 2011– 2013 рр.); «Математичні методи, моделі та інформаційні технології
в економіці» (Чернівці, 2011 р., 2013 р.); «Прогнозування соціально-економічних
процесів (ПСЕП)» (Бердянськ, 2011–2014 рр.); XI щорічній конференції
Європейської мережі для бізнесової та промислової статистики (ENBIS)
(Португалія, Коїмбра, 2011 р.); «Системний аналіз та інформаційні технології
(SAIT)» (Київ, 2012–2013 рр.); «Теорія та практика економіки та підприємництва»
(Алушта, 2010 р., 2012 р.); «Сучасні проблеми прикладної інформатики» (Росія,
18
Санкт-Петербург, 2012 р.); “The Global Challenges for Economic Theory and Practice
in Central and Eastern European Countries” (Київ, 2012 р.); «Проблеми сучасної
економічної теорії» (Росія, Уфа, 2012 р.); «Інноваційна теорія Йозефа Шумпетера:
сучасне звучання економічних та управлінських ідей» (Київ, 2012 р.);
«Інформаційні технології в економіці, менеджменті і бізнесі. Проблеми науки,
практики і освіти» (Київ, 2012 р.); «Інформаційні технології, економіка та право:
стан та перспективи розвитку» (Чернівці, 2013 р.); «Розвиток методів та засобів
управління виробничими, економічними, соціальними системами, процесами,
проектами» (Кривий Ріг, 2013 р.); «Фінанси інституційних секторів економіки
України: стан, тенденції розвитку, практика реформування» (Київ, 2013 р.);
«Сучасні інформаційні технології управління екологічною безпекою,
природокористуванням, заходами в надзвичайних ситуаціях» (Київ, 2014 р.);
«Інформаційні технології: наука, техніка, технологія, освіта, здоров’я» (Харків,
2014 р.); «Актуальні проблеми міжнародних відносин (Світове співтовариство:
глобальні і регіональні виклики)» (Київ, 2014 р.).
Публікації. Основні положення та висновки дисертаційної роботи
викладені у 49 наукових працях загальним обсягом 41,28 д.а., у тому числі в
одноосібній монографії «Проактивне управління соціально-економічними
системами на основі інтелектуального аналізу даних: методологія і моделі», 22
статтях у провідних фахових наукових журналах і збірниках наукових праць (10
входять до міжнародних наукометричних баз даних), 3 статтях – в іноземних
наукових періодичних фахових виданнях, 10 статтях у наукових виданнях; 13
публікаціях у наукових збірниках – як тези доповідей на міжнародних наукових і
науково-практичних конференціях. Обсяг публікацій, які відображають основний
зміст дисертації і належать особисто авторові, становить 38,81 д.а.
Структура та обсяг дисертації. Дисертація складається зі вступу, шести
розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. Повний обсяг
дисертації становить 485 сторінок. Основний зміст дисертації викладено на 415
сторінках, що містить 38 таблиць, 59 рисунків та формули. Робота має 7 додатків.
Список використаних джерел налічує 498 найменувань.

Список літератури

ВИСНОВКИ
В дисертації розроблено концептуальні засади моделювання проактивного
механізму прийняття управлінських рішень у СЕС на основі сучасних
інформаційних технологій, що представляє нове вирішення наукової проблеми
моделювання процесу прийняття управлінських рішень. Результати дослідження в
межах вирішення зазначеної проблеми у відповідності до мети та висунутих
завдань дозволили сформулювати такі висновки концептуального, теоретичного,
методичного і науково-практичного характеру:
1. Аналіз основних тенденцій сучасного економічного розвитку
(глобалізації, інформатизації, віртуалізації, соціалізації) засвідчив, що при
дослідженні проблеми прийняття управлінських рішень доцільно розглядати СЕС
як надскладну антропоцентричну систему універсального типу. Запропоновано
представити концептуальну модель СЕС через взаємодію підсистем чотирьох
типів (об’єкт, проект, процес, середовище), які шляхом динамічної самоорганізації
поєднуються у певну конфігурацію, забезпечуючи при цьому ефективне
функціонування складної системи. Аргументовано актуальність удосконалення
наукових підходів до організації механізму підготовки і прийняття управлінських
рішень у СЕС в умовах глобалізації та розвитку інформаційної економіки.
2. Ефективність діяльності СЕС в сучасних умовах значною мірою
залежить від формування системної компетенції проактивності, що зумовлює
необхідність перебудови механізму прийняття управлінських рішень у СЕС з
метою забезпечення їх успішного функціонування та розвитку. Виявлено значну
різноманітність поглядів науковців на управління динамічною самоорганізацією
СЕС, що викликає необхідність формування теоретико-методичних засад
проактивного управління СЕС та розроблення на цій основі концепції
моделювання проактивного механізму підготовки і прийняття управлінських
рішень. Визначено мету, принципи, основні процеси, методичну базу та результати
проактивного управління СЕС.
3. Проактивний механізм прийняття управлінських рішень потребує
виявлення знань для формування випереджаючих управлінських впливів, що
передбачає використання адекватних інструментів видобування латентного змісту
інформації, прихованого в потоках різнопланових даних про функціонування СЕС.
412
Основоположним є висновок, одержаний в результаті аналізу можливостей і
обмежень розповсюджених методичних і модельних підходів, про необхідність
найширшого залучення новітніх ІТ, методів і моделей ІАД до арсеналу актуальних
наукових методів підтримки прийняття управлінських рішень у СЕС. Встановлено,
що нагальність та складність зазначеного завдання вимагає поєднання різних
наукових методів, модельної та інструментальної гібридизації.
4. Розроблено концепцію моделювання проактивного механізму
прийняття управлінських рішень, яка представлена як комплекс положень щодо
формалізації основних процесів проактивного управління на основі комбінування
різних методів і моделей ІАД. В межах концепції визначено основні елементи її
рівнів: теоретико-методологічного, методичного, інструментального, модельного
та організаційно-практичного та зв’язки між ними. Прикладний рівень реалізації
концепції представляють гібридні інтелектуальні ІС, впровадження яких у
практику управління СЕС сприяє зростанню ефективності їх діяльності за рахунок
підвищення обґрунтованості та оперативності прийняття управлінських рішень.
5. Основні методологічні, методичні та прикладні особливості
проактивного механізму дозволили обґрунтувати вибір базової сукупності класів
автономних методів ІАД для реалізації моделювання процесу прийняття
проактивних рішень. Відповідні методи систематизовано за можливістю їх
використання для формування автономних моделей підтримки проактивних
рішень, а саме, огляду ситуації (пошук шаблонів, ідентифікація образів,
класифікація образів), причинно-наслідкового аналізу СЕС, прийняття рішень,
прогнозного аналізу, а також моніторингу ефективності рішень. Автономні моделі
визначено як об’єкти-прототипи при синтезі комплексу взаємопов’язаних моделей
для діагностики стану СЕС.
6. Забезпечення якості управлінських рішень досягається через
інтеграцію в систему управління механізму діагностування стану СЕС,
представленої у вигляді специфічної системної конфігурації «об’єкт-проектпроцес-середовище». Запропонований механізм поєднує етапи збирання
інформації, діагностування і прогнозу та передбачає використання інструментів і
моделей ІАД для підтримки процесів проактивного управління. Діагностування
запропоновано реалізовувати на основі розпізнавання стану СЕС за комплексом
413
ознак, що поєднуються в її образ, який подається через систему моделей проекту,
процесу і середовища. Розробка моделі діагностики набуває практичного значення
в процесі конкретизації показників, що формують моделі проекту, процесу та
середовища у відповідності до специфіки функціонування СЕС.
7. Запропоновано формувати комплекс взаємопов’язаних моделей
діагностики стану СЕС на основі поєднання проактивного підходу до управління,
технології функціонального і процесного аналізу ефективності СЕС, що дає змогу
розробити систему збалансованих показників розвитку СЕС, та гібридних
комбінацій методів ІАД. Реалізація діагностики на модельному рівні передбачає
два варіанти: розпізнавання стану системи на основі образу СЕС (для цього
запропоновано використовувати нечітку модель розпізнавання образу СЕС,
структурні методи розпізнавання) та навчання й розпізнавання, що складається з
процедур ідентифікації, виявлення причин, формування шляхів вирішення
проблеми. Обґрунтовано доцільність використання моделі ідентифікації образу
СЕС, що передбачає виведення на прецедентах. Такий підхід дозволяє
безпосередньо в режимі реального часу використовувати досвід, накопичений
системою, в тому числі і за рахунок розробки проактивних рішень, що забезпечує
СЕС актуальною знаннєвою підтримкою. Діагностику запропоновано
реалізовувати як для поточного стану СЕС, так і для її прогнозованого стану, це
дозволяє визначати напрями розробки проактивних рішень.
8. Для формування шляхів вирішення проблем, виявлених в процесі
діагностування, обґрунтовано методологічні підходи до розробки комплексу
моделей ІАД, пов’язаних як на рівні системної конфігурації, так і на рівні процесів
управління, реалізація яких підтримує потужне інформаційне забезпечення
проактивного управління СЕС за рахунок виявлення знань у великих
інформаційних масивах та їх підготовки до використання в прийнятті рішень.
Горизонтальні зв’язки між моделями комплексу забезпечують успадкування при
переході від загальних до локальних стратегічних і оперативних рішень,
вертикальні зв’язки – відповідають перебігу процесів проактивного управління.
Зв’язки між моделями формуються на основі вирішення окремих завдань
управління, частин завдань (тоді вони беруть участь у створенні гібридних
моделей), а також утворюються на технологічній основі – через розподіл режимів
414
розв’язання задач (в оперативній пам’яті та автономно). Розробка комплексу
моделей набуває практичного значення в процесі їх конкретизації у відповідності
до завдань управління конкретної СЕС.
9. Реалізація проактивного механізму прийняття управлінських рішень у
СЕС вимагає розробки і впровадження гібридних інтелектуальних інформаційних
систем – ІСПУ. Обґрунтовано, що синтезована ІСПУ має поєднувати переваги ІС,
орієнтованих на знання, дані і моделі ІАД, передбачати ефективний розподіл
формування і реалізації моделей між режимами реального часу і попередньої
розробки, що дає можливість з найвищою результативністю надавати підтримку
процесу прийняття рішень. Як багаторівнева система ІСПУ повинна включати
аналітичні інструменти підтримки стратегічних рішень, забезпечувати керівників
найповнішою інформацією щодо тенденцій розвитку зовнішнього середовища,
потенціал СЕС, а також широко впроваджувати автоматичні функції прийняття
оперативних рішень, насамперед тих, що можуть бути ухвалені відповідно до
правил, пов’язані з оцінкою, класифікацією, сегментацією та мають низький рівень
виключень.
10. Ключові вимоги до ІСПУ – високий рівень гнучкості, оперативності,
продуктивності; адаптивності до змін умов середовища; високий потенціал
інтегрованості і взаємодії з іншими системами – визначають доцільність мережевої
структури системи та перспективність застосування при її формуванні
мультиагентного підходу, що розвивається в межах концепції розподіленого
штучного інтелекту. Обґрунтовано, що агентний підхід у поєднанні з проблемноструктурною методологією формування гібридних систем здатні забезпечити
еволюцію, підтримати самоорганізацію, створити умови для розвитку ІСПУ, що
дозволяє визнати їх відповідність та високі потенційні можливості для підтримки
вирішення завдань проактивного управління СЕС.
11. Для забезпечення формування обґрунтованих своєчасних
управлінських рішень у СЕС запропоновано агентну модель ІСПУ, яка підтримує
механізм діагностування стану СЕС як конфігурації «об’єкт-проект-процессередовище» та ґрунтується на інтеграції новітніх ІТ накопичення та аналізу
даних. При побудові моделі використано агентно-орієнтований підхід, що
забезпечує паралельне виконання операцій на рівнях проекту, процесу і
415
середовища, розподіл формування рішення між спеціалізованими агентами,
управління знаннями, переходи між процесами проактивного управління, а також
інтеграцію різних ІС, методів, режимів підготовки та аналізу даних в межах однієї
моделі. Підхід передбачає можливість інтерактивного доопрацювання рішення
компетентною особою.
12. На основі запропонованої агентної моделі ІСПУ розроблено та
протестовано АОС для управління маршрутом та ціною перевезень для
транспортного підприємства та діагностики стану фармацевтичного підприємства.
Побудовані АОС поєднують переваги систем, орієнтованих на знання, дані і
моделі; система для фармацевтичного підприємства втілює багаторівневий підхід.
Експерименти, проведені на побудованих АОС, переконують у позитивному
ефекті від їх використання. При цьому отримано висновок, що готовність
українських підприємств до впровадження запропонованого механізму прийняття
управлінських рішень в найближчий перспективі стосується в основному великих
організацій, що володіють розвиненою ІТ-інфраструктурою та вже накопичили
значні обсяги історичних даних.
13. Доцільність впровадження проактивного механізму прийняття
управлінських рішень знаходить підтвердження у високих оцінках його
результативності. Запропоновано підходи до оцінювання ефективності
проактивного механізму на підприємствах. Аргументовано, що процедура
оцінювання ефективності нерозривно пов’язана з оцінюванням ефективності
інформатизації підприємства. Показано, що успішність проактивного механізму
може бути оцінена показником інформаційної продуктивності, а ефективність –
через систему оцінок якості моделі діагностики та ефектів від впровадження ІСПУ.
14. Запропонована в роботі концепція формування проактивного
механізму прийняття управлінських рішень в умовах інформаційної економіки на
базі системного моделювання та сучасних ІТ надалі буде розвиватися в напрямі
конкретних форм і методів її реалізації. Подальші дослідження насамперед мають
концентруватися на питаннях підвищення значення аналітичної складової в
процесах прийняття управлінських рішень в СЕС, у тому числі за рахунок повної
реалізації потенціалу неструктурованих даних, що забезпечуватиме зростання
інтелектуальної могутності суспільства та ефективності економіки.