У загальнодержавних стандартах термін документообіг означає контроль руху готових документів як усередині організації, так і за її межами. Електронний документообіг охоплює, крім того, стадії генерації вихідних документів і вільний обмін інформацією комп’ютерними мережами.
Часто, коли мова заходить про автоматизацію документообігу, називають програмні продукти, які безпосередньо не стосуються розв’язуваної проблеми, — текстові редактори, програми розпізнавання символів, системи електронної пошти тощо. Зауважимо, що сучасні організаційні системи (підприємства, корпорації, установи), як правило, працюють з інформацією двох видів — структурованою (записи бази даних), яка за деякими підрахунками не перевищує 15 %, і неструктурованою (електронні документи) — близько 25 %. Для роботи з електронними документами (звітами, таблицями, графіками) існує чимало програм, які переважно виконують лише свої безпосередні функції, практично не приділяючи уваги зберіганню документів, їх пошуку, об’єднанню, контролю за доступом, суспільному використанню, урахуванню версій тощо.
Головними функціями систем управління електронним документообігом у складі КІС мають бути: генерація вихідних документів, розподіл і доставка вихідних документів в електронному вигляді, інтеграція з програмними пакетами сканування документів, архівація і довгострокове зберігання їх. Практично це мають бути інтегровані системи створення, архівації та пошуку документів.
Утім, на думку багатьох аналітиків, зокрема й фірми Gartner Group, одним зі слабких місць сучасних КІС, побудованих на методології ERP, є незадовільне управління електронним документообігом. Ця вада корпоративних ERP-систем здебільшого й послугувала чинником появи і швидкого розвитку ринку спеціально призначених програмних засобів для управління документообігом (document Workflow), що суттєво наблизило до безпаперового діловодства, документи формують і пересилають за заданим маршрутом.
Нині існує чимало систем електронного документообігу і зарубіжних, і вітчизняних виробників (тут ідеться про СНД). До зарубіжних систем, що працюють на ринку СНД, слід віднести: Inter Office (розробник фірма Oracle), Group Wise Work Flow Professional (розробник фірма Wovell), Saros Document Manager (розробник Saros Corporation), Action Workflow (розробник Action Technologies), Work Expeditor (розробник фірма Compaq), Form Flow (розробник Symantec), EDMSuite (продукт фірми ІВМ), Panagon (розробник компанія File Net) та ін.
До вітчизняних систем треба віднести: «БОСС» (розробник «Ай Ті»), до якої входять «БОСС-Референт», «БОСС-Кадровик» і «БОСС-Бухгалтер», «Евфрат’99» (розробник Cognitive Technologies), «Дело-96» (розробник «Електронні офісні системи»), LanDocs (розробник АТ «Ланій»), Docs Open (фірма «Вість»), «Крон» (фірма «Анкей»), Optima Workflow (розробник «Оптима») та ін.
Для прикладу розглянемо деякі із зазначених систем електронного документообігу.
Ознайомлення із зарубіжними системами електронного документообігу розпочнемо з продукту Inter Office фірми Oracle, який має модульну структуру і надає послуги з організації колективної роботи з інформацією. Послуги Oracle Inter Office із забезпечення управління документами й організації документообігу ґрунтуються на масштабованій, надійній технології реляційних баз даних. Надається також можливість управління Web-документами, пошуку та перегляду Web-вузлів. Ця система побудована на базі архітектури клієнт-сервер і може працювати на найрізноманітніших платформах. Inter Office забезпечує доступ до всіх засобів передавання повідомлень, включно з прийняттям і відправленням електронної пошти з вкладенням, збереження повідомлень на локальному диску та сортування їх за різними атрибутами. За допомогою Inter Office можна працювати з документами різних форматів і гнучко управляти ними. Щоб забезпечити максимальну гнучкість та інтеграцію з іншими інформаційними системами підприємства, Inter Office підтримує інтерфейси MAPI, ODMA, C/C++, OLE, OCX/ActiveX, CMC1.0, XAPIA-CSA, завдяки чому можна організувати взаємодію Inter Office з будь-якими наявними системами. Цей продукт забезпечує підтримку системи передавання повідомлень, календаря/плановика, служби каталогів і папок, організацію колективної роботи і зв’язку із системами голосової пошти, пейджерами і факсимільними апаратами, а також підтримку різних національних мов.
Програмний продукт фірми Symantec Form Flow. Він здатен цілковито забезпечити всі потреби організації документообігу на базі електронних форм шляхом використання п’яти спеціалізованих модулів
— Form Designer, Application Designer, Routing Designer, Administrator i Filler.
Убудований у Form Flow графічний дизайнер Routing Designer задає правила руху й оброблення електронних документів на всіх стадіях бізнес-процесів. Можна легко встановити зв’язки між стадіями та діями, які мають бути здійснені на тій чи іншій стадії, а за допомогою вбудованої мови програмування Form Basic можна створювати складніші рішення, враховуючи потреби конкретного замовника.
За допомогою модулів Auto Processors на клієнтській машині без втручання людини задаються стандартні дії оброблення документів, що надходять. Наприклад, можна автоматично обробляти замовлення покупців готової продукції: зберігати інформацію в БД, що надійшла від замовників, переправляти замовлення за заданою адресою.
У Form Flow є можливості кодування й захисту інформації за допомогою цифрового підпису документів, що прикріплюються до форми, наприклад файлів, створених засобами Word або Excel, що забезпечує безпеку електронних документів під час пересилання їх через загальнодоступну електронну пошту або мережу Internet. Крім того, Form Flow можна викликати як додаток із пакетів Netscape Navigator або Microsoft Internet Explorer у період завантаження електронної форми з Web або FTP-серверів. Використовуючи підтримку OLE Automation, користувачі Form Flow можуть автоматично викликати Internet Explorer або будь-яку іншу підтримувальну OLE-програму перегляду Web-серверів.
Система дає змогу управляти формами електронних документів незалежно від їх місцезнаходження за допомогою модуля Form Library. Модуль надає можливість зберігати електронні форми на FTP-серверах у мережі Internet і обробляти їх усім співробітникам організації, підключеним до корпоративних серверів, зокрема й віддаленим користувачам.
Переходячи до характеристики вітчизняних систем, слід нагадати, що правила ведення вітчизняного діловодства вперше сформулював М. М. Сперанський у 1811 році. Відтоді, власне, й виникла дисципліна «документообіг», яка вивчає закономірності діловодства і те, як ці закономірності впливають на управління організацією або підприємством.
Більшість вітчизняних систем документообігу побудовані на базі зарубіжних систем, але в останні роки з’являються повнофункціональні вітчизняні розробки, які відповідають стандартам наших держав і враховують специфіку ведення вітчизняного діловодства (традиції ведення, організацію, нормативні вимоги, мову, технологію автоматизації).
Система «БОСС-Референт». Цю систему розроблено на базі програмного продукту Lotus Notes, який є загальновизнаним стандартом для систем підтримки групової роботи з даними.
У системі управління електронним документообігом «БОСС-Референт» здійснюються централізоване зберігання, пошук, пересилання складних документів будь-якого формату й розмежування доступу до них. Користувачу надається можливість отримувати необхідну інформацію про клієнтів і партнерів,
планувати ділові контакти й заходи, проводити обмін інформацією з територіально розподіленими об’єктами. Система надає можливість автоматизувати складання наказів залежно від конкретної ситуації, контроль їх виконання і призначення відповідальних осіб. Убудована система електронної пошти забезпечує обмін повідомленнями як з внутрішніми, так і зовнішніми кореспондентами. Поштові повідомлення окрім текстової інформації можуть містити графічні зображення, табличні дані, голосову й відеоінформацію тощо.
Для зручності роботи система підтримує єдину адресну книгу організації, групує повідомлення в папках, архівує, і в разі потреби, друкує. Окрім роботи з внутрішніми документами (накази, розпорядження, службові записки, заяви, нормативно-довідкові та юридичні документи), система також дозволяє реєструвати всі вхідні документи (листи, факси, e-mail), зокрема телефонні звернення. Система також надає можливість обмеження доступу до окремих документів на рівні конкретних виконавців, для конфіденційних документів зміст може бути закодований.
Комплексна система формування документів і організації конфіденційного документообігу OPTIMA-Work Flow. Work Flow (розробник Росія) — це система не лише ведення документообігу, а й комплексної автоматизації бізнеспроцесів, для якої управління документообігом — лише частковий випадок застосування.
Базовими компонентами OPTIMA-Work Flow є такі програми, як Microsoft Exchange Server, Microsoft SQL Server, Microsoft Office, програмне забезпечення Secret Net. Вони утворюють архітектуру «клієнт-сервер» через стійку взаємодію з ресурсами обчислювальної мережі та операційної системи, і дозволяють здійснювати масштабування до будь-яких розмірів розподілених систем корпорації.
До складу Work Flow входять п’ять програмних модулів, кожен з яких може бути встановлений на клієнтських робочих станціях або на серверах, стратегія установки яких залежить від конкретного документообігу та кількості робочих станцій. Відкрита модульна структура системи забезпечує її гнучкість і пристосованість до умов замовника.
Розглянемо модулі, що входять до системи OPTIMA-Work Flow.
Модуль адміністрування системи. Цей модуль виконує такі функції:
— ведення списку користувачів системи і визначення рівня їхніх повноважень під час оброблення документів;
— налаштування для функціонування системи та і її взаємодії з Exchange Server;
— інвентаризація документів, їх архівація та очистка сховищ;
— управління маршрутними технологічними схемами й техпроцесами.
Редактор маршрутних схем. Графічний редактор розробляє маршрутні схеми документообігу, дозволяє змінювати настройки екранних форм, прокручування і масштабування їх. За допомогою цього модуля виконуються такі основні функції:
— формування і модифікація характеристик маршрутних схем, параметрів технологічних етапів і взаємозв’язків між ними;
— формування календарних планів й управління ними;
— задавання тривалості оброблення документа на технологічних етапах маршрутної схеми, інших характеристик робіт і способів їх автоматизації;
— виявлення «критичного шляху» проходження документа від одного етапу маршруту до іншого;
— автоматична перевірка правильності та повноти внесених до маршрутної схеми повідомлень і видача протоколу.
Робоче місце користувача. Автоматично оновлюваний опис версій документів, що надійшли на оброблення до сховища, ведеться на клієнтському робочому місці. Якщо користувач має достатні повноваження, він може створити новий технологічний процес оброблення документів за певною маршрутною схемою. У цьому модулі виконуються такі функції:
— оброблення будь-якої версії документа додатком-оброблювачем, заданим на машині користувача;
— створення «добірок» логічно позв’язаних документів;
— створення посилань на користувальницькі додатки, що будуть автоматично запущені на етапах маршрутної схеми;
— автоматичне збереження версії документа після оброблення в сховищі Exchange Server;
— автоматизація процесу розсилання документів: на наступний етап чи повернення на крок назад для доопрацювання згідно з маршрутною схемою;
— задавання користувачем розсилання документа, що не було задане маршрутною схемою;
— оповіщення користувача про документи, що надійшли на оброблення;
— створення бібліотеки фільтрів вибірки необхідних документів;
— виправлення неузгодженостей з Exchange Server, що можуть виникнути в разі збоїв комп’ютера.
Модуль моніторингу підключень до системи. Будь-яка система, виконувана в мережевому середовищі, потребує відстеження процесів, що відбуваються, наприклад підключень до системи чи фіксування відомостей про користувачів, котрі працюють у системі в певний момент. Для таких операцій в OPTIMA-Work Flow є модуль моніторингу підключень, що виконує крім основної деякі додаткові функції:
— виправлення наслідків збоїв, незавершених транзакцій та інших аварійних ситуацій на користувальницьких комп’ютерах;
— ведення журналу реєстрації подій у системі;
— нагромадження статистики про час підключень і виконання завдань користувачами системи.
Модуль диспетчеризації технологічних процесів документообігу. Цей модуль існує в системі для контролю за виконанням технологічних процесів, для визначення місця й фактичного часу оброблення документів, а також відставань від планової тривалості робіт. Крім того, модуль диспетчеризації дає змогу виявляти «вузькі місця» в маршрутній схемі й оптимально будувати хронологічне дерево подій технологічного процесу. Істотним моментом для користувача системи OPTIMA-Work Flow є можливість інтеграції її з відомими спеціалізованими архівними системами типу DOCS Open. Це конче важливо, бо дозволяє не обмежуватися вибором дорогих закордонних програмних продуктів, що є одним з головних критеріїв вибору. Передбачено також можливість підключення засобів шифрування й електронного підпису, що в разі потреби забезпечить конфіденційність документів.
Інтелектуальний аналіз в КІС. Підтримка інтелектуального аналізу є одним із базових компонентів сучасних корпоративних інформаційних систем. Як відомо, вперше ідею підтримки інтелектуального аналізу програмними засобами OLAP висловив доктор Е. Ф. Кодд (п. 5.2). Але у зв’язку зі складністю реалізації цієї концепції в межах OLAP-технологій у наш час вона набула самостійного розвитку в так званих сучасних технологіях Data Mining (discovery-driven data mining). Data Mining перекладається як «добування, розкопка або витягування даних». Нерідко поряд з Data Mining трапляються слова «знаходження знань у базах даних» (knowledge discovery in databases) та «інтелектуальний аналіз даних». Виникнення всіх зазначених термінів, які є синонімами Data Mining, пов’язане з новим витком у розвитку засобів і методів оброблення даних.
Головна мета Data Mining полягає у виявленні прихованих правил і закономірностей у великих масивах даних. Сучасні технології Data Mining обробляють інформацію з метою автоматичного пошуку закономірностей, характерних для будь-яких фрагментів неоднорідних багатомірних даних. На відміну від оперативного аналітичного оброблення даних (OLAP), у Data Mining основний тягар формулювання гіпотез і виявлення незвичайних шаблонів (закономірностей) перекладено з людини на комп’ютер.
До початку 90-х років ХХ ст. начебто було особливої потреби переусвідомлювати ситуацію у сфері методів оброблення даних. Але у зв’язку з удосконаленням технологій запису і зберігання даних, організацією інформаційних сховищ виникла потреба продуктивної переробки потоків вхідних даних, інакше вони створять нікому не потрібне звалище.
Специфіка сучасних вимог до такої переробки така:
— теоретично дані мають необмежений обсяг;
— дані в корпоративній системі є доволі різнорідними (кількісними, текстовими, якісними тощо);
— результати оброблення даних мають бути конкретними та зрозумілими;
— інструментальні засоби для оброблення вхідних даних мають бути прості у використанні.
В основу сучасної технології Data Mining покладено концепцію шаблонів, що відображають фрагменти багатоаспектних взаємовідношень у даних. Ці шаблони — це закономірності, притаманні підвибіркам даних, які можуть бути компактно відображені в зрозумілій людині формі. Пошук шаблонів проводиться методами, не обмеженими рамками наперед заданих припущень (згадок) про структуру вибірки у вигляді розподілень значень показників, що аналізуються.
Важливим положенням Data Mining є нетрадиційність розшукуваних шаблонів. Це означає, що знайдені шаблони мають відображати неочевидні, несподівані (приховані від зовнішнього погляду) регулярності в даних, складові так званих прихованих знань (hidden knowledge). Грамотні розкопки сирих даних (raw data), які містять глибинний пласт знань, за допомогою Data Mining допоможуть знайти незвичайні взаємозв’язки в предметній галузі, що аналізується.
Загалом технологію Data Mining визначають [8] як процес знаходження в сирих даних раніше невідомих, нетривіальних, практично корисних і доступних інтерпретації знань, необхідних для прийняття рішень у різних сферах людської діяльності.
Сфера застосування Data Mining може бути найрізноманітнішою. Вона може застосовуватися скрізь, де є великі масиви даних, але передусім вона цікавить корпорації, що розгортають свої проекти на базі інформаційних сховищ даних.
На жаль, у рамках технологій OLAP основний тягар аналізу зазвичай лягає на плечі людини. Понад те, трапляються завдання, в яких або обсяг інформації завеликий, або вирішення залежать від багатьох чинників, що внеможливлює аналіз даних уручну. На сьогодні деякі постачальники програмного забезпечення, зокрема Oracle, Microsoft, IBM та, випустили низку продуктів (DarWin, Microsoft SQL Server 2000, IBM Intelligent for Data
— відповідно), що реалізують алгоритми Data Mining і дають змогу автоматизувати процес аналізу даних.
Наприклад, одне з головних завдань митної організації будь-якої держави полягає у виявленні навмисного перекручення вантажних митних декларацій. Через обмеженість ресурсів цілковита перевірка всіх вантажів, що перетинають кордон, неможлива. Однак аналіз даних митних декларацій, що містяться у відповідних базах, може бути використаний для виявлення тенденцій у зовнішній торгівлі за групами товарів, найбільш схильними до фальсифікації під час проходження митниці, так званими товарами ризику. Маючи дані про такі товари, митні вартові могли б ретельніше перевіряти проходження відповідних вантажів і зменшити збитки від фальсифікації митних документів.
У роздрібній торгівлі за допомогою Data Mining можна здійснювати:
— аналіз купівельного кошика, призначений для виявлення товарів, які покупці намагаються купувати разом. Знання груп товарів, які люди здебільшого купують у комплексі, дає можливість виробити стратегію створення запасів товарів і розміщення їх у торговому залі;
— дослідження тимчасових шаблонів допомагає торговим підприємствам приймати рішення щодо створення товарних запасів. Воно дає змогу з’ясувати, за який найімовірніший термін покупець портативного CD-плеєра звернеться з метою придбання нових батарейок;
— прогнозні моделі, що дає можливість торговим підприємствам розпізнавати характер потреб різних категорій клієнтів з відповідною поведінкою, наприклад, покупців товарів відомих дизайнерів і тих, хто реагує на розпродаж. Ці знання необхідні для розроблення точно спрямованих, економічних заходів з просування товарів на ринку.
У банківській справі Data Mining може допомогти викрити шахрайство з кредитними картками аналізом попередніх транзакцій, які згодом виявилися шахрайськими. Банк може виявити деякі стереотипи такого шахрайства. Наприклад, можна встановити, що одним із попереджувальних сигналів слугують багаточисельні транзакції в магазинах комп’ютерної техніки впродовж короткого періоду. Отримані знання банк може використати для заборони підтвердження трансакції, що збігається зі стереотипом шахрайства, без попередньої співбесіди з покупцем.
У виробництві товарів можна враховувати вимоги кожного окремого клієнта, маючи можливість прогнозування популярності відповідних характеристик і знання того, які характеристики здебільшого замовляються разом.
Методи Data Mining дають змогу виявляти п’ять стандартних типів закономірностей: асоціація, послідовність, класифікація, кластеризація, прогнозування.
Асоціація має місце, якщо кілька подій пов’язані одна з одною, тобто є подібність, структурна близькість, наприклад дослідження, проведене в супермаркеті, показує, що 70 % покупців солоних горішків беруть також пиво, а за наявності знижки на такий комплект пиво купують у 25 % випадків. Маючи інформацію про подібні асоціації, менеджери можуть легко оцінити дієвість наданої знижки.
Про послідовність говорять, якщо існує ланцюжок пов’язаних у часі подій. Так, після переїзду до нової квартири у 50 % випадків упродовж місяця купують нову кухонну плиту, а в межах двох-трьох тижнів 65 % новоселів ладні придбати новий холодильник.
За допомогою класифікації виявляють ознаки, що характеризують групу, до якої належить той чи інший об’єкт. Це робиться шляхом аналізу вже класифікованих об’єктів і формулювання набору правил. Використовується, наприклад, під час оцінювання ризиків у разі видачі кредитів.
Кластеризація відрізняється від класифікації тим, що самі групи заздалегідь не створені. За допомогою кластеризації засоби Data Mining самостійно виокремлюють різноманітні однорідні групи даних. Використовується для сегментації ринків і замовників.
Базою для відомих систем прогнозування в Data Mining слугує історична інформація, що зберігається в сховищах даних. Якщо є можливість побудувати математичну модель і знайти шаблони, що адекватно відображають динаміку процесів, то є імовірність, що з їх допомогою можна передбачити також поведінку системи в майбутньому.
