Моделирование бизнеса и CASE-технологии

3. Моделирование  бизнеса  и CASE-технологии

 

В начале 80-х годов, в период бурного развития теории управления и становления терминологии в этой области, американским кибернетиком Стэнфордом Биром было предложено определение модели в широком смысле слова.

"Некоторые  полагают, что модель - это математическое  уравнение, - пишет Бир, - другие считают ее теорией, третьи - гипотезой, но есть и такие, которые принимают ее за физический предмет. Последние относятся к числу самых бесхитростных, однако они понимают проблему лучше всех. Мы говорим о модели корабля или модели железной дороги, но мы специально говорим о работающей модели".

Для модели, поясняет ученый, в общем случае характерны четыре свойства:

• уменьшенный масштаб (размер модели, точнее, ее сложность, всегда меньше, чем у оригинала. Мы сознательно вводим упрощения);
• соблюдение ключевых соотношений между разными частями (так, в случае физической модели реально существующие в оригинале части представляются в правильном положении друг к другу);
• работоспособность - возможность в принципе работать, как оригинал (во всяком случае, похожим образом);
• соответствие действительным свойствам оригинала (степень достоверности).

Итак, модель нужна для того, чтобы узнать что-то о моделируемой вещи.

Моделирование сегодня - не средство анализа бизнеса, а средство его осуществления. Поэтому модели необходимо создавать и использовать, если мы хотим построить современный технологичный бизнес.

Можно ли говорить о типовых моделях и их применимости? Наверное, как и в остальном мире, в бизнесе типовая часть (общие тенденции) составляет его львиную долю, а вот уникальность (кстати сказать, зачастую сильно преувеличенная) является "приправой" к этой основной части (80/20).

Модели, используемые для управления бизнесом, можно разделить на несколько групп. В этом случае на высшем уровне располагаются стратегические, фундаментальные модели, описывающие глобальные правила и зависимости поведения объекта управления. Они оперируют небольшим количеством высокоагрегированных показателей (в расчете на длительную перспективу) и составляют основу стратегического управления.

В свою очередь, в зависимости от вопросов, на которые должны отвечать стратегические модели, они могут разделяться  на категории:

• модель финансового управления (взгляд на бизнес с точки зрения движения финансовых средств);
• маркетинговая модель (оценка влияния внешней среды - рынка - на рассматриваемый бизнес);
• модель управления производством (MRP, ERP, CSRP);
• модель управления логистикой (снабжением и сбытом).

На  втором уровне - транзакционном - расположена модель, отвечающая за операционную реализацию глобальных принципов (в виде последовательности шагов). Здесь мы имеем дело с процессами, сущностями и связями, потоками данных и т. д.

Использование множества моделей приводит к необходимости их классифицировать. Классификация не является самоцелью, она диктуется потребностями теории и практики. Целесообразная классификация моделей обеспечивает удобство при выборе методов моделирования и получение желаемых результатов.

К важнейшим признакам, по которым проводится классификация моделей, относятся:

1. закон функционирования и характерные особенности выражения свойств и отношений оригинала;
2. основания для преобразования свойств и отношений модели в свойства и отношения оригинала.

По  первому признаку модели делятся  на логические, материальные и семантические, или вербальные (рис. 3.1).

Логические  модели функционируют по законам логики в сознании человека или в компьютере, работающем под управлением написанной человеком программы:

• Образные, или иконические, модели выражают свойства оригинала с помощью наглядных образов, имеющих прообразы среди объектов материального мира.
• Знаковые (символические) модели выражают свойства моделируемой системы с помощью условных знаков или символов.
• Образно-знаковые модели совмещают в себе признаки образных и знаковых моделей.

Материальные  модели функционируют в соответствии с объективными законами природы.

Функциональные, геометрические и функционально - геометрические модели отражают соответственно только функциональные, только пространственные и одновременно функциональные и пространственные свойства оригинала.

Семантические, или вербальные, модели являются словесными описаниями объектов моделирования. Они применяются в ряде случаев, в частности на начальных этапах моделирования деятельности организации, при опросе экспертами персонала с целью получения необходимой информации. Основная проблема, возникающая при построении вербальных моделей бизнес-процессов организации, заключается в установлении эффективного взаимодействия между экспертами предметной области (сотрудниками организации) и специалистами в области моделирования.

По  второму признаку модели делятся на условные, аналогичные и математические.

• Условные модели выражают свойства и отношения оригинала на основании принятого условия или соглашения. У таких моделей сходство с оригиналом может совершенно отсутствовать.
• Аналогичные модели обладают сходством с оригиналом, достаточным для перехода к оригиналу на основании умозаключения по аналогии.
• Математические модели обеспечивают переход к оригиналу, фиксацию и исследование его свойств и отношений с помощью математических методов. Математические модели обладают важными достоинствами - четкостью, возможностью строгой дедукции, проверяемостью. Однако в целом ряде случаев при построении математических моделей, например для описания процесса производства стали, могут возникнуть практически непреодолимые трудности.

Можно провести квалификацию моделей в зависимости от их назначения. С точки зрения учета временного фактора выделяют статичные, имитационные и динамические модели.

Статичные модели описывают содержательную сторону системы, не изменяющуюся во времени. Они могут быть функционально-информационными, т.е. описывать структуру информации, на основе которой функционирует система, и структурными, т.е. описывать структуру системы.

Имитационные модели позволяют моделировать поведение системы в зависимости от вводимой исходной информации.

Динамические модели позволяют моделировать поведение системы во времени, учитывая фактор ее развития. С их помощью моделируют поток событий.

 

 

Рис. 3.1. Классификация моделей

 

Структурный анализ является методологической разновидностью системного анализа. Он был разработан в 60-70-х годах XX века Дугласом Т. Россом в виде методологии SADT (Structured Analysis and Design Technique) — технология структурного анализа и проектирования.

В основе структурного анализа лежит выявление структуры как относительно устойчивой совокупности отношений. Основным понятием структурного анализа служит структурный элемент (объект) — элемент, выполняющий одну из элементарных функций, связанных с моделируемым предметом, процессом или явлением.

Структурный анализ предполагает исследование системы с помощью ее графического модельного представления, которое начинается с общего обзора и затем детализируется, приобретая иерархическую структуру со все большим числом уровней. Для такого подхода характерны:

• разбиение на уровни абстракции с ограничением числа элементов на каждом из уровней (обычно от 3 до 9);
• ограниченный контекст, включающий лишь существенные на каждом уровне детали;
• использование   строгих   формальных правил записи;
• последовательное приближение к конечному результату.

Цель структурного анализа заключается в преобразовании общих, расплывчатых знаний об исходной предметной области в точные модели, описывающие различные подсистемы моделируемой организации.

Декомпозиция является условным приемом, позволяющим представить систему в виде, удобном для восприятия, и оценить ее сложность. В результате декомпозиции подсистемы по определенным признакам выделяются отдельные структурные элементы и связи между ними. Декомпозиция служит средством, позволяющим избежать затруднений в понимании системы. Глубина декомпозиции определяется сложностью и размерностью системы, а также целями моделирования.

Любая организация, как правило, имеет  большое количество подсистем, поэтому  число структурных элементов и связей между ними весьма велико.

Каждый  структурный элемент (или объект) и связь обладают определенными  свойствами, которые должны быть описаны. Одной из разновидностей свойств  являются атрибуты. Атрибут — необходимое, существенное, неотъемлемое свойство объекта. Естественно, что разные структурные элементы имеют разные атрибуты.

Каждый  объект или связь имеет также  набор характеристик, при помощи которых можно задать количественные и качественные характеристики моделируемых элементов. В частности, для каждой функции можно задать ее имя, уникальный код в проекте, автора, время и дату создания, детальное описание, пример реализации, временные и стоимостные затраты на выполнение данной функции и т. д. Все указанные характеристики объектов и связей формализованы и используются при проведении анализа или составлении отчета.

Структурный анализ как совокупность методов моделирования сложных систем вследствие большой размерности решаемых задач должен опираться на мощные средства компьютерной поддержки, обеспечивающей автоматизацию труда системных аналитиков. Такими средствами являются CASE-системы (Computer Aided Software Engineering).

Архитектура большинства CASE-систем основана на парадигме «методология — модель — нотация — средства» (рис. 3.2).

Методология структурного анализа представляет методы и средства для исследования структуры и деятельности организации. Она определяет основные принципы и приемы использования моделей.

Модель  — это совокупность символов (математических, графических и т.п.), которая адекватно описывает некоторые свойства моделируемого объекта и отношения между ними.

Нотации — система условных обозначений, принятая в конкретной модели.

Средства  - аппаратное и программное обеспечение, реализующее выбранную методологию, в том числе построение соответствующих моделей с принятой для них нотацией.

При моделировании систем вообще и, в частности, для целей структурного анализа используются различные модели, отображающие:

• функции, которые система должна выполнять;
• процессы, обеспечивающие выполнение указанных функций;
• данные, необходимые при выполнении функций, и отношения между этими данными;
• организационные структуры, обеспечивающие выполнение функций;
• материальные и информационные потоки, возникающие в ходе выполнения функций.

 

Рис. 3.2. Архитектура CASE-систем

 

Среди многообразия средств, предусмотренных для проведения структурного анализа, наиболее часто и эффективно применяются:

• DFD (Data Flow Diagrams) — диаграммы потоков данных в нотациях Гейна-Сарсона, Йордона-Де Марко и других, обеспечивающие требования анализа и функционального проектирования информационных систем;
• ERD (Entity-Relationship Diagrams) - диаграммы «сущность-связь» в нотациях Чена и Баркера;
• SADT (Structured Analysis and Design Technique) — технология структурного анализа и проектирования;
• семейство IDEF (Integration Definition for Function Modeling):
• IDEF0 — методология функционального моделирования, являющаяся составной частью SADT и позволяющая описать бизнес-процесс в виде иерархической системы взаимосвязанных функций;
• IDEF1 —методология анализа и изучения взаимосвязей между информационными потоками в рамках коммерческой деятельности предприятия;
• IDEFIX — методология информационного моделирования, основанная на концепции «сущность-связь», предложенной Ченом [2]. Применяется для разработки реляционных баз данных и использует условный синтаксис, специально разработанный для удобного построения концептуальной схемы и обеспечивающий универсальное представление структуры данных в рамках предприятия, независимое от конечной реализации базы данных и аппаратной платформы;
• IDEF3 — методология документирования технологических процессов, предприятия, позволяющая моделировать их сценарии посредством описания последовательности изменений свойств объекта в рамках рассматриваемого процесса;
• IDEF4 — методология объектно-ориентированного   проектирования для поддержки проектов, связанных с объектно-ориентированными реализациями;
• IDEF5 — методология, обеспечивающая наглядное представление данных, полученных в результате обработки онтологических запросов, в простой, графической форме.

При помощи этих методов могут быть построены логические модели исходной и реорганизованной систем управления организацией.

На  российском рынке представлено достаточно большое количество CASE-систем, многие, из которых позволяют, так или иначе, создавать описания (модели) бизнес-процессов предприятий. Очевидно, что выбор системы в значительной мере определяет весь дальнейший ход проекта. Рациональный выбор системы возможен при понимании руководством компании, и ее специалистами нескольких аспектов: