serge_gorshkov


Сергей Горшков - о бизнесе в сфере ИТ

о семантической интеграции, программировании, управлении...


[sticky post]Самое важное в этом журнале
serge_gorshkov
Всем, кто интересуется онтологическим моделированием и семантическими технологиями, а также применением всего этого в автоматизации бизнеса - настоятельно рекомендую наше методическое пособие "Введение в онтологическое моделирование".

Подборка самых "острых" постов:

8 вопросов об онтологиях и корпоративной автоматизации
serge_gorshkov
Собрал в единое "интервью" наиболее часто задаваемые и важные вопросы от наших потенциальных заказчиков о том, зачем нужны онтологии в корпоративных ИТ.
Ниже - подробности об отношениях онтологий с "большими данными", машинным обучением и нейросетями, примеры успешных проектов и уникальные возможности онтологических систем.

Q: Онтологии – это ведь про открытые и связанные данные, web 3.0? Какое отношение это имеет к корпоративной автоматизации?
A: Принципы онтологий состоят в следующем:
- Дать способ формального, машинно-читаемого описания концептуальных моделей, то есть тех наборов понятий, которые мы используем, думая об окружающем мире;
- Записывать любые факты в терминах таких моделей;
- Задать правила получения логических выводов, при помощи которых машина будет получать новые факты на основе уже известных.
То есть онтологии моделируют наше логическое мышление. "Открытые данные" и web 3.0 были только первой идеей о том, как использовать на практике часть их возможностей. Потенциал онтологий гораздо шире, и сегодня они широко используются в научных исследованиях, в системах поддержки принятия решений, системах управления знаниями.

Q: Но ведь с 1970-х годов существовали экспертные системы, которые делали то же самое.
A: Экспертные системы действительно строились по похожему принципу, но во времена их популярности не было тех возможностей интеграции и автоматизированного сбора данных, которые есть сейчас. Поэтому стек современных программных продуктов, работающих с онтологиями – графовые базы данных, редакторы моделей, машины логического вывода, прикладное ПО на их основе – способен решать гораздо более широкие и важные задачи.

Q: И какие же это задачи? Например, для поддержки принятия решений существуют системы BI, витрины данных…
Read more...Collapse )

Онтологическая модель для эксплуатации газотурбинных установок (ГТУ)
serge_gorshkov
Представляю статью Александра Гребешкова, к.т.н., с.н.с. ПГУТИ и нашего сотрудника, о применении онтологической модели в проектировании, производстве и эксплуатации ГТУ.
Read more...Collapse )

База знаний для службы техподдержки
serge_gorshkov

В рамках одного из пре-сейлов мы создали небольшой и очень простой прототип, демонстрирующий, как инструменты семантического поиска можно применить в работе службы техподдержки. Существует множество признанных решений для автоматизации служб Service Desk, однако на практике у компании может образоваться "data silo" из нескольких багтрекеров, статей, постов на форуме, документации и др. Как сотруднику поддержки в этом не запутаться и быстро находить ответы в проблемных ситуациях - смотрите в презентации.


Система сбора корпоративной отчетности: онтологии + Big data
serge_gorshkov
На прошлой неделе сдали в промышленную эксплуатацию еще один проект - систему сбора корпоративной отчетности одной из крупнейших госкомпаний. Функционал системы состоит в сборе с дочерних зависимых обществ информации, нужной для построения отчетов для внешних и внутренних потребителей (всего отчетов - несколько сотен). Если совсем по-простому, то раньше в компании собирали непосредственно те данные, которые в эти отчеты попадают, то есть итоговые цифры; в нашей реализации собираются исходные данные, а затем на их основании рассчитываются значения для формализованных отчетов. Это позволяет повторно использовать собираемые данные и верифицировать их.

Конечно, в основе решения лежат онтологии: они описывают структуру собираемой информации (модель предметной области) и структуру требуемого представления (модель отчетности), правила расчета показателей и правила заволнения форм. В этом проекте мы выполнили полный цикл работ - анализ, проектирование (совместно с ген. подрядчиком) и реализацию ПО на основе наших продуктов, составление всех частей модели, тестирование и ввод в эксплуатацию. Сбор данных происходит как вручную, путем заполнения форм сбора данных на портале, так и автоматизированным способом.

Главный технологический интерес в этом решении представляет связка HBase (база данных в составе стека Hadoop) и графовой СУБД. Графовая база нужна для хранения сложной и изменчивой структуры информации (отчетные формы постоянно изменяются), а кластер HBase - для того, чтобы разместить огромный объем фактических данных.

Несколько деталей...Collapse )

MongoDB для хранения данных онтологии и другие новости
serge_gorshkov
Завершилась наша работа над Подсистемой поддержки принятия управленческих решений в одной большой автоматизированной системе. Здесь мы воплотили на практике и довели до индустриального уровня принцип логической витрины данных, о котором я уже писал (там, правда, было про big data, а здесь про Mongo - но и Hadoop у нас есть в другом похожем проекте, про него отдельно напишу). В общем, теперь идеи подтверждены не только реализацией, но и эксплуатацией.

Итак, представим, что у нас есть информация сложной и нестабильной структуры, для хранения и обработки которой онтологии просто необходимы. Еще и логический вывод задействован. Но при этом данных очень много (миллионы информационных объектов), они поступают непрекращающимся потоком, и работать с ними нужно с довольно высокой скоростью ответа, в реальном времени.Read more...Collapse )

Наконец-то мы в реестре)
serge_gorshkov
Давно я ничего не писал - мы заняты двумя важными и интересными проектами. Полезно и интересно применить на практике то, о чем мы не раз писали, но не остается времени на интересные упражнения и кейсы, которыми можно было бы поделиться.

Сегодня есть приятный повод нарушить молчание: наши продукты АрхиГраф.MDM и АрхиГраф.СУЗ включены в Единый реестр российского ПО.
В ближайшее время обещаю еще ряд позитивных новостей! )

Яндекс хамит
serge_gorshkov
Есть у меня личная проблема - несколько лет использую почту Яндекса. Недавно в ней сделали новый интерфейс, который ужасен по юзабилити и глючит. Собрался я с духом и написал через "обратную связь" отзыв об этом интерфейсе, в котором привел шесть конкретных проблем и глюков со скриншотами. Начал с того, что я сам веб-разработчик, но понять, зачем они испортили относительно рабочий сервис - не могу.
Через несколько секунд от яндекса приходит ответ:


Обратный адрес говорит сам за себя: в /dev/null отправляют они все пожелания пользователей. Хамы.

Вообще ситуация с почтой удручающая. Держать свой почтовый сервер - большой геморрой в плане борьбы со спамом и противодействия попаданию в спам-листы. Пользоваться сервисами типа яндекса - т.к. они "бесплатные", считают возможным наплевательски относиться к пользователям. Почему нет платных облачных почтовых сервисов с нормальным отношением к клиентам???

Учи онтологии смолоду
serge_gorshkov
На прошедшей неделе прочитал свой курс "Введение в онтологическое моделирование" заочникам по специальности "Прикладная информатика в экономике" на родном физфаке УрГПУ. Программа курса - примерно половина от того, что я рассказываю на своем коммерческом семинаре.
Должен сказать, что студенты легче и быстрее схватывают материал, чем люди, которые давно состоялись в ИТ-профессиях. В головах у них нет жестких шаблонов, на которых построено мышление программистов - в особенности MVC, ООП и реляционных баз. Поэтому им легко и естественно даются идеи о том, что правила и вообще логика могут содержаться не в программном коде, структура данных - неотделима от их содержания и однородна с ним, изменение структуры информации и логики работы с ней не обязательно влечет внесение изменений в код; что на каждый предмет существует множество равноправных точек зрения, а моделируем мы свои представления о реальности, а не саму реальность.
Это очень здорово и внушает оптимизм.

Моделирование разных точек зрения в системах поддержки принятия решений
serge_gorshkov
Вышли наши тезисы (в соавторстве с Максимом Мирошниченко и Станиславом Кралиным) о создании онтологий, отражающих несколько разных точек зрения, для использования в системах поддержки принятия решений.

Иногда бывает, что автоматизированную систему нельзя построить вокруг "единой версии истины". Между разными пользователями системы или разными моделируемыми в ней группами людей возникают противоречия:
 - использование одних и тех же терминов в разных значениях, или наоборот - обозначение одного и того же разными словами;
 - понимание разных объектов под одними и теми же идеями и знаками ("Победитель под Бородино" для русского - Кутузов, для француза - Наполеон);
 - разный взгляд на структуру одних и тех же объектов;
 - получение разных умозаключений на основе одних и тех же предпосылок или одинакового вывода - на основе разных предпосылок;
 - выражение противоречащих по смыслу фактов ("Пингвины живут в Арктике" или "Пингвины живут в Антарктиде" - но не всегда можно установить истину так легко, как в этом примере).

Далеко не всегда можно предпочесть одну точку зрения другой. В системах поддержки принятия решений это прямо вредно, поскольку принятые после этого решения будут очень сильно кого-то раздражать и игнорировать чьи-то интересы. Таким образом, бывает нужно выражать все перечисленные виды противоречий в информационной модели АС. Поскольку мы работаем с онтологиями, у нас есть техническая возможность это сделать, нужно только немного постараться.
Немного технических подробностей...Collapse )

?

Log in

No account? Create an account