Довольно интересный класс программного обеспечения представляют собой системы, ориентированные на решение задач снижения размерности, классификации и анализа данных. Эти системы используют комбинацию методов статистической и нейросетевой104 обработки данных. В этой области столь эффективно работают такие гиганты, как SAS (серия продуктов SAS Data and Text Mining) и SPSS, создающие программные продукты, сочетающие мощь статистических методов обработки с методами нейрокомпьютинга. Среди наших разработчиков следует отметить ВЦ РАН (ЛОРЕГ), ЗАО «Megaputer» (система PolyAnalyst), НПИЦ «Микросистемы» (система TextAnalyst), фирму «Контекст» (пакет «ДА-система») и «MediaLingua» (система Классификатор).
Следует помнить, что сами по себе результаты статистической обработки и статистические данные, без модели их интерпретации, лишены какой бы то ни было ценности. Для аналитика крайне важны не просто некоторые наборы величин (рождаемость ли, стоимость ли «потребительской корзины»), а их динамика во времени, модель эталона или нормы, используемая при проведении анализа, точность и тому подобные сведения.
Рассмотренные ранее классы систем, увы, не могут претендовать на роль аналитика, поскольку таковых моделей не продуцируют. Все эти системы, сколь бы совершенны они ни были, продуцируют лишь данные. Заметим, что человечество уже приблизилось к тому рубежу, когда встала проблема измерения стоимости информационных продуктов типа «знание» и «модель». Именно они определяют функциональные возможности программного обеспечения, стоимость которого на самом деле относительно легко исчислить. Для продуктов же, именуемых этими словами, такой расчет произвести крайне сложно — проблем здесь существует масса: от определения авторства (особенно при коллективной научной деятельности) — до определения реального социально полезного времени, затраченного на синтез нового знания.
В настоящее время на Западе ведутся активные философские (и не только философские, но и с привлечением менеджеров в области научных изысканий и информационного бизнеса) дискуссии на эту тему, вызванные изменением экономических и, прежде всего, социальных приоритетов. Тема, сама по себе, интересная, но она лежит за рамками обсуждаемой в этой книге тематики.
Средства представления и доведения результатов ИАР до потребителя образуют весьма своеобразный класс инструментальных средств, находящихся «на вооружении» аналитика. С одной стороны, они имеют много общего со средствами визуализации и отображения данных, и лишены «самостоятельности», поскольку часто интегрированы в иные инструменты. Но если взглянуть на эти средства с другого ракурса, то убеждаешься в том, что это совершенно самостоятельный комплекс инструментов.
Да если попытаться классифицировать эти системы по типу данных, которые должны быть представлены посредством этих систем, то получится довольно жалкая картина: получим спектр от видео до аудио с переходом через мультипликацию, неподвижную графику, текст и бегущую строку.
Символьные и не символьные данные, статические и динамические… Становится ясно, что речь идет о предельных возможностях подсистемы отображения, поскольку именно ее возможности определяют то, в каких сочетаниях эти данные могут быть представлены потребителю. До изобретения граммофона, кинематографа и способа построчного считывания графических данных речи о динамике и быть не могло. Ну, а когда была изобретена электронно-лучевая трубка, подвижная графика стала приобретать все большее значение. Компьютерные системы, сменив принцип отображения данных (отказавшись от знакосинтеза в пользу графики), позволили совершить резкий скачок от прежних способов представления результатов анализа к новейшим, использующим гипертекстовую технологию. Именно они сделали возможным, оптимальным способом сочетая все эти типы данных, быстро и дешево создавать документы, обладающие высокой выразительностью.