Партнерская система ЗОРАН

2. В чем разница!
Главное отличие Партнерской Системы ЗОРАН от любой другой компьютерной программы заключается в том, что она позволяет вести любые экономические проекты в условиях неопределенности и неполноты сведений в реальном режиме времени. Классический пример - составление сметы затрат, когда часть сумм просто неизвестна, а другая часть не может быть задана в четком виде.

3. Ответ скептикам
Почему-то считается, что существует очень много компьютерных программ подобного рода, и этими программами активно пользуются. Однако, это совсем не так. Во-первых, каждый, кто так считает, еще ни разу не привел конкретных примеров, ограничиваясь лишь голословными высказываниями типа: не может быть, чтобы подобного нигде не было... Да точно где-то кто-то что-то аналогичное уже реализовал, а если и нет, то скоро реализует!.. Во-вторых, сам автор на протяжении нескольких лет занимался поисками похожих продуктов, но ничего, кроме весьма приближенных аналогов (наподобие таблиц с возможностью ввода нечетких данных), так и не нашел. В-третьих, загляните в каталоги ПО: тысячи программ-однодневок, десятки серьезных узкоспециализированных продуктов и несколько настоящих монстров, реализованных на базе теории и технологии реляционных баз данных; словом, непосредственных аналогов просто НЕТ! Ну, и в-четвертых, наконец, создание компьютерной системы подобного рода требует не только принципиально новых подходов и концепций, но и фундаментальных научных исследований, что автоматически в сотни и тысячи раз увеличивает стоимость любого продукта. Словом, высокие технологии – не морковка с грядки – не надергаешься!

4. В чем, однако, скептики могут быть правы – приближенные аналоги всегда можно найти
Действительно, существует определенное количество ноу-хау в виде компьютерных программ, на основе которых консалтинговые фирмы оказывают свои услуги. Многие из этих программ не продаются на рынке, и никогда не будут продаваться, так как их монопольное использование позволяет оказывать по-настоящему эксклюзивные и потому очень дорогие услуги (именно поэтому Партнерская Система ЗОРАН не является «коробочным» общедоступным продуктом). И существуют опытные специалисты, достигающие очень неплохих результатов в области эксклюзивного бизнес-управления. Но это, по большей части, заслуга именно этих специалистов, их опыта, навыков, методов, стратегий и интуиции. Компьютерные программы, безусловно, оказывают поддержку, но только там, где существует определенность. Когда же определенность заканчивается, практически всегда заканчивается и помощь со стороны тривиального ПО, которое в состоянии обрабатывать только четкие данные.
Итак, далее речь пойдет об обработке данных.

5. Точные или четкие данные
Все обычные компьютерные программы, также как и Партнерская Система ЗОРАН, ‘‘умеют’’ обрабатывать традиционные точные или четкие данные. Например, известно, что по условиям договора с банком, сумма Вашего кредита составит 100 тысяч рублей. Это - точные данные. Такие же данные используются в классических бухгалтерских программах. Однако, очень и очень часто, данные просто нельзя задавать в четком виде. Такое происходит при планировании деятельности фирмы, при составлении отчетов, когда известны не все цифры, и т.д. В этом случае начинается масса проблем. Настоящая головная боль.

6. Не все потеряно!
Преодолеть предел возможностей для точных расчетов Вам позволит компьютерная программа нового поколения - Партнерская Система ЗОРАН, способная, благодаря уникальным возможностям, обрабатывать целый ряд актуальных на сегодняшний день задач. Базируется эта система на ‘‘умении’’ решать задачи с нетрадиционными типами данных, о которых рассказывается далее.

7. Для чего нужны новые типы данных (прогнозирование будущего)
Результаты расчетов, полученные при помощи традиционных компьютерных программ, всегда являются точными, даже тогда, когда требуется качественно и количественно оценить итоги прогнозируемых событий (событий, которые еще только должны произойти в будущем). А это абсолютно неправильно, потому что в нашем мире будущее не является жестко детерминированным; всегда могут происходить разные случайности, как хорошие, так и плохие, различные форс-мажорные обстоятельства. Безусловно, иногда возможны и исключения, когда, например, заключен договор поставки оборудования на строго определенную сумму; в этом случае данные могут быть представлены и в четком виде. Но всегда, когда речь идет о будущем, при расчетах необходимо учитывать ту или иную степень неопределенности, неизвестности, размытости, нечеткости. Поскольку же точные данные не могут адекватно отобразить нечеткие значения, автору пришлось ввести новые типы данных, позволяющих преодолевать указанное ограничение, а также, разумеется, для исключения путаницы пришлось разработать классификацию этих новых типов данных. И классификация и новые типы данных описаны далее.

8. Нечеткие или неточные данные
Во-первых, это нечеткие или неточные данные. Например, известно, что на сегодняшний день стоимость партии 100 компьютеров составляет 100 000$. Данную партию Вы хотите приобрести через 2 месяца. Обычная практика для компьютерного рынка - периодическое снижение цен. Поэтому с некоторой степенью уверенности можно ожидать, что через 2 месяца стоимость этих 100 компьютеров упадет на 1-10%. А может быть и не упадет. Возникает неопределенная ситуация. Одну такую ситуацию можно держать и обрабатывать в голове. Если же таких ситуаций больше 10 - это уже достаточно сложно, а если несколько десятков - то и невозможно. После несложных манипуляций Вы можете подсчитать, что через 2 месяца Вам потребуется от 90 000 до 100 000$ на покупку той же партии. Затем вдруг поступает информация, что через 1,5 месяца вне зависимости от стоимости компьютеров изменится стоимость доставки, она возрастёт на 10% (1000$ дополнительных расходов). В итоге, ожидаемые затраты превратятся в цифру от 91 000$ до 101 000$. Это нечёткое значение можно ввести в компьютерную программу Партнерская Система ЗОРАН, которая его корректно обработает в совокупности с другими нечёткими данными, а также с чёткими сведениями, которые обычно тоже присутствуют в расчётах. Единственное, что здесь требуется от пользователя - ввести данные в компьютер.

9. Совместное применение точных и нечетких данных
Итак, полезность применения нечетких данных для целей прогнозирования не вызывает никаких сомнений. Казалось бы, здесь все просто: четкие данные должны использоваться для традиционных расчетов детерминированного прошлого, в то время как недетерминированное будущее следует оценивать исключительно на базе нечетких значений. К сожалению, всегда бывают исключения. В целом ряде случаев будущее может быть описано четкими данными. Ну а прошлое, результаты свершившихся события, далеко не всегда становятся своевременно известны; поэтому, бывает что и прошлое приходится представлять с помощью нечетких данных. Кроме того, практически всегда многие события в совокупностях событий не начинаются одновременно и имеют разную продолжительность во времени. То есть, с течением времени любой прогноз, план, схема, набор событий постепенно переходит из прошлого в будущее, в идеальном случае уменьшая итоговую неопределенность. В результате данные приходится постоянно корректировать, используя для этого как четкие значения так и нечеткие. Поэтому, и четкие и нечеткие данные следует использовать совместно, ситуационно, в зависимости от наличия такой потребности.

10. Для чего нужны новые типы данных (анализ и оценка прошлого)
Как только что было упомянуто, время от времени приходится сталкиваться с необходимостью представления результатов завершившихся событий в виде нечетких значений. В самом деле, каким еще образом можно дать корректную оценку происшедшего, если сведения о нем тщательно скрываются, и остается довольствоваться, зачастую, только отрывочной, неполной и противоречивой информацией. Бывает, что и крупные коллективы профессионалов не в состоянии дать своевременное заключение по анализу текущей ситуации. Ну а особенно актуальным это становится для служб экономической разведки, когда для адекватной оценки потенциальной угрозы экономическим и политическим интересам требуется провести тщательный, скрупулезный количественный и качественный анализ действий конкурентов. В итоге, чтобы преодолеть предел возможностей для точных расчетов традиционным способом, требуется задействовать большие финансовые и людские ресурсы, да еще безо всякой гарантии от возникновения ошибок в процессе проведения ручных расчетов, а также в процессе переходов от добытых агентурой четких и нечетких сведений к четким данным для компьютерных расчетов и обратно – к опять-таки нечеткому представлению результатов. Совместное же использование четких и нечетких данных в процессе расчетов позволяет значительно удешевить эти расчеты и многократно уменьшить количество возникающих ошибок.

11. Неполные данные
Во-вторых, к нетрадиционным типам данных относятся неполные данные, когда часть сведений просто отсутствует (или не задана). Простейший пример - пустая клеточка в таблице, которая, однако, жизненно необходима для расчетов. В этом случае Партнерская Система ЗОРАН, в зависимости от ситуации, по-разному, но корректно, обрабатывает выявленную неполноту сведений.

12. Неопределенные данные
В-третьих, данные могут быть неопределенными. Скажем, когда Вы пишете в графе ‘‘сумма’’: ‘‘не знаю’’ или ‘‘в зависимости от итогов заседания ФРС’’ или ‘‘будет известно со следующего понедельника’’ и т.д. У Партнерской Системы ЗОРАН, при этом, ‘‘хватит мозгов’’ обрабатывать и такую информацию.

13. Зависимые данные
В четвертых, сведения могут быть зависимыми - если одни данные зависят от других. Предположим, Вы собираетесь купить вагон сгущенки у колхоза ‘‘Большие Васюки’’, а затем с выгодой для себя его перепродать. Так вот, продать эту сгущенку Вы сможете только после того, как купите. Хотя, разумеется, бывают и казусные ситуации, когда Вы находите сначала покупателя, берете у него предоплату (то есть продаете товар, которого у Вас еще нет), а затем ищете продавца. В этом случае зависимые события просто меняются местами: Вы сначала продаете товар, и только потом покупаете. Разумеется, в жизни Вы можете встретить гораздо более сложные ситуации. Но всегда выполняется одно правило: если хоть одно звено из цепочки выпало - разрушается вся цепочка. Таких зависимых цепочек в реальной жизни Вы можете встретить сотни и тысячи. Поэтому всегда помните, что чем больше событий в цепочке, тем выше риск (больше вероятность) ‘‘пролететь’’. Партнерская Система ЗОРАН помогает оценить реальность благополучного исхода по той или иной цепочке событий, а также по произвольной совокупности всех заданных цепочек.

14. Иллюстрация цепочки
А вот Вам и пример более сложной цепочки:
кредит в банке => покупка товара => продажа товара => возвращение кредита => прибыль

15. Многовариантные данные
В пятых, данные могут оказаться многовариантными. Приведем простой пример. Вы покупаете у совхоза ‘‘Малые Васюки ’’ вагон картофеля за 200 000 рублей, и через неделю (столько, к примеру, занимает транспортировка) собираетесь его продать одному из трех магазинов. При этом магазину А Вы сможете продать картошку примерно за 250000<>280000 рублей с вероятностью 20%, магазину Б - за 240000<>270000 рублей с вероятностью 30%, и магазину В за 235000<>260000 рублей с вероятностью 50%. Ну а пока точно не известно, с каким из магазинов Вам окажется выгоднее работать. Возможно, что магазин А согласится купить у Вас товар только за 250000 рублей, магазин Б вообще откажется, а магазин В - за 259000; на нем Вы и остановитесь. Подобных схем в реальной жизни может оказаться очень много, а в голове все, как правило, удержать сложно. Здесь еще важно отметить, что приведенный пример представляет собой простое событие с тремя вариантами его завершения. А суммарная вероятность простого события не может превышать 100%.
Однако, нет никаких причин для беспокойства,- Партнерская Система ЗОРАН корректно просчитает любую из предложенных ей схем, а также без проблем обработает произвольную совокупность таких многовариантных событий.

16. Парадоксальные данные
В шестых, данные могут быть парадоксальными. Так, если в только что рассмотренном примере каждому варианту присвоить вероятность, равную 90%, то суммарная вероятность такого сложного события оказывается 270% - нонсенс с точки зрения теории вероятностей. Однако и здесь беспокоиться не о чем – Партнерская Система ЗОРАН корректно обрабатывает и такие интересные ситуации. Отметим еще и то, что, вообще-то, вероятность пользователь может и не задавать (вдруг это совсем и не нужно). В таком случае несколько уменьшаются затраты на ввод исходных данных. Кроме того, результаты расчетов тоже могут выглядеть не согласующимися со здравым смыслом, то есть быть парадоксальными, когда, например, при уменьшении доходности появляется возможность увеличить рентабельность. В нашем случае вся парадоксальность является контролируемой. Более подробно парадоксы описаны во второй части презентации.

17. Распределенные данные
В седьмых, данные могут быть распределенными - храниться в разных документах, да еще на разных компьютерах (в сети или без нее). Простейший пример: сведения о магазине А хранятся на компьютере №1, о магазине Б - на компьютере №2, и о магазине В - на компьютере №3. Если есть сеть, то достаточно указать Партнерской Системе ЗОРАН, какие документы на каких компьютерах находятся, подать команду на выполнение и ждать результата.

18. Неявные данные
В восьмых, наконец, сведения бывают и неявными (то есть их нельзя посмотреть без предварительной обработки) – некоторые, но не все, из таких неявных данных пользователь может вывести на экран компьютера. К неявным данным относятся, например, и результаты расчетов, и разнообразные критические точки, и различные варианты анализа бизнес-проекта на устойчивость, и отсортированные последовательности значений, и расчетные формулы, которые Партнерская Система ЗОРАН сама генерирует и пр.

19. Классификация данных
Итак, давайте сведем теперь все описанные классы данных в единый список; в него вошли следующие, уже разобранные данные:
Точные или четкие;
Нечеткие или неточные;
Неполные;
Неопределенные;
Зависимые;
Многовариантные;
Парадоксальные;
Распределенные;
Неявные.
Как видите, для успешного решения реальных экономических задач требуется, совместно с традиционными, точными данными, использование многих нестандартных данных. В противном случае нельзя говорить ни о надежности ни об адекватности ни о точности полученных результатов.

20. Комплексная обработка данных
После того, как введены все данные, достаточно дать обрабатывающую команду и подождать несколько мгновений, пока Партнерская Система ЗОРАН самостоятельно найдет все точные, нечеткие, неполные, неопределенные, зависимые, многовариантные, парадоксальные, распределенные и неявные данные в решаемой задаче, отсортирует их, проверит на наличие ошибок, сама составит единую расчетную формулу, проведет расчеты и выведет обобщенные сведения на экран. Кроме того, эта же программа поможет отыскать критические участки в бизнес-планах и поработать над их устранением.

21. А что же делать пользователю?
Таким образом, на долю пользователя остается, в основном, творческая задача: четко устанавливать свои цели и корректно определять вводимые данные. Партнерская Система ЗОРАН, при этом, подавляющее большинство рутинных операций возьмет на себя.
При любых же изменениях в исходных данных можно без проблем осуществить ре-инжиниринг рассматриваемых бизнес-процессов в реальном режиме времени.

22. Есть еще и масштабируемость!
Наконец, следует отметить тот факт, что Партнерская Система ЗОРАН обладает свойством масштабируемости. То есть, она может быть установлена на любое количество рабочих мест, как изолированных друг от друга, так и объединенных в сеть. Соответственно, каждый пользователь может работать практически независимо от других пользователей, что очень удобно для крупных корпораций.

23. Эксклюзивное обслуживание
Если же нужны какие-то одноразовые вычисления, для Вас проще и дешевле обратиться ко мне, единственному аналитику, использующему Партнерскую Систему ЗОРАН для расчета и анализа при оказании консалтинговых услуг. Я помогу Вам минимизировать Вашу неопределенность и рассчитать нужные данные при помощи интеллектуальной компьютерной системы нового поколения.

24. Итак, я предлагаю
Вам стать моими стратегическими партнерами в области использования, а также продвижения на отечественный и зарубежные рынки новой российской разработки - компьютерной программы “Партнерская Система ЗОРАН”, базирующейся на фундаментальных исследованиях в области искусственного интеллекта, не имеющих аналогов в мировой практике.

25. Мои преимущества
Моя «визитная карточка» - Партнерская Система ЗОРАН - эксклюзивный продукт элитарного класса для ограниченного круга клиентов;
На базе Партнерской Системы ЗОРАН я оказываю широкий спектр эксклюзивных консалтинговых услуг;
Я единственный автор и владелец Партнерской Системы ЗОРАН;
У меня практический опыт с 1994 г.

26. Ноу-хау и результаты
Фундаментальная научная теория;
Новая концепция искусственного интеллекта;
Ноу-Хау по обработке нестандартных типов данных;
Практическая реализация на базе современных программных технологий.

27. Маркетинговый фокус
Маркетинговый фокус для Партнерской Системы ЗОРАН - образование, любая инвестиционная деятельность, планирование, управление, принятие решений и т. п., что ясно видно из примеров решения задач общего типа, приведенных в учебно-методических руководствах.

28. Варианты сотрудничества
Возможные схемы сотрудничества: любые, за исключением передачи прав на интеллектуальную собственность в чужие руки. Возможны также совместные проекты по созданию небольших конверторов для конвертации данных из "Партнерской Системы ЗОРАН" в другие программы (бухгалтерские, аналитические, финансовые и т. д.); и наоборот. В настоящее время имеется несколько вариантов развития продукта, а также расширения методических руководств.

29. Патент
Все права на Партнерскую Систему ЗОРАН принадлежат автору программы: Геннадию Никитовичу Кону
Справка о системе: ПАРТНЕРСКАЯ СИСТЕМА ЗОРАН официально зарегистрирована в Федеральном Институте Промышленной Собственности (РОСАПО). Рег. № 980435 от 17.07.1998г. Начало работы над программой - 1993 г.

30. Что есть уже сейчас
Полная рабочая версия Партнерской Системы ЗОРАН (на русском языке).
44 облегченных варианта – так называемые периферийные модули (на русском языке).
Ограниченная рабочая версия Партнерской Системы ЗОРАН (на русском языке).
Ограниченная рабочая интернет-версия Партнерской Системы ЗОРАН (на английском языке).
Методические указания по основам работы с Партнерской Системой ЗОРАН на русском языке (автор – Хахаев Иван Анатольевич, зав. Каф. Информатики СПбТЭИ).
Учебные примеры на русском и английском языках.
Сайт в интернет на русском и английском языках.