воскресенье, 5 августа 2018 г.

Положение информационной безопасности в структуре научного знания

Поиск способов постановки проблем и решения задач информационной безопасности с позиций системного анализа в логике проектно-технологической организационной культуры является аналогом современного научного подхода. В этой связи рассмотрение вопроса о положении информационной безопасности в структуре научного знания оправдано масштабом социального заказа.
Такая постановка задачи поиска первооснов информационной безопасности на первый взгляд не имеет практического значения, поскольку содержит постановку и решение задачи в самом вопросе – это системный анализ и логика культуры, но добавилась проблема масштаба и сложности описания точки «Большого взрыва» в информационной безопасности. К счастью, как оказалось, «Большой взрыв» это не буквальный взрыв, а изменение законов и структуры пространства-времени, что составляет предмет науки, раздел в космологии.
Настоящий пост на 80% своего содержания состоит из цитирования монографии российских ученых «Методология научного исследования» (Новиков А.М., Новиков Д.А.), в которой с позиций системного анализа дается описание того, что подразумевается под современным научным подходом. Информационная безопасность, как и многие другие частные темы, в монографии даже не упоминается, что свидетельствует об универсальности предложенных в цитируемой монографии подходов.

Классификация наук

Действительность в сознании людей имеет четыре специфические формы отражения: искусство, наука, теология, религия. Эти различные формы связаны между собой:
·  наука – искусство: наука оперирует понятиями, искусство – образами;
·  наука – теология: наука оперирует знаниями, теология – общими взглядами на мир;
·  наука – религия: наука оперирует логикой, религия – верой.
Наука определяется как сфера деятельности, целью которой является выработка и теоретическая систематизация объективных знаний о действительности. Если в других областях человеческой деятельности используются знания, получаемые наукой, то наука – эта та сфера деятельности, где основной целью является получение научного знания.
Научные знания структурируются по определенным отраслям науки, которые можно представить в следующем виде:
· философия – занимает особое место, она является одновременно и областью науки, и системой взглядов на действительность, и обеспечивает саму логику рассуждений;
· математика – занимает особое место среди областей научного знания, поскольку ее предметом является построение формальных моделей явлений и процессов, изучаемых всеми остальными науками;
·  центральная область научного знания: физика, химия, космология, кибернетика, биология, антропологические науки, общественные науки, технические науки;
·  практические науки или науки "деятельностей", или технологические науки: медицина, педагогика, технологические дисциплины.

Рис.1. Место ИБ и ИТ в структуре научного знания
Выделим четыре признака науки.
1.  Наличие познаваемого объекта.
2.  Истинность суждений об объектах, проверяемая опытом.
3. Всеобщность (универсальность) и обязательность установленных закономерностей.
4.  Системность, последовательность вытекающих друг из друга понятий.
Только одновременная реализация всех этих признаков определяет научность известного результата познания. Например, математика, как разновидность сферы человеческой деятельности, не соответствует этим признакам и не удовлетворяет им (http://mdm-classifiers.blogspot.com/2013/03/blog-post.html).
Понятие «объект познания» выражает, фиксирует объективное существование изучаемых явлений, их свойств, связей и законов развития. Понятие «объект познания» выступает как исходное понятие для интерпретации содержания знаний.
Понятие «предмет познания», определяет границы, в пределах которых изучается тот или иной объект. В этом понятии выражаются и фиксируются те свойства, связи и законы развития изучаемого объекта, которые уже включены в научное знание и выражены в определенных логических формах. В предмете познания в концентрированном виде формулируются познавательные задачи той или иной науки, определяются главные направления научного поиска, а также возможности решения соответствующих познавательных задач средствами и методами данной науки.
Парадоксальным отрицательным примером отсутствия формального определения предмета познания является научное направление «Исследование операций». Это область прикладной математики, в которой изучаются решение прикладных математических задач моделирования операций: явлений экономики, производства, социальных систем, информационных технологий, информационной безопасности и других.
Рис.2. Экосистема науки
В каждой науке выделяется три основных аспекта деятельности (рис.2):
1.  Наука как социальный институт (сообщество ученых, совокупность научных учреждений и структур научного обслуживания);
2.  Наука как результат (научные знания);
3.  Наука как процесс (научная деятельность).
Можно расположить различные науки на плоскости «Обоснованность результатов» - «Адекватность условий применения» и сформулировать, по аналогии с принципом неопределенности В. Гейзенберга, принцип неопределенности в методологии научной деятельности: «Текущий уровень развития науки характеризуется определенными совместными ограничениями на обоснованность результатов и адекватности условий», т.е. произведение «Адекватности» на «Обоснованность» не превосходит некоторой константы. Общее развитие наук соответствует увеличению константы, а существование общей константы – это характеристика универсальности применения положений методологии научного исследования.
Гипотеза Ньюэлла-Саймона о способе классификации проблем приводит к существованию границы увеличения сложности объектов исследования, проходящей через живые и неживые системы, позволяет разделить науки на две области (рис.3). Задачи, формулируемые для сложных объектов исследования, обычно относятся к слабо формализованным задачам.

Рис.3. Положение Информационной Безопасности (ИБ)
Хорошо структурированные (формализованные) проблемы - это те в которых существенные зависимости могут быть выражены в числах или символах, получающих в итоге числовые оценки. Слабо структурированные проблемы содержат качественные и количественные элементы, причем доминируют малоизученные и неопределенные качественные.
Слабо формализованные задачи - это задачи, которые обладают следующими свойствами:
1.  Наличие большого количества символьной информации.
2. Отсутствует математическая постановка задачи и формальное алгоритмическое решение.
3. Пространство поиска решения велико и требует практически недостижимых вычислительных ресурсов.
Данные и знания области слабо формализованных задач характеризуются:
•  не полнотой;
•  ненадежностью;
•  неточностью;
•  неоднозначностью.
Информационная безопасность и информационные технологии традиционно относятся к этой области, которая характеризуется наличием сложных систем с большим количеством параметров и разнородностью элементов. Решение слабо формализованных задач состоит в поиске рациональных решений, а не точных математических, путем исключения заранее непригодных решений. Математика, подтверждая свое особое положение среди других наук, предлагает методы для решения слабо формализованных задач в составе «Теории принятия решений».

Модели – «темная материя» математики

Решить проблему точного определения положения информационной безопасности в структуре научного знания сильно формализованными методами сложно по связанной причине для формального построения общей классификации наук:
·  Эволюционирующий состав и содержание классификаторов;
·  Большое количество оснований классификаторов;
·  Существенный полиморфизм среди классификационных оснований;
·  Видовые понятия, входящие в классификаторы, нередко не удовлетворяют системным требованиям (http://mdm-classifiers.blogspot.com/2013/03/blog-post_27.html).
С точки зрения классификации наук математика традиционно предлагает противоречивый путь выхода (рис.2 показывает перенос разделов наук из верхней в нижнюю часть графика), через построение формальных моделей. По этому пути построены разделы наук: «Криптография» в Информационной безопасности, «Информатика» в Информационных технологиях, «Теоретическая физика» в Общей физике (ОФ становится лишь экспериментальным разделом в физике). 
Модель - это образ некоторой системы. Модель – в широком смысле аналог (мысленный или условный: изображение, описание, схема, чертеж, график, план, карта и т.п.) какого-либо объекта, процесса или явления (оригинала данной модели).
Развитие моделирования есть направление независимых научных исследований (см., например, вышеупомянутую монографию «Методология научного исследования»).


Рис.4. Назначение науки
Акцентируем внимание лишь на системообразующих функциях моделирования, которые раскрывают предназначение моделей, научных теорий и, соответственно, науки (рис.4):
· дескриптивная функция, за счет абстрагирования упрощает выбор компонент и вариантов системы, становится частью научных теорий;
· прогностическая функция, позволяет делать прогнозы о поведении реальной системы и заменяет саму систему, например, для целей обучения;
· нормативная функция, возможность построить желаемый образ для существующей системы.
Цель построения прикладных формальных моделей – обеспечить понятийную основу для формальных математических методов решения задач.

Научная карьера специалиста информационной безопасности

Правильное позиционирование человеческой деятельности в области информационной безопасности позволяет обеспечить первый шаг, первый аспект - существования науки, как социального института.
В практической реализации данного шага специалисту помогает знание паспортов научных специальностей http://vak.ed.gov.ru/316, а также действующих диссертационных советов по специальности 05.13.19 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность.
Научное сообщество определяет социальный заказ на решение проблем и задач информационной безопасности в направлении их приближения к техническим и физико-математическим наукам.

суббота, 2 января 2016 г.

Активы: классификация и жизненный цикл


Почему в проектном менеджменте используется понятие Продукт проекта вместо понятия Актив (Project Scope Statement vs Asset). Как всегда, проще ввести новый термин, до конца не разобравшись в сути старого.

Приведем несколько определений актива, которые в экономической теории предлагаются к применению:
1) Актив (assets) - совокупность имущества и денежных средств, включая здания, сооружения, машины и оборудование, материальные запасы и другие объекты, которые представляют собой ценность для организации (по ГОСТ Р 55235.1-2012).
2) Актив – совокупность имущества и денежных  средств, принадлежащих Компании, в которые  вложены средства владельцев.
3) Актив – идентифицируемый предмет, вещь или объект, который имеет потенциальную или реальную ценность для организации (по ISO 55000-2014).
4) Актив — ресурс, контролируемый компанией в результате прошлых событий, от которого компания ожидает экономической выгоды в будущем (данная трактовка содержится в принципах МСФО).

В первом определении Актива нечетко определяются границы владения имуществом. Первому определению далеко до математических аксиом в евклидовой геометрии. В последнем определении утверждается, что Актив это Ресурс. Тогда остается без ответа вопрос, зачем вводить два понятия. Второе и третье определения Актива занимают промежуточное место по неполноте описания.
Для практического менеджмента такая ситуация с определениями экономических понятий не является серьезной причиной для паники. Например, многие не знают до технических деталей, как устроен телевизор, но могут им пользоваться и управлять. В телевизоре есть Меню, в виде иерархически классифицированной системы команд для его настройки – этого достаточно.

В этих определениях Актива видна разница в трактовке понятия. Справедливости ради следует отметить, что в экономике многие определения базируются «на понятиях». В зависимости от того или иного выбора базового определения в микроэкономике может возникнуть путаница при построении системы управления предприятием.  Этой путаницы частично можно избежать, если построить модель жизненного цикла Актива.  Простая модель ЖЦ (см. далее) позволяет разобраться в различных определениях Актива и Ресурса, используя минимальное количество слов и новых сущностей. Феноменологическое описание экономического понятия Актив, через определение семантики, через классификацию, через описание методов применения - позволяет компенсировать недостатки определения.

Актив: Классификация


Активы могут быть классифицированы по следующим основаниям:
  •      Степень воздействия
  •      Источник формирования
  •      Функциональное назначение
  •      Степень ликвидности
  •      Степень использования
  •      Форма функционирования
  •      Право собственности
Основание классификации – это наименование классификатора объектов, которое содержит систематизированный перечень объектов, видовых понятий. В корпоративной системе классификации активов, если таковая принимается в компании или организации, основания классификации обычно являются наименованиями фасет в коде Актива.
Таким образом, в классификации активов проявляется полиморфизм классификации. Это возможность наличия нескольких различных способов классификации объектов одного класса (в данном случае - активов), с применением классификаторов с различными основаниями классификации. Именно наличие полиморфизма осложняет интуитивно простое построение так называемой "единой классификационной базы" на основе фасетной или иерархической системы кодирования.
В организационно-распорядительных документах может быть принята собственная корпоративная классификация, которая с позиций IT для построения корпоративной системы управления в большей степени соответствует целям и бизнес процессам в организации. Классификация Активов в банковской деятельности и в бухгалтерском учете компаний или организаций (российской, GAAP) подробно регулируется национальными или международными стандартами.

Лучшие корпоративные примеры управления активами и, в первую очередь, для оптимального управления физическими активами на базе Технической спецификации PAS 55 легли в основу разработки международных стандартов ISO серии 55000-2014.

Серия ISO 55000 включает в себя три стандарта, определяющие основы, терминологию, требования и рекомендации по менеджменту активов:
  1. ISO 55000:2014 Менеджмент активов. Основные положения, принципы и терминология
  2. ISO 55001:2014 Менеджмент активов. Системы менеджмента. Требования
  3. ISO 55002:2014 Менеджмент активов. Системы менеджмента. Руководство по применению ISO 55001.
Следует отметить, что в этих стандартах терминологически выверено описаны лишь требования к корпоративной IT системе менеджмента активов. В соответствии с традициями комитетов ISO практические рекомендации по построению конкретной системы могут быть предоставлены за достойную оплату.

Управление Активами: Эволюция ролей пользователей



Появление новых ролей пользователей в системе управления активами (Assets Management) обусловлено наличием в Компании других систем и находится во взаимосвязи со степенью интеграции между ними. Дополнением к системе управления активами обычно используют такие системы, как: ТОиР, PMO, инвестиционное и стратегическое планирование.
Эволюция ролей пользователей системы в Компании соответствует смене подразделения - Заказчика. Это в свою очередь соответствует расширению числа задач бизнеса, для решения которых применяется система. Каждая стадия такого перехода требует большой содержательной работы по классификации Активов, одновременно с описанием структурных связей между Активами и бизнес процессами в Компании. 

Актив: Модель жизненного цикла


Построим модель жизненного цикла Актива в нотации BPMN.


Данная трактовка Актива содержится в принципах GAAP. FASB Concepts Statement #6, Paragraph 26. Активы имеют три основные характеристики:
1. Актив приводит к получению вероятных будущих экономических выгод при использовании имеющегося потенциала, отдельно или в сочетании с другими активами, что способствует, прямо или косвенно, увеличению будущих чистых денежных потоков;
2. Организация может получать и контролировать выгоду от использования Актива;
3. Сделки или события, послужившие возникновением права на выгоды или контроля над получаемыми выгодами, уже произошли.

Данные условия выполняются только для имущества коммерческих организаций. Для некоммерческих организаций, не преследующих своей целью получение экономической выгоды в виде максимизации положительного денежного потока, первое условие не выполняется.
Модель ЖЦ Актива позволяет уточнить определение экономического понятия Ресурс. Ресурс - это Актив, для которого определены такие характеристики его использования, как время и объем.

Актив: Проектное управление


Понятие Актив очень важно не только для задач бухгалтерского учета, но и для управления проектами. По определению, управление Активами (asset management) – это постоянная и скоординированная деятельность организации, направленная на оптимальное управление активами, соответствующими им рисками и расходами на всех этапах жизненного цикла для достижения и выполнения стратегических планов организации.
Проектное управление заключается в том, что любая достаточно сложная работа оформляется в виде проекта. Проект – это всегда разовое мероприятие, ограниченное по времени, бюджету и ресурсам.  Цель проекта – это практическая реализация компонентов объектной модели желаемого результата или выполнение всех задач проекта. Процесс построения объектной модели конечной цели проекта обеспечивается, например, методом построения аналитической иерархии – Analytic Hierarchy Process.
Цель проекта должна быть связана с процессами модели ЖЦ Актива, иначе проект – это лишь закамуфлированный способ дать друзьям «немного подзаработать». Текущие методики проектного менеджмента иногда для описания содержания проекта (project scope statement) используют понятие Продукта проекта вместо Актива. Такая нечеткость в применении экономических понятий – обычная практика.
Преимущества, связанные с формализацией процесса построения информационного объекта – Плана проекта, ориентированного на Актив в общих чертах изложены в «методологии эффективного управления».

Управление активами и задачи бизнеса

Построение информационной системы управления активами (Asset Management) – это не что иное, как первый шаг по пути моделирования объектов бизнеса, формализованного описания характеристик и взаимосвязей объектов. Наличие информационной модели Активов позволяет сформулировать и решить стратегические задачи для бизнеса Компании:
  • Оптимизация структуры и состава Активов
  • Оптимизация использования Активов с балансировкой мощности (Capacity).
В свою очередь решение этих задач становится возможным после предварительной оценки:
  • Потребностей рынка в товарах и услугах.
  • Возможности привлечения необходимых ресурсов.
Математическая постановка этих задач предопределяет внутреннюю логику и достаточную полноту параметров и характеристик Активов. Важно чтобы информационная система управления Активами допускала модификацию состава (Tags) и значений характеристик.

Кроме решения стратегических задач бизнеса с использованием системы управления Активами возможна автоматизация решения большого числа сопутствующих задач, например:

  • демонстрация соответствия требованиям и нормативам: техническим, юридическим, законодательным и нормативным требованиям, стандартам менеджмента, политикам и процессам менеджмента активов;
  • упрощение реализации задач, реализующих краткосрочные и долгосрочные цели Компании;
  • управление рисками: сокращение финансовых потерь, пени и штрафов, снижение финансовых обязательств, улучшение безопасности и репутации;
  • улучшение финансовых показателей и окупаемости инвестиций, с сохранение ценности активов и учете потерь.

Полезные ссылки:

  1. Практические аспекты менеджмента непрерывности бизнеса. Менеджмент активов. Требования к оптимальному управлению производственными активами - ГОСТ Р 55235.1-2012 - http://protect.gost.ru/v.aspx?control=7&id=182007
  2. Активы организации: трактовка МСФО - http://buh.ru/articles/documents/14102/
  3. Активы и обязательства в системе МСФО - http://www.snezhana.ru/msfo_2/
  4. Классификаторы: феноменологическое описание - http://mdm-classifiers.blogspot.ru/2011/12/blog-post.html
  5. Business Process Model and Notation, нотация и модель бизнес-процессов - https://ru.wikipedia.org/wiki/BPMN
  6. Объектно-ориентированный план - http://www.mtas.ru/Library/uploads/1174561170.pdf
  7. СААТИ Т., КЕРНС К. Аналитическое планирование. Организация систем. М.: Радио и связь, 1991.
  8. Методология эффективного управления - http://pmo-virtual.blogspot.ru/2014/04/blog-post.html
  9. PAS 55 – Asset Management – http://pas55.net/
  10. ISO 55000 Standards for Asset Management - http://www.assetmanagementstandards.com/
  11. IBM is #1 Magic Quadrant for Energy and Utilities Enterprise Asset Management Software

суббота, 15 февраля 2014 г.

Вычислимые классификаторы

Воспользуемся иллюстрацией упрощенного феноменологического описания взаимосвязи таких понятий, как классифицируемое множество объектов, процедура классифицирования и классификатор.
Связи между наблюдаемым и информационным объектом, а также между классификатором и основанием классификации обеспечиваются бизнес процессами моделирования, описание которых здесь опустим.
Одна из практических проблем в использовании классификаторов, например классификатора "Цвет", может быть связана со следующим обстоятельством. Можно разработать (“f ’(x)”) прекрасную систему классификаторов, удовлетворяющие всем требованиям физической теории, но все будет напрасно, если субъектом процедуры классифицирования (“f(x)”) окажется дальтоник.
Суть замечания о процедуре классифицирования (“f(x)”) подчеркивает необходимость серьезного отношения к обсуждаемой теме. Без классификаторов не обходится ни одна ERP и/или ECM система, которые предназначены для использования менеджерами и экономистами. Один из способов решения этой задачи состоит в применении вычислимых классификаторов там, где это возможно.

Функции


Простейшим примером вычислимого классификатора является тот случай, если удается найти и использовать функциональное отображение характеристик объекта в список значений классификатора. Вид функции – это не обязательно регулярное математическое выражение, а это может быть, например, таблица диапазонов значений характеристик объекта. Важно, чтобы функция классифицирования обеспечивала выполнение семантических требований к классификатору - уникальность, полнота, непрерывность и непротиворечивость.
Примеры случаев возможного применения вычислимых классификаторов с использованием функционального отображения характеристик объекта:
·         x – частота телевизионного сигнала, n – номер канала
·         x – напряжение электрического тока, n – категория кабеля
·         x – месяц, n – время года.
Перевод аналогового результата измерения в цифровое значение, функция округления аргумента до ближайшего целого.

Диаграммы состояний

Определение процедуры классифицирования посредством диаграммы состояния, как и в предыдущих случаях, может привести в итоге к вычислимому классификатору. Рассмотрим пример диаграммы состояний контролируемого вопроса при исполнении поручения.
Этой диаграмме состояний соответствует следующий классификатор:
Одно из главных отличий описанного примера от функционального представления процедуры классифицирования объектов состоит в возможной неоднозначности результата. В соответствии с диаграммой состояний для контролируемого поручения существуют различные варианты исхода. Строго говоря, в математике - это не функция.

Data Mining

Задачи построения процедур классификации (“f ’(x)”)  относятся к разделу технологий Data Mining в индустрии IT.
BI - Business Intelligence. Программные средства, функционирующие в рамках предприятия, обеспечивающие функции доступа и анализа информации, принятие управленческих решений. DSS - Decision Support System синоним BI.
Data Warehouse - Средства построения хранилищ данных.
OLAP – On Line Analytical Processing. Системы оперативной аналитической обработки.
EIS - Enterprise Information Systems. Информационно-аналитические системы.
Data Mining - технологии интеллектуального анализа данных. В основе технологий лежит концепция patterns, шаблонов представляющих собой закономерности.
Нет единого мнения относительно того, какие задачи относятся к Data Mining. Также считается, что задача классификации является наиболее простой и одновременно наиболее часто решаемой задачей Data Mining. Однако такие выводы выходят за рамки обсуждаемого вопроса.

понедельник, 3 февраля 2014 г.

Балансы и классификаторы

Целью формального описания балансов является такое построение системы форм балансовой отчетности, которое обеспечивает возможность логичного доказательства ее полноты и непротиворечивости. Система форм балансовой отчетности описывается информационной моделью. Информационная модель должна соответствовать реально существующим бизнес процессам и согласовываться с применяемыми на практике формами первичной отчетности.
Такой подход обеспечивает сопоставимость отчетных данных и облегчает процесс разработки и применения информационных систем в реализации IT проектов: корпоративное хранилище данных (КХД), Data Warehouse, Data Mart.

Экономические определения понятий

Баланс – система показателей, характеризующая состояние взаимосвязанных величин; количественное выражение отношений между сторонами деятельности.
Баланс обычно строится в виде таблицы, состоящей из двух частей, итоги которых составлены на определенную дату и всегда равны.
Балансовые методы:
·         Балансовый метод планирования
·         Балансовый метод учета
Балансовый метод планирования - принятый в практике планирования метод, основанный на взаимном сопоставлении ресурсов и потребностей в них, соизмерении затрат и результатов, согласовании показателей плановых заданий и прогноза их выполнения.
Балансовый метод учета построение и использование такой системы форм сводной отчетности на основании форм первичного учета, которая обеспечивает сопоставление учетных данных по каждому предприятию, между предприятиями Компании и внешними бизнес партнерами.
Виды балансов:
·         Бухгалтерский баланс
·         Баланс доходов и расходов
·         Платежный баланс
·         Расчетный баланс
·         Торговый баланс
·         Материальный баланс
Бухгалтерский баланс - основная форма (таблица) бухгалтерской отчетности, отражающая в денежной форме наличие, размещение и источники финансирования хозяйственных средств предприятия на определенную дату.
Актив – часть таблицы - показывает состав и размещение средств.
Пассив – указывает на источники формирования средств и их целевое назначение.
Бухгалтерский баланс может быть самостоятельным (законченным) для предприятия имеющего право юридического лица или отдельным (незаконченным) для структурных подразделений.
Баланс доходов и расходов – раздел плана (прогноза) предприятия, отражающий в денежной форме результаты плановых (прогнозных) расчетов его производственно-хозяйственной и финансовой деятельности. Отражает доходы и поступления средств предприятия, направления и пропорции их использования, потребность предприятия в собственных оборотных средствах, взаимоотношения с банками и государственным бюджетом.
Платежный баланс – система сводных обобщающих таблиц, показатели которых позволяют сравнить общую сумму доходов с общей суммой платежей.
Существует унифицированная международная методология его составления. Баланс состоит из следующих разделов: счет торгового баланса, платежи и поступления по услугам, трансфертные платежи, счет капитала, счет резервных операций.
Расчетный баланс – соотношение всех денежных требований и обязательств стороны, возникающих за конкретный период, независимо от сроков их погашения. Включает в себя как долгосрочные операции (покупка и продажа ценных бумаг, прямое помещение капиталов, лизинг, продажа предприятий, предоставление и погашение долгосрочных кредитов), так и краткосрочные операции (торговые и банковские кредиты, учет поставок товаров по договорам комиссии).
Торговый баланс – соотношение поступлений и платежей за товары за определенный период времени. Неоплаченная часть сделок, осуществляемых в счет кредита, входит в расчетный баланс, а та часть, по которой платежи уже произведены – в платежный баланс.
Материальные балансы – отражают производство, потребление, распределение и накопление средств производства, ресурсов и предметов потребления. Таблицы баланса разрабатываются в натуральных показателях и обычно состоят из двух частей. В одной части отражается наличие ресурсов, в другой – их распределение.
Построение материальных балансов всегда возможно в следующих случаях:
·         Учет материальных затрат и товарных потоков при производстве
·         Учет движения товаров по собственникам
Таблицы баланса для увязки плана производства и финансирования составляются в денежном выражении.

Приведем пример баланса. Обозначим, 
Штрих означает то, что здесь имеется в виду вектор наименований – информационный вектор, а не вектор значений.
Вектор базиса баланса всегда делится на две части, на два подмножества: статьи актива баланса и статьи пассива баланса.
+
-
Актив
Пассив
Доход
Расход
Увеличение
Уменьшение
Поступление
Выбытие

Кроме этого, вектор базиса баланса должен удовлетворять системным требованиям к классификатору. Особое внимание следует обратить на выполнение семантических требований к базису баланса - уникальность, полнота, непрерывность и непротиворечивость.

Формализованное представление баланса






«Шахматка» является частным случаем баланса, когда вектор спецификации баланса удовлетворяет требованиям к вектору базиса баланса.

среда, 27 марта 2013 г.

Классификаторы. Системные требования

При проектировании различных информационных систем (ERP), витрин данных (Data Mart), хранилищ данных (Data Warehouse) возникает необходимость в описании требований к одному из относительно простых базовых информационных компонент – к классификаторам.
Объект Классификатор и связанное с ним действие Классифицирование, являются фундаментальными понятиями философии и математики. Текущие задачи IT заставляют искать и находить утилитарные подходы к их использованию, описывая основные принципы и понятия «Теории классификации» возможно более кратким и доступным языком.  В качестве конструктивного способа решения этой проблемы воспользуемся следующим подходом – построим необходимые определения объектов и методов классификации через описание их функционального назначения. При таком подходе к решению проблемы придется подготовить описание ее аспектов с различных сторон.
В современной литературе по теории классификации, логике, теории множеств  и общей теории систем, как правило, требования к классификации относятся к системной методологии и группируются следующим образом:




Приведенные требования относятся для классификации четких множеств объектов. Классификация состоит в отнесении объектов к непересекающимся подмножествам или классам эквивалентности. В некоторых процессах классификации возможно отнесение объектов к классам толерантности, которые представляют различные формы нечеткой классификации (кластеризация, диагностика, нечеткая типизация), но эти случаи не являются предметом данного рассмотрения.

Системные требования

Невыполнение любого из перечисленных требований приводит к неправильной (ошибочной) классификации.
  • Нормализация. Система единых корпоративных классификаторов хранится в нормализованной базе данных и является ее составной частью (1НФ, 2НФ, 3НФ, НФБК).
  • Уникальность. Каждая классификация объектов проводится только по общему основанию. Основание классификации – это признак, который дает возможность разделить всю совокупность классифицируемых объектов на подклассы этой совокупности.
  • Полнота. Количество классифицируемых объектов должно быть равно объему всего классифицируемого класса. Если объект относится к классу и задано основание классификации, то не существует объектов в этом классе, которые не могут быть классифицированы.
  • Непротиворечивость. Видовые понятия классификации должны взаимно исключать друг друга. Принципиально не может быть объектов, которые относятся одновременно к нескольким подклассам. Каждый классифицируемый объект может попасть только в один подкласс.
  • Непрерывность. Разбиение на подклассы должно быть непрерывным. Логическое разбиение на подклассы (видовые понятия) должно находиться на одном смысловом уровне классификации.
Классификатор - систематизированный перечень объектов, каждому из которых присвоен определенный код.
Основание классификации – наименование классификатора объектов, содержит систематизированный перечень объектов, видовых понятий.
Полиморфизм классификации – возможность наличия нескольких различных способов классификации объектов одного класса, с применением классификаторов с различными основаниями классификации.

Применение системных требований

1.      Рассмотрим простейший пример применения системных требований. Предположим, что необходимо создание классификатора «Цвет». Выберем за основу классификатора всем известные «Семь цветов радуги».
При отсутствии других информационных объектов, кроме классификатора «Цвет», таблица находится в Нормальной Форме Бойса-Кодда. Остальные системные требования относятся к семантическому (смысловому, содержательному) значению строк таблицы. Требования уникальности и полноты выполнены автоматически, поскольку отсутствует множество классифицируемых объектов. Требования непротиворечивости и непрерывности выполнены в силу физической сущности видовых понятий классификатора. Строки составлены так, что каждое видовое понятие классификатора «Цвет» (например, «Красный») соответствует определенному диапазону длин волн света для видимой части спектра.

2.      Немного усложним описание. Предположим, что имеется примитивная информационная система учета объектов, а классификатор «Цвет» используется для определения характеристики объекта.
С выполнением требования нормализации все обстоит благополучно, если среди объектов не будет «фазанов», т.е. весь объект окрашен в один цвет. Фазан своим многоцветием будет нарушать требование непротиворечивости. Что делать, если нужно регистрировать Фазанов? Следует изменить схему базы данных, но это будет уже другая информационная система.
В новой системе допускается регистрировать «фазанов», но у «Объекта» нет классификатора «Цвет». Классификатор «Цвет» теперь связан с таблицей «Цвет_Объекта». Если так мешают «стрелочки» и «квадратики», то можно ли стереть ненужное? Можно стереть, удалить вместе с требованием нормализации. Больше не будем рассматривать другие нюансы структур данных, вернемся к системному анализу классификатора «Цвет».
Предположим, что объекты могут быть белого или черного цвета. В таблицу «Цвет» достаточно добавить две строки: 0 – Белый; 8 – Черный. Однако будет нарушено требование непрерывности. Цвета «белый» и «черный» имеют другой смысловой уровень. Нет такой длины волны спектра, которая бы соответствовала этим цветам. Что делать? Менять смысловой уровень классификатора.
Известно, что все цвета на мониторе получаются при смешении Красного, Зеленого и Синего цветов (Red, Green, Blue - RGB). Каждый возможный цвет обозначается тремя шестнадцатеричными числами, каждое число от HEX(00) до HEX(FF). Белый цвет – RGB(FF,FF,FF), черный цвет – RGB(00,00,00), желтый цвет – RGB(FF,FF,00) смесь красного и зеленого цветов. Казалось бы, что технология RGB решила все проблемы с классификатором «Цвет». Однако появились новые проблемы. Наличие более 16 миллионов оттенков цветов затрудняют практическое использование классификатора, удовлетворяющего требованиям полноты, для описанной выше информационной системы. У каждого оттенка нет своего названия, а сами названия могут не быть общеупотребительными.  Понятно, что корпоративная система справочников и классификатором должна соответствовать многоуровневой модели данных, поддерживать механизм выборок или проекций.

3.      Немного усложним предыдущее описание. Предположим, что осуществляется построение CRM системы для мебельной фабрики, выпускающей двери.
Объект – это двери и другие сопутствующие изделия. Цвет объектов может быть, например - Дуб, Бук, Ясень, Венге, Вишня, Зебрано, Белый глянец. Цвет изделия нужен при заказах Клиентами через WEB магазин.
В этом примере при формировании корпоративного справочника «Цвет» мы понимаем, что столкнулись с некоторыми теоретическими проблемами. Например, «Зебрано», «Белый глянец» это вообще не чистый цвет, им нет соответствия в RGB. Что делать? Менять смысловой уровень, менять технологии пользовательского интерфейса по работе с информационной системой.
В данном случае очевидно, что это не классификатор "Цвет", а классификатор "Фасад". Это совсем другой классификатор, в котором вместо кода RGB целесообразно использовать визуальную картинку части поверхности. Таким образом, в реализации информационной системы учета объектов возможно следовало предусмотреть полиморфизм классификации.

4.      Закончим на этом месте проведение анализа применения системных требований к классификатору «Цвет». Много других, не менее важных общих вопросов, связанных с классификаторами и справочниками, будут рассмотрены позднее.
Для комплексного решения вопросов по формированию единых корпоративных справочников и классификаторов целесообразно использовать специализированные технологические системы MDM (Master Data Management).