Информационные ресурсы

Иногда решение задачи не приводит к ожидаемому результату - найти нужную информацию не удается. Однако чаще всего это вовсе не свидетельствует об ее отсутствии в БД. Уточнив формулировку, изменив подход к решению задачи, скорректировав стратегию поиска, можно выйти на искомую информацию.

В любом случае очевидно, что результативность, точность решения, затраченные время и средства, в конечном счете, определяются опытом и знаниями пользователя, его способностью квалифицированно сформулировать задачу, умением ориентироваться в информационном пространстве, навыками построения грамотной стратегии поиска, анализа получаемой информации.

Информация научно-технических  баз данных (например, патентных) применяется, в том числе, при изучении рынка - при реализации метода деловой и конкурентной разведки.

Одной из составных частей маркетинга является сбор информации о стратегии конкурентов, в то время как получить эту информацию из аналитических отчетов или  открытой печати достаточно трудно: рыночная стратегия компании, как правило, представляет собой коммерческую тайну.

Для сбора подобной информации о своих конкурентах фирмы  применяют различные методы коммерческой разведки. И здесь мощным инструментом могут стать БД с информацией  об интеллектуальной собственности (патенты и товарные знаки).

Часто патент бывает первой публикацией о разработке, исследовании, изобретении. Анализ описаний патентов позволяет судить о направлениях инновационной деятельности фирмы-конкурента, которая обычно направлена на создание нового продукта.

По этим описаниям  специалист вполне может составить  представление о новом продукте задолго до его появления на рынке.

Согласно результатам  исследований патентного ведомства  ФРГ, около 30% всех затрат на исследование ежегодно тратятся на параллельные разработки и почти 18 млрд. марок ежегодно расходуются напрасно на продукты и процессы, которые уже запатентованы. Компании, использующие БД для тщательного контроля своих разработок, увеличивают выход своих исследовательских программ по меньшей мере, на 30 %.

Маркетинговую стратегию  конкурентов анализируют, в первую очередь, по патентам, в которых фактически описано ноу-хау нового продукта. При этом название страны, в которой  патент зарегистрирован, следует рассматривать, как символ того, что компания собирается работать на конкретной территории.

Большие компании для  выхода на новые рынки или для  продвижения нового продукта на уже  освоенном рынке действуют скрытно, учреждая дочерние компании, иногда с  новыми именами, для того, чтобы выяснить реакцию на новый продукт или оценить возможность работы на этих новых рынках.

Классическими информационными  средствами довольно трудно выявить  такие скрытые намерения. Патентный  поиск будет незаменимым и  здесь.

При формировании файла WPATIWPIL производитель этой базы данных, компания Dewent, часто присваивает патентующим фирмам определенный универсальный код.

Все дочерние подразделения  этой компании, также будут иметь  этот код, он-то и является тем средством, которое позволяет выявлять компании избегающие публичного освещения своей деятельности.

Ниже приводится список российских онлайновых баз данных, которые можно найти в Gale Directory of Databases.

Большинство баз данных содержат новости (7 БД), информацию о компаниях, экономические проекты и деловые предложения (8 БД), а также информацию по определенным отраслям промышленности (10 БД).

Наиболее крупные производители  информации в России: Международный  центр научной и технической  информации (МЦНТИ) - 13 БД и агентство Russica - 8 БД. Продают российские БД на международном рынке LEXIS-NEXIS, MagnaTex Communicate, Wistlaw и др.

Кроме онлайновых БД в Gale Directory приведены еще около 60 БД, распространяемых на CD-ROM, дискетах или других носителях.

Краткая характеристика некоторых БД, производимых в России и доступных пользователям в онлайновом режиме через системы LEXIS-NEXIS, Westlaw, MagnaTex Communicate, DataStar, DIMDI, STN:

BizEkon News-Soviet Business Directory. Содержит информацию о более чем 33 тыс. компаниях, вовлеченных в международный бизнес. (PDR - Russica; VE - LEXIS-NEXIS, GBI, MagnaTex Communicate);

GARANT. Тексты около 1500 законов и правительственных постановлений в различных областях экономики (PDR - Гарант-Сервис; VE - LEXIS -NEXIS);

RusLegisLine. Полные тексты торговых законов и декретов стран СНГ. Информация о патентах, лицензировании, недвижимом имуществе, торговых марках (PDR - Russica; VE - LEXIS -NEXIS , GBI, MagnaTex Communicatel, Westlaw);

Who is who in Russia and the Commonwealth of Independent States. Биографические данные более чем 500 политиков и военных, а также ученых, спортсменов, артистов и т.д. (PDR - Russica; VE - LEXIS -NEXIS, MagnaTex Communicate);

RUSMED Articles. Более 300 тыс. ссылок на "Российский биомедицинский журнал", материалы конференций и исследовательские статьи. (PDR - Центральная научно-медицинская библиотека; VE - DIMDI).

 

 

3 Метод оценки  оборотоспособности информационных  ресурсов

 

 

Введение в оборот информационных ресурсов (ИР) связано  с постоянной необходимостью оценки их оборотоспособности. Причем это касается ИР создающихся, находящихся в обороте и находящихся на хранении в базах данных и т.д. Под оборотоспособностью будем понимать время (возможно время цикла), в течение которого происходит полезная эксплуатация ИР. Особый интерес представляет короткоживущие и фундаментальные ИР. Критерием оценки оборотоспособности определим мощность ИР.

Запишем мощность ИР в  виде (1): , где - требуемое значение параметра, которое необходимо достичь с помощью данного ИР. - фактор, влияющий на - пределы изменения фактора. Критерий эффективности информационного ресурса запишем:

 

                                                                        (2)

                                                                    

где - потенциально достижимое значение параметра, - текущее значение фактора, - значение фактора необходимое для достижения .

В (2) определен в версии убывающей мощности, т.е. по мере использования ИР мощность его убывает. Выполняются условия

Аналогично можно рассмотреть  версию возрастающей мощности. В этом случае при использовании ИР его мощность возрастает. Заметим также, что L – может быть как регулярной, так и случайной величиной.

 

Таблица 2 – Определение полезности ИР

Востребованные ИР			Не востребованные ИР
Прибыльные ИР		Неприбыльные ИР	Утилизированные ИР	ИР на хранении (Потенциально востребованные  ИР)
Финансовая прибыль	Мотивационная прибыль

 

 

Степень востребованности ИР определим как время нахождения в обороте. Необходимо отметить и  влияние такой характеристики, как  вероятность востребованности, которая  может быть близка к единице, но по законам рынка и/или в силу асимметричности информации (3) степень востребованности будет равна нулю.

Представим алгоритм определения оборотоспособности ИР следующей системой:

 

                                                                           ;                                                                                   (3) 

   

                                                                   ;                                                                     (4)

 

                                                                                                   (5)

 

где Р(ИР) − вероятность достоверности информации для ИР, h – пороговое значение для вероятности достоверности;

 

                                                                                                                                                      (6)

 

Мотивационная прибыль (6) определяется по социальнопсихологическим тестам.

Минимальное время удовлетворяющее 1-5 будет определять оборотоспособность ИР.

Вводятся такие понятия  как показатель оборотоспособности. Это чисто коммерческая характеристика и определяется как отношение  затраченных средств на создание ИР к прибыли получаемой за время полезной эксплуатации. Если это цикл, то необходимо устанавливать порог с учетом закона убывающей доходности. Оборотоспособность можно определить также (например, для фундаментальных ИР) и как время, в течение которого параметры деградации и обновления поддерживают необходимую полезность и оно больше или равно времени востребованности.

В отличие от свойств  просто информации рассматриваемой  в теории Шеннона, которая не увеличивается  при преобразовании (количественная оценка), информация преобразованная в ИР может увеличиваться в ценности. Это объясняется тем, что мощность ИР зависит от фактора (1), который, как правило, в свою очередь зависит от внешних и внутренних условий, что определяет увеличение или уменьшение мощности ИР. И здесь большую роль играет понятие достоверности информации (ДИ). Одним из направлений исследования ДИ является теория несимметричной информации.

Нобелевской премией 2001года по экономике был отмечен вклад  в анализ рынков с асимметричной  информацией, рынков на которых одни участники знают о предмете сделки существенно больше других. Один из лауреатов Дж. Акерлоф проанализировал влияние неравномерно распределенной информации на рынок. К примеру, на рынке, где продавцы знают больше о товаре, чем покупатели, доминируют товары низкого качества. Теория несимметричной информации особенно актуальна на рынке научных программ и исследований, к примеру, в области создания высокопроизводительных машин. Характерен, на наш взгляд, пример, когда широко рекламируются достижения в создании машины на 1 терафлоп практически целиком на зарубежной элементной базе и матобеспечении /5/.С другой стороны, существует проект машины на 100 терафлоп на отечественной элементной базе. Информация об этих проектах асимметрична для внутреннего рынка. И если ИР первого проекта будет оборачиваться в короткое время и может принести финансовую прибыль разработчикам, то ИР второго проекта будет иметь более длительный оборот и принесет мотивационную прибыль.

Реализация комплексного алгоритма минимизации по времени системы (2) и представляет собой суть метода.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

                                               Заключение

 

 

Для современного периода  характерно новое соотношение двух сторон информационного общества - информационных ресурсов и информационных потребностей. На основе анализа этих сторон показана динамика и возможные сценарии дальнейшего развития общества в период информационного взрыва. Сделан вывод, что инерционное саморазвитие информационных ресурсов должно быть уравновешенно научно-обоснованной информатизацией образования, направляющей информационное общество на стабильный путь.

Рост количества информации и повышение ее значения во всех сторонах жизнедеятельности человека привел к вложению огромных средств и сил в развитие возможностей информационно-компьютерных инфраструктур в обществе. Научный поиск дал стимул техническому перевооружению этой сферы и привел к столь стремительному возрастанию информационно-компьютерных возможностей и к новому витку роста количества информации, что подавляющее большинство из них остается не востребованным.

 Множество информационных структур, пронизывая систему образования составляет единую информационно-компьютерную и научную инфраструктуру системы образования, которая в настоящее время активно развивается. Интенсивный рост возможностей компьютерной техники и явное запаздывание ее теоретического осмысления в педагогике привели к тому, что преобладание бытового понимания и использования информационно-компьютерных систем в настоящее время вызвало стихийный перекос основ информационного общества, опасную однобокость и извращение самой идеи информатизации. Выравнивание сложившейся ситуации должно осуществляться на прочном научно-обоснованном фундаменте информационно-компьютерной подготовки современного человека.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Список использованных источников

 

 

1 Лиходедов Н.П., Товстых Л.Е. Мировые информационные ресурсы для бизнесменов и специалистов. СПб.: ЭЛМОР, 1997. – 84 с.

2 Мухаметзянова Г.В. и др. Научное обеспечения развития системы среднего профессионального образования. Казань:ИСПО РАО. 1999. – 348 с.

3 Шумилов Ю.П. Моделирование информационных ресурсов. Курс лекций МИРЭА, 2001.–  378с.

4 Экономическая информатика и вычислительная техника: Учебник /Под ред. Косарева В.П, Королева А.Ю. – М.: Финансы и статистика, 1996. – 336 с.