Формирование состава исходных данных

Рассмотрим метод обоснования состава исходных данных.

Классическое и внешне безукоризненное обоснование состава исходных данных для выработки управленческих решений выглядит следующим образом. Оно гласит, что все параметры, начальные сведения, необходимые для работы функциональных моделей и алгоритмов должны быть известны к моменту начала проведения вычислительных экспериментов. Иными словами, предусматривается топологическое соответствие состава используемых исходных данных и подлежащих определению перед началом вычислительного эксперимента файлов.

На практике же ситуация много сложнее. Действительно, аргумент «это надо для модели» не воспринимается всерьез большинством работников административно-управленческого аппарата, от которых зависит решение об узаконивании источников информации и обязательств по ее передаче. Скорее, это вызывает у них аллергическую реакцию. Они требуют доказательств такой потребности, тем самым ставя под сомнение корректность модельного аппарата и в более широком плане – метода технико-экономического обоснования управленческих решений. Часто, как ни парадоксально это выглядит, уже после согласования или же после введения в действие методических и нормативных документов начинает дебатироваться вопрос о сокращении составляющих информационного потока, а необходимая исходная информация редко поступает по крайней мере после первичной обработки. Чаще всего она требует смысловых, а не только формальных статистических операций по ее извлечению. Поэтому приходится иногда искать доказательства того, что существующая практика информационного обмена нуждается в обогащении, и находить пути наиболее безболезненного ее развития.

Таким образом, применительно к технико-экономическому обоснованию состава используемых исходных данных могут быть сформулированы две задачи таких обоснований:

- задача апостериорной (по отношению к разработке модели объекта управления и ее программированию) оценки чувствительности к наличию или отсутствию тех или иных исходных данных. Технология ее решения крайне проста и давным-давно известна. Разновидность этой задачи – задача оценки чувствительности модели к замене одних исходных данных другими, если они либо могут быть заданы несколькими способами, либо дублируют друг друга;

- задача косвенного извлечения сведений из используемой информации. Известно, что такие задачи настолько неформализуемы, насколько распространены.

Однако применительно при этом приходится:

- с одной стороны, обеднять и загрублять инфосферу, т.к. некоторые важные данные просто не формируются – например, вследствие ущербности бухгалтерского и управленческого учета или же имеют место случаи иррационального гипертрофирования конфиденциальности;

- с другой стороны, задействовать управленчески излишнюю информацию, вынужденно следуя традициям и стереотипам.