На более поздних этапах развития общей теории систем были предложены концепции кибернетических систем высших порядков (второго и третьего), включающих в себя в качестве компонента и самого наблюдателя-аналитика.
Как известно, там, где есть цель (даже примитивная), должно быть и управление. Соответственно, эти теории не могли не привлечь внимания специалистов по управлению. Эксперты-аналитики, чрезвычайно чувствительные к новшествам в научной сфере, в числе первых приступили к экспериментальной апробации методов системных исследований. При этом частнонаучные методы стали использоваться для обработки и анализа данных, получаемых теми средствами и на основе тех моделей обработки и интерпретации, которые были адаптированы к той предметной области, в которой осуществлялся первичный анализ, а процессы интеграции данных и синтеза аналитических выводов приобрели специфику, близкую к специфике системного подхода.
Как показала практика, не беспредельно углубляющийся процесс декомпозиции, а именно интегральный подход, ориентированный на выявление наиболее общих закономерностей функционирования сложных систем, позволил решить многие проблемы, возникающие при анализе функционирования сложных систем.
Аналитика начала постепенно создавать собственную методологию, опираясь на достижения естественных наук. Все больший вес в аналитических исследованиях стали приобретать частные и комплексные модели различного назначения. Эта методологическая установка аналитики, унаследованная от естественных наук, чрезвычайно важна по причинам уже упоминавшимся (масштабы последствий натурного эксперимента). Особо широкое распространение в аналитике получили исследования, проводимые на основе многомодельного метода, при использовании которого модели различной семантики, построенные на основе данных различного происхождения, объединялись в сложные иерархические структуры. Создание таких сложных моделей систем, состояние которых определялось действием множества факторов, потребовало развития методологии многомодельных исследований, создания методологического инструментария, позволяющего реализовать функции временной синхронизации моделей, управления их параметрами, оценивания адекватности моделей, учета действия случайных факторов и согласования входных и выходных данных.
Далее в книге будут приведены более детальные описания наиболее распространенных способов моделирования.
Отдельную проблему составили вопросы, связанные с оцениванием эффективности целенаправленного функционирования систем и прогнозированием потенциального эффекта от использования полученных в ходе моделирования результатов. Причем методы априорного установления ожидаемого эффекта от использования информации, полученной в ходе анализа, потребовали разработки целостной теории эффективности целенаправленно функционирующих систем. Наиболее последовательно и системно к ее разработке подошел в 1970—1980-е годы отечественный ученый Г.Б. Петухов, чьи работы в области теории эффективности целенаправленно функционирующих систем являются уникальными[30] (разработанные им методы позволяют априори определить эффективность системы, относительно которой сформулирован некоторый набор гипотез вероятностного или статистического характера).
Заметим, что наиболее значимые методологические принципы аналитики были инициированы открытиями ученых, сталкивавшихся в ходе своей научной деятельности с проблемами анализа сложных систем, не достигших уровня развития, характеризующегося способностью к активному целеполаганию. Так было с общей теорией систем, обобщившей закономерности, выявленные в системах меньшей сложности и в качестве индуктивного шага распространившей эти закономерности на все типы сложных систем. Так случилось и с теорией самоорганизации сложных систем — в результате индуктивной процедуры была высказана гипотеза о существовании подобных явлений и в сложных системах любого происхождения. Так случилось и с кибернетикой, начавшей с проблем управления техногенными комплексами и распространившей свои подходы на общественные системы. В этом смысле традиция редукционизма в науке не прерывается, несмотря на пережитый наукой методологический кризис, вызванный именно склонностью к редукционизму.