- Registrado
- 23 Oct 2013
- Mensajes
- 522
- Puntuación de reacción
- 2
- Puntos
- 18
- Ubicación
- Екатеринбург, тел. +7-950-641-06-09
- Sitio web
- ci-razvedka.ru
Elena Larina. En qué se diferencia el análisis de inteligencia del análisis de negocios.
Elena Larina es bien conocida por los expertos en inteligencia Competitiva. Su trabajo directo es hadhanting, pero, además, Elena publica excelentes materiales sobre el tema de los principios generales para trabajar con la información con métodos que se adoptan en la inteligencia.
Es popular, entre los especialistas, y su sitio web " Business as Intelligence "(Hrazvedka), donde hay secciones teóricas (por ejemplo," Opinión del Gurú") y prácticas (como" inteligencia "o"Programas y servicios").
El material de Elena Larina "lo que difiere del análisis de inteligencia del análisis de negocios" se refiere a la teoría. Pero esta es la misma teoría sin la cual la práctica exitosa no es posible.
A continuación, la cita.
En qué se diferencia el análisis de inteligencia del análisis de negocios
Si usa Wikipedia, y es mejor Leer monografías sobre análisis de negocios, se encontrará aproximadamente la siguiente definición. "Es una disciplina para identificar las necesidades comerciales y encontrar soluciones a los problemas comerciales". Bajo esta definición cae absolutamente todo, desde la inteligencia competitiva, hasta la actividad de auditoría. Por lo tanto, en la práctica, el análisis de negocios se entiende por algo diferente. A saber: una descripción de los procesos de negocio para identificar las deficiencias existentes y eliminarlas. Recientemente, esta dirección ha recibido su propio nombre de reingeniería.
En los últimos años, el análisis empresarial se ha asociado cada vez más con el llamado procesamiento inteligente de datos con la ayuda de sistemas informáticos. Sin embargo," inteligente " es, ante todo, una marca para la venta, ya que en la práctica se trata nuevamente de estadísticas de un grado u otro de sofisticación con elementos de visualización. La tendencia más reciente es el análisis empresarial basado en Big data. En Resumen, se trata de que hoy en día todos los aspectos de la vida de la empresa y muchos aspectos del entorno empresarial se están digitalizando. Los datos recibidos llegan al repositorio. Luego, nuevamente, se procesan utilizando los mismos métodos estadísticos clásicos, sobre la base de los cuales se forman recomendaciones para los tomadores de decisiones. En realidad, no hay magia en Big data. Es simplemente digitalizar todo y todo, seguido de un procesamiento económico-estadístico. Todo el arte consiste en crear clasificaciones lo más detalladas y detalladas posible de estos datos más grandes, de modo que permitan obtener segmentos de consumidores, clientes, objetos con las características más predecibles posibles. En realidad, alrededor de todo esto y gira hoy en día toda la gran industria de TI, cuyas revoluciones se miden por casi un billón de dólares. Es en este campo que las empresas pastan, desde SAP hasta C1. Pero todo esto no tiene nada que ver directamente con la inteligencia competitiva. Aunque algunos elementos de los métodos económico-estadísticos que permiten buscar patrones ocultos en los datos están incluidos en el Arsenal de inteligencia competitiva, disponible hasta ahora principalmente para grandes empresas.
Además, la inteligencia de negocios se refiere al uso de métodos bastante específicos como el análisis FODA, las fuerzas del mercado de porter, la tabla McKinsey, la llamada matriz de Boston, etc. Para cada uno de estos métodos, hay una gran cantidad de literatura y materiales de habla rusa en Internet. Lo suficientemente discutible es si se refieren a la inteligencia competitiva. Según los estadounidenses, que en realidad crearon inteligencia competitiva en su sentido clásico, todos estos métodos son las herramientas más importantes de inteligencia competitiva. Se discuten en grupos relevantes en LinkedIn, están dedicados a capítulos en libros de inteligencia competitiva en Inglés, etc.
En principio, cualquier método debe tratarse exactamente como un martillo. Si cumple su función, entonces es bastante adecuado. En este sentido, las herramientas de marketing clásicas anteriores, por supuesto, se utilizan en inteligencia competitiva, pero no son su principal y su propio conjunto de herramientas. Son la esencia de los métodos auxiliares. Además, debido a las características del entorno empresarial ruso, el uso de las fuerzas del mercado de porter, las tablas McKinsey y las matrices de Boston es extremadamente difícil. Se centran en el llamado mercado clásico o perfecto. Y nuestro mercado es similar al mercado perfecto también como Fotlzwagen en Bentley. Por lo tanto, por supuesto, es necesario conocer estos métodos. Puedes usarlos. Pero considerarlos alfa y Omega del análisis de inteligencia en las realidades de las empresas rusas es muy divertido.
Una canción separada es la evaluación comparativa. Hablando en ruso, es una comparación de su empresa, sus productos, procesos de negocio, etc. con la competencia. Históricamente, la inteligencia competitiva estadounidense, en cierto sentido, incluso ha crecido desde la evaluación comparativa. Esto se debió al hecho de que la inteligencia competitiva en los Estados Unidos apareció, en primer lugar, no solo en el campo de la economía real, sino directamente en el campo de la producción. En consecuencia, su trabajo estaba dirigido a identificar las mejores soluciones en la producción de un producto en particular y la posibilidad de transferirlas a sus propias empresas.
En la Rusia moderna, donde casi un tercio del producto interno bruto es el comercio, y una parte significativa del sector productor proviene de la minería, especialmente el petróleo y el gas, la necesidad de aplicar la evaluación comparativa es muy limitada. Por supuesto, es útil para la economía real, especialmente la producción de productos nuevos y sin análogos, pero con la mano en el corazón, digamos, y si tenemos muchas de estas empresas. Por lo tanto, la evaluación comparativa clásica, aunque es un primo de la inteligencia competitiva, es poco probable que encuentre una amplia aplicación práctica en Rusia en un futuro próximo. Al mismo tiempo, la evaluación comparativa, como método de análisis de negocios comparativo de los procesos de trabajo con clientes, contrapartes, es bastante aplicable y útil. Pero no hay trucos aquí, ya que cualquier persona que prácticamente hace negocios. Sabe bien en qué parámetros debe comparar su actividad con la de los competidores. Para hacer esto, dominar las sutilezas del análisis de negocios y Leer volúmenes académicos dedicados a la evaluación comparativa no es necesario.
Recientemente, la mayoría de los especialistas extranjeros comparten inteligencia competitiva y análisis de negocios, que en traducción directa al ruso significa inteligencia empresarial, según el principio de lo externo a lo interno. CI o inteligencia competitiva se ocupa del entorno empresarial externo, Y BI o análisis empresarial, respectivamente, interno, lo que sucede dentro de la empresa.
Etapa cero
El curso completo de análisis para inteligencia competitiva se puede encontrar en el libro de nezhdanov I. Y. "inteligencia Analítica para negocios". Le aconsejo que lea el libro por al menos dos razones. Proporciona un rico material de inteligencia analítica en relación con las necesidades del negocio, y presenta un lenguaje estructurado comprensible. Nos centraremos en otros aspectos y otros métodos de análisis de inteligencia competitivo.
El nivel cero de análisis es la evaluación de la información recopilada. Muchos de los especialistas, profesionales y autores de libros sobre este tema distinguen la evaluación en una etapa independiente. Pero la evaluación en sí misma implica el análisis, después de todo, en Última instancia, ¿qué es el análisis? Esta es la comprensión de un tema en particular. Y no solo la comprensión, sino la oportunidad de implementar esta comprensión con algún propósito pragmático. Por ejemplo, ganar dinero en los negocios. O materia oscura para detectar en la física. Entonces, en la evaluación sin análisis, simplemente no está en ninguna parte. Pero el análisis para llevar a cabo sin una evaluación previa de la información también está plagado de una pérdida de tiempo vacía y está garantizado por una comprensión incorrecta de este o aquel tema de análisis.
El análisis de la información recopilada de Fuentes públicas, directas e internas debe llevarse a cabo con al menos tres criterios: credibilidad, integridad y relevancia.
Incluso el erizo, que se perdió en la niebla, está claro que cuanto más confiable sea la información, mejor será la vida, más correctas serán las decisiones, más eficientes serán los métodos de inteligencia competitiva. Solo hay un problema. Dado que la inteligencia competitiva Opera estrictamente dentro del marco de la ley, a diferencia del espionaje industrial, que puede permitirse grabar una conversación telefónica, "reclutar" a un agente y obtener documentos de chantaje y muchas otras sanciones penales y administrativas, con toda la riqueza de herramientas de inteligencia competitiva, es necesario reconocer que no es ilimitado ni Omnipotente. Por lo tanto, debe entenderse claramente: la información 100% confiable de Fuentes abiertas generalmente se puede obtener sobre hechos que no son de interés para la inteligencia. ¿Por qué necesita un explorador, si el hecho es conocido por todos? Pero la información no es obvia, es información que es difícil de verificar repetidamente y confirmar al cien por cien. Su credibilidad es mucho más difícil de juzgar. Es por necesidad probabilística. David Kimshi, uno de los líderes más famosos de los servicios de inteligencia israelíes, escribió: "la Inteligencia casi nunca trata no solo con el cien por cien, sino también con información altamente probable. En general, la información obtenida incluso de los mejores agentes es probable. En realidad, la habilidad del jefe de inteligencia es la capacidad, basada en la experiencia, la intuición y el conocimiento, de emitir un juicio sobre el nivel de probabilidad de un informe y, en consecuencia, valorar su confiabilidad".
En los negocios, así como en la inteligencia estatal, siempre se requiere determinar de alguna manera la confiabilidad de la información recibida. Hay muchos métodos diferentes, pero desafortunadamente, por muchas razones, no siempre se aplican en la vida. Por lo tanto, a menudo se adopta un método bastante simple pero efectivo. Implica una evaluación de tres marcadores de prioridad:
- cuanto más documentada sea la información, más confiable será, en igualdad de condiciones. Por supuesto, los documentos se pueden encontrar u obtener obsoletos, o no definitivos, sino borradores, pero, en general, el documento es en su mayor parte más confiable que los informes de los medios, especialmente en el momento actual, cuando los medios se utilizan cada vez más para la desinformación intencional;
- si se confirma la misma información, al menos de dos Fuentes independientes, esto indica una mayor confirmación de la información. Por lo tanto, al darse cuenta de que no es posible confirmar la información no obvia de muchas Fuentes, siempre es necesario tratar de tener una segunda confirmación, al menos indirecta, de la información sobre la cual se evalúa su confiabilidad;
- el tercer marcador es la autoridad de la fuente. Entonces, cuando para la inteligencia competitiva, la extracción de documentos es difícil por razones legislativas, y la verificación de la información es costosa, este marcador actuará como el principal. Cuanto más confiable sea la información de la fuente en el pasado, mayor será la probabilidad de que esta vez no fallará. Aunque, desafortunadamente, no es necesario tratar esta posición como un axioma. En igualdad de condiciones, las Fuentes oficiales se consideran más confiables que las no oficiales, a menos que estas últimas tengan un alto nivel de autoridad. En general, las Fuentes de información con licencia de Internet pagadas son más autorizadas que las gratuitas. La información obtenida con la ayuda de herramientas de software especiales es principalmente más autorizada que con la ayuda de un simple motor de búsqueda.
A partir de estos tres marcadores, cada uno, en virtud de su experiencia y comprensión, puede concluir sobre la confiabilidad de la información. Lo único que vale la pena tener en cuenta todo el tiempo es que el objeto al que se refiere la información es más difícil, más difícil es juzgar la credibilidad. Cuanto más interesado está el futuro, más incertidumbre sobre la credibilidad debe reconciliarse con el presente. Y asegúrese de recordar que la validez es, por regla general, probabilística, posible. Con plenitud también es comprensible. Cuanto más completa sea la información, mejor será el análisis. Pero aquí hay tres obstáculos. No se puede obtener toda la información deseada, ya que no se refina con métodos legítimos. Además, cualquier información tiene un precio y la organización tiene un presupuesto. En consecuencia, la integridad de la información está dictada por una parte por las capacidades intelectuales y comunicativas y los productos de software disponibles, y por otra parte, por las restricciones presupuestarias. Aquí, según el proverbio ruso, estira las piernas en la ropa.
El proverbio, por supuesto, es bueno, pero todavía hay que tener algunos principios para evaluar la integridad. Como tales, en la práctica, se pueden usar dos marcadores:
- la información puede considerarse mínimamente completa, si hay al menos alguna información con un grado de confianza aceptable para el analista o LPR. Entonces puedes seguir trabajando. Si no hay suficiente información sobre al menos uno de los parámetros, entonces no se puede hablar de ninguna integridad. Misión fallida. Tenemos que volver atrás y recuperar la información.;
- la posibilidad de encontrar al menos una solución satisfactoria, para la cual se realiza el trabajo de inteligencia. Hay dos sutilezas aquí. Por supuesto, es mejor que haya más de una solución. La segunda sutileza es que este marcador no funciona en la etapa de análisis, sino en la etapa de diseño de la solución.
¿Qué sigue? Es necesario establecer los criterios mínimos de exhaustividad permitidos, y luego, dependiendo de las circunstancias específicas, determinar qué exhaustividad de la información es suficiente para tomar una decisión de gestión. En cualquier caso, no será una cuantificación tan habitual, sino un juicio de evaluación del tomador de decisiones y sus asesores. Hay que tener esto en cuenta. Y tenga en cuenta constantemente que la evaluación de la información en su totalidad se ajustará constantemente a medida que se realice el análisis y puede ser necesario reanudar el trabajo de recopilación de información en cualquier etapa del ciclo de inteligencia. Debemos estar listos para comenzar, si no todo, al menos parte del trabajo de nuevo.
Pero el tercer criterio, la puntualidad, es el más fácil de evaluar. Aquí,a diferencia de la autenticidad y la integridad, puede controlarse y verificarse. La información siempre es necesaria para resolver el problema o, como dicen en Rusia, "eliminar el problema". Y ambos siempre están vinculados a un plazo específico. Por lo tanto, la información confiable más completa será absolutamente inútil si se presenta más tarde del período requerido.
Por lo tanto, en contraste con muchos profesionales respetados, pero de acuerdo con las prácticas comerciales cotidianas, sugeriría una manera fácil de evaluar la información recopilada para su análisis. El criterio de referencia es la urgencia. A continuación, se establecen límites presupuestarios y se determina el grado de exhaustividad alcanzable de la información. Aunque aquí soy calumniado. Los cerebros, como dicen, pueden compensar la falta de presupuesto y las limitaciones de las herramientas de software, pero solo hasta un cierto límite. Las imágenes, por supuesto, deciden, pero no del todo. Con todos los presupuestos, cerebros y demás, la información recopilada en integridad debe satisfacer los dos marcadores de suficiencia mínima mencionados anteriormente. Y en la etapa final, se lleva a cabo una evaluación de la información para su confiabilidad. Como resultado, obtendremos una evaluación de la información para el cumplimiento de los plazos, la integridad posible y la confiabilidad alcanzable. Inteligencia-pensando en lo difícil
Cuando alguien se encuentra con un término sobre el que desea saber más, solía subir a numerosos libros de referencia, enciclopedias y monografías. Ahora, un camino directo a Wikipedia. Allí se puede descubrir que el análisis es una forma de entender dividiendo el conjunto en partes. Todavía hay muchas cosas escritas, pero eso ya no importa. Prestemos atención a lo principal: la división en partes. Las partes se dividen cuando el todo se entiende, y lo principal es hacer algo con él, es inmediatamente difícil. Entonces, de hecho, el análisis es pensar en lo complejo. Y los métodos analíticos son formas de entender lo complejo.
Curiosamente, la ciencia existente hasta hoy, la exploración en su comprensión moderna y la economía de mercado clásica aparecieron casi al mismo tiempo en gran Bretaña. En su núcleo, tenían una imagen analítica del mundo. La metáfora de esta imagen del mundo era el reloj. Se suponía que todo el mundo , todos sus componentes, la sociedad, la actividad humana eran como un gran mecanismo. Se puede montar, desmontar, piezas intercambiadas. Está sujeto a una construcción simple, y lo más importante del todo está completamente determinado por las partes que lo componen. Esta imagen del mundo se reflejó incluso en el idioma Inglés, que por definición los lingüistas se llama lenguaje "analítico".
El análisis es innegablemente, infinitamente importante. Pero hoy ya está claro que el mundo, y más aún la sociedad, no es un mecanismo. El todo, aunque está formado por partes, no se reduce a ellas. Los sistemas complejos no se pueden diseñar como mecanismos simples.
Sin embargo, las propiedades del pensamiento humano, que probablemente están relacionadas con las características psicofisiológicas del cerebro, son tales que es bastante difícil para una persona pensar en lo complejo. A lo complejo viene a través de lo simple. Es bien sabido que la gran mayoría de las personas pueden operar simultáneamente de cinco a siete, un máximo de nueve, variables o factores. Y el número de personas, teorías, escenarios que una persona puede recordar, dominar y mantener constantemente en la memoria RAM no excede aproximadamente 150 o el número de Dunbarr. Por lo tanto, aunque la clave en la actividad humana, como lo demostró el gran psicofisiólogo ruso P. anokhin, es la Predicción, y el pensamiento, como descubrieron dos Eminentes psicólogos del siglo pasado V. brushlinsky y K. Jung, es la síntesis a través del análisis, es la síntesis la operación de pensamiento inicial necesaria para cualquier trabajo efectivo tanto en la vida cotidiana como en los negocios.
Para avanzar más en nuestro tema de inteligencia competitiva, es necesario detenerse con bastante fluidez en probablemente el tema más difícil con el que una persona se ha encontrado: esto es usted mismo y su pensamiento. Cuando hablan de inteligencia artificial, predicen si aparecerá o no, surge la pregunta de cómo podemos juzgar el adjetivo si no hemos entendido completamente el sustantivo.
Hagamos un pequeño retiro. Durante cuarenta años, las computadoras más poderosas juegan con una persona, y no con la gente común, sino con los mejores profesionales en su campo, en los juegos. Todo comenzó con el ajedrez. Los Campeones del mundo fueron derrotados con éxito. Hasta la fecha, Watson ganó el juego "Sorpresa", como se le llama en Estados Unidos. En el medio, la máquina venció al hombre en Go, las Damas y casi ganó el póker. Resultó que donde una persona con una máquina compite para resolver problemas de conteo y donde tanto una persona como una máquina deben actuar de acuerdo con las reglas establecidas, la máquina ya hace frente a las tareas mejor que una persona. Pero, ninguna máquina, al menos por el momento, es capaz de competir con una persona a menos que se definan reglas en la tarea o que puedan cambiar a medida que avanza. Esto sucede principalmente debido a las diferencias fundamentales en los cálculos de la máquina y el pensamiento humano. Pero desde aquí ya no comienza la distracción, sino nuestro tema directo.
La máquina actúa sobre algoritmos rígidos y todo, en Última instancia, se digitaliza. Es decir, cuenta y luego ejecuta el programa sobre la base de cálculos. Los pasos del programa en realidad se llaman algoritmo. Se prescriben de antemano y se fijan rígidamente.
Incluso las tecnologías más modernas de autoprogramación, desarrolladas por el famoso Instituto de tecnología de Massachusetts, son, en Última instancia, el mismo algoritmo rígido, lo que le permite crear otras secuencias rígidas de la operación, es decir, algoritmos. El hombre, que hoy en día ya tiene un gran número de confirmaciones obtenidas por investigadores de una amplia variedad de campos de conocimiento y práctica, no piensa en números. Ni siquiera piensa en palabras. Aunque, como resultó, el lenguaje tiene un impacto en el pensamiento, la imagen del mundo, los programas de acción. Y, sin embargo, nuestro pensamiento no Opera con palabras, sino más bien con algo similar a los pensamientos. Y la persona no ejecuta ningún comando al pensar, ya sea uno o más en paralelo.
Además, hoy en día, el hecho de que todas las personas pueden dividirse en dos grupos en una aproximación muy aproximada, con el llamado pensamiento del hemisferio derecho e izquierdo, está firmemente establecido. Algunos tienen más razón, lógica, o como dicen, racionio. Otros tienen una percepción holística que a menudo se identifica con las emociones y con la intuición. En realidad, cada persona está naturalmente involucrada tanto en el hemisferio izquierdo como en el derecho. Además, cuando algo le sucede a uno de los hemisferios, el segundo asume parcialmente las funciones de la parte lesionada del cerebro.
Puede surgir la pregunta de qué tiene que ver esto con el análisis de inteligencia. La respuesta es simple. El análisis de inteligencia, como resultado de estudios especiales en los Estados Unidos y el Reino Unido, entre los analistas más exitosos, es principalmente el pensamiento de izquierda en un entorno complejo, o con respecto a un tema complejo.
Cualquier pensamiento, como ya está claro hoy, comienza con la superposición de hechos, ya sea en una vida completamente cotidiana o en los negocios sobre un modelo o imagen del mundo que ya tiene una persona. Es decir, él no Mira estos hechos directamente, sino que los percibe a través del prisma de este mismo modelo, es decir, en realidad Mira el mundo a través de una especie de vidrio.
Es muy importante. Cuanto más se adapte este modelo a su actividad profesional, más células, conexiones, etc., más rápido y mejor podrá hacer frente a su tarea profesional. Y es bastante ideal si es capaz de generar ninguno, sino varios modelos del mundo y usarlos en actividades prácticas. El modelo, respectivamente, es una experiencia de cierta manera empaquetada, estructurada y lista para usar. Por lo tanto, está claro, ya que la experiencia de las personas es diferente, las habilidades también son diferentes, entonces los modelos de cada uno son diferentes. Al respecto, Alexander Pop comentó con precisión: "nuestras miradas son como nuestro reloj. Todos muestran diferentes momentos, pero todos creen solo en los suyos".
La percepción de hechos, fenómenos, eventos y su comprensión también depende de los modelos. Los investigadores de la Universidad de Harvard han establecido que el 90% de los errores de pensamiento se deben a errores de percepción y el 80% de los errores de decisión se deben a errores de comprensión. Los investigadores del famoso centro de Palo alto han identificado: el 60% de los errores de percepción se deben a patrones fallidos y otro 40% a la atención dispersa.
Si una persona actúa sobre la base de modelos ineficientes, entonces, al resolver cualquier problema, generalmente usa soluciones familiares y basadas en plantillas y actúa por el método de fuerza bruta simple. Este método de pensamiento es el más común y debe reconocerse como bastante efectivo, pero solo en la vida cotidiana y en situaciones simples. Con este método, la decisión solo sugiere una experiencia pasada o un recuerdo de situaciones similares que ocurrieron anteriormente.
En situaciones difíciles, el método produce fallas. Aquí, las soluciones de plantilla no son adecuadas, es necesario un pensamiento consciente. Para no profundizar en el desierto de las Humanidades, solo diré: el pensamiento consciente es cuando una persona se acerca a un problema utilizando ciertas herramientas de pensamiento. Es decir, utiliza una herramienta para resolver algunas tareas de la misma manera que usa un automóvil para moverse. Después de todo, inconscientemente puede vagar por la ciudad, pero la conducción inconsciente es hasta el primer poste, o hasta el primer automóvil que se aproxima.
Históricamente, tales herramientas de pensamiento han recibido el nombre de lógicas. En el sentido más amplio de la palabra, la lógica es un método, si quieres una herramienta de pensamiento consciente. Y cualquier herramienta implica reglas.
Aquí la lógica en realidad nació, como la ciencia del pensamiento correcto. Nació en la antigua Grecia del arte de la controversia, o del arte de la disputa. Por cierto, el arte en sí mismo de la disputa estaba estrechamente relacionado con el arte militar. A menudo, los polemistas más famosos resultaron ser famosos señores de la guerra. En consecuencia, la disputa fue interpretada como una especie de batalla, una colisión frontal, que se lleva a cabo de acuerdo con ciertas leyes. En cualquier pelea debe haber un ganador. Para identificar al ganador en las peleas verbales, se establecieron reglas. Cuando el sistema de evidencia y refutación coincidía con ellos, la persona era reconocida como la ganadora. Y el que los violó, respectivamente, el perdedor. Aristóteles luego cambió estas reglas del arte de la disputa al pensamiento, al sistema de razonamiento sobre cualquier cosa y los textos escritos. Y apareció la ciencia de la lógica. Esta ciencia sugiere que cualquier dicho, o cualquier pensamiento, solo puede tomar dos significados: verdadero o falso. Y para establecer si es verdadero o falso, Aristóteles resumió las reglas establecidas en la práctica de la relación entre las declaraciones. Sorprendentemente, la lógica Aristotélica todavía existe y la mayoría de las personas en la vida cotidiana y en los negocios continúan usándola.
Pero aquí está la misma situación que con el uso de plantillas prefabricadas para resolver nuevos problemas. En muchas situaciones simples, esta lógica es adecuada, y en al menos un poco compleja, categóricamente no funciona. Solo damos un ejemplo con lógica y plantillas. Supongamos que Semyon rabinovich es banquero y Peter Ivanov es banquero. Lo sabemos. Se acepta que los banqueros son personas ricas. Siguiendo la lógica de Aristóteles y el hábito de usar patrones, resulta que tanto Semyon rabinovich como Piotr Ivanov son personas ricas. Y en la práctica, puede ser que uno de ellos sea rico, y el segundo no tuvo suerte, se arruinó y se convirtió en un pobre.
Los lógicos también entendieron esto y, a partir de los años 20 del siglo pasado, comenzaron a desarrollar lógicas más complejas. El primero lo hizo el científico ruso N. A. Vasilyev, quien creó la "lógica imaginaria". Luego, el Polaco Jan lukasevich construyó la lógica para tres valores: verdadero, falso y desconocido. Y nuestro genio y escritor recientemente fallecido A. zinovyev creó una lógica compleja, dentro de la cual puede crear cualquier regla de pensamiento, con cualquier escala de evaluación de la verdad-falsedad y otras escalas de evaluación de juicios. Dado que cualquier lógica tiende a formalizarse, la lógica compleja también fue formalizada por el estadounidense de origen azerbaiyano L. A. Zade. Se llama "lógica difusa". En la "lógica difusa", cualquier declaración o juicio sobre un hecho es probabilístico y toma cualquier valor, desde cero hasta uno. El negocio, precisamente, actúa bajo una lógica borrosa permanente.
En situaciones difíciles, y cada vez hay más en nuestras vidas y negocios, nosotros mismos no sabemos si actuamos de acuerdo con la lógica de Zinoviev o la "lógica difusa". Sugiere que hay muchas lógicas o muchas reglas, y que se pueden usar simultáneamente o por separado y hay muchos sistemas de evaluación que cambian según la situación. En consecuencia, todos los métodos analíticos se pueden imaginar como casos especiales de pensamiento lógico por Zinoviev. Todo lo anterior muestra de manera bastante convincente que ningún problema complejo, utilizando patrones familiares y lógica formal, puede resolverse. Para hacer esto, es necesario adoptar métodos analíticos para trabajar con información.Mínimo necesario de herramientas de análisis de inteligencia
En la vida, en los negocios, al Leer literatura de negocios, en los sitios de Internet a menudo nos encontramos con los términos método, herramienta, Recepción. A menudo se usan como sinónimos, se reemplazan entre sí. Los distinguiremos. El método es una forma basada en ciertos logros científicos de comprender el mundo y sus fragmentos. El método es una descripción de cómo hacerlo. Modo de acción documentado. La tecnología es el refuerzo instrumental del método, su parte de software y hardware con instrucciones para su uso. Y la Recepción es una habilidad para dominar el instrumento, la tecnología. Esto no está escrito para quitarle al lector unos minutos de tiempo, sino para explicar cómo trabajar con este y los capítulos posteriores.
En el capítulo se dará la esencia de los métodos en la exposición más concisa. Y las herramientas para cada uno de los métodos se presentarán en los Anexos . Al hacerlo, espero que el lector tenga la oportunidad de poner la tecnología en práctica.
Un par de palabras sobre cómo usar y elegir métodos. Cuanto más simple sea la tarea, menos métodos de análisis se pueden hacer. Cuanta menos información, más métodos de análisis se deben utilizar. Se observa que la falta de información puede compensarse hasta cierto punto con una variedad de herramientas. Recuerde la gente – "gol en la ficción astuta". Esta es la fijación de tal dependencia. Pero recuerdo los criterios mínimos de confiabilidad e integridad de la información. Si la información no coincide con ellos, entonces ninguna herramienta no ayudará.
Dado que todos los métodos de análisis no se pueden aplicar simultáneamente, la secuencia y la elección de los métodos están determinadas por las preferencias y habilidades individuales para trabajar con ellos y el conjunto de herramientas de software disponible, y lo más importante, el tema del análisis en sí. Por lo tanto, la descripción de los métodos no se dará en orden de su importancia o aplicabilidad, sino arbitrariamente.
Método del sistema
Comencemos con el análisis del sistema. Y no solo con el análisis del sistema, sino con su versión elemental. En su forma más simple, el análisis del sistema implica dividirse en solo tres componentes: el entorno externo, el entorno de existencia del sistema y el sistema. Explicaremos por qué en tres, y no en dos, como a menudo escriben. El hecho es que hoy la vida y la ciencia se inclinan cada vez más hacia la idea de una relación universal. En Última instancia, así es como es. Pero la misma vida muestra: todos los factores, condiciones, eventos, procesos, en relación con el análisis de esta tarea se pueden dividir en dos grupos. Uno puede ser descuidado, y el otro no puede ser descuidado en ningún caso. Por lo tanto, incluso al establecer una tarea de inteligencia, es necesario centrarse solo en el entorno de la existencia del sistema y el sistema en sí.
Además, el análisis del sistema sugiere que cada objeto consideramos como elementos que interactúan entre sí, que experimentan el impacto de este mismo entorno de existencia. En consecuencia, debemos distinguir el sistema en sí, los parámetros del entorno de existencia que lo afectan y que lo afectan, los elementos que componen el sistema y las conexiones entre ellos. Para distinguir el sistema, es especialmente importante determinar las cualidades o parámetros que solo posee el sistema en su conjunto y no posee los elementos que lo componen. Además, se especifican los parámetros de entrada, salida y efecto, y no necesariamente en forma cuantitativa.
El análisis consiste, de hecho, en aclarar varias preguntas:
- qué factores externos afectan al sistema y cómo afecta a su entorno de existencia. Al mismo tiempo, se presta especial atención a la separación de los factores externos que afectan al sistema en dos grupos – aquellos que no dependen del sistema y aquellos en los que el sistema de alguna manera puede afectar;
- determinación de los elementos del sistema y la relación entre ellos. Al mismo tiempo, se distinguen tales relaciones que delimitan el sistema del entorno externo y, en realidad, hacen que la totalidad de los elementos sea un todo, es decir, el sistema. Estas mismas relaciones definen las funciones del sistema, sus cualidades, como un todo único, no reducido a las cualidades, sistemas independientes de elementos. En general, en el trabajo clásico sobre análisis de sistemas, escrito en los años setenta del siglo pasado, pero que ha perdido su importancia hasta hoy S. Optner escribió que al analizar los sistemas se utiliza el mismo enfoque que para trabajar con la "Caja negra", es decir, se ve la entrada, la salida del sistema. Pero a diferencia de la "Caja negra" en el enfoque del sistema, también se revela su contenido. Se vuelve transparente, se explica cómo se convierten los parámetros de entrada en la salida. Cómo se ven afectados por el entorno de existencia y cómo el sistema lo afecta;
- determina cómo cambian con el tiempo las relaciones entre los elementos del sistema y qué cambios conduce a la interacción del sistema con su entorno externo.
En la primera aproximación, esta es la esencia del método de análisis de sistemas. Para aquellos que quieren familiarizarse con su aplicación para resolver una variedad de problemas comerciales en una exposición accesible y bastante detallada, recomiendo los libros de D. Garayedagi "pensamiento de Sistemas" y el maravilloso libro "análisis de Sistemas y métodos de ingeniería de sistemas" Ba reznikov, escrito de manera sensata, comprensible y accesible. Algunos algoritmos de enfoque del sistema, esquemas y formas se dan en el Apéndice # 12 .
Método causal
Es bien conocido: todo en el mundo tiene una causa y, en consecuencia, una consecuencia. Es cierto que, desafortunadamente, cada investigación no tiene una razón, sino varias. Y en sistemas complejos, a los que pertenecen todos los sistemas con participación humana, el fenómeno de la causalidad del anillo también se caracteriza. La causalidad anular tiene lugar cuando la causa y el efecto cambian constantemente de lugar. Sin embargo, el análisis causal necesariamente debe entrar en el Arsenal de métodos de análisis de inteligencia. En su versión más simple, también se llama el método "Cinco por qué". En su forma más general, puede reducirse a los siguientes componentes principales:
- se selecciona el objeto con respecto al cual se busca la causa. Como un objeto pueden actuar eventos, problemas, la situación actual en el mercado, la tecnología patentada emergente, etc. en términos de eventos, sus causas y efectos, se puede entender absolutamente todo lo que se relaciona con el tema de la actividad de inteligencia. Dado que los eventos en el marco de una misión de inteligencia generalmente son muchos y, a veces, muchos, entonces es necesario comenzar con algo.;
- para seleccionar el evento inicial para el análisis, puede utilizar el método de enlace principal o la teoría de restricciones, que describiremos brevemente en el Apéndice # 13;
- dado que los eventos tienen varias razones, primero debe establecer lo que se llama razones de "primer orden" ,es decir, las razones que están directamente relacionadas con este evento;
- en la gran mayoría de las situaciones comerciales y, en consecuencia, las tareas a las que se enfrenta la inteligencia, es necesario no limitarse a las razones del primer orden, para profundizar. Qué tan lejos ir en profundidad depende del tiempo, la cantidad de información y recursos disponibles para usted. Pero como muestra la práctica empresarial, generalizada por los investigadores que han estudiado el problema en una variedad de países es bastante indulgencia en tres a cinco niveles.
En consecuencia, en la salida obtendrá el "árbol de razones" del evento principal. Tales árboles en el análisis de inteligencia deben construirse de uno a cinco. Explico. En una pequeña empresa, por regla general, es suficiente en la mayoría de los casos para construir un "árbol" para un evento principal, en una pequeña – para tres eventos interconectados. Y en promedio, y mucho menos en el negocio más grande, cinco árboles.
Para aquellos que quieren dominar profundamente este método, puede recomendar el libro de B. Andersen "Análisis de la causa raíz" , y el algoritmo, los procedimientos y los esquemas de uso de este método se dan En el Apéndice № 14 análisis Funcional y de recursos
Este método de análisis llamado análisis funcional y de costos nació para resolver problemas técnicos en la segunda mitad del siglo XX. Poco a poco, encontró su distribución y para resolver problemas comerciales, se incorporó a la inteligencia empresarial. Sería un desperdicio no integrarlo en el Arsenal de métodos de inteligencia.
De hecho, el análisis funcional y de recursos implica la identificación de las funciones del sistema y los recursos necesarios para implementar esta función. En relación con el análisis de inteligencia, sus componentes principales son:
- identificación de todas las funciones del objeto de inteligencia. Aquí hay que dar un ejemplo, aunque trato de no distraer la atención de los lectores. Por ejemplo, tomemos a una persona que cumple la función de director comercial. Pero está claro que esta función está lejos de ser la única para una persona. Tiene un círculo de socios comerciales y allí tiene una función diferente. Tiene una esfera de comunicación y hay otra funcionalidad. Finalmente, se vincula con las relaciones personales y allí, de nuevo, sus funciones. Aquí está el conjunto de todas las funciones y es una funcionalidad completa. Además, si no todas, muchas funciones pueden tener una relación directa y directa con el objeto de nuestras actividades de inteligencia. Por lo tanto, el primer componente es la identificación de la funcionalidad del objeto;
- el análisis funcional siempre implica la asignación de la función principal. Con respecto al análisis de inteligencia, no solo debe destacarse, sino que también debe analizarse en términos propios del análisis de inteligencia de oportunidades, riesgos, amenazas, etc.;
- realizar cualquier función requiere que una persona gaste ciertos recursos. Los recursos pueden ser muy diferentes: dinero, tiempo, conocimiento, etc., Respectivamente, cada función debe estar vinculada a los recursos que se utilizan para realizar la función. Durante el análisis, es necesario determinar en qué funciones se utilizan los recursos.
En la salida del análisis de recursos funcionales, obtendremos una matriz de recursos funcionales, que será el resultado de nuestro análisis. A continuación, esta matriz debe ser reinterpretado de nuevo en términos de reconocimiento.
El algoritmo, las formas y los procedimientos del método de recursos funcionales en el análisis de inteligencia se dan en el apéndice no. 15 análisis Morfológico
La morfología en Griego es la ciencia de la estructura. Este método fue inventado en la edad media por el famoso alquimista Raimundo Lullius. Recibió su segundo nacimiento en la segunda mitad del siglo XX. Fue redescubierto por un científico inventor alemán, un hombre de negocios y, posteriormente, un industrial, F. Zwicky. Aplicó el método de la llamada "Caja morfológica"para analizar y resolver problemas principalmente técnicos. La" Caja morfológica " resultó de la siguiente manera. Tomó alguna clase de dispositivos técnicos que imaginó como un sistema. Destacó en ella elementos, conexiones y sus características. Luego construyó la matriz. Y analizó cada célula de esta matriz para resolver su problema. Es decir, se puede decir en la forma más simple, era un método para iterar sobre todas las opciones posibles de soluciones, que estaban determinadas por la estructura del sistema, las propiedades del sistema, sus elementos y sus características. A pesar de la simplicidad, el método de F. Zwicky trajo millones de marcas, ya que al aplicarlo pudo crear una serie de nuevos productos técnicos.
Luego, el método de F. Zwicky comenzó a usarse para analizar no solo los sistemas técnicos, sino también casi cualquier sistema, incluido el negocio. Pero aquí estaba el problema. Los sistemas de negocios resultaron ser similares a la Matryoshka. En ciencia, esto se llama fractalidad. Es decir, cuando cada elemento del sistema es en sí mismo un sistema. Como resultado, las dimensiones o como dicen en la ciencia, la dimensión de la "Caja morfológica" resultó ser tal que una persona simplemente no pudo analizarla.
A partir de los años 70 del siglo pasado en Rusia, V. M. odrin desarrolla procedimientos especiales que permiten que el método morfológico se mejore significativamente y se convierta esencialmente en un método de análisis estructural y diseño aplicable a cualquier sistema.
En su forma más simple, El método de V. M. Audrin se puede reducir a tal secuencia de operaciones:
- dado que cualquier sistema es muy complejo, lo principal es la selección de aquellos elementos, relaciones y sus características que son importantes desde el punto de vista de la tarea. Esta selección desde el punto de vista de la tarea se realiza desde el principio. La tarea también especifica la profundidad de visualización de los elementos;
- profundidad de vista de elementos significa construir una jerarquía donde cualquier elemento del sistema se considera como un subsistema. Aquí, a partir del problema, establecemos el número de niveles de jerarquía;
- después de eso, se construye una matriz jerárquica de árbol. Traducido al ruso, esto significa que construimos la matriz exactamente a tantos niveles de profundidad como necesitamos para resolver el problema.
Como resultado de la aplicación del método, obtenemos una especie de estructura completa de un objeto en términos de problemas resueltos. Luego interpretamos esta estructura en términos de nuestra misión de inteligencia.
El método es simplemente indispensable para cualquier análisis, ya que permite comprender y estructurar cualquier problema. Y las características del pensamiento humano son tales que se enfrenta mejor a problemas estructurados. La versatilidad del método, por cierto, fue apreciada muy rápidamente por todo, desde gerentes y exploradores, terminando con los principales diseñadores de sistemas complejos, desde plantas nucleares hasta misiles intercontinentales. Se tomó la decisión de comenzar la capacitación general sobre el método Audrin de profesionales altamente calificados en una variedad de especialidades. Pero la Unión Soviética se derrumbó, el autor fue a Ucrania y el método fue prácticamente olvidado.
Hay que decir que la mayoría de los métodos adoptados hoy en el análisis empresarial, como las matrices FODA, las cinco fuerzas del mercado de porter, etc., son métodos "degenerados", en el sentido de primitizados hasta el límite, para usar el análisis morfológico en su antigua comprensión. Esto se puede Leer, por cierto, en un libro muy útil para el dominio instrumental de los métodos de análisis de negocios de Yu y M. Maestros "análisis FODA y síntesis – la base de la formación de la estrategia de la organización". Algunos algoritmos, formas y procedimientos del método de análisis morfológico se dan en el Apéndice no .16. Por esto, una gran gratitud a V. Odrin y A. Sheredenko que amablemente me proporcionaron los materiales de su trabajo.
Análisis dialéctico
Hay un buen proverbio sobre el agua y el bebé. Con el análisis dialéctico ocurrió exactamente una situación similar. Al principio, fue estudiado en forma perversa durante décadas en cualquier Universidad Soviética, independientemente de su perfil. Y luego, con la desaparición de la Unión Soviética, el análisis dialéctico se hundió en un agujero negro.
Mientras tanto, el análisis dialéctico no comenzó con la Unión Soviética y no terminará. Por el bien de la justicia, debo decir que cuando estudiaron el análisis dialéctico en una forma particularmente perversa de materialismo dialéctico, mencionaron nuevamente a los antiguos griegos Heraclides y Sócrates, mucho menos antiguos alemanes que vivieron en el siglo 18: Feuerbach y Hegel, y naturalmente no olvidaron a K. Marx, F. Engels y V. Lenin.
Literalmente, en los últimos años, en paralelo en San Petersburgo, el grupo Pereslegin y en el Instituto Palo alto, han vuelto a repensar la lógica dialéctica y, sobre su base, están tratando de desarrollar un nuevo conjunto de herramientas.
¿Por qué sucedió esto? Resultó que si liberamos la lógica dialéctica de las capas ideológicas, nos permite comprender y describir procesos dinámicos complejos. Y lo más importante, hacerlo en una forma bastante compacta. La compacidad es muy importante. La capacidad de operar con información humana no es ilimitada y cuanto mejor podamos empaquetar los conceptos y términos con los que operamos en el análisis, eventos, objetos y procesos del mundo real, mayores serán las posibilidades de TRADUCIR la comprensión en la solución correcta.
En consecuencia, el análisis dialéctico debe encontrar su lugar entre las herramientas analíticas del explorador. En su forma más condensada, este análisis implica distinguir tres aspectos:
- en cualquier objeto, proceso, y más aún, un sistema complejo, hay contradicciones o conflictos internos. Aquí es importante que la atención se Centre precisamente en contradicciones y conflictos internos, no externos. Cuanto más complejo es el sistema, más conflictos. Por lo tanto, es poco identificar estas contradicciones (conflictos), pero también es importante establecer una relación entre ellas y determinar el conflicto principal del que depende la existencia y el cambio del sistema. En la lógica dialéctica clásica, esto se llamaba la Ley de la unidad y la lucha de los opuestos;
- cualquier objeto cambia. Cuanto más simple sea el objeto, menos opciones de cambio. Los cambios se producen dentro de un estado del objeto – gradual, o cuando el objeto pasa de un estado a otro, saltando. En el análisis dialéctico, es necesario determinar qué parámetros de un objeto cambian y dónde pasa el límite entre los cambios graduales y de salto o como se habla en el lenguaje moderno: los cambios de fase. En la dialéctica clásica, esto se llamaba la transición de la cantidad a la calidad.
Ilustramos esto con dos ejemplos cotidianos. Incluso el mecanismo más complejo es un sistema simple en comparación con cualquier organismo vivo, y cualquier organismo vivo es más simple que un sistema en el que participa una persona. Así que aquí vamos a tomar un sistema simple-el coche. Tiene tal detalle: pastillas de freno. A medida que se explotan, se adelgazan. A partir de un cierto límite, simplemente dejan de funcionar. Aquí es donde ocurre la transición de la cantidad a la calidad. En Ciencias técnicas, esto se implementa a través del análisis de confiabilidad. El segundo ejemplo cotidiano es de la vida de las personas. Era un profesional, trabajaba para sí mismo. A medida que sus habilidades y habilidades profesionales crecían, estaba bastante satisfecho con los aumentos salariales periódicos. Es decir, continuó operando dentro de sus competencias y cargos. Pero, a partir de un cierto umbral, simplemente el aumento de salario ya no estaba satisfecho con él, y quería tomar otra posición, es decir, una posición en la jerarquía, o pasar a otra compañía más conocida. Una vez más, la transición de la cantidad a la calidad. Incluso en tareas absolutamente triviales, es importante conocer los límites de la transición de fase. Y donde es necesario usar métodos de inteligencia, la identificación de los límites de dicha transición de fase es solo la primera cosa;
- la tercera ley de la dialéctica clásica es la ley de negación de la negación. Aquí, como regla general, comenzaron, lo que se llama "incomprensiones" sólidas. Mientras tanto, esta ley contiene características inherentes a casi todos los fenómenos. Con la transición de los sistemas a un nuevo estado de fase, adquiere otras propiedades y características. En el nuevo estado del sistema, lo que antes era el principal a menudo se vuelve secundario. Esto se vio en la Biblia, donde se registra: "y los últimos serán los primeros". Y finalmente, cualquier sistema, incluso en un estado alterado, lleva su propia historia. Además, se observa empíricamente que en muchos sistemas, el nuevo estado es en gran medida una repetición del anterior, solo que en una forma mucho más compleja. Además, el antiguo no precede directamente al nuevo estado de fase, sino al anterior. Cuanto más complejo es el sistema, más probable es que el último patrón actúe.
En el análisis de inteligencia, el método dialéctico debe usarse en el análisis de procesos, centrándose en la identificación de contradicciones, las condiciones de transición de fase y el condicionamiento histórico del comportamiento de un sistema complejo.
Aquí, desafortunadamente, hay un problema con los libros. El Consejo de Hegel para Leer simplemente no tiene sentido. Esos libros no se leen ahora. No existe una declaración popular de lógica dialéctica. Por lo tanto, traté de hacer un poco más detallado, prácticamente Orientado a la aplicación № 17, que se puede utilizar instrumentalmente.
Análisis de red
Según la gran mayoría de los analistas, la potencia del siglo XXI será China. En realidad, hoy es el principal motor de toda la economía mundial. Por lo tanto, está lejos de ser una coincidencia que desde finales del siglo pasado y especialmente intensamente en el siglo actual, Occidente comenzó a adoptar métodos históricamente inherentes al pensamiento chino.
Uno de estos métodos es el método de análisis de red. El taoísmo, que predestinó todo el pensamiento, la teoría y la práctica chinos en el gobierno y la administración económica, la estrategia militar, etc., partió de la comprensión del mundo, como una red dinámica de conexiones que giraba alrededor de las leyes naturales y tenía una alta variabilidad.
Internet, por un lado, y el trabajo con sistemas complejos en primer lugar en vivo, por el otro, impulsaron los desarrollos en el campo del análisis de redes. Es necesario hacer una reserva inmediata de que las redes de matemáticas han estado involucradas desde principios del siglo pasado y han desarrollado un aparato sofisticado antes de la emergencia.
El análisis de red se puede aplicar a redes que consisten en absolutamente cualquier objeto. Las personas, las empresas, los eventos, incluso las patentes y las invenciones pueden actuar como tales.
Al realizar un análisis de red, se deben realizar varias operaciones consecutivas: - se determina la dimensión del análisis. Es decir, se introduce un límite en el número de enlaces analizados. Como todo está relacionado con todo, inmediatamente debemos establecer Cuántos pasos de conexión nos interesan. Cuantos más pasos, más participantes. Y como está demostrado, para cualquier red, el número de conexiones entre los participantes no crece aritméticamente, sino exponencialmente, con el aumento en el número de pasos, la dimensión aumenta increíblemente. A partir de una dimensión específica, el análisis no se puede realizar manualmente;
- las comunicaciones, sobre la base de la tarea asignada al analista, reciben características. Las características pueden ser tanto cuantitativas como cualitativas. Aquí, inmediatamente me gustaría advertir contra la presentación cuantitativa de todas las características importantes desde el punto de vista del problema. Explico.
Por ejemplo, consideramos las conexiones entre personas. Y los caracterizamos por simplicidad con solo dos parámetros: fuerte-débil y dominante – subordinado – igual. En principio, el primer parámetro puede ser bastante medible. El segundo es cuantificable. Sin embargo, en muchos programas informáticos, en muchos manuales se proponen parámetros cualitativos para TRADUCIR en cuantitativa. Esto se hace algo como esto. Dominante + 1, igual a 0, subordinado -1. Parece posible, pero absolutamente inútil. El hecho es que tiene sentido TRADUCIR solo lo que se puede calcular utilizando cuatro acciones de aritmética para esto, o métodos más complejos de matemáticas superiores, en forma cuantitativa. Pero el problema que los matemáticos se dan cuenta es que tal cálculo de escalas numéricas construidas artificialmente de características cualitativas en muchos casos distorsiona completamente la imagen y no tiene sentido para la aplicación práctica. Por ejemplo, no tiene sentido apilar autos y perros; - se definen los nodos de la red, es decir, las entidades que tienen el mayor número de enlaces y las relaciones con las características más importantes, calculadas cuantitativamente y evaluadas cualitativamente.
El análisis de red permite comprender la imagen y es otro método para estructurar y, por lo tanto, empaquetar sistemas complejos en una apariencia accesible para la comprensión. En el análisis de inteligencia de red, es naturalmente necesario identificar la red de enlaces, sus nodos y, en primer lugar, las características de estos nodos. Después de eso, como de costumbre, es necesario interpretar la imagen resultante en relación con la tarea en los parámetros de oportunidades, ventajas, amenazas, obstáculos, riesgos, etc.
Dado que recientemente ha habido una serie de programas que permiten el análisis de red, se pueden recomendar dos programas. El más adecuado para los métodos de inteligencia competitiva es el ya mencionado programa Maltego 3.0. Sitio web del programa https://www.paterva.com. también puede utilizar el programa Sentinel Visualizer de https://www.fmsasg.com. Cuesta aproximadamente un viaje para dos por una semana a un hotel promedio en Egipto.
Análisis de conectividad
El análisis de conectividad es el núcleo de cualquier actividad de investigación. Es una especie de combinación de análisis causal y análisis de redes complejas. Incluso los detectives ordinarios que no conocen los métodos analíticos lo usan, lo que se llama basado en el sentido común. De hecho, cualquier investigación es una identificación, es decir, establecer una conexión con un determinado evento de una persona o un grupo de personas por algún motivo. Los detectives los llaman evidencia.
Como señaló uno de los mejores Think tanks del mundo "Rand", "muchos de los métodos analíticos, si se raspan bien, son de sentido común pulido y estructurado". Para el análisis de las relaciones, el dicho se aplica en su totalidad. Identificamos cualquier objeto de interés en las condiciones de la asignación de inteligencia con algo que sea importante para resolver la tarea para la cual se realiza la asignación de inteligencia.
El análisis de conectividad se realiza mediante varias acciones:
- se definen las clases de objetos que participarán en el proceso de identificación de relaciones. Vamos a explicar con un ejemplo. Tenemos que averiguar la relación entre la persona y el evento. A continuación, seleccionamos las siguientes clases de objetos: eventos, empresas, personas, lugar, tiempo, objetos, etc. Naturalmente, cada clase debe tener varios de sus representantes. El número de representantes en una clase o su dimensión depende de si el trabajo se realiza manualmente o mediante el uso de programas;
- se establecen relaciones entre objetos que pertenecen a diferentes clases. En esta etapa, se realiza la identificación entre los representantes de la clase que le interesa por las condiciones de la tarea, por ejemplo, una persona, con otras clases: eventos, lugar, hora, empresas, etc.;
- se identifican las conexiones dentro de las clases.
Como resultado de este enfoque, se identifica el objeto de la actividad de inteligencia según los signos de interés. Y se establecen todas las conexiones necesarias.
La mejor literatura para comprender el uso práctico del análisis de conectividad es el relato de Sherlock Holmes de Conan Doyle al azar. No en vano, durante más de 100 años, se han utilizado en la capacitación de analistas no solo en el campo de las investigaciones, sino también en el campo de la inteligencia, así como en analistas políticos.
Es conveniente realizar análisis de conectividad utilizando la base nacional CronosPro, aunque ya he escrito antes que esto requiere tres días libres para dominar la técnica de trabajar con él y abandonar una caminata a un buen Bar de sushi para dos
Elena Larina es bien conocida por los expertos en inteligencia Competitiva. Su trabajo directo es hadhanting, pero, además, Elena publica excelentes materiales sobre el tema de los principios generales para trabajar con la información con métodos que se adoptan en la inteligencia.
Es popular, entre los especialistas, y su sitio web " Business as Intelligence "(Hrazvedka), donde hay secciones teóricas (por ejemplo," Opinión del Gurú") y prácticas (como" inteligencia "o"Programas y servicios").
El material de Elena Larina "lo que difiere del análisis de inteligencia del análisis de negocios" se refiere a la teoría. Pero esta es la misma teoría sin la cual la práctica exitosa no es posible.
A continuación, la cita.
En qué se diferencia el análisis de inteligencia del análisis de negocios
Si usa Wikipedia, y es mejor Leer monografías sobre análisis de negocios, se encontrará aproximadamente la siguiente definición. "Es una disciplina para identificar las necesidades comerciales y encontrar soluciones a los problemas comerciales". Bajo esta definición cae absolutamente todo, desde la inteligencia competitiva, hasta la actividad de auditoría. Por lo tanto, en la práctica, el análisis de negocios se entiende por algo diferente. A saber: una descripción de los procesos de negocio para identificar las deficiencias existentes y eliminarlas. Recientemente, esta dirección ha recibido su propio nombre de reingeniería.
En los últimos años, el análisis empresarial se ha asociado cada vez más con el llamado procesamiento inteligente de datos con la ayuda de sistemas informáticos. Sin embargo," inteligente " es, ante todo, una marca para la venta, ya que en la práctica se trata nuevamente de estadísticas de un grado u otro de sofisticación con elementos de visualización. La tendencia más reciente es el análisis empresarial basado en Big data. En Resumen, se trata de que hoy en día todos los aspectos de la vida de la empresa y muchos aspectos del entorno empresarial se están digitalizando. Los datos recibidos llegan al repositorio. Luego, nuevamente, se procesan utilizando los mismos métodos estadísticos clásicos, sobre la base de los cuales se forman recomendaciones para los tomadores de decisiones. En realidad, no hay magia en Big data. Es simplemente digitalizar todo y todo, seguido de un procesamiento económico-estadístico. Todo el arte consiste en crear clasificaciones lo más detalladas y detalladas posible de estos datos más grandes, de modo que permitan obtener segmentos de consumidores, clientes, objetos con las características más predecibles posibles. En realidad, alrededor de todo esto y gira hoy en día toda la gran industria de TI, cuyas revoluciones se miden por casi un billón de dólares. Es en este campo que las empresas pastan, desde SAP hasta C1. Pero todo esto no tiene nada que ver directamente con la inteligencia competitiva. Aunque algunos elementos de los métodos económico-estadísticos que permiten buscar patrones ocultos en los datos están incluidos en el Arsenal de inteligencia competitiva, disponible hasta ahora principalmente para grandes empresas.
Además, la inteligencia de negocios se refiere al uso de métodos bastante específicos como el análisis FODA, las fuerzas del mercado de porter, la tabla McKinsey, la llamada matriz de Boston, etc. Para cada uno de estos métodos, hay una gran cantidad de literatura y materiales de habla rusa en Internet. Lo suficientemente discutible es si se refieren a la inteligencia competitiva. Según los estadounidenses, que en realidad crearon inteligencia competitiva en su sentido clásico, todos estos métodos son las herramientas más importantes de inteligencia competitiva. Se discuten en grupos relevantes en LinkedIn, están dedicados a capítulos en libros de inteligencia competitiva en Inglés, etc.
En principio, cualquier método debe tratarse exactamente como un martillo. Si cumple su función, entonces es bastante adecuado. En este sentido, las herramientas de marketing clásicas anteriores, por supuesto, se utilizan en inteligencia competitiva, pero no son su principal y su propio conjunto de herramientas. Son la esencia de los métodos auxiliares. Además, debido a las características del entorno empresarial ruso, el uso de las fuerzas del mercado de porter, las tablas McKinsey y las matrices de Boston es extremadamente difícil. Se centran en el llamado mercado clásico o perfecto. Y nuestro mercado es similar al mercado perfecto también como Fotlzwagen en Bentley. Por lo tanto, por supuesto, es necesario conocer estos métodos. Puedes usarlos. Pero considerarlos alfa y Omega del análisis de inteligencia en las realidades de las empresas rusas es muy divertido.
Una canción separada es la evaluación comparativa. Hablando en ruso, es una comparación de su empresa, sus productos, procesos de negocio, etc. con la competencia. Históricamente, la inteligencia competitiva estadounidense, en cierto sentido, incluso ha crecido desde la evaluación comparativa. Esto se debió al hecho de que la inteligencia competitiva en los Estados Unidos apareció, en primer lugar, no solo en el campo de la economía real, sino directamente en el campo de la producción. En consecuencia, su trabajo estaba dirigido a identificar las mejores soluciones en la producción de un producto en particular y la posibilidad de transferirlas a sus propias empresas.
En la Rusia moderna, donde casi un tercio del producto interno bruto es el comercio, y una parte significativa del sector productor proviene de la minería, especialmente el petróleo y el gas, la necesidad de aplicar la evaluación comparativa es muy limitada. Por supuesto, es útil para la economía real, especialmente la producción de productos nuevos y sin análogos, pero con la mano en el corazón, digamos, y si tenemos muchas de estas empresas. Por lo tanto, la evaluación comparativa clásica, aunque es un primo de la inteligencia competitiva, es poco probable que encuentre una amplia aplicación práctica en Rusia en un futuro próximo. Al mismo tiempo, la evaluación comparativa, como método de análisis de negocios comparativo de los procesos de trabajo con clientes, contrapartes, es bastante aplicable y útil. Pero no hay trucos aquí, ya que cualquier persona que prácticamente hace negocios. Sabe bien en qué parámetros debe comparar su actividad con la de los competidores. Para hacer esto, dominar las sutilezas del análisis de negocios y Leer volúmenes académicos dedicados a la evaluación comparativa no es necesario.
Recientemente, la mayoría de los especialistas extranjeros comparten inteligencia competitiva y análisis de negocios, que en traducción directa al ruso significa inteligencia empresarial, según el principio de lo externo a lo interno. CI o inteligencia competitiva se ocupa del entorno empresarial externo, Y BI o análisis empresarial, respectivamente, interno, lo que sucede dentro de la empresa.
Etapa cero
El curso completo de análisis para inteligencia competitiva se puede encontrar en el libro de nezhdanov I. Y. "inteligencia Analítica para negocios". Le aconsejo que lea el libro por al menos dos razones. Proporciona un rico material de inteligencia analítica en relación con las necesidades del negocio, y presenta un lenguaje estructurado comprensible. Nos centraremos en otros aspectos y otros métodos de análisis de inteligencia competitivo.
El nivel cero de análisis es la evaluación de la información recopilada. Muchos de los especialistas, profesionales y autores de libros sobre este tema distinguen la evaluación en una etapa independiente. Pero la evaluación en sí misma implica el análisis, después de todo, en Última instancia, ¿qué es el análisis? Esta es la comprensión de un tema en particular. Y no solo la comprensión, sino la oportunidad de implementar esta comprensión con algún propósito pragmático. Por ejemplo, ganar dinero en los negocios. O materia oscura para detectar en la física. Entonces, en la evaluación sin análisis, simplemente no está en ninguna parte. Pero el análisis para llevar a cabo sin una evaluación previa de la información también está plagado de una pérdida de tiempo vacía y está garantizado por una comprensión incorrecta de este o aquel tema de análisis.
El análisis de la información recopilada de Fuentes públicas, directas e internas debe llevarse a cabo con al menos tres criterios: credibilidad, integridad y relevancia.
Incluso el erizo, que se perdió en la niebla, está claro que cuanto más confiable sea la información, mejor será la vida, más correctas serán las decisiones, más eficientes serán los métodos de inteligencia competitiva. Solo hay un problema. Dado que la inteligencia competitiva Opera estrictamente dentro del marco de la ley, a diferencia del espionaje industrial, que puede permitirse grabar una conversación telefónica, "reclutar" a un agente y obtener documentos de chantaje y muchas otras sanciones penales y administrativas, con toda la riqueza de herramientas de inteligencia competitiva, es necesario reconocer que no es ilimitado ni Omnipotente. Por lo tanto, debe entenderse claramente: la información 100% confiable de Fuentes abiertas generalmente se puede obtener sobre hechos que no son de interés para la inteligencia. ¿Por qué necesita un explorador, si el hecho es conocido por todos? Pero la información no es obvia, es información que es difícil de verificar repetidamente y confirmar al cien por cien. Su credibilidad es mucho más difícil de juzgar. Es por necesidad probabilística. David Kimshi, uno de los líderes más famosos de los servicios de inteligencia israelíes, escribió: "la Inteligencia casi nunca trata no solo con el cien por cien, sino también con información altamente probable. En general, la información obtenida incluso de los mejores agentes es probable. En realidad, la habilidad del jefe de inteligencia es la capacidad, basada en la experiencia, la intuición y el conocimiento, de emitir un juicio sobre el nivel de probabilidad de un informe y, en consecuencia, valorar su confiabilidad".
En los negocios, así como en la inteligencia estatal, siempre se requiere determinar de alguna manera la confiabilidad de la información recibida. Hay muchos métodos diferentes, pero desafortunadamente, por muchas razones, no siempre se aplican en la vida. Por lo tanto, a menudo se adopta un método bastante simple pero efectivo. Implica una evaluación de tres marcadores de prioridad:
- cuanto más documentada sea la información, más confiable será, en igualdad de condiciones. Por supuesto, los documentos se pueden encontrar u obtener obsoletos, o no definitivos, sino borradores, pero, en general, el documento es en su mayor parte más confiable que los informes de los medios, especialmente en el momento actual, cuando los medios se utilizan cada vez más para la desinformación intencional;
- si se confirma la misma información, al menos de dos Fuentes independientes, esto indica una mayor confirmación de la información. Por lo tanto, al darse cuenta de que no es posible confirmar la información no obvia de muchas Fuentes, siempre es necesario tratar de tener una segunda confirmación, al menos indirecta, de la información sobre la cual se evalúa su confiabilidad;
- el tercer marcador es la autoridad de la fuente. Entonces, cuando para la inteligencia competitiva, la extracción de documentos es difícil por razones legislativas, y la verificación de la información es costosa, este marcador actuará como el principal. Cuanto más confiable sea la información de la fuente en el pasado, mayor será la probabilidad de que esta vez no fallará. Aunque, desafortunadamente, no es necesario tratar esta posición como un axioma. En igualdad de condiciones, las Fuentes oficiales se consideran más confiables que las no oficiales, a menos que estas últimas tengan un alto nivel de autoridad. En general, las Fuentes de información con licencia de Internet pagadas son más autorizadas que las gratuitas. La información obtenida con la ayuda de herramientas de software especiales es principalmente más autorizada que con la ayuda de un simple motor de búsqueda.
A partir de estos tres marcadores, cada uno, en virtud de su experiencia y comprensión, puede concluir sobre la confiabilidad de la información. Lo único que vale la pena tener en cuenta todo el tiempo es que el objeto al que se refiere la información es más difícil, más difícil es juzgar la credibilidad. Cuanto más interesado está el futuro, más incertidumbre sobre la credibilidad debe reconciliarse con el presente. Y asegúrese de recordar que la validez es, por regla general, probabilística, posible. Con plenitud también es comprensible. Cuanto más completa sea la información, mejor será el análisis. Pero aquí hay tres obstáculos. No se puede obtener toda la información deseada, ya que no se refina con métodos legítimos. Además, cualquier información tiene un precio y la organización tiene un presupuesto. En consecuencia, la integridad de la información está dictada por una parte por las capacidades intelectuales y comunicativas y los productos de software disponibles, y por otra parte, por las restricciones presupuestarias. Aquí, según el proverbio ruso, estira las piernas en la ropa.
El proverbio, por supuesto, es bueno, pero todavía hay que tener algunos principios para evaluar la integridad. Como tales, en la práctica, se pueden usar dos marcadores:
- la información puede considerarse mínimamente completa, si hay al menos alguna información con un grado de confianza aceptable para el analista o LPR. Entonces puedes seguir trabajando. Si no hay suficiente información sobre al menos uno de los parámetros, entonces no se puede hablar de ninguna integridad. Misión fallida. Tenemos que volver atrás y recuperar la información.;
- la posibilidad de encontrar al menos una solución satisfactoria, para la cual se realiza el trabajo de inteligencia. Hay dos sutilezas aquí. Por supuesto, es mejor que haya más de una solución. La segunda sutileza es que este marcador no funciona en la etapa de análisis, sino en la etapa de diseño de la solución.
¿Qué sigue? Es necesario establecer los criterios mínimos de exhaustividad permitidos, y luego, dependiendo de las circunstancias específicas, determinar qué exhaustividad de la información es suficiente para tomar una decisión de gestión. En cualquier caso, no será una cuantificación tan habitual, sino un juicio de evaluación del tomador de decisiones y sus asesores. Hay que tener esto en cuenta. Y tenga en cuenta constantemente que la evaluación de la información en su totalidad se ajustará constantemente a medida que se realice el análisis y puede ser necesario reanudar el trabajo de recopilación de información en cualquier etapa del ciclo de inteligencia. Debemos estar listos para comenzar, si no todo, al menos parte del trabajo de nuevo.
Pero el tercer criterio, la puntualidad, es el más fácil de evaluar. Aquí,a diferencia de la autenticidad y la integridad, puede controlarse y verificarse. La información siempre es necesaria para resolver el problema o, como dicen en Rusia, "eliminar el problema". Y ambos siempre están vinculados a un plazo específico. Por lo tanto, la información confiable más completa será absolutamente inútil si se presenta más tarde del período requerido.
Por lo tanto, en contraste con muchos profesionales respetados, pero de acuerdo con las prácticas comerciales cotidianas, sugeriría una manera fácil de evaluar la información recopilada para su análisis. El criterio de referencia es la urgencia. A continuación, se establecen límites presupuestarios y se determina el grado de exhaustividad alcanzable de la información. Aunque aquí soy calumniado. Los cerebros, como dicen, pueden compensar la falta de presupuesto y las limitaciones de las herramientas de software, pero solo hasta un cierto límite. Las imágenes, por supuesto, deciden, pero no del todo. Con todos los presupuestos, cerebros y demás, la información recopilada en integridad debe satisfacer los dos marcadores de suficiencia mínima mencionados anteriormente. Y en la etapa final, se lleva a cabo una evaluación de la información para su confiabilidad. Como resultado, obtendremos una evaluación de la información para el cumplimiento de los plazos, la integridad posible y la confiabilidad alcanzable. Inteligencia-pensando en lo difícil
Cuando alguien se encuentra con un término sobre el que desea saber más, solía subir a numerosos libros de referencia, enciclopedias y monografías. Ahora, un camino directo a Wikipedia. Allí se puede descubrir que el análisis es una forma de entender dividiendo el conjunto en partes. Todavía hay muchas cosas escritas, pero eso ya no importa. Prestemos atención a lo principal: la división en partes. Las partes se dividen cuando el todo se entiende, y lo principal es hacer algo con él, es inmediatamente difícil. Entonces, de hecho, el análisis es pensar en lo complejo. Y los métodos analíticos son formas de entender lo complejo.
Curiosamente, la ciencia existente hasta hoy, la exploración en su comprensión moderna y la economía de mercado clásica aparecieron casi al mismo tiempo en gran Bretaña. En su núcleo, tenían una imagen analítica del mundo. La metáfora de esta imagen del mundo era el reloj. Se suponía que todo el mundo , todos sus componentes, la sociedad, la actividad humana eran como un gran mecanismo. Se puede montar, desmontar, piezas intercambiadas. Está sujeto a una construcción simple, y lo más importante del todo está completamente determinado por las partes que lo componen. Esta imagen del mundo se reflejó incluso en el idioma Inglés, que por definición los lingüistas se llama lenguaje "analítico".
El análisis es innegablemente, infinitamente importante. Pero hoy ya está claro que el mundo, y más aún la sociedad, no es un mecanismo. El todo, aunque está formado por partes, no se reduce a ellas. Los sistemas complejos no se pueden diseñar como mecanismos simples.
Sin embargo, las propiedades del pensamiento humano, que probablemente están relacionadas con las características psicofisiológicas del cerebro, son tales que es bastante difícil para una persona pensar en lo complejo. A lo complejo viene a través de lo simple. Es bien sabido que la gran mayoría de las personas pueden operar simultáneamente de cinco a siete, un máximo de nueve, variables o factores. Y el número de personas, teorías, escenarios que una persona puede recordar, dominar y mantener constantemente en la memoria RAM no excede aproximadamente 150 o el número de Dunbarr. Por lo tanto, aunque la clave en la actividad humana, como lo demostró el gran psicofisiólogo ruso P. anokhin, es la Predicción, y el pensamiento, como descubrieron dos Eminentes psicólogos del siglo pasado V. brushlinsky y K. Jung, es la síntesis a través del análisis, es la síntesis la operación de pensamiento inicial necesaria para cualquier trabajo efectivo tanto en la vida cotidiana como en los negocios.
Para avanzar más en nuestro tema de inteligencia competitiva, es necesario detenerse con bastante fluidez en probablemente el tema más difícil con el que una persona se ha encontrado: esto es usted mismo y su pensamiento. Cuando hablan de inteligencia artificial, predicen si aparecerá o no, surge la pregunta de cómo podemos juzgar el adjetivo si no hemos entendido completamente el sustantivo.
Hagamos un pequeño retiro. Durante cuarenta años, las computadoras más poderosas juegan con una persona, y no con la gente común, sino con los mejores profesionales en su campo, en los juegos. Todo comenzó con el ajedrez. Los Campeones del mundo fueron derrotados con éxito. Hasta la fecha, Watson ganó el juego "Sorpresa", como se le llama en Estados Unidos. En el medio, la máquina venció al hombre en Go, las Damas y casi ganó el póker. Resultó que donde una persona con una máquina compite para resolver problemas de conteo y donde tanto una persona como una máquina deben actuar de acuerdo con las reglas establecidas, la máquina ya hace frente a las tareas mejor que una persona. Pero, ninguna máquina, al menos por el momento, es capaz de competir con una persona a menos que se definan reglas en la tarea o que puedan cambiar a medida que avanza. Esto sucede principalmente debido a las diferencias fundamentales en los cálculos de la máquina y el pensamiento humano. Pero desde aquí ya no comienza la distracción, sino nuestro tema directo.
La máquina actúa sobre algoritmos rígidos y todo, en Última instancia, se digitaliza. Es decir, cuenta y luego ejecuta el programa sobre la base de cálculos. Los pasos del programa en realidad se llaman algoritmo. Se prescriben de antemano y se fijan rígidamente.
Incluso las tecnologías más modernas de autoprogramación, desarrolladas por el famoso Instituto de tecnología de Massachusetts, son, en Última instancia, el mismo algoritmo rígido, lo que le permite crear otras secuencias rígidas de la operación, es decir, algoritmos. El hombre, que hoy en día ya tiene un gran número de confirmaciones obtenidas por investigadores de una amplia variedad de campos de conocimiento y práctica, no piensa en números. Ni siquiera piensa en palabras. Aunque, como resultó, el lenguaje tiene un impacto en el pensamiento, la imagen del mundo, los programas de acción. Y, sin embargo, nuestro pensamiento no Opera con palabras, sino más bien con algo similar a los pensamientos. Y la persona no ejecuta ningún comando al pensar, ya sea uno o más en paralelo.
Además, hoy en día, el hecho de que todas las personas pueden dividirse en dos grupos en una aproximación muy aproximada, con el llamado pensamiento del hemisferio derecho e izquierdo, está firmemente establecido. Algunos tienen más razón, lógica, o como dicen, racionio. Otros tienen una percepción holística que a menudo se identifica con las emociones y con la intuición. En realidad, cada persona está naturalmente involucrada tanto en el hemisferio izquierdo como en el derecho. Además, cuando algo le sucede a uno de los hemisferios, el segundo asume parcialmente las funciones de la parte lesionada del cerebro.
Puede surgir la pregunta de qué tiene que ver esto con el análisis de inteligencia. La respuesta es simple. El análisis de inteligencia, como resultado de estudios especiales en los Estados Unidos y el Reino Unido, entre los analistas más exitosos, es principalmente el pensamiento de izquierda en un entorno complejo, o con respecto a un tema complejo.
Cualquier pensamiento, como ya está claro hoy, comienza con la superposición de hechos, ya sea en una vida completamente cotidiana o en los negocios sobre un modelo o imagen del mundo que ya tiene una persona. Es decir, él no Mira estos hechos directamente, sino que los percibe a través del prisma de este mismo modelo, es decir, en realidad Mira el mundo a través de una especie de vidrio.
Es muy importante. Cuanto más se adapte este modelo a su actividad profesional, más células, conexiones, etc., más rápido y mejor podrá hacer frente a su tarea profesional. Y es bastante ideal si es capaz de generar ninguno, sino varios modelos del mundo y usarlos en actividades prácticas. El modelo, respectivamente, es una experiencia de cierta manera empaquetada, estructurada y lista para usar. Por lo tanto, está claro, ya que la experiencia de las personas es diferente, las habilidades también son diferentes, entonces los modelos de cada uno son diferentes. Al respecto, Alexander Pop comentó con precisión: "nuestras miradas son como nuestro reloj. Todos muestran diferentes momentos, pero todos creen solo en los suyos".
La percepción de hechos, fenómenos, eventos y su comprensión también depende de los modelos. Los investigadores de la Universidad de Harvard han establecido que el 90% de los errores de pensamiento se deben a errores de percepción y el 80% de los errores de decisión se deben a errores de comprensión. Los investigadores del famoso centro de Palo alto han identificado: el 60% de los errores de percepción se deben a patrones fallidos y otro 40% a la atención dispersa.
Si una persona actúa sobre la base de modelos ineficientes, entonces, al resolver cualquier problema, generalmente usa soluciones familiares y basadas en plantillas y actúa por el método de fuerza bruta simple. Este método de pensamiento es el más común y debe reconocerse como bastante efectivo, pero solo en la vida cotidiana y en situaciones simples. Con este método, la decisión solo sugiere una experiencia pasada o un recuerdo de situaciones similares que ocurrieron anteriormente.
En situaciones difíciles, el método produce fallas. Aquí, las soluciones de plantilla no son adecuadas, es necesario un pensamiento consciente. Para no profundizar en el desierto de las Humanidades, solo diré: el pensamiento consciente es cuando una persona se acerca a un problema utilizando ciertas herramientas de pensamiento. Es decir, utiliza una herramienta para resolver algunas tareas de la misma manera que usa un automóvil para moverse. Después de todo, inconscientemente puede vagar por la ciudad, pero la conducción inconsciente es hasta el primer poste, o hasta el primer automóvil que se aproxima.
Históricamente, tales herramientas de pensamiento han recibido el nombre de lógicas. En el sentido más amplio de la palabra, la lógica es un método, si quieres una herramienta de pensamiento consciente. Y cualquier herramienta implica reglas.
Aquí la lógica en realidad nació, como la ciencia del pensamiento correcto. Nació en la antigua Grecia del arte de la controversia, o del arte de la disputa. Por cierto, el arte en sí mismo de la disputa estaba estrechamente relacionado con el arte militar. A menudo, los polemistas más famosos resultaron ser famosos señores de la guerra. En consecuencia, la disputa fue interpretada como una especie de batalla, una colisión frontal, que se lleva a cabo de acuerdo con ciertas leyes. En cualquier pelea debe haber un ganador. Para identificar al ganador en las peleas verbales, se establecieron reglas. Cuando el sistema de evidencia y refutación coincidía con ellos, la persona era reconocida como la ganadora. Y el que los violó, respectivamente, el perdedor. Aristóteles luego cambió estas reglas del arte de la disputa al pensamiento, al sistema de razonamiento sobre cualquier cosa y los textos escritos. Y apareció la ciencia de la lógica. Esta ciencia sugiere que cualquier dicho, o cualquier pensamiento, solo puede tomar dos significados: verdadero o falso. Y para establecer si es verdadero o falso, Aristóteles resumió las reglas establecidas en la práctica de la relación entre las declaraciones. Sorprendentemente, la lógica Aristotélica todavía existe y la mayoría de las personas en la vida cotidiana y en los negocios continúan usándola.
Pero aquí está la misma situación que con el uso de plantillas prefabricadas para resolver nuevos problemas. En muchas situaciones simples, esta lógica es adecuada, y en al menos un poco compleja, categóricamente no funciona. Solo damos un ejemplo con lógica y plantillas. Supongamos que Semyon rabinovich es banquero y Peter Ivanov es banquero. Lo sabemos. Se acepta que los banqueros son personas ricas. Siguiendo la lógica de Aristóteles y el hábito de usar patrones, resulta que tanto Semyon rabinovich como Piotr Ivanov son personas ricas. Y en la práctica, puede ser que uno de ellos sea rico, y el segundo no tuvo suerte, se arruinó y se convirtió en un pobre.
Los lógicos también entendieron esto y, a partir de los años 20 del siglo pasado, comenzaron a desarrollar lógicas más complejas. El primero lo hizo el científico ruso N. A. Vasilyev, quien creó la "lógica imaginaria". Luego, el Polaco Jan lukasevich construyó la lógica para tres valores: verdadero, falso y desconocido. Y nuestro genio y escritor recientemente fallecido A. zinovyev creó una lógica compleja, dentro de la cual puede crear cualquier regla de pensamiento, con cualquier escala de evaluación de la verdad-falsedad y otras escalas de evaluación de juicios. Dado que cualquier lógica tiende a formalizarse, la lógica compleja también fue formalizada por el estadounidense de origen azerbaiyano L. A. Zade. Se llama "lógica difusa". En la "lógica difusa", cualquier declaración o juicio sobre un hecho es probabilístico y toma cualquier valor, desde cero hasta uno. El negocio, precisamente, actúa bajo una lógica borrosa permanente.
En situaciones difíciles, y cada vez hay más en nuestras vidas y negocios, nosotros mismos no sabemos si actuamos de acuerdo con la lógica de Zinoviev o la "lógica difusa". Sugiere que hay muchas lógicas o muchas reglas, y que se pueden usar simultáneamente o por separado y hay muchos sistemas de evaluación que cambian según la situación. En consecuencia, todos los métodos analíticos se pueden imaginar como casos especiales de pensamiento lógico por Zinoviev. Todo lo anterior muestra de manera bastante convincente que ningún problema complejo, utilizando patrones familiares y lógica formal, puede resolverse. Para hacer esto, es necesario adoptar métodos analíticos para trabajar con información.Mínimo necesario de herramientas de análisis de inteligencia
En la vida, en los negocios, al Leer literatura de negocios, en los sitios de Internet a menudo nos encontramos con los términos método, herramienta, Recepción. A menudo se usan como sinónimos, se reemplazan entre sí. Los distinguiremos. El método es una forma basada en ciertos logros científicos de comprender el mundo y sus fragmentos. El método es una descripción de cómo hacerlo. Modo de acción documentado. La tecnología es el refuerzo instrumental del método, su parte de software y hardware con instrucciones para su uso. Y la Recepción es una habilidad para dominar el instrumento, la tecnología. Esto no está escrito para quitarle al lector unos minutos de tiempo, sino para explicar cómo trabajar con este y los capítulos posteriores.
En el capítulo se dará la esencia de los métodos en la exposición más concisa. Y las herramientas para cada uno de los métodos se presentarán en los Anexos . Al hacerlo, espero que el lector tenga la oportunidad de poner la tecnología en práctica.
Un par de palabras sobre cómo usar y elegir métodos. Cuanto más simple sea la tarea, menos métodos de análisis se pueden hacer. Cuanta menos información, más métodos de análisis se deben utilizar. Se observa que la falta de información puede compensarse hasta cierto punto con una variedad de herramientas. Recuerde la gente – "gol en la ficción astuta". Esta es la fijación de tal dependencia. Pero recuerdo los criterios mínimos de confiabilidad e integridad de la información. Si la información no coincide con ellos, entonces ninguna herramienta no ayudará.
Dado que todos los métodos de análisis no se pueden aplicar simultáneamente, la secuencia y la elección de los métodos están determinadas por las preferencias y habilidades individuales para trabajar con ellos y el conjunto de herramientas de software disponible, y lo más importante, el tema del análisis en sí. Por lo tanto, la descripción de los métodos no se dará en orden de su importancia o aplicabilidad, sino arbitrariamente.
Método del sistema
Comencemos con el análisis del sistema. Y no solo con el análisis del sistema, sino con su versión elemental. En su forma más simple, el análisis del sistema implica dividirse en solo tres componentes: el entorno externo, el entorno de existencia del sistema y el sistema. Explicaremos por qué en tres, y no en dos, como a menudo escriben. El hecho es que hoy la vida y la ciencia se inclinan cada vez más hacia la idea de una relación universal. En Última instancia, así es como es. Pero la misma vida muestra: todos los factores, condiciones, eventos, procesos, en relación con el análisis de esta tarea se pueden dividir en dos grupos. Uno puede ser descuidado, y el otro no puede ser descuidado en ningún caso. Por lo tanto, incluso al establecer una tarea de inteligencia, es necesario centrarse solo en el entorno de la existencia del sistema y el sistema en sí.
Además, el análisis del sistema sugiere que cada objeto consideramos como elementos que interactúan entre sí, que experimentan el impacto de este mismo entorno de existencia. En consecuencia, debemos distinguir el sistema en sí, los parámetros del entorno de existencia que lo afectan y que lo afectan, los elementos que componen el sistema y las conexiones entre ellos. Para distinguir el sistema, es especialmente importante determinar las cualidades o parámetros que solo posee el sistema en su conjunto y no posee los elementos que lo componen. Además, se especifican los parámetros de entrada, salida y efecto, y no necesariamente en forma cuantitativa.
El análisis consiste, de hecho, en aclarar varias preguntas:
- qué factores externos afectan al sistema y cómo afecta a su entorno de existencia. Al mismo tiempo, se presta especial atención a la separación de los factores externos que afectan al sistema en dos grupos – aquellos que no dependen del sistema y aquellos en los que el sistema de alguna manera puede afectar;
- determinación de los elementos del sistema y la relación entre ellos. Al mismo tiempo, se distinguen tales relaciones que delimitan el sistema del entorno externo y, en realidad, hacen que la totalidad de los elementos sea un todo, es decir, el sistema. Estas mismas relaciones definen las funciones del sistema, sus cualidades, como un todo único, no reducido a las cualidades, sistemas independientes de elementos. En general, en el trabajo clásico sobre análisis de sistemas, escrito en los años setenta del siglo pasado, pero que ha perdido su importancia hasta hoy S. Optner escribió que al analizar los sistemas se utiliza el mismo enfoque que para trabajar con la "Caja negra", es decir, se ve la entrada, la salida del sistema. Pero a diferencia de la "Caja negra" en el enfoque del sistema, también se revela su contenido. Se vuelve transparente, se explica cómo se convierten los parámetros de entrada en la salida. Cómo se ven afectados por el entorno de existencia y cómo el sistema lo afecta;
- determina cómo cambian con el tiempo las relaciones entre los elementos del sistema y qué cambios conduce a la interacción del sistema con su entorno externo.
En la primera aproximación, esta es la esencia del método de análisis de sistemas. Para aquellos que quieren familiarizarse con su aplicación para resolver una variedad de problemas comerciales en una exposición accesible y bastante detallada, recomiendo los libros de D. Garayedagi "pensamiento de Sistemas" y el maravilloso libro "análisis de Sistemas y métodos de ingeniería de sistemas" Ba reznikov, escrito de manera sensata, comprensible y accesible. Algunos algoritmos de enfoque del sistema, esquemas y formas se dan en el Apéndice # 12 .
Método causal
Es bien conocido: todo en el mundo tiene una causa y, en consecuencia, una consecuencia. Es cierto que, desafortunadamente, cada investigación no tiene una razón, sino varias. Y en sistemas complejos, a los que pertenecen todos los sistemas con participación humana, el fenómeno de la causalidad del anillo también se caracteriza. La causalidad anular tiene lugar cuando la causa y el efecto cambian constantemente de lugar. Sin embargo, el análisis causal necesariamente debe entrar en el Arsenal de métodos de análisis de inteligencia. En su versión más simple, también se llama el método "Cinco por qué". En su forma más general, puede reducirse a los siguientes componentes principales:
- se selecciona el objeto con respecto al cual se busca la causa. Como un objeto pueden actuar eventos, problemas, la situación actual en el mercado, la tecnología patentada emergente, etc. en términos de eventos, sus causas y efectos, se puede entender absolutamente todo lo que se relaciona con el tema de la actividad de inteligencia. Dado que los eventos en el marco de una misión de inteligencia generalmente son muchos y, a veces, muchos, entonces es necesario comenzar con algo.;
- para seleccionar el evento inicial para el análisis, puede utilizar el método de enlace principal o la teoría de restricciones, que describiremos brevemente en el Apéndice # 13;
- dado que los eventos tienen varias razones, primero debe establecer lo que se llama razones de "primer orden" ,es decir, las razones que están directamente relacionadas con este evento;
- en la gran mayoría de las situaciones comerciales y, en consecuencia, las tareas a las que se enfrenta la inteligencia, es necesario no limitarse a las razones del primer orden, para profundizar. Qué tan lejos ir en profundidad depende del tiempo, la cantidad de información y recursos disponibles para usted. Pero como muestra la práctica empresarial, generalizada por los investigadores que han estudiado el problema en una variedad de países es bastante indulgencia en tres a cinco niveles.
En consecuencia, en la salida obtendrá el "árbol de razones" del evento principal. Tales árboles en el análisis de inteligencia deben construirse de uno a cinco. Explico. En una pequeña empresa, por regla general, es suficiente en la mayoría de los casos para construir un "árbol" para un evento principal, en una pequeña – para tres eventos interconectados. Y en promedio, y mucho menos en el negocio más grande, cinco árboles.
Para aquellos que quieren dominar profundamente este método, puede recomendar el libro de B. Andersen "Análisis de la causa raíz" , y el algoritmo, los procedimientos y los esquemas de uso de este método se dan En el Apéndice № 14 análisis Funcional y de recursos
Este método de análisis llamado análisis funcional y de costos nació para resolver problemas técnicos en la segunda mitad del siglo XX. Poco a poco, encontró su distribución y para resolver problemas comerciales, se incorporó a la inteligencia empresarial. Sería un desperdicio no integrarlo en el Arsenal de métodos de inteligencia.
De hecho, el análisis funcional y de recursos implica la identificación de las funciones del sistema y los recursos necesarios para implementar esta función. En relación con el análisis de inteligencia, sus componentes principales son:
- identificación de todas las funciones del objeto de inteligencia. Aquí hay que dar un ejemplo, aunque trato de no distraer la atención de los lectores. Por ejemplo, tomemos a una persona que cumple la función de director comercial. Pero está claro que esta función está lejos de ser la única para una persona. Tiene un círculo de socios comerciales y allí tiene una función diferente. Tiene una esfera de comunicación y hay otra funcionalidad. Finalmente, se vincula con las relaciones personales y allí, de nuevo, sus funciones. Aquí está el conjunto de todas las funciones y es una funcionalidad completa. Además, si no todas, muchas funciones pueden tener una relación directa y directa con el objeto de nuestras actividades de inteligencia. Por lo tanto, el primer componente es la identificación de la funcionalidad del objeto;
- el análisis funcional siempre implica la asignación de la función principal. Con respecto al análisis de inteligencia, no solo debe destacarse, sino que también debe analizarse en términos propios del análisis de inteligencia de oportunidades, riesgos, amenazas, etc.;
- realizar cualquier función requiere que una persona gaste ciertos recursos. Los recursos pueden ser muy diferentes: dinero, tiempo, conocimiento, etc., Respectivamente, cada función debe estar vinculada a los recursos que se utilizan para realizar la función. Durante el análisis, es necesario determinar en qué funciones se utilizan los recursos.
En la salida del análisis de recursos funcionales, obtendremos una matriz de recursos funcionales, que será el resultado de nuestro análisis. A continuación, esta matriz debe ser reinterpretado de nuevo en términos de reconocimiento.
El algoritmo, las formas y los procedimientos del método de recursos funcionales en el análisis de inteligencia se dan en el apéndice no. 15 análisis Morfológico
La morfología en Griego es la ciencia de la estructura. Este método fue inventado en la edad media por el famoso alquimista Raimundo Lullius. Recibió su segundo nacimiento en la segunda mitad del siglo XX. Fue redescubierto por un científico inventor alemán, un hombre de negocios y, posteriormente, un industrial, F. Zwicky. Aplicó el método de la llamada "Caja morfológica"para analizar y resolver problemas principalmente técnicos. La" Caja morfológica " resultó de la siguiente manera. Tomó alguna clase de dispositivos técnicos que imaginó como un sistema. Destacó en ella elementos, conexiones y sus características. Luego construyó la matriz. Y analizó cada célula de esta matriz para resolver su problema. Es decir, se puede decir en la forma más simple, era un método para iterar sobre todas las opciones posibles de soluciones, que estaban determinadas por la estructura del sistema, las propiedades del sistema, sus elementos y sus características. A pesar de la simplicidad, el método de F. Zwicky trajo millones de marcas, ya que al aplicarlo pudo crear una serie de nuevos productos técnicos.
Luego, el método de F. Zwicky comenzó a usarse para analizar no solo los sistemas técnicos, sino también casi cualquier sistema, incluido el negocio. Pero aquí estaba el problema. Los sistemas de negocios resultaron ser similares a la Matryoshka. En ciencia, esto se llama fractalidad. Es decir, cuando cada elemento del sistema es en sí mismo un sistema. Como resultado, las dimensiones o como dicen en la ciencia, la dimensión de la "Caja morfológica" resultó ser tal que una persona simplemente no pudo analizarla.
A partir de los años 70 del siglo pasado en Rusia, V. M. odrin desarrolla procedimientos especiales que permiten que el método morfológico se mejore significativamente y se convierta esencialmente en un método de análisis estructural y diseño aplicable a cualquier sistema.
En su forma más simple, El método de V. M. Audrin se puede reducir a tal secuencia de operaciones:
- dado que cualquier sistema es muy complejo, lo principal es la selección de aquellos elementos, relaciones y sus características que son importantes desde el punto de vista de la tarea. Esta selección desde el punto de vista de la tarea se realiza desde el principio. La tarea también especifica la profundidad de visualización de los elementos;
- profundidad de vista de elementos significa construir una jerarquía donde cualquier elemento del sistema se considera como un subsistema. Aquí, a partir del problema, establecemos el número de niveles de jerarquía;
- después de eso, se construye una matriz jerárquica de árbol. Traducido al ruso, esto significa que construimos la matriz exactamente a tantos niveles de profundidad como necesitamos para resolver el problema.
Como resultado de la aplicación del método, obtenemos una especie de estructura completa de un objeto en términos de problemas resueltos. Luego interpretamos esta estructura en términos de nuestra misión de inteligencia.
El método es simplemente indispensable para cualquier análisis, ya que permite comprender y estructurar cualquier problema. Y las características del pensamiento humano son tales que se enfrenta mejor a problemas estructurados. La versatilidad del método, por cierto, fue apreciada muy rápidamente por todo, desde gerentes y exploradores, terminando con los principales diseñadores de sistemas complejos, desde plantas nucleares hasta misiles intercontinentales. Se tomó la decisión de comenzar la capacitación general sobre el método Audrin de profesionales altamente calificados en una variedad de especialidades. Pero la Unión Soviética se derrumbó, el autor fue a Ucrania y el método fue prácticamente olvidado.
Hay que decir que la mayoría de los métodos adoptados hoy en el análisis empresarial, como las matrices FODA, las cinco fuerzas del mercado de porter, etc., son métodos "degenerados", en el sentido de primitizados hasta el límite, para usar el análisis morfológico en su antigua comprensión. Esto se puede Leer, por cierto, en un libro muy útil para el dominio instrumental de los métodos de análisis de negocios de Yu y M. Maestros "análisis FODA y síntesis – la base de la formación de la estrategia de la organización". Algunos algoritmos, formas y procedimientos del método de análisis morfológico se dan en el Apéndice no .16. Por esto, una gran gratitud a V. Odrin y A. Sheredenko que amablemente me proporcionaron los materiales de su trabajo.
Análisis dialéctico
Hay un buen proverbio sobre el agua y el bebé. Con el análisis dialéctico ocurrió exactamente una situación similar. Al principio, fue estudiado en forma perversa durante décadas en cualquier Universidad Soviética, independientemente de su perfil. Y luego, con la desaparición de la Unión Soviética, el análisis dialéctico se hundió en un agujero negro.
Mientras tanto, el análisis dialéctico no comenzó con la Unión Soviética y no terminará. Por el bien de la justicia, debo decir que cuando estudiaron el análisis dialéctico en una forma particularmente perversa de materialismo dialéctico, mencionaron nuevamente a los antiguos griegos Heraclides y Sócrates, mucho menos antiguos alemanes que vivieron en el siglo 18: Feuerbach y Hegel, y naturalmente no olvidaron a K. Marx, F. Engels y V. Lenin.
Literalmente, en los últimos años, en paralelo en San Petersburgo, el grupo Pereslegin y en el Instituto Palo alto, han vuelto a repensar la lógica dialéctica y, sobre su base, están tratando de desarrollar un nuevo conjunto de herramientas.
¿Por qué sucedió esto? Resultó que si liberamos la lógica dialéctica de las capas ideológicas, nos permite comprender y describir procesos dinámicos complejos. Y lo más importante, hacerlo en una forma bastante compacta. La compacidad es muy importante. La capacidad de operar con información humana no es ilimitada y cuanto mejor podamos empaquetar los conceptos y términos con los que operamos en el análisis, eventos, objetos y procesos del mundo real, mayores serán las posibilidades de TRADUCIR la comprensión en la solución correcta.
En consecuencia, el análisis dialéctico debe encontrar su lugar entre las herramientas analíticas del explorador. En su forma más condensada, este análisis implica distinguir tres aspectos:
- en cualquier objeto, proceso, y más aún, un sistema complejo, hay contradicciones o conflictos internos. Aquí es importante que la atención se Centre precisamente en contradicciones y conflictos internos, no externos. Cuanto más complejo es el sistema, más conflictos. Por lo tanto, es poco identificar estas contradicciones (conflictos), pero también es importante establecer una relación entre ellas y determinar el conflicto principal del que depende la existencia y el cambio del sistema. En la lógica dialéctica clásica, esto se llamaba la Ley de la unidad y la lucha de los opuestos;
- cualquier objeto cambia. Cuanto más simple sea el objeto, menos opciones de cambio. Los cambios se producen dentro de un estado del objeto – gradual, o cuando el objeto pasa de un estado a otro, saltando. En el análisis dialéctico, es necesario determinar qué parámetros de un objeto cambian y dónde pasa el límite entre los cambios graduales y de salto o como se habla en el lenguaje moderno: los cambios de fase. En la dialéctica clásica, esto se llamaba la transición de la cantidad a la calidad.
Ilustramos esto con dos ejemplos cotidianos. Incluso el mecanismo más complejo es un sistema simple en comparación con cualquier organismo vivo, y cualquier organismo vivo es más simple que un sistema en el que participa una persona. Así que aquí vamos a tomar un sistema simple-el coche. Tiene tal detalle: pastillas de freno. A medida que se explotan, se adelgazan. A partir de un cierto límite, simplemente dejan de funcionar. Aquí es donde ocurre la transición de la cantidad a la calidad. En Ciencias técnicas, esto se implementa a través del análisis de confiabilidad. El segundo ejemplo cotidiano es de la vida de las personas. Era un profesional, trabajaba para sí mismo. A medida que sus habilidades y habilidades profesionales crecían, estaba bastante satisfecho con los aumentos salariales periódicos. Es decir, continuó operando dentro de sus competencias y cargos. Pero, a partir de un cierto umbral, simplemente el aumento de salario ya no estaba satisfecho con él, y quería tomar otra posición, es decir, una posición en la jerarquía, o pasar a otra compañía más conocida. Una vez más, la transición de la cantidad a la calidad. Incluso en tareas absolutamente triviales, es importante conocer los límites de la transición de fase. Y donde es necesario usar métodos de inteligencia, la identificación de los límites de dicha transición de fase es solo la primera cosa;
- la tercera ley de la dialéctica clásica es la ley de negación de la negación. Aquí, como regla general, comenzaron, lo que se llama "incomprensiones" sólidas. Mientras tanto, esta ley contiene características inherentes a casi todos los fenómenos. Con la transición de los sistemas a un nuevo estado de fase, adquiere otras propiedades y características. En el nuevo estado del sistema, lo que antes era el principal a menudo se vuelve secundario. Esto se vio en la Biblia, donde se registra: "y los últimos serán los primeros". Y finalmente, cualquier sistema, incluso en un estado alterado, lleva su propia historia. Además, se observa empíricamente que en muchos sistemas, el nuevo estado es en gran medida una repetición del anterior, solo que en una forma mucho más compleja. Además, el antiguo no precede directamente al nuevo estado de fase, sino al anterior. Cuanto más complejo es el sistema, más probable es que el último patrón actúe.
En el análisis de inteligencia, el método dialéctico debe usarse en el análisis de procesos, centrándose en la identificación de contradicciones, las condiciones de transición de fase y el condicionamiento histórico del comportamiento de un sistema complejo.
Aquí, desafortunadamente, hay un problema con los libros. El Consejo de Hegel para Leer simplemente no tiene sentido. Esos libros no se leen ahora. No existe una declaración popular de lógica dialéctica. Por lo tanto, traté de hacer un poco más detallado, prácticamente Orientado a la aplicación № 17, que se puede utilizar instrumentalmente.
Análisis de red
Según la gran mayoría de los analistas, la potencia del siglo XXI será China. En realidad, hoy es el principal motor de toda la economía mundial. Por lo tanto, está lejos de ser una coincidencia que desde finales del siglo pasado y especialmente intensamente en el siglo actual, Occidente comenzó a adoptar métodos históricamente inherentes al pensamiento chino.
Uno de estos métodos es el método de análisis de red. El taoísmo, que predestinó todo el pensamiento, la teoría y la práctica chinos en el gobierno y la administración económica, la estrategia militar, etc., partió de la comprensión del mundo, como una red dinámica de conexiones que giraba alrededor de las leyes naturales y tenía una alta variabilidad.
Internet, por un lado, y el trabajo con sistemas complejos en primer lugar en vivo, por el otro, impulsaron los desarrollos en el campo del análisis de redes. Es necesario hacer una reserva inmediata de que las redes de matemáticas han estado involucradas desde principios del siglo pasado y han desarrollado un aparato sofisticado antes de la emergencia.
El análisis de red se puede aplicar a redes que consisten en absolutamente cualquier objeto. Las personas, las empresas, los eventos, incluso las patentes y las invenciones pueden actuar como tales.
Al realizar un análisis de red, se deben realizar varias operaciones consecutivas: - se determina la dimensión del análisis. Es decir, se introduce un límite en el número de enlaces analizados. Como todo está relacionado con todo, inmediatamente debemos establecer Cuántos pasos de conexión nos interesan. Cuantos más pasos, más participantes. Y como está demostrado, para cualquier red, el número de conexiones entre los participantes no crece aritméticamente, sino exponencialmente, con el aumento en el número de pasos, la dimensión aumenta increíblemente. A partir de una dimensión específica, el análisis no se puede realizar manualmente;
- las comunicaciones, sobre la base de la tarea asignada al analista, reciben características. Las características pueden ser tanto cuantitativas como cualitativas. Aquí, inmediatamente me gustaría advertir contra la presentación cuantitativa de todas las características importantes desde el punto de vista del problema. Explico.
Por ejemplo, consideramos las conexiones entre personas. Y los caracterizamos por simplicidad con solo dos parámetros: fuerte-débil y dominante – subordinado – igual. En principio, el primer parámetro puede ser bastante medible. El segundo es cuantificable. Sin embargo, en muchos programas informáticos, en muchos manuales se proponen parámetros cualitativos para TRADUCIR en cuantitativa. Esto se hace algo como esto. Dominante + 1, igual a 0, subordinado -1. Parece posible, pero absolutamente inútil. El hecho es que tiene sentido TRADUCIR solo lo que se puede calcular utilizando cuatro acciones de aritmética para esto, o métodos más complejos de matemáticas superiores, en forma cuantitativa. Pero el problema que los matemáticos se dan cuenta es que tal cálculo de escalas numéricas construidas artificialmente de características cualitativas en muchos casos distorsiona completamente la imagen y no tiene sentido para la aplicación práctica. Por ejemplo, no tiene sentido apilar autos y perros; - se definen los nodos de la red, es decir, las entidades que tienen el mayor número de enlaces y las relaciones con las características más importantes, calculadas cuantitativamente y evaluadas cualitativamente.
El análisis de red permite comprender la imagen y es otro método para estructurar y, por lo tanto, empaquetar sistemas complejos en una apariencia accesible para la comprensión. En el análisis de inteligencia de red, es naturalmente necesario identificar la red de enlaces, sus nodos y, en primer lugar, las características de estos nodos. Después de eso, como de costumbre, es necesario interpretar la imagen resultante en relación con la tarea en los parámetros de oportunidades, ventajas, amenazas, obstáculos, riesgos, etc.
Dado que recientemente ha habido una serie de programas que permiten el análisis de red, se pueden recomendar dos programas. El más adecuado para los métodos de inteligencia competitiva es el ya mencionado programa Maltego 3.0. Sitio web del programa https://www.paterva.com. también puede utilizar el programa Sentinel Visualizer de https://www.fmsasg.com. Cuesta aproximadamente un viaje para dos por una semana a un hotel promedio en Egipto.
Análisis de conectividad
El análisis de conectividad es el núcleo de cualquier actividad de investigación. Es una especie de combinación de análisis causal y análisis de redes complejas. Incluso los detectives ordinarios que no conocen los métodos analíticos lo usan, lo que se llama basado en el sentido común. De hecho, cualquier investigación es una identificación, es decir, establecer una conexión con un determinado evento de una persona o un grupo de personas por algún motivo. Los detectives los llaman evidencia.
Como señaló uno de los mejores Think tanks del mundo "Rand", "muchos de los métodos analíticos, si se raspan bien, son de sentido común pulido y estructurado". Para el análisis de las relaciones, el dicho se aplica en su totalidad. Identificamos cualquier objeto de interés en las condiciones de la asignación de inteligencia con algo que sea importante para resolver la tarea para la cual se realiza la asignación de inteligencia.
El análisis de conectividad se realiza mediante varias acciones:
- se definen las clases de objetos que participarán en el proceso de identificación de relaciones. Vamos a explicar con un ejemplo. Tenemos que averiguar la relación entre la persona y el evento. A continuación, seleccionamos las siguientes clases de objetos: eventos, empresas, personas, lugar, tiempo, objetos, etc. Naturalmente, cada clase debe tener varios de sus representantes. El número de representantes en una clase o su dimensión depende de si el trabajo se realiza manualmente o mediante el uso de programas;
- se establecen relaciones entre objetos que pertenecen a diferentes clases. En esta etapa, se realiza la identificación entre los representantes de la clase que le interesa por las condiciones de la tarea, por ejemplo, una persona, con otras clases: eventos, lugar, hora, empresas, etc.;
- se identifican las conexiones dentro de las clases.
Como resultado de este enfoque, se identifica el objeto de la actividad de inteligencia según los signos de interés. Y se establecen todas las conexiones necesarias.
La mejor literatura para comprender el uso práctico del análisis de conectividad es el relato de Sherlock Holmes de Conan Doyle al azar. No en vano, durante más de 100 años, se han utilizado en la capacitación de analistas no solo en el campo de las investigaciones, sino también en el campo de la inteligencia, así como en analistas políticos.
Es conveniente realizar análisis de conectividad utilizando la base nacional CronosPro, aunque ya he escrito antes que esto requiere tres días libres para dominar la técnica de trabajar con él y abandonar una caminata a un buen Bar de sushi para dos
Original message
Елена Ларина. Чем отличается разведанализ от бизнес-анализа.
Источник
Елена Ларина хорошо известна специалистам Конкурентной разведки. Ее непосредственная работа - хэдхантинг, но, помимо этого, Елена публикует отличные материалы на тему общих принципов работы с информацией методами, которые приняты в разведке.
Популярен, в среде специалистов, и ее сайт "Бизнес как разведка" (HRазведка), где есть как теоретические разделы (например, "Мнение Гуру"), так и практические (такие, как "Разведнет" или "Программы и сервисы").
Материал Елены Лариной "Чем отличается разведанализ от бизнес-анализа" относится к теории. Но это та самая теория, без которой успешная практика вряд ли возможна.
Далее - цитата.
Чем отличается разведанализ от бизнес-анализа
Если воспользоваться Википедией, а лучше прочитать монографии по бизнес-анализу, то обнаружится примерно следующее определение. «Это дисциплина выявления деловых потребностей и нахождения решения деловых проблем». Под это определение подпадает абсолютно все, начиная от конкурентной разведки, заканчивая аудиторской деятельностью. Поэтому на практике под бизнес анализом понимается нечто иное. А именно: описание бизнес-процессов с целью выявления имеющихся недостатков и их устранения. В последнее время это направление получило собственное название реинжениринг.
В последние годы бизнес-анализ все чаще связывают с так называемой интеллектуальной обработкой данных при помощи компьютерных систем. Впрочем, «интеллектуальная» — это, прежде всего, бренд для продажи, поскольку на практике речь идет опять же о статистике той или иной степени изощренности с элементами визуализации. Самый последний тренд – это бизнес-анализ на основе больших данных. Если коротко, речь идет о том, что сегодня все стороны жизни компании и многие аспекты бизнес-среды оцифровываются. Полученные данные поступают в хранилище. Затем они опять же при помощи тех же классических статистических методов обрабатываются, на основании чего формируются рекомендации для лиц, принимающих решения. На самом деле никакой магии в больших данных нет. Это просто оцифровка всего и вся с последующей экономико-статистической обработкой. Все искусство состоит в том, чтобы создать как можно более подробные и детальные классификации этих самых больших данных, чтобы они позволяли получать сегменты потребителей, клиентов, объектов с максимально предсказуемыми характеристиками. Собственно, вокруг всего этого и крутится сегодня вся большая айтишная индустрия, чьи обороты измеряются уже почти триллионом долларов. Именно на этой ниве пасутся компании, начиная от SAP, кончая С1. Но к конкурентной разведке все это прямого отношения не имеет. Хотя отдельные элементы экономико-статистических методов, позволяющих искать скрытые закономерности в данных входят в арсенал конкурентной разведки, доступной пока в основном крупному бизнесу.
Кроме того, под бизнес-аналитикой понимают использование вполне определенных методов типа SWOT анализа, рыночных сил Портера, таблицы МакКинси, так называемой Бостонской матрицы и т.п. Все эти методы были исторически разработаны в рамках различных школ маркетинга и менеджмента и успешно используются ими. По каждому из этих методов существует большой объем русскоязычной литературы и материалов в интернете. Достаточно дискуссионным является вопрос, относятся ли они к конкурентной разведке. По мнению американцев, которые собственно и создали конкурентную разведку в ее классическом понимании, все эти методы являются важнейшими инструментами конкурентной разведки. Их обсуждают в соответствующих группах в LinkedIn, им посвящены главы в англоязычных книгах по конкурентной разведке и т.п.
В принципе, к любому методу надо относиться ровно также как к молотку. Если он выполняет свою функцию, то он вполне годен. В этом смысле указанные выше классические маркетинговые инструменты конечно же применяются в конкурентной разведке, но не являются ее основным и собственным инструментарием. Они – суть вспомогательные методы. Более того, в силу особенностей российской деловой среды, использование рыночных сил Портера, таблиц МакКинси и Бостонских матриц крайне затруднительно. Они ориентированы на так называемый классический, либо совершенный рынок. А наш рынок похож на совершенный рынок также как Фотльцваген на Бентли. Поэтому, конечно, знать об этих методах надо. Можно ими и пользоваться. Но считать их альфой и омегой разведывательного анализа в реалиях российского бизнеса – весьма забавно.
Отдельной песней является бенчмаркинг. Говоря по-русски, это сравнение своей компании, ее продуктов, бизнес-процессов и т.п. с конкурентами. Исторически американская конкурентная разведка в каком-то смысле даже выросла из бенчмаркинга. Это было связано с тем, что конкурентная разведка в США появилась, прежде всего, не просто в сфере реальной экономики, а непосредственно в производственной сфере. Соответственно ее работа была направлена на выявление лучших решений в производстве того или иного продукта и возможности их переноса на собственные предприятия.
В современной России, где почти треть внутреннего валового продукта составляет торговля, а значительную часть производящего сектора приходится на добычу полезных ископаемых, особенно, нефть, газ, необходимость применения бенчмаркинга весьма ограничена. Он конечно же полезен для реальной экономики, особенно производящей новую, не имеющей аналогов продукции, но положа руку на сердце скажем, а много ли у нас таких предприятий. Поэтому, классический бенчмаркинг, хотя и является кузеном конкурентной разведки, в России широкого практического применения в ближайшее время вряд ли найдет. В то же время, бенчмаркинг, как метод сравнительного бизнес-анализа процессов работы с клиентами, контрагентами вполне себе применим и полезен. Но хитростей здесь никаких нет, поскольку любой человек, практически занимающийся бизнесом. Хорошо знает, по каким параметрам надо сравнивать свою деятельность с деятельностью конкурентов. Для этого осваивать тонкости бизнес-анализа и читать академические тома, посвященные бенчмаркингу ему не обязательно.
В последнее время большинство зарубежных специалистов разделяют конкурентную разведку и бизнес-анализ, который в прямом переводе на русский означает бизнес-разведку, по принципу внешнее-внутреннее. CI или конкурентная разведка занимается внешней деловой средой, а BI или бизнес-анализ, соответственно, внутренней, тем, что происходит внутри компании.
Нулевая стадия
Полный курс аналитики для конкурентной разведки можно найти в книге Нежданова И.Ю. «Аналитическая разведка для бизнеса». Книгу советую прочитать, по меньшей мере, по двум причинам. В ней дан богатый материал по аналитической разведке применительно к нуждам бизнеса, и изложен понятным структурированным языком. Мы же остановимся на других аспектах и других методах конкурентного разведывательного анализа.
Нулевым уровнем аналитики является оценка собранной информации. Многие из специалистов, практиков, и авторов книг на эту тему выделяют оценку в самостоятельную стадию. Но сама по себе оценка предполагает анализ, ведь, в конечном счете, что такое анализ? Это понимание того или иного предмета. И не просто понимание, а возможность реализовать это понимание в каких-то прагматических целях. Например, денег заработать в бизнесе. Либо темную материю обнаружить в физике. Так что в оценке без анализа просто никуда. Но и анализ проводить без предварительной оценки информации тоже чревато пустой потерей времени и гарантировано неверным пониманием того или иного предмета анализа.
Анализ информации, собранной из открытых, прямых и внутренних источников, целесообразно проводить как минимум по трем критериям: достоверности, полноты и актуальности.
Даже ежику, который заблудился в тумане, понятно, чем информация достовернее, тем жить лучше, тем решения будут приняты правильнее, тем методы конкурентной разведки использовались эффективнее. Существует только загвоздка. Поскольку конкурентная разведка действует строго в рамках закона, в отличие от промышленного шпионажа, который может себе позволить и разговор телефонный записать, и агента «завербовать», и шантажом документы добыть и много разного другого уголовно и административно наказуемого, то при всем богатстве инструментария конкурентной разведки надо признать, что он не безграничен и не всемогущ. Поэтому надо четко понимать: стопроцентно достоверная информация из открытых источников может быть, как правило, добыта о фактах, которые не представляют интереса для разведки. Зачем нужен разведчик, если факт известен всем. А вот неочевидная информация, это информация, которую сложно многократно перепроверить и стопроцентно подтвердить. Об ее достоверности судить много труднее. Она носит по необходимости вероятностный характер. Девид Кимши, один из самых известных руководителей израильских спецслужб писал: «Разведка почти никогда не имеет дело не просто со стопроцентно, но и с высоковероятной информацией. Как правило, информация, полученная даже от лучших агентов, имеет вероятный характер. Собственно, мастерством руководителя разведки и является умение на основе опыта, интуиции и знаний вынести суждение об уровне вероятности донесения и соответственно ценить его достоверность».
В бизнесе, также как в государственной разведке всегда требуется как-то определить достоверность полученной информации. Есть много разных методов, но, к сожалению, они по многим причинам не всегда применимы в жизни. Поэтому зачастую берется на вооружение достаточно простой, но действенный метод. Он предполагает оценку по трем приоритетным маркерам:
- чем информация документированнее, тем при прочих равных условиях она достовернее. Конечно, и документы можно найти или получить устаревшие, либо не окончательные, а черновики, но, в общем, документ по большей части достовернее сообщений в СМИ, особенно в нынешнее время, когда СМИ все чаще используются для намеренной дезинформации;
- если одни и те же сведения подтверждаются, хотя бы из двух независимых источников, это говорит о большей подтвержденности информации. Поэтому понимая, что неочевидную информацию подтвердить из многих источников невозможно, всегда надо стремиться иметь второе, хотя бы косвенное подтверждение тех сведений, относительно которых производится оценка их достоверности;
- третий маркер – авторитетность источника. Тогда, когда для конкурентной разведки добыча документов бывает затруднительна по законодательным причинам, а перепроверка сведений оказывается делом дорогостоящим, этот маркер будет выступать как основной. Чем в прошлом информация от источника оказывалась достовернее, тем выше вероятность того, что и в этот раз он не подведет. Хотя, к сожалению, не надо относиться к этому положению как к аксиоме. При прочих равных условиях официальные источники считаются более достоверными, чем неофициальные, если последние не имеют высокого уровня авторитетности. В общем и целом платные лицензированные интернет источники информации более авторитетны, чем бесплатные. Информация, добытая при помощи специальных программных средств в основном более авторитетна, чем при помощи простого поисковика.
Исходя из этих трех маркеров, каждый в силу своего опыта и разумения может сделать вывод о достоверности информации. Единственное, стоит все время держать в голове, чем объект, к которому относится информация, сложнее, тем о достоверности судить труднее. Чем больше интересует будущее, тем с большей неопределенностью в отношении достоверности нужно примириться в настоящем. И обязательно помнить, что достоверность носит, как правило, вероятностный, возможный характер.
С полнотой тоже понятно. Чем информация полнее, тем анализ качественнее. Но и здесь есть три препятствия. Не всю желаемую информацию можно получить, как не изощряйся законными методами. Кроме того, любая информация имеет цену, а организация – бюджет. Соответственно полнота информации диктуется с одной стороны имеющимися интеллектуальными и коммуникативными возможностями и программными продуктами, а с другой стороны, бюджетными ограничениями. Здесь по русской пословице – по одежке протягивай ножки.
Пословица, конечно, хороша, но какие-то принципы оценки полноты все-таки надо иметь. В качестве таковых в практической деятельности можно использовать два маркера:
- информацию можно считать минимально полной, если по каждой составляющей разведзадания имеется, хотя бы какая-то информация с допустимой для аналитика или ЛПР степенью достоверности. Тогда можно работать дальше. Если не хватает информации хотя бы по одному из параметров, то ни о какой полноте речь идти не может. Задание провалено. Надо возвращаться назад и дособирать информацию;
- возможность нахождения хотя бы одного удовлетворительного решения, для обеспечения которого и ведется разведработа. Здесь есть две тонкости. Конечно же, лучше, чтобы вариантов решения было больше, чем один. Вторая тонкость состоит в том, что этот маркер работает не на стадии анализа, а уже на стадии проектирования решения.
Что из этого следует? Необходимо установить допустимые минимальные критерии полноты, а дальше, в зависимости от конкретных обстоятельств определиться, какая полнота сведений достаточна для принятия управленческого решения. В любом случае это будет не столь привычная количественная оценка, а оценочное суждение лица, принимающего решение, и его советников. Об этом надо помнить. И постоянно держать в голове, что оценка информации на полноту будет постоянно корректироваться по мере проведения анализа и может создаться необходимость возобновить работу по сбору информации на любом этапе разведцикла. Надо быть готовым начать если не всю, то хотя бы часть работы заново.
Зато третий критерий – своевременность, является самым простым для оценки. Вот его-то в отличие от достоверности и полноты можно и контролировать, и проверять. Информация всегда нужна для решения задачи или как говорят в России «снятия проблемы». А и то и другое всегда привязано к конкретному сроку. Поэтому, самая полная достоверная информация будет абсолютно бесполезна, если будет представлена позже требуемого срока.
Поэтому в противоречие с очень многими уважаемыми специалистами, но в согласии с повседневной практикой бизнеса, я предложила бы простой способ оценки информации, собранной для анализа. Исходным критерием является срочность. Затем устанавливаются ограничения по бюджету и определяется исходя из этого достижимая степень полноты информации. Хотя здесь оговорюсь. Мозги что называется, могут компенсировать и недостаток бюджета, и ограниченность программных средств, но лишь до определенного предела. Кадры, конечно, решают, но не совсем уж все. При всех бюджетах, мозгах и прочем, собранная информация по полноте должна удовлетворять тем двум маркерам минимальной достаточности, о которых речь шла выше. И уж на заключительной стадии проводится оценка информации на достоверность. В итоге мы получим оценку информации на соответствие срокам, возможной полноте и достижимой достоверности.
Разведанализ — мышление о сложном
Когда кто-то встречается с термином, о котором хочется узнать больше, раньше лезли в многочисленные справочники, энциклопедии и монографии. Теперь — прямая дорога в Википедию. Там можно выяснить, что анализ – это способ понимания путем разделения целого на части. Там еще много чего написано, но это все уже не важно. Обратим внимание на главное – разделение на части. На части делят, когда целое понять, и главное сделать с ним что-то, сразу сложно. Значит, по сути, анализ – это мышление о сложном. А аналитические методы – это способы понимания сложного.
Интересно, что существующая до сегодняшнего дня наука, разведка в современном ее понимании и классическое рыночное хозяйство появились практически в одно и то же время в Британии. В своей основе они имели аналитическую картину мира. Метафорой этой картины мира были часы. Предполагалось, что весь мир , все его составные части, общество, человеческая деятельность похожи на один большой механизм. Его можно собрать, разобрать, части поменять местами. Он подвержен простому конструированию, а самое главное целое полностью определяется частями, из которых оно состоит. Эта картина мира нашла отражение даже в английском языке, который по определению лингвистов так и называется «аналитический» язык.
Анализ бесспорно, бесконечно важен. Но сегодня уже понятно, что мир, и тем более общество – это не механизм. Целое, хотя и состоит из частей, но не сводится к ним. Сложные системы нельзя конструировать как простые механизмы.
Однако свойства человеческого мышления, которые вероятно связаны с психофизиологическими особенностями мозга таковы, что человеку достаточно сложно мыслить о сложном. К сложному он приходит через простое. Хорошо известно, что подавляющее большинство людей могут оперировать одновременно пятью-семью, максимум девятью, переменными или факторами. А число лиц, теорий, сценариев, которое человек может запомнить, освоить и постоянно держать в оперативной памяти не превышает примерно 150 или числа Данбарра. Поэтому, хотя ключевым в деятельности человека, как доказал великий русский психифизиолог П.Анохин является прогнозирование, а мышление, как выяснили два выдающихся психолога прошлого века В.Брушлинский и К.Юнг, представляет собой синтез через анализ, именно синтез является исходной мыслительной операцией, необходимой для любой эффективной работы как в обыденной жизни, так и в бизнесе.
Чтобы продвигаться дальше в нашей теме конкурентной разведки, необходимо совсем бегло остановиться на вероятно самом сложном предмете, с которым сталкивался человек – это самом себе и своем мышлении. Когда говорят об искусственном интеллекте, прогнозируют, появится он или нет, то возникает вопрос, как мы можем судить о прилагательном, если до конца не разобрались с существительным.
Сделаем маленькое отступление. Вот уже сорок лет мощнейшие компьютеры играют с человеком, причем не с простыми людьми, а с лучшими профессионалами в своей области, в игры. Началось все с шахмат. Успешно были повержены чемпионы мира. Закончилось на сегодняшний день Watson, победившим в игре «Внезапность», как ее называют в Америке. В промежутке машина обыграла человека в Го, шашки и чуть не выиграла в покер. Выяснилось, что там, где человек с машиной соревнуется в решении счетных задач и где и человек, и машина должны действовать по установленным правилам, то машина уже сегодня справляется с задачами лучше человека. Но, ни одна машина, по крайней мере, пока, не способна соперничать с человеком, если в задаче не определены правила или они могут меняться по ходу дела. Происходит это, прежде всего, из-за принципиальных различий в вычислениях машины и мышлении человека. А вот отсюда уже начинается не отвлечение, а самая что ни на есть наша прямая тема.
Машина действует по жестким алгоритмам и все, в конечном счете, оцифровывает. Т.е. она считает, а затем на основе расчетов выполняет программу. Шаги программы собственно и называются алгоритмом. Они заранее прописаны и жестко зафиксированы. Даже самые современные технологии самопрограммирования, разрабатываемые знаменитым Массачусетским технологическим институтом, представляют собой в итоге все тот же жесткий алгоритм, позволяющий создавать другие жесткие последовательности операции, т.е. алгоритмы.
Человек, чему сегодня уже имеется огромное число подтверждений, добытых исследователями из самых разных областей знаний и практики, не мыслит числами. Он не мыслит даже словами. Хотя, как выяснилось, язык оказывает влияние на мышление, картину мира, программы действий. И все же наше мышление оперирует не словами, а скорее чем-то похожим на мыслеобразы. И человек не выполняет при мышлении какие-то команды, будь то одна или несколько параллельно.
Также на сегодняшний день сегодня твердо установлен факт, что всех людей можно в очень грубом приближении поделить на две группы – с так называемым правополушарным и левополушарным мышлением. У одних больше преобладает рассудок, логика, или как говорят, рацио. У других – целостное восприятие, которое часто отождествляют с эмоциями и с интуицией. В реальности, у каждого человека естественно задействовано и левое и правое полушарие. Более того, когда с одним из полушарий что-то случается, второе частично берет на себя функции травмированной части головного мозга.
Может возникнуть вопрос, какое это имеет отношение к разведанализу. Ответ простой. Разведанализ , как выяснилось в результате специальных исследований в США и Великобритании, у наиболее успешных аналитиков – это преимущественно левополушарное мышление в сложной обстановке, или в отношении сложного предмета.
Любое мышление, как сегодня уже ясно, начинается с наложения фактов, будь то в совершенно обыденной жизни или в бизнесе на уже имеющуюся у человека некую модель или образ мира. Т.е. он не смотрит на эти факты непосредственно, а воспринимает их через призму этой самой модели, т.е. фактически смотрит на мир через своеобразное стекло.
Это очень важно. Чем у человека эта модель более приспособлена к его профессиональной деятельности, чем она содержит больше ячеек, связей и т.п., тем быстрее и лучше он справится со своей профессиональной задачей. И уж совсем идеально, если он способен генерировать ни одну, а несколько моделей мира и пользоваться ими в практической деятельности. Модель, соответственно, – это опыт определенным образом упакованный, структурированный и готовый к использованию. Отсюда понятно, поскольку опыт у людей разный, способности тоже отличаются, то и модели у каждого – свои. По этому поводу точно заметил Александр Поп: «Наши взгляды, как наши часы. Все они показывают разное время, но каждый верит только своим».
От моделей зависит и восприятие фактов, явлений, событий и их понимание. Исследователи Гарвардского университета установили, что 90% ошибок мышления связано с ошибками восприятия, а 80% ошибок в принятии решения – с ошибками понимания. Исследователи знаменитого Центра Пало-Альто определили: 60% ошибок восприятия связаны с неудачными моделями, а еще 40% — с рассеянным вниманием.
Если человек действует на основании неэффективных моделей, то при решении любой проблемы он, как правило, использует привычные, шаблонные решения и действует методом простого перебора. Этот метод мышления самый распространенный и надо признать достаточно эффективный, но только в обыденной жизни и в простых ситуациях. При таком методе решение подсказывает исключительно прошлый опыт или воспоминание о случавшихся ранее схожих ситуациях.
В сложных ситуациях метод дает сбои. Здесь шаблонные решения не подходят, необходимо осознанное мышление. Чтобы не углубляться в дебри гуманитарных наук просто скажу: осознанное мышление – это когда человек подходит к проблеме, используя те или иные инструменты мышления. Т.е. применяет для решения каких-то задач инструмент подобно тому, как использует автомобиль для передвижения. Ведь бессознательно можно бродить по городу, а вот бессознательная езда – это до первого столба, либо до первой встречной машины.
Исторически, такие инструменты мышления получили название логик. В самом широком смысле этого слова, логика – это метод, если хотите инструмент, осознанного мышления. А любой инструмент предполагает правила.
Вот логика собственно и родилась, как наука о правильном мышлении. Родилась она в древней Греции из искусства полемики, или из искусства ведения спора. Кстати, само по себе искусство ведения спора было тесно связано с военным искусством. Зачастую самыми известными полемистами и оказывались знаменитые военачальники. Соответственно, спор трактовался как своего рода битва, лобовое столкновение, которое ведется по определенным законам. В любом поединке должен быть победитель. Для того чтобы выявить победителя в словесных поединках были установлены правила. Когда система доказательств и опровержений им соответствовала, человек признавался победителем. А тот, кто их нарушал, соответственно, проигравшим. Затем Аристотель перенес эти правила из искусства спора на мышление, на систему рассуждений о чем-либо и письменные тексты. И появилась наука логики. Наука эта предполагает, что любое высказывание, либо любая мысль может принимать только два значения – истинное или ложное. А для того, чтобы установить, истинное оно, либо ложное, Аристотелем и были обобщены сложившиеся на практике правила взаимосвязи между высказываниями. Как ни удивительно, Аристотелева логика существует до сих пор и большинство людей в обыденной жизни и в бизнесе продолжают пользоваться именно ей.
Но здесь та же ситуация, что с использованием готовых шаблонов при решении новых задач. Во многих простых ситуациях такая логика подходит, а в хотя бы немного сложных – категорически не работает. Приведем только один пример с логикой и шаблонами. Предположим, что Семен Рабинович – банкир и Петр Иванов – банкир. Это нам известно. Принято, что банкиры – это богатые люди. Следуя логике Аристотеля и привычке использовать шаблоны получается, что и Семен Рабинович и Петр Иванов – оба богатые люди. А на практике может быть, что один из них богат, а второму не повезло, он разорился и стал бедняком.
Логики тоже поняли это и, начиная с 20-х годов еще прошлого века стали разрабатывать более сложные логики. Первый это сделал русский ученый Н.А.Васильев, создавший «воображаемую логику». Затем поляк Ян Лукасевич построил логику уже для трех значений — истинно, ложно и неизвестно. А наш недавно умерший гениальный логик и писатель А.Зиновьев создал комплексную логику, в рамках которой можно создавать любые правила мышления, с любой шкалой оценки истинности-ложности и других шкал оценки суждений. Поскольку любая логика стремится к формализации, то комплексная логика тоже была формализована американцем азербайджанского происхождения Л.А.Заде. Она получила название «нечеткая логика». В «нечеткой логике» любое высказывание, либо суждение о факте носит вероятностный характер и принимает любое значение – от ноля до единицы. Бизнес, как раз, и действует в условиях перманентной нечеткой логики.
В сложных ситуациях, а их в нашей жизни и бизнесе становится все больше, мы сами не зная того, действуем по логике Зиновьева или «нечеткой логике». Она предполагает, что существует много логик или много правил, и они могут использоваться одновременно или порознь и существует множество систем оценок, которые меняются в зависимости от ситуации. Соответственно, все аналитические методы можно представить как частные случаи логического мышления по Зиновьеву. Все изложенное выше достаточно убедительно показывает, что ни одну сложную проблему, используя привычные шаблоны и формальную логику не решить. Для этого нужно взять на вооружение аналитические методы работы с информацией.
Необходимый минимум инструментов разведывательного анализа
В жизни, в бизнесе, при чтении деловой литературы, на интернет-сайтах мы часто встречаемся с терминами метод, инструмент, прием. Зачастую они используются как синонимы, подменяют друг друга. Мы же будем различать их. Метод – это базирующийся на тех или иных научных достижениях способ понимания мира и его фрагментов. Метод – это описание того, как делать. Документированный способ действия. Технология – это инструментальное подкрепление метода, его программно-аппаратная часть с инструкциями по их использованию. А прием – это навык овладения инструментом, технологией. Написано это не для того, чтобы отнять у читателя несколько минут времени, а для того, чтобы пояснить, как работать с этой и последующими главами.
В главе будет дана суть методов в самом сжатом изложении. А инструменты по каждому из методов будут вынесены в Приложения . Тем самым, надеюсь, у читателя будет возможность применять технологии на практике.
Пару слов о том, как использовать и выбирать методы. Чем проще задача, тем меньшим числом методов анализа можно обойтись. Чем меньше информации, тем больше методов анализа надо использовать. Замечено, что нехватку информации до определенной степени можно компенсировать разнообразием инструментов. Помните народное – «голь на выдумку хитра». Вот это и есть фиксация такой зависимости. Но напоминаю про минимальные критерии достоверности и полноты информации. Если информация им не соответствует, то никакой инструмент не поможет.
Поскольку все методы анализа применять одновременно невозможно, то последовательность и выбор методов определяются индивидуальными предпочтениями и навыками в работе с ними и имеющимся программным инструментарием, а самое главное, самим предметом анализа. Поэтому описание методов будет дано не в порядке их важности либо применимости, а произвольно.
Системный метод
Начнем с системного анализа. И не просто с системного анализа, а его элементарного варианта. В своем наиболее простом виде системный анализ предполагает разделение всего на три составных части: внешнюю среду, среду существования системы и систему. Поясним, почему на три, а не на две, как часто пишут. Дело в том, что сегодня и жизнь и наука все больше склоняются к идее всеобщей взаимосвязи. В конечном счете, так оно и есть. Но та же жизнь показывает: все факторы, условия, события, процессы, применительно к анализу данной задачи можно поделить на две группы. Одной можно пренебречь, а другой ни в коем случае пренебречь нельзя. Поэтому еще при постановке разведзадания необходимо сосредоточиться только на среде существования системы и самой системе.
Далее системный анализ предполагает, что каждый объект мы рассматриваем, как взаимодействующие между собой элементы, испытывающие на себе воздействие этой самой среды существования. Соответственно, мы должны выделить саму систему, те параметры среды существования, которые на нее воздействуют и на которые воздействует она, элементы из которых состоит система и связи между ними. Для выделения системы особенно важно определить те качества или параметры, которыми обладает только система в целом и не обладают входящие в ее состав элементы. Кроме того, задаются входные, выходные и воздействующие параметры, причем не обязательно в количественном виде.
Анализ состоит, по сути, в выяснении нескольких вопросов:
- какие внешние факторы воздействуют на систему и как она воздействует на свою среду существования. При этом особое внимание обращается на разделение внешних факторов, воздействующих на систему на две группы – те, которые никак не зависят от системы и те, на которые система как-то может повлиять;
- определение элементов системы и взаимосвязи между ними. При этом выделяются такие взаимосвязи, которые отграничивают систему от внешней среды и собственно делают совокупности элементов единым целым, т.е. системой. Эти же связи определяют и функции системы, ее качества, как единого целого, не сводимого к качествам, самостоятельных систем элементов. Вообще в классической работе по системному анализу, написанной еще в семидесятые годы прошлого века, но утерявшую свое значение до сегодняшних дней С.Оптнер писал, что при анализе систем применяется тот же подход, что для работы с «черным ящиком», т.е. смотрится вход, выход системы. Но в отличие от «черного ящика» при системном подходе выясняется еще и его содержимое. Он становится прозрачным, выясняется, как входные параметры преобразуются в выходные. Как на них влияет среда существования и как воздействует на нее система;
- определяется, как со временем меняются взаимосвязи между элементами системы, и к каким изменениям это приводит во взаимодействии системы с ее внешней средой.
В самом первом приближении это и составляет суть метода системного анализа. Для тех, кто хочет более детально ознакомиться с его применением для решения разнообразных бизнес задач в доступном и достаточно подробном изложении, рекомендую книги Д.Гараедаги «Системное мышление» и замечательную книгу «Системный анализ и методы системотехники» Б.А.Резникова, написанные толково, понятно и доступно. Некоторые алгоритмы системного подхода, схемы и формы даны в Приложении № 12 .
Причинно-следственный метод
Хорошо известно: все в мире имеет причину, а соответственно и следствие. Правда, к сожалению, у каждого следствия бывает не одна причина, а несколько. А в сложных системах, к которым относятся все системы с участием человека, характерен еще и феномен кольцевой причинности. Кольцевая причинность имеет место тогда, когда причины и следствия постоянно меняются местами. Тем не менее, причинно-следственный анализ обязательно должен войти в арсенал методов разведывательного анализа. В своем самом простом варианте его еще называют методом «Пяти почему». В самом общем виде он может быть сведен к следующим основным компонентам:
- выбирается объект, относительно которого ищется причина. В качестве объекта могут выступать события, проблемы, сложившаяся ситуация на рынке, появившаяся запатентованная технология и т.п. В терминах событий, их причин и следствий может быть понято абсолютно все, что относится к предмету разведдеятельности. Поскольку событий в рамках одного разведзадания как правило много, а иногда и очень много, то с чего-то надо начинать.;
- для того чтобы выбрать начальное событие для анализа, можно использовать метод главного звена или теорию ограничений, которую мы коротко опишем в Приложении № 13;
- поскольку у событий имеется несколько причин, то сначала надо установить, что называется причины «первого порядка», т.е. е причины, которые прямо связаны с данным событием;
- в подавляющем большинстве бизнес-ситуаций и соответственно задач, стоящих перед разведкой требуется не ограничиваться причинами первого порядка, пойти вглубь. Как далеко пойти вглубь зависит от времени, объема имеющейся у вас информации и ресурсов. Но как показывает бизнес практика, обобщенная исследователями изучавшими проблему в самых различных странах вполне достаточно оказывается снисхождения на три-пять уровней.
Соответственно на выходе вы получите «дерево причин» главного события. Таких деревьев в разведанализе надо построить от одного до пяти. Поясню. В малом бизнесе, как правило, достаточно в большинстве случаев построить «дерево» для одного главного события, в небольшом – для трех взаимосвязанных между собой событий. А в среднем, и тем более крупном бизнесе – пяти деревьев.
Для тех, кто хочет глубоко освоить этот метод можно порекомендовать книгу Б.Андерсена «Анализ основной причины», а алгоритм, процедуры и схемы использования этого метода даны в Приложении № 14 .
Функционально-ресурсный анализ
Этот метод анализа под названием функционально-стоимостной анализ родился для решения технических задач во второй половине ХХ века. Постепенно он нашел свое распространение и для решения бизнес-задач, был включен в бизнес-аналитику. Было бы расточительством не интегрировать его в арсенал методов разведанализа.
По сути, функционально-ресурсный анализ предполагает выявление функций системы и ресурсов требуемых для реализации этой функции. Применительно к разведанализу его основными компонентами являются:
- выявление всех функций объекта разведанализа. Вот здесь придется привести пример, хотя стараюсь не отвлекать ими внимание читателей. Например, возьмем человека, который выполняет функцию коммерческого директора. Но ведь понятно, что эта функция является для человека далеко не единственной. Он имеет круг деловых партнеров и там у него другая функция. У него есть сфера общения и там иной функционал. Наконец, его связывают личные отношения и там опять же свои функции. Вот совокупность всех функций и представляет собой полный функционал. Причем, если не все, то многие функции могут иметь прямое и непосредственное отношение к объекту нашей разведдеятельности. Поэтому первый компонент – это выявление функционала объекта;
- функциональный анализ всегда предполагает выделение главной функции. Применительно к разведанализу она должна быть не только выделена, но и проанализирована в свойственных разведанализу терминах возможностей, рисков, угроз и т.п.;
- выполнение любых функций требует от человека затрат определенных ресурсов. Ресурсы могут быть самыми различными – деньги, время, знания и т.п. Соответственно каждая функция должна быть увязана с ресурсами, которые задействованы для выполнения функции. В ходе анализа необходимо определить, на какие функции сколько уходит ресурсов.
На выходе функционально-ресурсного анализа мы получим функционально-ресурсную матрицу, которая и будет результатом нашего анализа. Затем эта матрица должны быть проинтерпретирована опять же в терминах разведзадания.
Алгоритм, формы и процедуры функцинально-ресурсного метода в разведанализе даны в приложении № 15 .
Морфологический анализ
Морфология в переводе с греческого – наука о строении. Этот метод изобрел еще в средние века знаменитый алхимик Раймунд Луллий. Второе свое рождение он получил во второй половине ХХ века. Его переоткрыл немецкий ученый-изобретатель, бизнесмен, а в последующем промышленник, Ф. Цвикки. Он применил для анализа и решения в основном технических задач метод так называемого «морфологического ящика». «Морфологический ящик» получался у него следующим образом. Он брал какой-то класс технических устройств, которые представлял как систему. Выделял в ней элементы, связи и их характеристики. Затем строил матрицу. И анализировал каждую клеточку этой матрицы на предмет решения своей задачи. Т.е. можно сказать в самом простом виде это был метод перебора всех возможных вариантов решений, которые определялись строением системы, свойствами системы, ее элементов и их характеристиками. Несмотря на простоту метод Ф.Цвикки принес миллионы марок, поскольку применяя его он смог создать целый ряд новых технических изделий.
Затем метод Ф.Цвикки стал использоваться для анализа не только технических, но и практически любых систем, включая бизнес. Но здесь возникла проблема. Бизнес системы оказались похожи на матрешку. В науке это называется фрактальностью. Т.е. когда каждый элемент системы сам по себе является системой. В результате размеры или как говорят в науке размерность «морфологического ящика» оказалась такова, что человек его просто не смог его анализировать.
Начиная с 70-х годов прошлого века в России В.М.Одрин разрабатывает специальные процедуры, которые позволяют морфологический метод существенно усовершенствовать и превратить по сути в метод структурного анализа и конструирования, применимый к любым системам.
В самом простом виде метод В.М.Одрина можно свести к такой последовательности операций:
- поскольку любая система очень сложна, то главным является отбор тех элементов, связей и их характеристик, которые важны с точки зрения задачи. Вот этот-то отбор с позиций задачи и производится с самого начала. Задача также задает и глубину просмотра элементов;
- глубина просмотра элементов означает построение иерархии, где любой элемент системы рассматривается как подсистема. Вот исходя из задачи мы устанавливаем количество уровней иерархии;
- после этого строится древовидная иерархическая матрица. В переводе на русский язык это означает, что мы строим матрицу ровно на столько уровней глубины, сколько нам нужно для решения задачи.
В результате применения метода мы получаем своего рода полную структуру того или иного объекта с точки зрения решаемой задачки. Затем интерпретируем эту структуру в терминах нашего разведзадания.
Метод является просто незаменимым для любого анализа, поскольку позволяет уяснить и структурировать любую проблему. А особенности человеческого мышления таковы, что со структурированными проблемами оно справляется лучше.
Универсальность метода, кстати, очень быстро оценили все, начиная от управленцев и разведчиков, заканчивая главными конструкторами сложных систем – от атомных станций до межконтинентальных ракет. Было принято решение начать поголовное обучение методу Одрина высококвалифицированных профессионалов по самым различным специальностям. Но Советский Союз развалился, автор уехал на Украину и метод оказался практически забыт.
Надо сказать, что большинство методов, принятых сегодня в бизнес анализе, типа SWOT матриц, Пяти рыночных сил Портера и пр., являются «вырожденными», в смысле примитизированными до предела, методами использования морфологического анализа в старом его понимании. Об этом можно, кстати, прочитать в очень полезной для инструментального овладения методами бизнес анализа книге Ю. и М. Учителей «SWOT анализ и синтез – основа формирования стратегии организации». Некоторые алгоритмы, формы и процедуры метода морфологического анализа даны в Приложении № 16 . За это большая благодарность В.Одрину и А.Шереденко любезно предоставивших мне материалы их работ.
Диалектический анализ
Есть хорошая пословица на счет воды и ребенка. С диалектическим анализом произошла ровно подобная ситуация. Сначала его в извращенной форме десятилетиями изучали в любом советском ВУЗе вне зависимости от его профиля. А потом с исчезновением Советского Союза диалектический анализ сгинул в черную дыру.
Между тем, диалектический анализ не начался с Советского Союза и им не закончится. Ради справедливости надо сказать, что когда изучали диалектический анализ в особо извращенной форме диалектического материализма, то упоминали опять же древних греков Гераклида и Сократа, гораздо менее древних немцев, живших в 18 веке – Фейербаха и Гегеля, ну и естественно не забывали про К.Маркса, Ф.Энгельса и В.Ленина.
Буквально в последние годы параллельно в Санкт-Петербурге группа Переслегина и в Институте Пало-Альто, вернулись к переосмыслению диалектической логики и на ее основе пытаются разработать новый инструментарий.
Почему это произошло? Оказалось, что если освободить диалектическую логику от идеологических наслоений, то она позволяет понимать и описывать сложные динамические процессы. А самое главное, делать это в достаточно компактной форме. Компактность очень важна. Возможность оперирования информацией человеком не беспредельны и чем лучше мы можем упаковать в понятия и термины, которыми оперируем в анализе, события, объекты и процессы реального мира, тем больше шансов у нас перевести понимание в правильное решение.
Соответственно диалектический анализ должен найти свое место среди аналитических инструментов разведчика. В самом сконденсированном виде этот анализ предполагает выделение трех аспектов:
- в любом объекте, процессе, и тем более, сложной системе есть внутренние противоречия или конфликты. Здесь важно, что внимание фокусируется именно на внутренних, а не внешних противоречиях и конфликтах. Чем сложнее система, тем конфликтов больше. Поэтому мало выявить эти противоречия (конфликты), но и важно установить взаимосвязь между ними и определить тот главный конфликт, от которого зависит существование и изменение системы. В классической диалектической логике это называлось Законом единства и борьбы противоположностей;
- любой объект изменяется. Чем проще объект, тем меньше вариантов изменений. Изменения бывают в пределах одного состояния объекта – постепенные, либо когда объект переходит из одного состояния в другое, скачкообразно. В диалектическом анализе необходимо определить, какие параметры объекта изменяются, и где проходит граница между постепенными и скачкообразными или как говорят на современном языке – фазовыми изменениями. В классической диалектике это называлось переходом количества в качество.
Проиллюстрируем это двумя бытовыми примерами. Любой даже самый сложный механизм является простой системой по сравнению с любым живым организмом, а любой живой организм проще, чем система, где участвует человек. Так вот возьмем простую систему — автомобиль. Есть у него такая деталь – тормозные колодки. По мере эксплуатации они истончаются. Начиная с определенного предела, они просто перестают работать. Вот здесь как раз и происходит переход количества в качество. В технических науках это реализуется через анализ надежности. Второй житейский пример – из жизни людей. Был профессионал, работал себе. По мере роста своих профессиональных навыков и умений его вполне удовлетворяло периодическое повышение зарплаты. Т.е. он продолжал действовать в пределах своих компетенций и должности. Но, начиная с определенного порога, просто повышение зарплаты его уже перестало устраивать, и он захотел занять другую должность, т.е. позицию в иерархии, либо перейти в другую более известную компанию. Опять же переход количества в качество. Даже в абсолютно тривиальных задачах важно знать границы фазового перехода. А там где нужно применять разведметоды выявление границ такого фазового перехода – просто первое дело;
- третий закон классической диалектики – это закон отрицания отрицания. Вот здесь, как правило, начинались, что называется сплошные «непонятки». Между тем, этот закон заключает в себе характеристики, присущие практически всем явлениям. С переходом систем в новое фазовое состояние, она приобретает иные свойства и характеристики. В новом состоянии системы то, что ранее было главным, часто становится второстепенным. Это было замечено еще в Библии, где записано: «и последние станут первыми». И наконец, любая система даже в измененном состоянии несет в себе свою историю. Причем эмпирически замечено, что во многих системах новое состояние является в значительных чертах повторением старого, только в гораздо более сложной форме. Причем, старого не непосредственно предшествующего новому фазовому состоянию, а бывшее до этого. Чем сложнее система, тем последняя закономерность действует с большей вероятностью.
В разведанализе диалектический метод надо использовать при анализе процессов, делая акцент на выявлении противоречий, условиях фазового перехода и исторической обусловленности поведения сложной системы.
Вот, к сожалению, с книжками проблема. Гегеля советовать прочитать просто бессмысленно. Такие книги сейчас не читают. Популярного изложения диалектической логики не существует. Поэтому я постаралась сделать чуть более подробным, практически ориентированным Приложение № 17, которым можно инструментально пользоваться.
Сетевой анализ
По мнению подавляющего большинства аналитиков, державой ХХI века будет Китай. Собственно уже сегодня он является главным двигателем всей мировой экономики. Поэтому далеко не случайно, что с конца прошлого века и особенно интенсивно в веке нынешнем и Запад стал брать на вооружение методы исторически присущие китайской мысли.
Одним из таких методов является метод сетевого анализа. Даосизм, который предопределил всю китайскую мысль, теорию и практику в государственном и хозяйственном управлении, военной стратегии и т.п. исходил из понимания мира, как из динамичной паутины связей, вьющейся вокруг естественных законов и обладающих высокой изменчивостью.
Интернет с одной стороны и работа со сложными в первую очередь живыми системами – с другой подтолкнули разработки в области сетевого анализа. Надо сразу оговориться, что математика сетями занималась еще с начала прошлого века и разработала до чрезвычайности изощренный аппарат.
Сетевой анализ можно применять к сетям, состоящим абсолютно из любых объектов. В качестве таковых могут выступать люди, компании, события, даже патенты и изобретения.
При проведении сетевого анализа обязательно выполняется несколько последовательных операций:
- определяется размерность анализа. Т.е. вводится ограничение по количеству анализируемых связей. Поскольку все связано со всем, то мы сразу же должны установить, сколько шагов связей нас интересует. Чем больше шагов, тем соответственно больше участников. А поскольку доказано, для любой сети число связей между участниками растет не в арифметической, а в геометрической прогрессии, то с увеличением числа шагов размерность увеличивается неимоверно. Начиная с определенной размерности, анализ невозможно проводить вручную;
- связи, исходя из поставленной перед аналитиком задачи, получают характеристики. Характеристики могут быть как количественные, так и качественные. Здесь я бы сразу хотела предостеречь от представления всех характеристик, важных с точки зрения задачи, в количественной форме. Поясню. Например, мы рассматриваем связи между людьми. И характеризуем их для простоты только двумя параметрами: сильная – слабая и господствующий – подчиненный – равный. В принципе первый параметр может быть вполне измерим. Второй измерить количественно сложно. Тем не менее, во многих компьютерных программах, во многих руководствах предлагается качественные параметры переводить в количественные. Делается это примерно так. Господствующий +1, равный 0, подчиненный -1. Вроде бы можно, но абсолютно бессмысленно. Дело в том, что в количественную форму имеет смысл переводить лишь то, что можно вычислить, используя для этого четыре действия арифметики, либо более сложные методы высшей математики. Но беда, которую осознают математики, состоит в том, что, такое исчисление искусственно построенных числовых шкал качественных характеристик в очень многих случаях совершенно искажает картину и абсолютно бессмысленно для практического применения. Например, не смысла складывать машины и собак;
- определяются узлы сети, т.е. объекты, обладающие наибольшим числом связей и связями с наиболее важными характеристиками, исчисленными как количественно, так и оцененными качественно.
Сетевой анализ позволяет уяснить картину и является еще одним методом структуризации, а значит и упаковки сложных систем в вид доступный для понимания. При сетевом разведывательном анализе естественно необходимо выявление сетки связей, ее узлов и в первую очередь характеристик этих узлов. После этого, как обычно, необходимо провести интерпретацию полученной картины применительно к задаче по параметрам возможностей, преимуществ, угроз, препятствий, рисков и т.п.
С учетом того, что в последнее время появился целый ряд программ, позволяющий производить сетевой анализ, можно порекомендовать две программы. Наиболее приспособленная для методов конкурентной разведки – это уже упоминавшаяся программа Maltego 3.0. Сайт программы https://www.paterva.com. Можно использовать также программу Sentinel Visualizer от https://www.fmsasg.com. Стоит она примерно поездку на двоих на неделю в средний отель в Египте.
Анализ связностей
Анализ связностей лежит в основе любой следственной деятельности. Он является своего рода комбинацией причинно-следственного анализа и анализа сложных сетей. Его используют даже обычные детективы, не знающие аналитических методов, применяя по наитию, что называется исходя из здравого смысла. По сути, любое расследование – это идентификация, т.е. установление связи с определенным событием человека либо группы людей по каким-то признакам. У детективов их называют уликами.
Как отметили в одном из лучших аналитических центров мира «Rand» «многие из аналитических методов, если их хорошо поскрести – это отточенный и структурированный здравый смысл». К анализу связанностей высказывание относится в полной мере. Мы идентифицируем любой интересующий по условиям разведзадания объект с чем-либо, что важно для решения задачи, ради которой собственно и выполняется разведзадание.
Анализ связностей выполняется при помощи нескольких действий:
- определяются классы объектов, которые будут участвовать в процессе выявления связанностей. Поясним на примере. Нам надо выяснить связанность между человеком и событием. Тогда мы выделяем следующие классы объектов: события, компании, люди, место, время, предметы и т.п. Естественно, что в каждом классе должно быть несколько его представителей. Количество представителей в классе или его размерность зависит от того, вручную или с использованием программ происходит работа;
- устанавливаются связи между объектами, относящимися к различным классам. На этой стадии производится идентификация между представителями интересующего Вас класса по условиям задачи, например, человека, с другими классами – событиями, местом, временем, компаниями и т.п.;
- выявляются связи внутри классов.
В результате такого подхода происходит идентификация объекта разведдеятельности по интересующим признакам. И устанавливаются все необходимые связи.
Лучшей литературой, позволяющей понять практическое использование анализа связностей, является взятые наугад несколько рассказов Конан Дойля о Шерлоке Холмсе. Не зря вот уже более 100 лет они используются при подготовке аналитиков не только в области расследований, но и в сфере разведке, а также политических аналитиков.
Анализ связностей удобно проводить, используя отечественную базу CronosPro, правда я уже писала раньше, что для этого нужно три свободных дня, чтобы овладеть техникой работы с ней и отказаться от одного похода в хороший суши бар на двоих
Источник
Елена Ларина хорошо известна специалистам Конкурентной разведки. Ее непосредственная работа - хэдхантинг, но, помимо этого, Елена публикует отличные материалы на тему общих принципов работы с информацией методами, которые приняты в разведке.
Популярен, в среде специалистов, и ее сайт "Бизнес как разведка" (HRазведка), где есть как теоретические разделы (например, "Мнение Гуру"), так и практические (такие, как "Разведнет" или "Программы и сервисы").
Материал Елены Лариной "Чем отличается разведанализ от бизнес-анализа" относится к теории. Но это та самая теория, без которой успешная практика вряд ли возможна.
Далее - цитата.
Чем отличается разведанализ от бизнес-анализа
Если воспользоваться Википедией, а лучше прочитать монографии по бизнес-анализу, то обнаружится примерно следующее определение. «Это дисциплина выявления деловых потребностей и нахождения решения деловых проблем». Под это определение подпадает абсолютно все, начиная от конкурентной разведки, заканчивая аудиторской деятельностью. Поэтому на практике под бизнес анализом понимается нечто иное. А именно: описание бизнес-процессов с целью выявления имеющихся недостатков и их устранения. В последнее время это направление получило собственное название реинжениринг.
В последние годы бизнес-анализ все чаще связывают с так называемой интеллектуальной обработкой данных при помощи компьютерных систем. Впрочем, «интеллектуальная» — это, прежде всего, бренд для продажи, поскольку на практике речь идет опять же о статистике той или иной степени изощренности с элементами визуализации. Самый последний тренд – это бизнес-анализ на основе больших данных. Если коротко, речь идет о том, что сегодня все стороны жизни компании и многие аспекты бизнес-среды оцифровываются. Полученные данные поступают в хранилище. Затем они опять же при помощи тех же классических статистических методов обрабатываются, на основании чего формируются рекомендации для лиц, принимающих решения. На самом деле никакой магии в больших данных нет. Это просто оцифровка всего и вся с последующей экономико-статистической обработкой. Все искусство состоит в том, чтобы создать как можно более подробные и детальные классификации этих самых больших данных, чтобы они позволяли получать сегменты потребителей, клиентов, объектов с максимально предсказуемыми характеристиками. Собственно, вокруг всего этого и крутится сегодня вся большая айтишная индустрия, чьи обороты измеряются уже почти триллионом долларов. Именно на этой ниве пасутся компании, начиная от SAP, кончая С1. Но к конкурентной разведке все это прямого отношения не имеет. Хотя отдельные элементы экономико-статистических методов, позволяющих искать скрытые закономерности в данных входят в арсенал конкурентной разведки, доступной пока в основном крупному бизнесу.
Кроме того, под бизнес-аналитикой понимают использование вполне определенных методов типа SWOT анализа, рыночных сил Портера, таблицы МакКинси, так называемой Бостонской матрицы и т.п. Все эти методы были исторически разработаны в рамках различных школ маркетинга и менеджмента и успешно используются ими. По каждому из этих методов существует большой объем русскоязычной литературы и материалов в интернете. Достаточно дискуссионным является вопрос, относятся ли они к конкурентной разведке. По мнению американцев, которые собственно и создали конкурентную разведку в ее классическом понимании, все эти методы являются важнейшими инструментами конкурентной разведки. Их обсуждают в соответствующих группах в LinkedIn, им посвящены главы в англоязычных книгах по конкурентной разведке и т.п.
В принципе, к любому методу надо относиться ровно также как к молотку. Если он выполняет свою функцию, то он вполне годен. В этом смысле указанные выше классические маркетинговые инструменты конечно же применяются в конкурентной разведке, но не являются ее основным и собственным инструментарием. Они – суть вспомогательные методы. Более того, в силу особенностей российской деловой среды, использование рыночных сил Портера, таблиц МакКинси и Бостонских матриц крайне затруднительно. Они ориентированы на так называемый классический, либо совершенный рынок. А наш рынок похож на совершенный рынок также как Фотльцваген на Бентли. Поэтому, конечно, знать об этих методах надо. Можно ими и пользоваться. Но считать их альфой и омегой разведывательного анализа в реалиях российского бизнеса – весьма забавно.
Отдельной песней является бенчмаркинг. Говоря по-русски, это сравнение своей компании, ее продуктов, бизнес-процессов и т.п. с конкурентами. Исторически американская конкурентная разведка в каком-то смысле даже выросла из бенчмаркинга. Это было связано с тем, что конкурентная разведка в США появилась, прежде всего, не просто в сфере реальной экономики, а непосредственно в производственной сфере. Соответственно ее работа была направлена на выявление лучших решений в производстве того или иного продукта и возможности их переноса на собственные предприятия.
В современной России, где почти треть внутреннего валового продукта составляет торговля, а значительную часть производящего сектора приходится на добычу полезных ископаемых, особенно, нефть, газ, необходимость применения бенчмаркинга весьма ограничена. Он конечно же полезен для реальной экономики, особенно производящей новую, не имеющей аналогов продукции, но положа руку на сердце скажем, а много ли у нас таких предприятий. Поэтому, классический бенчмаркинг, хотя и является кузеном конкурентной разведки, в России широкого практического применения в ближайшее время вряд ли найдет. В то же время, бенчмаркинг, как метод сравнительного бизнес-анализа процессов работы с клиентами, контрагентами вполне себе применим и полезен. Но хитростей здесь никаких нет, поскольку любой человек, практически занимающийся бизнесом. Хорошо знает, по каким параметрам надо сравнивать свою деятельность с деятельностью конкурентов. Для этого осваивать тонкости бизнес-анализа и читать академические тома, посвященные бенчмаркингу ему не обязательно.
В последнее время большинство зарубежных специалистов разделяют конкурентную разведку и бизнес-анализ, который в прямом переводе на русский означает бизнес-разведку, по принципу внешнее-внутреннее. CI или конкурентная разведка занимается внешней деловой средой, а BI или бизнес-анализ, соответственно, внутренней, тем, что происходит внутри компании.
Нулевая стадия
Полный курс аналитики для конкурентной разведки можно найти в книге Нежданова И.Ю. «Аналитическая разведка для бизнеса». Книгу советую прочитать, по меньшей мере, по двум причинам. В ней дан богатый материал по аналитической разведке применительно к нуждам бизнеса, и изложен понятным структурированным языком. Мы же остановимся на других аспектах и других методах конкурентного разведывательного анализа.
Нулевым уровнем аналитики является оценка собранной информации. Многие из специалистов, практиков, и авторов книг на эту тему выделяют оценку в самостоятельную стадию. Но сама по себе оценка предполагает анализ, ведь, в конечном счете, что такое анализ? Это понимание того или иного предмета. И не просто понимание, а возможность реализовать это понимание в каких-то прагматических целях. Например, денег заработать в бизнесе. Либо темную материю обнаружить в физике. Так что в оценке без анализа просто никуда. Но и анализ проводить без предварительной оценки информации тоже чревато пустой потерей времени и гарантировано неверным пониманием того или иного предмета анализа.
Анализ информации, собранной из открытых, прямых и внутренних источников, целесообразно проводить как минимум по трем критериям: достоверности, полноты и актуальности.
Даже ежику, который заблудился в тумане, понятно, чем информация достовернее, тем жить лучше, тем решения будут приняты правильнее, тем методы конкурентной разведки использовались эффективнее. Существует только загвоздка. Поскольку конкурентная разведка действует строго в рамках закона, в отличие от промышленного шпионажа, который может себе позволить и разговор телефонный записать, и агента «завербовать», и шантажом документы добыть и много разного другого уголовно и административно наказуемого, то при всем богатстве инструментария конкурентной разведки надо признать, что он не безграничен и не всемогущ. Поэтому надо четко понимать: стопроцентно достоверная информация из открытых источников может быть, как правило, добыта о фактах, которые не представляют интереса для разведки. Зачем нужен разведчик, если факт известен всем. А вот неочевидная информация, это информация, которую сложно многократно перепроверить и стопроцентно подтвердить. Об ее достоверности судить много труднее. Она носит по необходимости вероятностный характер. Девид Кимши, один из самых известных руководителей израильских спецслужб писал: «Разведка почти никогда не имеет дело не просто со стопроцентно, но и с высоковероятной информацией. Как правило, информация, полученная даже от лучших агентов, имеет вероятный характер. Собственно, мастерством руководителя разведки и является умение на основе опыта, интуиции и знаний вынести суждение об уровне вероятности донесения и соответственно ценить его достоверность».
В бизнесе, также как в государственной разведке всегда требуется как-то определить достоверность полученной информации. Есть много разных методов, но, к сожалению, они по многим причинам не всегда применимы в жизни. Поэтому зачастую берется на вооружение достаточно простой, но действенный метод. Он предполагает оценку по трем приоритетным маркерам:
- чем информация документированнее, тем при прочих равных условиях она достовернее. Конечно, и документы можно найти или получить устаревшие, либо не окончательные, а черновики, но, в общем, документ по большей части достовернее сообщений в СМИ, особенно в нынешнее время, когда СМИ все чаще используются для намеренной дезинформации;
- если одни и те же сведения подтверждаются, хотя бы из двух независимых источников, это говорит о большей подтвержденности информации. Поэтому понимая, что неочевидную информацию подтвердить из многих источников невозможно, всегда надо стремиться иметь второе, хотя бы косвенное подтверждение тех сведений, относительно которых производится оценка их достоверности;
- третий маркер – авторитетность источника. Тогда, когда для конкурентной разведки добыча документов бывает затруднительна по законодательным причинам, а перепроверка сведений оказывается делом дорогостоящим, этот маркер будет выступать как основной. Чем в прошлом информация от источника оказывалась достовернее, тем выше вероятность того, что и в этот раз он не подведет. Хотя, к сожалению, не надо относиться к этому положению как к аксиоме. При прочих равных условиях официальные источники считаются более достоверными, чем неофициальные, если последние не имеют высокого уровня авторитетности. В общем и целом платные лицензированные интернет источники информации более авторитетны, чем бесплатные. Информация, добытая при помощи специальных программных средств в основном более авторитетна, чем при помощи простого поисковика.
Исходя из этих трех маркеров, каждый в силу своего опыта и разумения может сделать вывод о достоверности информации. Единственное, стоит все время держать в голове, чем объект, к которому относится информация, сложнее, тем о достоверности судить труднее. Чем больше интересует будущее, тем с большей неопределенностью в отношении достоверности нужно примириться в настоящем. И обязательно помнить, что достоверность носит, как правило, вероятностный, возможный характер.
С полнотой тоже понятно. Чем информация полнее, тем анализ качественнее. Но и здесь есть три препятствия. Не всю желаемую информацию можно получить, как не изощряйся законными методами. Кроме того, любая информация имеет цену, а организация – бюджет. Соответственно полнота информации диктуется с одной стороны имеющимися интеллектуальными и коммуникативными возможностями и программными продуктами, а с другой стороны, бюджетными ограничениями. Здесь по русской пословице – по одежке протягивай ножки.
Пословица, конечно, хороша, но какие-то принципы оценки полноты все-таки надо иметь. В качестве таковых в практической деятельности можно использовать два маркера:
- информацию можно считать минимально полной, если по каждой составляющей разведзадания имеется, хотя бы какая-то информация с допустимой для аналитика или ЛПР степенью достоверности. Тогда можно работать дальше. Если не хватает информации хотя бы по одному из параметров, то ни о какой полноте речь идти не может. Задание провалено. Надо возвращаться назад и дособирать информацию;
- возможность нахождения хотя бы одного удовлетворительного решения, для обеспечения которого и ведется разведработа. Здесь есть две тонкости. Конечно же, лучше, чтобы вариантов решения было больше, чем один. Вторая тонкость состоит в том, что этот маркер работает не на стадии анализа, а уже на стадии проектирования решения.
Что из этого следует? Необходимо установить допустимые минимальные критерии полноты, а дальше, в зависимости от конкретных обстоятельств определиться, какая полнота сведений достаточна для принятия управленческого решения. В любом случае это будет не столь привычная количественная оценка, а оценочное суждение лица, принимающего решение, и его советников. Об этом надо помнить. И постоянно держать в голове, что оценка информации на полноту будет постоянно корректироваться по мере проведения анализа и может создаться необходимость возобновить работу по сбору информации на любом этапе разведцикла. Надо быть готовым начать если не всю, то хотя бы часть работы заново.
Зато третий критерий – своевременность, является самым простым для оценки. Вот его-то в отличие от достоверности и полноты можно и контролировать, и проверять. Информация всегда нужна для решения задачи или как говорят в России «снятия проблемы». А и то и другое всегда привязано к конкретному сроку. Поэтому, самая полная достоверная информация будет абсолютно бесполезна, если будет представлена позже требуемого срока.
Поэтому в противоречие с очень многими уважаемыми специалистами, но в согласии с повседневной практикой бизнеса, я предложила бы простой способ оценки информации, собранной для анализа. Исходным критерием является срочность. Затем устанавливаются ограничения по бюджету и определяется исходя из этого достижимая степень полноты информации. Хотя здесь оговорюсь. Мозги что называется, могут компенсировать и недостаток бюджета, и ограниченность программных средств, но лишь до определенного предела. Кадры, конечно, решают, но не совсем уж все. При всех бюджетах, мозгах и прочем, собранная информация по полноте должна удовлетворять тем двум маркерам минимальной достаточности, о которых речь шла выше. И уж на заключительной стадии проводится оценка информации на достоверность. В итоге мы получим оценку информации на соответствие срокам, возможной полноте и достижимой достоверности.
Разведанализ — мышление о сложном
Когда кто-то встречается с термином, о котором хочется узнать больше, раньше лезли в многочисленные справочники, энциклопедии и монографии. Теперь — прямая дорога в Википедию. Там можно выяснить, что анализ – это способ понимания путем разделения целого на части. Там еще много чего написано, но это все уже не важно. Обратим внимание на главное – разделение на части. На части делят, когда целое понять, и главное сделать с ним что-то, сразу сложно. Значит, по сути, анализ – это мышление о сложном. А аналитические методы – это способы понимания сложного.
Интересно, что существующая до сегодняшнего дня наука, разведка в современном ее понимании и классическое рыночное хозяйство появились практически в одно и то же время в Британии. В своей основе они имели аналитическую картину мира. Метафорой этой картины мира были часы. Предполагалось, что весь мир , все его составные части, общество, человеческая деятельность похожи на один большой механизм. Его можно собрать, разобрать, части поменять местами. Он подвержен простому конструированию, а самое главное целое полностью определяется частями, из которых оно состоит. Эта картина мира нашла отражение даже в английском языке, который по определению лингвистов так и называется «аналитический» язык.
Анализ бесспорно, бесконечно важен. Но сегодня уже понятно, что мир, и тем более общество – это не механизм. Целое, хотя и состоит из частей, но не сводится к ним. Сложные системы нельзя конструировать как простые механизмы.
Однако свойства человеческого мышления, которые вероятно связаны с психофизиологическими особенностями мозга таковы, что человеку достаточно сложно мыслить о сложном. К сложному он приходит через простое. Хорошо известно, что подавляющее большинство людей могут оперировать одновременно пятью-семью, максимум девятью, переменными или факторами. А число лиц, теорий, сценариев, которое человек может запомнить, освоить и постоянно держать в оперативной памяти не превышает примерно 150 или числа Данбарра. Поэтому, хотя ключевым в деятельности человека, как доказал великий русский психифизиолог П.Анохин является прогнозирование, а мышление, как выяснили два выдающихся психолога прошлого века В.Брушлинский и К.Юнг, представляет собой синтез через анализ, именно синтез является исходной мыслительной операцией, необходимой для любой эффективной работы как в обыденной жизни, так и в бизнесе.
Чтобы продвигаться дальше в нашей теме конкурентной разведки, необходимо совсем бегло остановиться на вероятно самом сложном предмете, с которым сталкивался человек – это самом себе и своем мышлении. Когда говорят об искусственном интеллекте, прогнозируют, появится он или нет, то возникает вопрос, как мы можем судить о прилагательном, если до конца не разобрались с существительным.
Сделаем маленькое отступление. Вот уже сорок лет мощнейшие компьютеры играют с человеком, причем не с простыми людьми, а с лучшими профессионалами в своей области, в игры. Началось все с шахмат. Успешно были повержены чемпионы мира. Закончилось на сегодняшний день Watson, победившим в игре «Внезапность», как ее называют в Америке. В промежутке машина обыграла человека в Го, шашки и чуть не выиграла в покер. Выяснилось, что там, где человек с машиной соревнуется в решении счетных задач и где и человек, и машина должны действовать по установленным правилам, то машина уже сегодня справляется с задачами лучше человека. Но, ни одна машина, по крайней мере, пока, не способна соперничать с человеком, если в задаче не определены правила или они могут меняться по ходу дела. Происходит это, прежде всего, из-за принципиальных различий в вычислениях машины и мышлении человека. А вот отсюда уже начинается не отвлечение, а самая что ни на есть наша прямая тема.
Машина действует по жестким алгоритмам и все, в конечном счете, оцифровывает. Т.е. она считает, а затем на основе расчетов выполняет программу. Шаги программы собственно и называются алгоритмом. Они заранее прописаны и жестко зафиксированы. Даже самые современные технологии самопрограммирования, разрабатываемые знаменитым Массачусетским технологическим институтом, представляют собой в итоге все тот же жесткий алгоритм, позволяющий создавать другие жесткие последовательности операции, т.е. алгоритмы.
Человек, чему сегодня уже имеется огромное число подтверждений, добытых исследователями из самых разных областей знаний и практики, не мыслит числами. Он не мыслит даже словами. Хотя, как выяснилось, язык оказывает влияние на мышление, картину мира, программы действий. И все же наше мышление оперирует не словами, а скорее чем-то похожим на мыслеобразы. И человек не выполняет при мышлении какие-то команды, будь то одна или несколько параллельно.
Также на сегодняшний день сегодня твердо установлен факт, что всех людей можно в очень грубом приближении поделить на две группы – с так называемым правополушарным и левополушарным мышлением. У одних больше преобладает рассудок, логика, или как говорят, рацио. У других – целостное восприятие, которое часто отождествляют с эмоциями и с интуицией. В реальности, у каждого человека естественно задействовано и левое и правое полушарие. Более того, когда с одним из полушарий что-то случается, второе частично берет на себя функции травмированной части головного мозга.
Может возникнуть вопрос, какое это имеет отношение к разведанализу. Ответ простой. Разведанализ , как выяснилось в результате специальных исследований в США и Великобритании, у наиболее успешных аналитиков – это преимущественно левополушарное мышление в сложной обстановке, или в отношении сложного предмета.
Любое мышление, как сегодня уже ясно, начинается с наложения фактов, будь то в совершенно обыденной жизни или в бизнесе на уже имеющуюся у человека некую модель или образ мира. Т.е. он не смотрит на эти факты непосредственно, а воспринимает их через призму этой самой модели, т.е. фактически смотрит на мир через своеобразное стекло.
Это очень важно. Чем у человека эта модель более приспособлена к его профессиональной деятельности, чем она содержит больше ячеек, связей и т.п., тем быстрее и лучше он справится со своей профессиональной задачей. И уж совсем идеально, если он способен генерировать ни одну, а несколько моделей мира и пользоваться ими в практической деятельности. Модель, соответственно, – это опыт определенным образом упакованный, структурированный и готовый к использованию. Отсюда понятно, поскольку опыт у людей разный, способности тоже отличаются, то и модели у каждого – свои. По этому поводу точно заметил Александр Поп: «Наши взгляды, как наши часы. Все они показывают разное время, но каждый верит только своим».
От моделей зависит и восприятие фактов, явлений, событий и их понимание. Исследователи Гарвардского университета установили, что 90% ошибок мышления связано с ошибками восприятия, а 80% ошибок в принятии решения – с ошибками понимания. Исследователи знаменитого Центра Пало-Альто определили: 60% ошибок восприятия связаны с неудачными моделями, а еще 40% — с рассеянным вниманием.
Если человек действует на основании неэффективных моделей, то при решении любой проблемы он, как правило, использует привычные, шаблонные решения и действует методом простого перебора. Этот метод мышления самый распространенный и надо признать достаточно эффективный, но только в обыденной жизни и в простых ситуациях. При таком методе решение подсказывает исключительно прошлый опыт или воспоминание о случавшихся ранее схожих ситуациях.
В сложных ситуациях метод дает сбои. Здесь шаблонные решения не подходят, необходимо осознанное мышление. Чтобы не углубляться в дебри гуманитарных наук просто скажу: осознанное мышление – это когда человек подходит к проблеме, используя те или иные инструменты мышления. Т.е. применяет для решения каких-то задач инструмент подобно тому, как использует автомобиль для передвижения. Ведь бессознательно можно бродить по городу, а вот бессознательная езда – это до первого столба, либо до первой встречной машины.
Исторически, такие инструменты мышления получили название логик. В самом широком смысле этого слова, логика – это метод, если хотите инструмент, осознанного мышления. А любой инструмент предполагает правила.
Вот логика собственно и родилась, как наука о правильном мышлении. Родилась она в древней Греции из искусства полемики, или из искусства ведения спора. Кстати, само по себе искусство ведения спора было тесно связано с военным искусством. Зачастую самыми известными полемистами и оказывались знаменитые военачальники. Соответственно, спор трактовался как своего рода битва, лобовое столкновение, которое ведется по определенным законам. В любом поединке должен быть победитель. Для того чтобы выявить победителя в словесных поединках были установлены правила. Когда система доказательств и опровержений им соответствовала, человек признавался победителем. А тот, кто их нарушал, соответственно, проигравшим. Затем Аристотель перенес эти правила из искусства спора на мышление, на систему рассуждений о чем-либо и письменные тексты. И появилась наука логики. Наука эта предполагает, что любое высказывание, либо любая мысль может принимать только два значения – истинное или ложное. А для того, чтобы установить, истинное оно, либо ложное, Аристотелем и были обобщены сложившиеся на практике правила взаимосвязи между высказываниями. Как ни удивительно, Аристотелева логика существует до сих пор и большинство людей в обыденной жизни и в бизнесе продолжают пользоваться именно ей.
Но здесь та же ситуация, что с использованием готовых шаблонов при решении новых задач. Во многих простых ситуациях такая логика подходит, а в хотя бы немного сложных – категорически не работает. Приведем только один пример с логикой и шаблонами. Предположим, что Семен Рабинович – банкир и Петр Иванов – банкир. Это нам известно. Принято, что банкиры – это богатые люди. Следуя логике Аристотеля и привычке использовать шаблоны получается, что и Семен Рабинович и Петр Иванов – оба богатые люди. А на практике может быть, что один из них богат, а второму не повезло, он разорился и стал бедняком.
Логики тоже поняли это и, начиная с 20-х годов еще прошлого века стали разрабатывать более сложные логики. Первый это сделал русский ученый Н.А.Васильев, создавший «воображаемую логику». Затем поляк Ян Лукасевич построил логику уже для трех значений — истинно, ложно и неизвестно. А наш недавно умерший гениальный логик и писатель А.Зиновьев создал комплексную логику, в рамках которой можно создавать любые правила мышления, с любой шкалой оценки истинности-ложности и других шкал оценки суждений. Поскольку любая логика стремится к формализации, то комплексная логика тоже была формализована американцем азербайджанского происхождения Л.А.Заде. Она получила название «нечеткая логика». В «нечеткой логике» любое высказывание, либо суждение о факте носит вероятностный характер и принимает любое значение – от ноля до единицы. Бизнес, как раз, и действует в условиях перманентной нечеткой логики.
В сложных ситуациях, а их в нашей жизни и бизнесе становится все больше, мы сами не зная того, действуем по логике Зиновьева или «нечеткой логике». Она предполагает, что существует много логик или много правил, и они могут использоваться одновременно или порознь и существует множество систем оценок, которые меняются в зависимости от ситуации. Соответственно, все аналитические методы можно представить как частные случаи логического мышления по Зиновьеву. Все изложенное выше достаточно убедительно показывает, что ни одну сложную проблему, используя привычные шаблоны и формальную логику не решить. Для этого нужно взять на вооружение аналитические методы работы с информацией.
Необходимый минимум инструментов разведывательного анализа
В жизни, в бизнесе, при чтении деловой литературы, на интернет-сайтах мы часто встречаемся с терминами метод, инструмент, прием. Зачастую они используются как синонимы, подменяют друг друга. Мы же будем различать их. Метод – это базирующийся на тех или иных научных достижениях способ понимания мира и его фрагментов. Метод – это описание того, как делать. Документированный способ действия. Технология – это инструментальное подкрепление метода, его программно-аппаратная часть с инструкциями по их использованию. А прием – это навык овладения инструментом, технологией. Написано это не для того, чтобы отнять у читателя несколько минут времени, а для того, чтобы пояснить, как работать с этой и последующими главами.
В главе будет дана суть методов в самом сжатом изложении. А инструменты по каждому из методов будут вынесены в Приложения . Тем самым, надеюсь, у читателя будет возможность применять технологии на практике.
Пару слов о том, как использовать и выбирать методы. Чем проще задача, тем меньшим числом методов анализа можно обойтись. Чем меньше информации, тем больше методов анализа надо использовать. Замечено, что нехватку информации до определенной степени можно компенсировать разнообразием инструментов. Помните народное – «голь на выдумку хитра». Вот это и есть фиксация такой зависимости. Но напоминаю про минимальные критерии достоверности и полноты информации. Если информация им не соответствует, то никакой инструмент не поможет.
Поскольку все методы анализа применять одновременно невозможно, то последовательность и выбор методов определяются индивидуальными предпочтениями и навыками в работе с ними и имеющимся программным инструментарием, а самое главное, самим предметом анализа. Поэтому описание методов будет дано не в порядке их важности либо применимости, а произвольно.
Системный метод
Начнем с системного анализа. И не просто с системного анализа, а его элементарного варианта. В своем наиболее простом виде системный анализ предполагает разделение всего на три составных части: внешнюю среду, среду существования системы и систему. Поясним, почему на три, а не на две, как часто пишут. Дело в том, что сегодня и жизнь и наука все больше склоняются к идее всеобщей взаимосвязи. В конечном счете, так оно и есть. Но та же жизнь показывает: все факторы, условия, события, процессы, применительно к анализу данной задачи можно поделить на две группы. Одной можно пренебречь, а другой ни в коем случае пренебречь нельзя. Поэтому еще при постановке разведзадания необходимо сосредоточиться только на среде существования системы и самой системе.
Далее системный анализ предполагает, что каждый объект мы рассматриваем, как взаимодействующие между собой элементы, испытывающие на себе воздействие этой самой среды существования. Соответственно, мы должны выделить саму систему, те параметры среды существования, которые на нее воздействуют и на которые воздействует она, элементы из которых состоит система и связи между ними. Для выделения системы особенно важно определить те качества или параметры, которыми обладает только система в целом и не обладают входящие в ее состав элементы. Кроме того, задаются входные, выходные и воздействующие параметры, причем не обязательно в количественном виде.
Анализ состоит, по сути, в выяснении нескольких вопросов:
- какие внешние факторы воздействуют на систему и как она воздействует на свою среду существования. При этом особое внимание обращается на разделение внешних факторов, воздействующих на систему на две группы – те, которые никак не зависят от системы и те, на которые система как-то может повлиять;
- определение элементов системы и взаимосвязи между ними. При этом выделяются такие взаимосвязи, которые отграничивают систему от внешней среды и собственно делают совокупности элементов единым целым, т.е. системой. Эти же связи определяют и функции системы, ее качества, как единого целого, не сводимого к качествам, самостоятельных систем элементов. Вообще в классической работе по системному анализу, написанной еще в семидесятые годы прошлого века, но утерявшую свое значение до сегодняшних дней С.Оптнер писал, что при анализе систем применяется тот же подход, что для работы с «черным ящиком», т.е. смотрится вход, выход системы. Но в отличие от «черного ящика» при системном подходе выясняется еще и его содержимое. Он становится прозрачным, выясняется, как входные параметры преобразуются в выходные. Как на них влияет среда существования и как воздействует на нее система;
- определяется, как со временем меняются взаимосвязи между элементами системы, и к каким изменениям это приводит во взаимодействии системы с ее внешней средой.
В самом первом приближении это и составляет суть метода системного анализа. Для тех, кто хочет более детально ознакомиться с его применением для решения разнообразных бизнес задач в доступном и достаточно подробном изложении, рекомендую книги Д.Гараедаги «Системное мышление» и замечательную книгу «Системный анализ и методы системотехники» Б.А.Резникова, написанные толково, понятно и доступно. Некоторые алгоритмы системного подхода, схемы и формы даны в Приложении № 12 .
Причинно-следственный метод
Хорошо известно: все в мире имеет причину, а соответственно и следствие. Правда, к сожалению, у каждого следствия бывает не одна причина, а несколько. А в сложных системах, к которым относятся все системы с участием человека, характерен еще и феномен кольцевой причинности. Кольцевая причинность имеет место тогда, когда причины и следствия постоянно меняются местами. Тем не менее, причинно-следственный анализ обязательно должен войти в арсенал методов разведывательного анализа. В своем самом простом варианте его еще называют методом «Пяти почему». В самом общем виде он может быть сведен к следующим основным компонентам:
- выбирается объект, относительно которого ищется причина. В качестве объекта могут выступать события, проблемы, сложившаяся ситуация на рынке, появившаяся запатентованная технология и т.п. В терминах событий, их причин и следствий может быть понято абсолютно все, что относится к предмету разведдеятельности. Поскольку событий в рамках одного разведзадания как правило много, а иногда и очень много, то с чего-то надо начинать.;
- для того чтобы выбрать начальное событие для анализа, можно использовать метод главного звена или теорию ограничений, которую мы коротко опишем в Приложении № 13;
- поскольку у событий имеется несколько причин, то сначала надо установить, что называется причины «первого порядка», т.е. е причины, которые прямо связаны с данным событием;
- в подавляющем большинстве бизнес-ситуаций и соответственно задач, стоящих перед разведкой требуется не ограничиваться причинами первого порядка, пойти вглубь. Как далеко пойти вглубь зависит от времени, объема имеющейся у вас информации и ресурсов. Но как показывает бизнес практика, обобщенная исследователями изучавшими проблему в самых различных странах вполне достаточно оказывается снисхождения на три-пять уровней.
Соответственно на выходе вы получите «дерево причин» главного события. Таких деревьев в разведанализе надо построить от одного до пяти. Поясню. В малом бизнесе, как правило, достаточно в большинстве случаев построить «дерево» для одного главного события, в небольшом – для трех взаимосвязанных между собой событий. А в среднем, и тем более крупном бизнесе – пяти деревьев.
Для тех, кто хочет глубоко освоить этот метод можно порекомендовать книгу Б.Андерсена «Анализ основной причины», а алгоритм, процедуры и схемы использования этого метода даны в Приложении № 14 .
Функционально-ресурсный анализ
Этот метод анализа под названием функционально-стоимостной анализ родился для решения технических задач во второй половине ХХ века. Постепенно он нашел свое распространение и для решения бизнес-задач, был включен в бизнес-аналитику. Было бы расточительством не интегрировать его в арсенал методов разведанализа.
По сути, функционально-ресурсный анализ предполагает выявление функций системы и ресурсов требуемых для реализации этой функции. Применительно к разведанализу его основными компонентами являются:
- выявление всех функций объекта разведанализа. Вот здесь придется привести пример, хотя стараюсь не отвлекать ими внимание читателей. Например, возьмем человека, который выполняет функцию коммерческого директора. Но ведь понятно, что эта функция является для человека далеко не единственной. Он имеет круг деловых партнеров и там у него другая функция. У него есть сфера общения и там иной функционал. Наконец, его связывают личные отношения и там опять же свои функции. Вот совокупность всех функций и представляет собой полный функционал. Причем, если не все, то многие функции могут иметь прямое и непосредственное отношение к объекту нашей разведдеятельности. Поэтому первый компонент – это выявление функционала объекта;
- функциональный анализ всегда предполагает выделение главной функции. Применительно к разведанализу она должна быть не только выделена, но и проанализирована в свойственных разведанализу терминах возможностей, рисков, угроз и т.п.;
- выполнение любых функций требует от человека затрат определенных ресурсов. Ресурсы могут быть самыми различными – деньги, время, знания и т.п. Соответственно каждая функция должна быть увязана с ресурсами, которые задействованы для выполнения функции. В ходе анализа необходимо определить, на какие функции сколько уходит ресурсов.
На выходе функционально-ресурсного анализа мы получим функционально-ресурсную матрицу, которая и будет результатом нашего анализа. Затем эта матрица должны быть проинтерпретирована опять же в терминах разведзадания.
Алгоритм, формы и процедуры функцинально-ресурсного метода в разведанализе даны в приложении № 15 .
Морфологический анализ
Морфология в переводе с греческого – наука о строении. Этот метод изобрел еще в средние века знаменитый алхимик Раймунд Луллий. Второе свое рождение он получил во второй половине ХХ века. Его переоткрыл немецкий ученый-изобретатель, бизнесмен, а в последующем промышленник, Ф. Цвикки. Он применил для анализа и решения в основном технических задач метод так называемого «морфологического ящика». «Морфологический ящик» получался у него следующим образом. Он брал какой-то класс технических устройств, которые представлял как систему. Выделял в ней элементы, связи и их характеристики. Затем строил матрицу. И анализировал каждую клеточку этой матрицы на предмет решения своей задачи. Т.е. можно сказать в самом простом виде это был метод перебора всех возможных вариантов решений, которые определялись строением системы, свойствами системы, ее элементов и их характеристиками. Несмотря на простоту метод Ф.Цвикки принес миллионы марок, поскольку применяя его он смог создать целый ряд новых технических изделий.
Затем метод Ф.Цвикки стал использоваться для анализа не только технических, но и практически любых систем, включая бизнес. Но здесь возникла проблема. Бизнес системы оказались похожи на матрешку. В науке это называется фрактальностью. Т.е. когда каждый элемент системы сам по себе является системой. В результате размеры или как говорят в науке размерность «морфологического ящика» оказалась такова, что человек его просто не смог его анализировать.
Начиная с 70-х годов прошлого века в России В.М.Одрин разрабатывает специальные процедуры, которые позволяют морфологический метод существенно усовершенствовать и превратить по сути в метод структурного анализа и конструирования, применимый к любым системам.
В самом простом виде метод В.М.Одрина можно свести к такой последовательности операций:
- поскольку любая система очень сложна, то главным является отбор тех элементов, связей и их характеристик, которые важны с точки зрения задачи. Вот этот-то отбор с позиций задачи и производится с самого начала. Задача также задает и глубину просмотра элементов;
- глубина просмотра элементов означает построение иерархии, где любой элемент системы рассматривается как подсистема. Вот исходя из задачи мы устанавливаем количество уровней иерархии;
- после этого строится древовидная иерархическая матрица. В переводе на русский язык это означает, что мы строим матрицу ровно на столько уровней глубины, сколько нам нужно для решения задачи.
В результате применения метода мы получаем своего рода полную структуру того или иного объекта с точки зрения решаемой задачки. Затем интерпретируем эту структуру в терминах нашего разведзадания.
Метод является просто незаменимым для любого анализа, поскольку позволяет уяснить и структурировать любую проблему. А особенности человеческого мышления таковы, что со структурированными проблемами оно справляется лучше.
Универсальность метода, кстати, очень быстро оценили все, начиная от управленцев и разведчиков, заканчивая главными конструкторами сложных систем – от атомных станций до межконтинентальных ракет. Было принято решение начать поголовное обучение методу Одрина высококвалифицированных профессионалов по самым различным специальностям. Но Советский Союз развалился, автор уехал на Украину и метод оказался практически забыт.
Надо сказать, что большинство методов, принятых сегодня в бизнес анализе, типа SWOT матриц, Пяти рыночных сил Портера и пр., являются «вырожденными», в смысле примитизированными до предела, методами использования морфологического анализа в старом его понимании. Об этом можно, кстати, прочитать в очень полезной для инструментального овладения методами бизнес анализа книге Ю. и М. Учителей «SWOT анализ и синтез – основа формирования стратегии организации». Некоторые алгоритмы, формы и процедуры метода морфологического анализа даны в Приложении № 16 . За это большая благодарность В.Одрину и А.Шереденко любезно предоставивших мне материалы их работ.
Диалектический анализ
Есть хорошая пословица на счет воды и ребенка. С диалектическим анализом произошла ровно подобная ситуация. Сначала его в извращенной форме десятилетиями изучали в любом советском ВУЗе вне зависимости от его профиля. А потом с исчезновением Советского Союза диалектический анализ сгинул в черную дыру.
Между тем, диалектический анализ не начался с Советского Союза и им не закончится. Ради справедливости надо сказать, что когда изучали диалектический анализ в особо извращенной форме диалектического материализма, то упоминали опять же древних греков Гераклида и Сократа, гораздо менее древних немцев, живших в 18 веке – Фейербаха и Гегеля, ну и естественно не забывали про К.Маркса, Ф.Энгельса и В.Ленина.
Буквально в последние годы параллельно в Санкт-Петербурге группа Переслегина и в Институте Пало-Альто, вернулись к переосмыслению диалектической логики и на ее основе пытаются разработать новый инструментарий.
Почему это произошло? Оказалось, что если освободить диалектическую логику от идеологических наслоений, то она позволяет понимать и описывать сложные динамические процессы. А самое главное, делать это в достаточно компактной форме. Компактность очень важна. Возможность оперирования информацией человеком не беспредельны и чем лучше мы можем упаковать в понятия и термины, которыми оперируем в анализе, события, объекты и процессы реального мира, тем больше шансов у нас перевести понимание в правильное решение.
Соответственно диалектический анализ должен найти свое место среди аналитических инструментов разведчика. В самом сконденсированном виде этот анализ предполагает выделение трех аспектов:
- в любом объекте, процессе, и тем более, сложной системе есть внутренние противоречия или конфликты. Здесь важно, что внимание фокусируется именно на внутренних, а не внешних противоречиях и конфликтах. Чем сложнее система, тем конфликтов больше. Поэтому мало выявить эти противоречия (конфликты), но и важно установить взаимосвязь между ними и определить тот главный конфликт, от которого зависит существование и изменение системы. В классической диалектической логике это называлось Законом единства и борьбы противоположностей;
- любой объект изменяется. Чем проще объект, тем меньше вариантов изменений. Изменения бывают в пределах одного состояния объекта – постепенные, либо когда объект переходит из одного состояния в другое, скачкообразно. В диалектическом анализе необходимо определить, какие параметры объекта изменяются, и где проходит граница между постепенными и скачкообразными или как говорят на современном языке – фазовыми изменениями. В классической диалектике это называлось переходом количества в качество.
Проиллюстрируем это двумя бытовыми примерами. Любой даже самый сложный механизм является простой системой по сравнению с любым живым организмом, а любой живой организм проще, чем система, где участвует человек. Так вот возьмем простую систему — автомобиль. Есть у него такая деталь – тормозные колодки. По мере эксплуатации они истончаются. Начиная с определенного предела, они просто перестают работать. Вот здесь как раз и происходит переход количества в качество. В технических науках это реализуется через анализ надежности. Второй житейский пример – из жизни людей. Был профессионал, работал себе. По мере роста своих профессиональных навыков и умений его вполне удовлетворяло периодическое повышение зарплаты. Т.е. он продолжал действовать в пределах своих компетенций и должности. Но, начиная с определенного порога, просто повышение зарплаты его уже перестало устраивать, и он захотел занять другую должность, т.е. позицию в иерархии, либо перейти в другую более известную компанию. Опять же переход количества в качество. Даже в абсолютно тривиальных задачах важно знать границы фазового перехода. А там где нужно применять разведметоды выявление границ такого фазового перехода – просто первое дело;
- третий закон классической диалектики – это закон отрицания отрицания. Вот здесь, как правило, начинались, что называется сплошные «непонятки». Между тем, этот закон заключает в себе характеристики, присущие практически всем явлениям. С переходом систем в новое фазовое состояние, она приобретает иные свойства и характеристики. В новом состоянии системы то, что ранее было главным, часто становится второстепенным. Это было замечено еще в Библии, где записано: «и последние станут первыми». И наконец, любая система даже в измененном состоянии несет в себе свою историю. Причем эмпирически замечено, что во многих системах новое состояние является в значительных чертах повторением старого, только в гораздо более сложной форме. Причем, старого не непосредственно предшествующего новому фазовому состоянию, а бывшее до этого. Чем сложнее система, тем последняя закономерность действует с большей вероятностью.
В разведанализе диалектический метод надо использовать при анализе процессов, делая акцент на выявлении противоречий, условиях фазового перехода и исторической обусловленности поведения сложной системы.
Вот, к сожалению, с книжками проблема. Гегеля советовать прочитать просто бессмысленно. Такие книги сейчас не читают. Популярного изложения диалектической логики не существует. Поэтому я постаралась сделать чуть более подробным, практически ориентированным Приложение № 17, которым можно инструментально пользоваться.
Сетевой анализ
По мнению подавляющего большинства аналитиков, державой ХХI века будет Китай. Собственно уже сегодня он является главным двигателем всей мировой экономики. Поэтому далеко не случайно, что с конца прошлого века и особенно интенсивно в веке нынешнем и Запад стал брать на вооружение методы исторически присущие китайской мысли.
Одним из таких методов является метод сетевого анализа. Даосизм, который предопределил всю китайскую мысль, теорию и практику в государственном и хозяйственном управлении, военной стратегии и т.п. исходил из понимания мира, как из динамичной паутины связей, вьющейся вокруг естественных законов и обладающих высокой изменчивостью.
Интернет с одной стороны и работа со сложными в первую очередь живыми системами – с другой подтолкнули разработки в области сетевого анализа. Надо сразу оговориться, что математика сетями занималась еще с начала прошлого века и разработала до чрезвычайности изощренный аппарат.
Сетевой анализ можно применять к сетям, состоящим абсолютно из любых объектов. В качестве таковых могут выступать люди, компании, события, даже патенты и изобретения.
При проведении сетевого анализа обязательно выполняется несколько последовательных операций:
- определяется размерность анализа. Т.е. вводится ограничение по количеству анализируемых связей. Поскольку все связано со всем, то мы сразу же должны установить, сколько шагов связей нас интересует. Чем больше шагов, тем соответственно больше участников. А поскольку доказано, для любой сети число связей между участниками растет не в арифметической, а в геометрической прогрессии, то с увеличением числа шагов размерность увеличивается неимоверно. Начиная с определенной размерности, анализ невозможно проводить вручную;
- связи, исходя из поставленной перед аналитиком задачи, получают характеристики. Характеристики могут быть как количественные, так и качественные. Здесь я бы сразу хотела предостеречь от представления всех характеристик, важных с точки зрения задачи, в количественной форме. Поясню. Например, мы рассматриваем связи между людьми. И характеризуем их для простоты только двумя параметрами: сильная – слабая и господствующий – подчиненный – равный. В принципе первый параметр может быть вполне измерим. Второй измерить количественно сложно. Тем не менее, во многих компьютерных программах, во многих руководствах предлагается качественные параметры переводить в количественные. Делается это примерно так. Господствующий +1, равный 0, подчиненный -1. Вроде бы можно, но абсолютно бессмысленно. Дело в том, что в количественную форму имеет смысл переводить лишь то, что можно вычислить, используя для этого четыре действия арифметики, либо более сложные методы высшей математики. Но беда, которую осознают математики, состоит в том, что, такое исчисление искусственно построенных числовых шкал качественных характеристик в очень многих случаях совершенно искажает картину и абсолютно бессмысленно для практического применения. Например, не смысла складывать машины и собак;
- определяются узлы сети, т.е. объекты, обладающие наибольшим числом связей и связями с наиболее важными характеристиками, исчисленными как количественно, так и оцененными качественно.
Сетевой анализ позволяет уяснить картину и является еще одним методом структуризации, а значит и упаковки сложных систем в вид доступный для понимания. При сетевом разведывательном анализе естественно необходимо выявление сетки связей, ее узлов и в первую очередь характеристик этих узлов. После этого, как обычно, необходимо провести интерпретацию полученной картины применительно к задаче по параметрам возможностей, преимуществ, угроз, препятствий, рисков и т.п.
С учетом того, что в последнее время появился целый ряд программ, позволяющий производить сетевой анализ, можно порекомендовать две программы. Наиболее приспособленная для методов конкурентной разведки – это уже упоминавшаяся программа Maltego 3.0. Сайт программы https://www.paterva.com. Можно использовать также программу Sentinel Visualizer от https://www.fmsasg.com. Стоит она примерно поездку на двоих на неделю в средний отель в Египте.
Анализ связностей
Анализ связностей лежит в основе любой следственной деятельности. Он является своего рода комбинацией причинно-следственного анализа и анализа сложных сетей. Его используют даже обычные детективы, не знающие аналитических методов, применяя по наитию, что называется исходя из здравого смысла. По сути, любое расследование – это идентификация, т.е. установление связи с определенным событием человека либо группы людей по каким-то признакам. У детективов их называют уликами.
Как отметили в одном из лучших аналитических центров мира «Rand» «многие из аналитических методов, если их хорошо поскрести – это отточенный и структурированный здравый смысл». К анализу связанностей высказывание относится в полной мере. Мы идентифицируем любой интересующий по условиям разведзадания объект с чем-либо, что важно для решения задачи, ради которой собственно и выполняется разведзадание.
Анализ связностей выполняется при помощи нескольких действий:
- определяются классы объектов, которые будут участвовать в процессе выявления связанностей. Поясним на примере. Нам надо выяснить связанность между человеком и событием. Тогда мы выделяем следующие классы объектов: события, компании, люди, место, время, предметы и т.п. Естественно, что в каждом классе должно быть несколько его представителей. Количество представителей в классе или его размерность зависит от того, вручную или с использованием программ происходит работа;
- устанавливаются связи между объектами, относящимися к различным классам. На этой стадии производится идентификация между представителями интересующего Вас класса по условиям задачи, например, человека, с другими классами – событиями, местом, временем, компаниями и т.п.;
- выявляются связи внутри классов.
В результате такого подхода происходит идентификация объекта разведдеятельности по интересующим признакам. И устанавливаются все необходимые связи.
Лучшей литературой, позволяющей понять практическое использование анализа связностей, является взятые наугад несколько рассказов Конан Дойля о Шерлоке Холмсе. Не зря вот уже более 100 лет они используются при подготовке аналитиков не только в области расследований, но и в сфере разведке, а также политических аналитиков.
Анализ связностей удобно проводить, используя отечественную базу CronosPro, правда я уже писала раньше, что для этого нужно три свободных дня, чтобы овладеть техникой работы с ней и отказаться от одного похода в хороший суши бар на двоих
