STUDIA I MATERIAŁY POLSKIEGO STOWARZYSZENIA ZARZĄDZANIA WIEDZĄ

Transkrypt

1 STUDIA I MATERIAŁY POLSKIEGO STOWARZYSZENIA ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Redaktor tomu: dr Arkadiusz Januszewski Komitet Redakcyjny: dr hab. inŝ. Waldemar Bojar prof. UTP prof. dr hab. Ryszard Budziński prof. dr hab. Andrzej Straszak Polskie Stowarzyszenie Zarządzania Wiedzą Bydgoszcz 2009

2 2 Recenzenci: prof. dr hab. inŝ. Ryszard Budziński prof. dr hab. Witold Chmielarz prof. dr hab. inŝ. Ludosław Drelichowski prof. dr hab. Olgierd Hryniewicz prof. dr hab. Janusz Kacprzyk dr hab. inŝ. Jan Studziński Opracowanie redakcyjne i korekta: inŝ. Waldemar Kępa ISSN X Drukarnia yyyyyyyyyyyy Zam. Nr ccccccc

3 3 Spis treści MIROSŁAW BEREZIŃSKI, JERZY HOŁUBIEC, DARIUSZ WAGNER Hierarchiczna struktura poznania piramida wiedzy... 5 JADWIGA BIZON-GÓRECKA, JAROSŁAW GÓRECKI... Piramida ryzyk w przedsiębiorstwie RYSZARD BUDZIŃSKI, LESZEK MISZTAL... Zastosowanie algorytmu maszyny wektorów wspierających do klasyfikacji podatników z wykorzystaniem bazy danch Oracle 11G WITOLD CHMIELARZ... Mierniki oceny uŝyteczności indywidualnej bankowości elektronicznej w Polsce w połowie 2008 r LUDOSŁAW DRELICHOWSKI... Koncepcje zarządzania wiedzą w warunkach występowania zjawiska kryzysu finansowego gospodarki JERZY HOŁUBIEC, GRAśYNA SZKATUŁA, DARIUSZ WAGNER, ANDRZEJ MAŁKIEWICZ... Baza wiedzy wyborów parlamentarnych 2007 roku i jej analiza STANISŁAW GAWŁOWSKI... Kierunki przekazywania gospodarstw w ramach programu rent strukturalnych JAROSŁAW JANKOWSKI, KAMILA GRZĄŚKO... Metody analityczne w działaniach marketingowych z wykorzystaniem serwisów wyszukiwawczych ANNA KEMPA... Weryfikacja skuteczności sztucznych systemów immunologicznych w ocenie zdolności kredytowej klientów indywidualnych MAGDALENA KRAKOWIAK... Analizator wnioskowania w rozmytym języku zapytań ANNA LENART... Kapitał informacyjny warunkiem zarządzania wiedzą w dobie kryzysu finansowego RAFAŁ MAZUR, LEONID WOROBJOW... Zarządzanie wiedzą w przedsiębiorstwie jako warunek rozwoju innowacyjnego KRZYSZTOF MICHALAK... Integracja technologii procesowych w systemach Business Intelligence

4 4 PAWEŁ MICKIEWICZ... Wpływ dopłat bezpośrednich na zmiany zachodzące w strukturze agrarnej w rolnictwie województwa zachodniopomorskiego GRAśYNA OWCZARCZYK-SZPAKOWSKA... Zarządzanie przez podatki MARIA PARLIŃSKA, MARCIN ADAMCZYK... Aspekty ekonomiczne zarządzania wiedzą w organizacji na bazie Distance Seminar JAN STUDZIŃSKI... Metody zwalczania sytuacji kryzysowych w miejskich systemach zaopatrzenia w wodę JAN STUDZINSKI, ANDRZEJ ZIÓŁKOWSKI... Komputerowe wspomaganie zarządzania projektami badawczymi PIOTR SULIKOWSKI, TOMASZ ZDZIEBKO... Analiza zachowań klientów a wzrost konkurencyjności przedsiębiorstw JAROSŁAW WĄTRÓBSKI, MONIKA STOLARSKA... Model oceny gotowości informacyjnej w systemach klasy SIK ANDRZEJ STRASZAK Informatyka jako siła sprawcza gwałtowego rozwoju i kryzysów

5 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, MIROSŁAW BEREZIŃSKI, JERZY HOŁUBIEC, DARIUSZ WAGNER Instytut Badań Systemowych PAN HIERARCHICZNA STRUKTURA POZNANIA PIRAMIDA WIEDZY Streszczenie Współczesna nauka przeŝywa głęboką zapaść spowodowaną częściowym zanegowaniem klasycznego znaczenia takich wartości, jak obiektywność, realizm, racjonalność, prawda naukowa itd.. Osłabia to zdolność prognostyczną nauki, a w szczególności zdolność przewidywania sytuacji kryzysowych. Przeprowadzono krytyczną analizę rozmaitych wersji piramidy wiedzy które zostały zaproponowane w kilku ostatnich dekadach jak równieŝ sposobów uzasadniania ich metodologicznej poprawności. Przypomniano, Ŝe idea przedstawiania procesu poznania w formie piramidy ma w filozofii i nauce europejskiej tradycję liczącą ponad dwa tysiące lat. Jeśli więc mówi się o planach uczynienia z Europy lidera nowej fali rozwoju, której wyróŝnikiem ma być racjonalne wykorzystanie indywidualnego i zbiorowego (społecznego) kapitału intelektualnego, to trzeba przede wszystkim osadzić te plany w ramach europejskiej myśli filozoficznej. W artykule zaproponowano przyjęcie za podstawę badań nad strukturą procesu poznania oraz strukturą wiedzy arystotelesowskiej triady doświadczenie wiedza - mądrość. Słowa kluczowe: społeczeństwo wiedzy, kryzys nauki, proces poznania, hierarchiczna struktura wiedzy, piramida poznania, triada arystotelesowska 1. Kryzys obiektywizmu, realizmu i racjonalności w nauce Cywilizacja zachodnioeuropejska przeŝywa okres głębokiego kryzysu toŝsamości kulturowej, który objął wszystkie sfery materialnej i duchowej działalności człowieka. Od kilku dziesięcioleci zwracają na to uwagę najwybitniejsze autorytety polityczne, naukowe i moralne Europy. Jednym z wyjątkowo groźnych przejawów tego kryzysu jest wciąŝ pogłębiający się rozdźwięk między obecną nauką a zachodnioeuropejską tradycją naukową i filozoficzną. Wyrazem tego jest między innymi odchodzenie od koncepcji, wartości oraz ideałów poznania naukowego, ukształtowanych przez pokolenia, które w ciągu wieków rozwijały naukę w ścisłym sprzęŝeniu z rozmaitymi i wciąŝ ścierającymi się ze sobą nurtami filozoficznymi (zob., np.: [13], [20], [21], [24], [33]). Swoistym znakiem czasu w nauce stało się zjawisko określane mianem kryzysu racjonalności (zob., np.: [8], [14], [30]). Jego istotę najlepiej oddaje programowe hasło farewell to reason poŝegnanie z rozumem, sformułowane mniej więcej w połowie 20. wieku przez austriackiego filozofa, P.K. Feyerabenda ( ). Głosi ono między innymi potrzebę odejścia od tradycyjnego rozumienia pojęć obiektywności, prawdy oraz racjonalności naukowej i uznania, Ŝe wszelkie oparte na nich ujęcia poznania naukowego są w znacznej mierze błędne, a więc i szkodliwe ([10], [11], [12]). Ta koncepcja filozoficzna znalazła w światowej nauce wielu zwolenników. Podjęto próby konstru-

6 6 Mirosław Bereziński, Jerzy Hołubiec, Dariusz Wagner Hierarchiczna struktura poznania piramida wiedzy owania nowych bądź przebudowania wielu starych teorii w taki sposób, by w jak największej mierze były z nią zgodne. Zaczęto negować ideę realizmu, wedle której obiekty będące przedmiotem rozwaŝań w danej dziedzinie badawczej oraz ich własności istnieją niezaleŝnie od procesu poznawczego i wobec tego nie są przez umysł badacza tworzone, lecz odkrywane. Jako stanowisko przeciwstawne realizmowi sformułowano antyrealizm, który w nauce występuje pod nazwą instrumentalizmu (wszelka wiedza i działalność ludzka nie są niczym więcej, jak tylko instrumentami, słuŝącymi przystosowywaniu się do otoczenia i opanowywaniu go). Realizm pojęciowy zaczął być wypierany przez nominalizm, realizm psychologiczny przez epifenomenalizm, realizm aksjologiczny przez emotywizm itd. Negatywne skutki tego procesu są nauce aŝ nadto widoczne. Jednym z nich jest fakt, Ŝe mimo niezaprzeczalnie wielkich osiągnięć współczesna nauka w duŝej mierze utraciła zdolność przewidywania, zwłaszcza w odniesieniu do sytuacji wymagających uwzględniania czynników ryzyka i nieokreśloności przyszłości. Powszechnie uwaŝa się, Ŝe gwarantem poprawności decyzji strategicznych jest oszacowanie ryzyka w procesie decyzyjnym, zwłaszcza ryzyka wielowymiarowego. Nagminnie zapomina się, Ŝe istotny wpływ na ich jakość równieŝ ma nieokreśloność przyszłości, której miarą nie jest ryzyko. Niestety, badania nad rolą tego czynnika w podejmowaniu decyzji strategicznych, dynamicznie rozwijane w latach 70. dwudziestego wieku, zostały niemal całkowicie przerwane. Lansuje się pogląd, Ŝe próby naukowego przenikania przyszłości są nierealne i nieracjonalne z uwagi na jej poznawczą niedostępność, Ŝe przypisywanie prognozom predykatów w rodzaju dobra lub zła jest wyrazem przenoszenia na nie emocjonalnych reakcji badacza, Ŝe prognoza jako ogólna kategoria pojęciowa realnie nie istnieje, bowiem nie odpowiada jej Ŝaden konkretny obiekt itd. Gdyby uznać te poglądy za w pełni prawdziwe, to naleŝałoby w ogóle zrezygnować z badań naukowych nad kształtowaniem rozwoju systemów ekonomicznych, społecznych, technicznych i innych, zwłaszcza w długich horyzontach czasowych. Bezsens i szkodliwość takiego postulatu są aŝ nadto oczywiste: świat nie był przygotowany na moŝliwość niespodzianego wystąpienia kryzysu finansowego i znalazł się w pułapce. Brak globalnych i lokalnych realistycznych alternatywnych scenariuszy rozwoju uwzględniających czynniki ryzyka i nieokreśloności zmusił do podejmowania decyzji spontanicznych, które wprawdzie przynoszą doraźną poprawę sytuacji, ale ze strategicznego punktu widzenia mogą w przyszłości okazać się decyzjami z gruntu nietrafnymi. Ten przykład unaocznia potrzebę przywrócenia nauce europejskiej rangi napędowego czynnika rozwoju kulturowego i cywilizacyjnego oraz uczynienie z niej na powrót obiektywnego, racjonalnego i realistycznego narzędzia wspomagającego kształtowanie przyszłości. Dopóki nie dokona się zasadniczego zwrotu w tym kierunku, dopóty nie moŝna spodziewać się istotnego postępu w przewidywaniu sytuacji kryzysowych w dalekosięŝnych horyzontach czasowych i przygotowywaniu strategii ich pokonywania. Aby to zrobić, trzeba przede wszystkim krytycznie, ale zarazem racjonalnie, realistycznie i konstruktywnie nawiązać do przeszłości. Pamiętając o tym, Ŝe przyszłość nie jest i nie moŝe być zwykłą ekstrapolacją przeszłości nie wolno równieŝ zapominać o tym, Ŝe jednym z warunków skuteczności prognozowania ewolucji systemów o celowym działaniu jest przestrzeganie historycznie ukształtowanych zasad logiki ich rozwoju. Jest to logika systemowa. Jeśli więc mówi się o planach uczynienia z Europy lidera nowej fali rozwoju, której wyróŝnikiem ma być racjonalne wykorzystanie indywidualnego i zbiorowego (społecznego) kapitału ludzkiego, to trzeba przede wszystkim osadzić te plany w ramach europejskiej myśli filozoficznej. Nie naleŝy więc bezkrytycznie przejmować i propagować w krajach europejskich teorii kapitału ludzkiego opracowanych w innych warunkach kulturowych i cywilizacyjnych, lecz podjąć trud opracowania

7 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, teorii zgodnej z ideami i ideałami, które dotychczas kształtowały i kształtują naszą cywilizację. 2. Potrzeba retrospektywnego spojrzenia na proces poznawczy i system wiedzy Naukowe poznawanie i przewidywanie moŝliwych ścieŝek ewolucji systemów o celowym działaniu prowadzi do moŝności świadomego kształtowania ich przyszłości. Aby móc zastanawiać się nad przyszłością systemu trzeba posiadać odpowiednią wiedzę o nim i jego otoczeniu, aby zaś podejmować decyzje kształtujące jego przyszłość, trzeba umieć przewidywać i naleŝy to robić metodami naukowymi. Jak juŝ powiedzieliśmy, u źródeł niemocy, która w ostatnich dziesięcioleciach dotknęła teorię naukowego przewidywania sytuacji kryzysowych, leŝy zerwanie ciągłości jej rozwoju, spowodowane przede wszystkim zanegowaniem metodologicznej poprawności tradycyjnego paradygmatu obiektywności, realności i racjonalności nauki. W międzyczasie pojawiły się nowe pokolenia badaczy zajmujących się prognozowaniem, nie znające bogatego i konstruktywnego dorobku przeszłości, opartego na solidnych podstawach aksjologicznych i epistemologicznych. Panuje co prawda powszechne przekonanie o potędze indywidualnej wiedzy człowieka oraz zbiorowej wiedzy społeczności i społeczeństw, ale jednocześnie dostrzega się teŝ wyraźną bezradność, jeśli chodzi o metodologię, metodykę i metody efektywnego kształtowania wiedzy. Jednym z powodów tego stanu rzeczy jest ignorowanie dorobku osiągniętego w tym zakresie przez wcześniejsze pokolenia. W szczególności, zdając sobie sprawę z tego, Ŝe proces poznania naukowego nie moŝe biec w sposób Ŝywiołowy, wkłada się olbrzymi wysiłek w poszukiwanie schematów odtwarzających elementarną logikę procesu poznania i strukturę wiedzy. UwaŜa się to za zadanie nowe, wynikające z koncepcji społeczeństwa informacyjnego. Krytykując to stanowisko D. Conway zwrócił lakonicznie uwagę, Ŝe w istocie prowadzi ono do ponownego odkrywania tego wszystkiego, co o procesie poznania jest juŝ znane [8]. Istotnie, problem logiki procesu poznania i hierarchicznej strukturalizacji wiedzy zaprząta umysły myślicieli europejskich juŝ od ponad dwóch tysięcy lat. Nie moŝna lekcewaŝyć uzyskanego przez nich dorobku. NaleŜy na ten dorobek spojrzeć krytycznie, ale z szacunkiem w kontekście współczesnych potrzeb i uwarunkowań. Przede wszystkim jednak trzeba przywrócić pamięć o tym, Ŝe poznanie jest z samej swej natury procesem rozumowym i rozumnym, wieloaspektowym, wielokontekstowym, wielocelowym oraz hierarchicznie ustrukturalizowanym. Poszukując sposobów czytelnego odwzorowania jego struktury warto więc odwrócić się od hasła poŝegnania z rozumem i świadomie skorzystać z dorobku przeszłości. Niestety, myśl o konieczności dokonania tego zwrotu przebija się niezwykle opornie. Zamiast tego od co najmniej trzech dekad nieustannie podejmuje się nierzadko wręcz niepowaŝne próby odwzorowania struktury wiedzy w postaci odpowiednio skonstruowanej piramidy oraz znalezienia pierwowzoru tej koncepcji (zob., np.: [1], [5]. [7], [29], [31]). Z jednej strony świadczą one o coraz szerszym i głębszym uświadamianiu sobie przez obecne pokolenia badaczy niekonstruktywności hasła farewell to reason oraz potrzeby osadzenia procedur poznawczych we współczesnej nauce na solidnych podstawach metodologicznych, z drugiej zaś są wyrazem bezradności wynikającej z rozluźnienia w ostatnich kilku dziesięcioleciach sprzęŝenia zwrotnego między nauką i filozofią. Koncepcja hierarchizacji procesów poznawczych nie jest bowiem nowa. Powstała w kręgu staroŝytnej cywilizacji greckiej jako wypadkowa filozoficznych rozwaŝań nad istotą i sensem procesu ludzkiego poznania. Od tego czasu przechodząc róŝne koleje losu trwała i rozwijała się w symbiozie z filozofią europejską, stanowiąc przez przeszło dwa tysiące lat główną oś działalności poznawczej na kontynencie. Kierunek tej osi był wyznaczony przez rozumowe i racjonalne dąŝenie do poszukiwania obiektywnej prawdy, poznawania jej i zdobywania mądrości osobistej i zbioro-

8 8 Mirosław Bereziński, Jerzy Hołubiec, Dariusz Wagner Hierarchiczna struktura poznania piramida wiedzy wej. S. Kamiński [18] przypomina, Ŝe związki między elementami teorii bywały określane w rozmaity sposób, przy czym w ślad za Arystotelesem idealną strukturę teorii naukowej przedstawiano w postaci ściętej piramidy. Z nielicznych załoŝeń, których symbolem była krótsza podstawa piramidy, naleŝało stopniowo wydedukować i idąc w kierunku dłuŝszej podstawy, wszystkie coraz bardziej ogólne twierdzenia naukowe. Potem modyfikowano tylko sposób akceptacji naczelnych przesłanek. Pozytywiści odwrócili piramidę arystotelesowską. Przyjęli bowiem, Ŝe podstawowymi przesłankami teorii naukowej są zdania obserwacyjne, z których naleŝy indukować prawa, a z nich dedukować przewidywania. Istnieje potrzeba przypominania kolejnym pokoleniom badaczy zajmujących się problematyką wiedzy i społeczeństwa informacyjnego tej koncepcji procesu poznania, która w przeszłości wytyczała ścieŝki rozwoju europejskiej myśli naukowej i refleksji filozoficznej. Nie chodzi jednak o to, by bezkrytycznie na nie powrócić i ślepo nimi podąŝać. Byłoby to zgubne dla nauki. Chodzi przede wszystkim o to, by formułując nowe koncepcje rozwoju nauki nie zapominać o jej korzeniach i odniesieniach filozoficznych, które w przeszłości kształtowały jej toŝsamość i pochopnie nie zastępować ich wzorcami zaczerpniętymi z innych kręgów kulturowych oraz cywilizacyjnych. Trzeba przede wszystkim pamiętać o: 1. Pochodzącej od Platona i Arystotelesa obiektywistycznej koncepcji nauki, wedle której nadrzędnym celem nauki jest poznanie prawdy dla samej prawdy [2], [3], [32]. 2. Pochodzącej od F. Bacona ( ) a rozwiniętej przez R. Descartesa ( ) uŝytecznościowej koncepcji nauki, głoszącej, Ŝe celem nauki nie jest poznawanie prawdy dla samej prawdy, lecz poznawanie prawdy uŝytecznej, którą moŝna by spoŝytkować w formie wynalazków [4], [9], [32]. 3. Sformułowanej przez I. Kanta ( ) subiektywistycznej koncepcji nauki, uznającej, Ŝe źródłem prawd naukowych nie jest świat realny lecz rozum podmiotu poznającego i Ŝe z tego powodu prawdy te mają charakter subiektywny [16, [17], [32]. 4. Zaproponowanej przez A. Comte a ( ) koncepcji logicznego pozytywizmu, wedle której początkiem wiedzy naukowej jest poznanie zmysłowe a zadanie nauki naleŝy ograniczyć wyłącznie do badania rzeczy realnie istniejących, o których moŝna uzyskać wiedzę ścisłą i pewną w sensie fizyczno-matematycznym, przy czym krytyka naukowa powinna mieć charakter konstruktywny [25], [32]. 5. Przedstawionej przez K. Poppera ( ) koncepcji krytycznego racjonalizmu, stojącej w opozycji do pozytywistycznej koncepcji Comte a i opartej na zasadzie falsyfikowalności, jako kryterium weryfikacji poprawności teorii naukowej [26], [27], [28]. Przede wszystkim w łonie tych koncepcji ukształtowały się w przeszłości między innymi realizm (jako kierunek filozoficzny i metoda poznania naukowego stojące w opozycji do idealizmu) oraz racjonalizm (jako kierunek filozoficzny i metoda poznania naukowego przeciwstawne empiryzmowi). Istotą realizmu było przekonanie, Ŝe rzeczywistość istnieje obiektywnie czyli realnie, a więc niezaleŝnie od człowieka. Racjonalizm głosił natomiast pogląd o moŝliwości czysto rozumowego poznania świata na drodze wnioskowania dedukcyjnego, wykorzystującego z góry ustalone systemy aksjomatów. Uprzytamnia ono, Ŝe nie moŝna pochopnie tworzyć koncepcji alternatywnych w stosunku do tych, które przez ponad dwa tysiąclecia wyznaczały kierunki rozwoju kultury i cywilizacji europejskiej. Odrywanie nauki europejskiej od jej korzeni i tradycji filozoficznych niszczy jej toŝsamość i grozi zaprzepaszczeniem jej wielkiego dziedzictwa materialnego

9 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, oraz duchowego, które wzbogacone przez obecną generację powinno być przekazane w spuściźnie następnym pokoleniom. Zamiast więc bezkrytycznie i z brakiem pokory wobec przeszłości oraz odpowiedzialności wobec przyszłości ulegać hasłu Ŝegnania się z rozumem, warto ponownie zastanowić się nad stosunkiem nauki do rzeczywistości oraz nad modelem zmian w stylu uprawiania nauki. W szczególności naleŝy pamiętać, Ŝe nauka europejska zawsze była otwarta na dorobek materialny i duchowy uzyskiwany w innych kręgach cywilizacyjnych i co jest szczególnym powodem jej dumy otwarcie dzieliła się z nimi dorobkiem własnym, wnosząc tym samym niekwestionowany wkład w naukę światową. Pieczołowicie pielęgnowała, rozwijała i utrwalała swoją toŝsamość, zakorzenioną w dawnej greckiej filozofii racjonalnego działania, opartej na zasadzie współjedności poznania teoretycznego, praktycznego i twórczego. Postępując drogą oświetloną przez czysto racjonalną wiedzę filozoficzną traktowała poznanie jako podstawowe ludzkie działanie, występujące w porządku zmysłowym i intelektualnym, kierujące postępowaniem człowieka oraz jego twórczym wysiłkiem w szczególności pracą naukową. Niebezpieczeństwem dla nauki europejskiej nie jest więc jej otwarcie na prądy i koncepcje pochodzące z innych obszarów kulturowych i cywilizacyjnych, lecz bezkrytyczne zastępowanie nimi ukształtowanych w ciągu dziejów własnych wzorców aksjologicznych i epistemologicznych, które stały się znamionami naszej toŝsamości. 3. Struktura procesu poznania i hierarchizacja wiedzy U podstaw wszelkiej praktycznej działalności człowieka leŝy poznanie, czyli świadomie przez niego prowadzony proces uzyskiwania prawdziwej i obiektywnej wiedzy o rzeczywistości. PoniewaŜ człowiek jest bytem cielesno-duchowym, więc proces poznania przebiega w dwóch róŝnych, lecz wzajemnie sprzęŝonych ze sobą porządkach: zmysłowym i intelektualnym. Jest to proces niematerialny, którego źródłem jest ludzki intelekt, zaś istotą zrozumienie rzeczywistości. Dokonuje się ono poprzez akty poznawcze, których efektem jest powstanie w umyśle badacza pojęć reprezentujących najistotniejsze aspekty rozpatrywanego obiektu rzeczywistego. W pojęciach tych wyraŝa się sposób zrozumienia obiektu przez badacza. Posiadanie pojęcia pozwala badaczowi na refleksję nad obiektem badań. Rys. 1. Podstawowa struktura procesu poznania Na rys. 1 jest przedstawiony schemat ideowy struktury procesu poznania. Istnieje wiele teorii opisujących tę strukturę (zob., np.: [8], [32]). Jedną z najbardziej spójnych a zarazem syntetyzującą całokształt europejskiego dorobku w tej dziedzinie począwszy od epoki arystotelesowskiej do czasów dzisiejszych, przedstawił M.A. Krąpiec ( ). Opisał on proces poznania jako następującą sekwencję działań [ 21]: 1. Zakłada się, Ŝe rozpatrywany obiekt materialny jest zanurzony w pewnym otoczeniu, na które oddziałuje za pomocą właściwych sobie bodźców, przy czym sam podlega wpływowi otoczenia. 2. Bodźce odebrane przez aparat poznawczy człowieka oddziałują na jego organy zmysłowe, wywołując w nim odpowiednie wraŝenia fizjologiczne.

10 10 Mirosław Bereziński, Jerzy Hołubiec, Dariusz Wagner Hierarchiczna struktura poznania piramida wiedzy 3. WraŜenia fizjologiczne są w organizmie ludzkim przekształcane we wraŝenia poznawcze, a następnie róŝne wraŝenia poznawcze są scalane w jedno wraŝenie poznawanego przedmiotu za pomocą tzw. zmysłu wspólnego. Zmysł ten ma zdolność kojarzenia i scalania w jedno wraŝeń odbieranych przez róŝne zmysły. 4. WraŜenia wspólne sprawiają, Ŝe w umyśle człowieka powstaje wyobraŝenie rozpatrywanego obiektu. Jest ono zapamiętywane i moŝe być w kaŝdej chwili wywołane, nawet w nieobecności tego obiektu. 5. KaŜde wyobraŝenie jest przez człowieka analizowane i zrozumiane. Proces rozumienia dokonuje się przede wszystkim przez tworzenie pojęć (tj. pojęciowanie) i rozumowanie. 6. Pojęcia, poprzez które widzi się i rozumie przedmiot poznania są w umyśle ludzkim przetwarzane, przy czym w wyniku róŝnych form rozumowania powstają sądy, którym nieustannie towarzyszy refleksja. Na przestrzeni wieków róŝnie patrzono na proces powstawania i rozwoju teorii naukowych oraz na ich rolę w kreowaniu wiedzy. Dominowało przekonanie, Ŝe uprawianie nauki jest jednym z najdoskonalszych sposobów poznania i zbliŝania się do filozoficznego ideału prawdy absolutnej oraz mądrości. Oderwanie nauki i to nie tylko europejskiej od jej filozoficznych korzeni pociągnęło za sobą radykalną zmianę spojrzenia na cel badań naukowych. Nadal wprawdzie głoszono i głosi się, Ŝe przedmiotem poznania naukowego jest prawda, ale zrelatywizowano sens tego pojęcia. Odrzucono istnienie prawdy absolutnej. Przyjęto, Ŝe pojęcie prawdy jest względne, tzn. Ŝe to, czy jakiemuś poglądowi moŝna przypisać atrybut prawdziwości zaleŝy od osoby, która go wypowiedziała oraz od okoliczności, w jakich został wypowiedziany. Doprowadziło to do zrelatywizowania pojęcia autorytetu naukowego, jako społecznie uznawanej powagi w jakiejś dziedzinie wiedzy. Skutki tego są aŝ nadto widoczne. Wybitny polski filozof i logik, J.M. Bocheński ( ), pisał o tym tak: Istnieje wiele nieszczęśliwych nauk, jak: ekonomia polityczna, filozofia, teologia, nauka wojenna, Ŝe nie wspomnę o futurologii, o których wszyscy mówią, jakby coś o nich wiedzieli, chociaŝ w tych dziedzinach są kompletnymi ignorantami. Mawia się o tych ludziach jako o kawiarnianych ekonomistach, kawiarnianych strategach itd. i z jakim autorytetem mówią o oni o jedynym sposobie przezwycięŝenia inflacji, usunięcia wszelkiego zła społecznego ( )! Wszystko to byłoby śmieszne, gdyby nie było tak bezrozumne, i dlatego, tak smutne. Bo najsmutniejsze jest, kiedy człowiek zachowuje się jak istota bezrozumna ([6], s. 230]). Te gorzkie słowa skłaniają do zastanowienia się nad przyczynami takiego stanu rzeczy. Jedną z nich jest bez wątpienia oderwanie się współczesnej nauki od jej tradycyjnych podstaw aksjologicznych i epistemologicznych. Wskutek tego uległ niebezpiecznemu zatarciu i znacznemu zapomnieniu ostry niegdyś obraz poznania i wiedzy. Mniej więcej na przełomie lat 70. i 80. dwudziestego wieku zaczęto więc od nowa tworzyć koncepcję struktury procesu poznania i systemu wiedzy, jednak bez jakichkolwiek odniesień do koncepcji istniejących w przeszłości. Jako punkt wyjścia przyjęto schemat piramidy wiedzy zaproponowany przez wybitnego amerykańskiego specjalistę z dziedziny badań operacyjnych i systemowych, R.L. Ackoffa, który wyróŝnił pięć następujących poziomów poznania: dane informacja wiedza zrozumienie mądrość [1]. Autorytet R.L. Ackoffa w jego podstawowej dziedzinie sprawił, Ŝe nawet nie dopuszczono myśli o niepoprawności tego schematu, mimo jego oczywistej sprzeczności z logiką procesu poznania. Dopiero po pewnym czasie zaczęto dostrzegać mankamenty koncepcji Ackoffa i nieśmiało ją modyfikować. Wskutek tego powstało wiele wariantów piramidy, róŝniących się liczbą, kolejno-

11 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, ścią bądź interpretacją poszczególnych poziomów. W międzyczasie nagromadziło się równieŝ wiele niejasności co do pochodzenia samej koncepcji piramidy oraz jej autorstwa. Dyskusja na ten temat wciąŝ trwa, ale przypomina błądzenie po bezdroŝach. Aby ją właściwie ukierunkować trzeba przede wszystkim wyjaśnić, Ŝe Ackoff nie jest autorem pojęcia piramidy wiedzy. Istniało ono juŝ wcześniej w literaturze przedmiotu (zob., np.: [7], [31]). Trzeba teŝ stwierdzić wprost, Ŝe podany przez Ackoffa schemat piramidy jest metodologicznie niepoprawny. Rozumienie poznawanej rzeczywistości jest bowiem nierozerwalnie związane z kaŝdym ogniwem łańcucha poznawczego i nie moŝe być uwaŝane za odrębny poziom piramidy. Bellinger, Castro i Mills [5], którzy zwrócili na to uwagę, zmodyfikowali schemat podany przez Ackoffa w następujący sposób: przyjęli, Ŝe łańcuch poznawczy ma cztery ogniwa i przedstawili go w postaci następującej sekwencji: dane informacja wiedza zrozumienie zrozumienie zrozumienie mądrość. Zwrócili takŝe uwagę na to, Ŝe w miarę wzrostu zrozumienia poznawanej rzeczywistości rośnie teŝ stopień kojarzenia przez człowieka powiązań między odrębnymi faktami. Jednak i ten schemat nie jest poprawny, bo sugeruje istnienie w procesie poznawczym ogniw, w których wyłączona jest praca umysłu. Prawdą jest, na przykład, Ŝe aby z danych wydobyć informację trzeba zrozumienia ich sensu, istoty i treści, ale nie jest prawdą, Ŝe w ogniwach dane i informacja proces rozumienia jest zawieszony. Markus [23] zaakceptował wersję piramidy, którą podali Bellinger, Castro i Mills oraz zaproponował wykorzystanie idei tego schematu do obrazowania hierarchicznych struktur rozmaitych procesów i systemów rozpatrywanych w dziedzinie zarządzania wiedzą. Rowley [29] teŝ przyjął schemat piramidy podany przez Bellingera, Castro i Millsa i podjął próbę zdefiniowania podstawowych pojęć związanych z jej wykorzystaniem w tej dziedzinie. M. Zeleny [34] zaproponował wyróŝnienie w tej piramidzie jeszcze jednego poziomu, umieszczonego bezpośrednio nad mądrością. Poziom ten ma wedle niego przypominać o ostatecznym celu ludzkiego poznania, którym jest dochodzenie do istoty prawdy, dobra i zła. Poziomowi temu nadał nazwę Oświecenie. Poszukiwania schematu, któryby poprawnie odwzorowywał hierarchiczną strukturę wiedzy wciąŝ trwają i nierzadko prowadzą do ciekawych, ale niekonstruktywnych stwierdzeń. Na przykład, zdaniem H. Clevelanda [7], koncepcja hierarchicznej struktury wiedzy narodziła się w poezji i po raz pierwszy została wyraŝona przez anglo-amerykańskiego poetę, T.S. Elliota, który w jednym ze swoich poematów z 1934 r. snuł taką refleksję: Where is the Life we have lost in living? Where is the wisdom we have lost in knowledge? Where is the knowledge we have lost in information? (Gdzie jest śycie, które utraciliśmy Ŝyjąc? Gdzie jest mądrość, którą utraciliśmy w wiedzy? Gdzie jest wiedza, którą utraciliśmy w informacji?). N. Sharma uwaŝa, Ŝe o poetyckich korzeniach koncepcji piramidy wiedzy świadczą równieŝ następujące słowa amerykańskiego instrumentalisty, wokalisty oraz autora tekstów, F. Zappy, który w 1979 r. napisał: Information is not knowledge, Knowledge is not wisdom, Wisdom is not truth, Truth is not beauty, Beauty is not love, Love is not music: and Music is The Best (Informacja nie jest wiedzą, wiedza nie jest mądrością, mądrość nie jest prawdą, prawda nie jest pięknem, piękno nie jest miłością, miłość nie jest muzyką: a najlepsza jest muzyka) [31]. Nie moŝna zaprzeczyć, Ŝe oba te teksty wyraŝają w piękny poetycki sposób ideę hierarchii ludzkiego poznania. Ale nie moŝna teŝ twierdzić, Ŝe to w nich właśnie po raz pierwszy została przedstawiona koncepcja tej hierarchii. Taki pogląd świadczy o głębokim niezrozumieniu istoty procesów poznawczych, wynikającym z rozdźwięku między współczesną nauką a filozofią. Pitagoras uwaŝał, Ŝe istotą filozofii jest umi-

12 12 Mirosław Bereziński, Jerzy Hołubiec, Dariusz Wagner Hierarchiczna struktura poznania piramida wiedzy łowanie mądrości. Mówi się jednak o piramidach wiedzy i mądrości bez jakiegokolwiek odniesienia do filozofii, mimo Ŝe właśnie w sferze poznania rola filozofii jest nie do przecenienia. S. Kamiński i J. Herbut piszą: Najgłębsze i trafne merytorycznie poznanie świata oraz hierarchii wartości jest nieodzowne dla ludzkiego działania kulturotwórczego. Filozofia winna tu słuŝyć za przewodnika, gdyŝ wskazuje i w porządku ontycznym ostatecznie uzasadnia, dlaczego naleŝy preferować określone zachowania wartościotwórcze, oraz jednolicie rozwiązuje problemy wykraczające poza poszczególne dziedziny kultury ( ), a wreszcie dostarcza środków do zrozumienia jej przemian i kryteriów oceny jej osiągnięć. Filozofia stanowi przeto jakby samoświadomość kultury, przenika ją całą, lecz nie redukuje się do Ŝadnej z jej dziedzin, które harmonizuje tak, aby człowiek mógł się równomiernie i w pełni doskonalić ([19], s ). Trzeba więc przyjąć, Ŝe poznanie jest świadomie wykonywanym przez człowieka procesem uzyskiwania informacji o realnej rzeczywistości, a podstawowym celem i kryterium jakości tego procesu jest prawda. Skoro tak, to proces ten zawsze wiąŝe się z wysiłkiem poznawczym człowieka i wymaga wykonania przez jego umysł określonej pracy intelektualnej. Prawdziwością i zasadnością ludzkiego poznania zajmuje się dział filozofii zwany teorią poznania, gnozeologią lub epistemologią. Teoria ta wyrosła w ramach filozofii, która jest wytworem i chlubą myśli europejskiej i która od przeszło dwóch i pół tysiąca lat stanowi oś rozwoju naszej cywilizacji. Teorie wiedzy i zarządzania wiedzą nie mogą być bowiem sprzeczne z postulatami teorii poznania. Przyjmowanie za ich metodologiczną podstawę koncepcji piramidy wiedzy zaproponowanej przez R.L. Ackoffa byłoby sprzeczne z naturą i filozofią procesu poznania. Przedstawianie struktury procesu poznania w postaci piramidy jest głęboko zakorzenione w dorobku kulturowym i cywilizacyjnym Europy. Znane jest ono bowiem od czasów Arystotelesa, który wyodrębnił trzy wzajemnie ze sobą powiązane poziomy poznania ludzkiego: doświadczenie wiedza mądrość (rys. 2). Rys. 2. Arystotelesowska piramida wiedzy (D doświadczenie, W wiedza, M mądrość) Arystoteles [2] wprowadził rozróŝnienie między wiedzą wytwórczą oraz wiedzą naukową i zwrócił uwagę na to, Ŝe wiedza naukowa i umiejętności praktyczne wypływają u ludzi z doświadczenia (s. 4). U szczytu procesu poznania postawił mądrość. Pisał: Mądrość powstaje z wiedzy i z poszukiwania rzeczy, które filozofia umoŝliwia nam objąć. ( ) Musimy stać się filozofami, jeŝeli chcemy dobrze rządzić państwem i poŝytecznie przeŝyć Ŝycie ( ), bo tylko filozofia zawiera w sobie prawdziwe sądy i bezbłędną mądrość zlecającą, co naleŝy czynić, a czego nie naleŝy ([3], s. 4-5). Uczył, Ŝe mądrość jest najwyŝszym i najbardziej poŝytecznym dobrem, które człowiek powinien starać się posiąść. Jest ona bowiem dobrem samym w sobie, nawet gdyby z niej nic poŝytecznego nie wynikało dla ludzkiego Ŝycia (s. 16). Niestety, współczesna nauka

13 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, i technika do tego stopnia rozluźniły swoje więzi z filozofią, Ŝe czynnikiem wyznaczającym kierunki ich rozwoju stała się nie tyle działalność rozumowa, co bezpośrednia praktyczna uŝyteczność odkryć naukowych i wynalazków. J.M. Bocheński ostrzega: największym niebezpieczeństwem, które nam dzisiaj grozi, jest coraz powszechniejsze odwracanie się człowieka od rozumu. ( ) MoŜna by sądzić, Ŝe naukowcy powinni być stróŝami i nauczycielami rozumu. Zadziwiające jednak, jak dalece ci sami naukowcy mogą być irracjonalni ( ) MoŜna by zebrać całą bibliotekę nonsensów wypowiedzianych przez naukowców na temat zagadnień filozoficznych. ( ) Jest więc jasne, Ŝe naukowcy jako tacy nie mogą pomimo racjonalności w ich własnych dziedzinach, uchodzić za nauczycieli i obrońców rozumu u ludzi. ( ) Jedyną siłą, która tę funkcję mogłaby spełnić jest filozofia. I nie kaŝda filozofia, lecz ta, która otwarcie, w teorii i praktyce, przyznaje się do rozumu, do racjonalności: filozofia analityczna ([6]. s ). Niedocenianie znaczenia badań teoretycznych jest wyrazem niewiary w potęgę ludzkiego rozumu i negatywnie odbija się na sferze praktyki. Obszaru badań naukowych nie moŝna ograniczać jedynie do sfery bezpośrednio odczuwanych potrzeb. Posługiwanie się zasadą wąskiego praktycyzmu prowadzi bowiem do zuboŝenia wiedzy teoretycznej i degeneracji sfery jej zastosowań. Poszukiwanie we wszelkiej wiedzy wyników róŝnych od niej i Ŝądanie, aŝeby była uŝyteczna, nie jest stanowiskiem konstruktywnym. Nie moŝna więc bezkrytycznie przyjmować coraz inaczej przedstawianych wariantów piramidy wiedzy, choćby pochodziły one nawet od najwybitniejszych autorytetów - tym bardziej, Ŝe odwzorowywana przez nią hierarchia wiedzy leŝy u podstaw teorii wiedzy i zarządzania wiedzą. Aby właściwie ustawić i poprawnie odczytywać relacje zachodzące między doświadczeniem, wiedzą i mądrością trzeba odwołać się do filozofii. A. Grzegorczyk, polski matematyk, jeden z czołowych współczesnych specjalistów z dziedziny logiki formalnej i filozofii wiedzy, pisze: OdróŜnienie spraw mniej lub bardziej istotnych oraz pojęć mniej lub bardziej ogólnych prowadzi do pewnej filozoficznej refleksji nad strukturą ludzkiej wiedzy. W ramach filozofii europejskiej juŝ w staroŝytności powstało mianowicie wyobraŝenie wiedzy ludzkiej jako struktury hierarchicznej w kształcie piramidy. Na jej szczycie znajdują się wiadomości najogólniejsze, dotyczące najszerszego zakresu wiedzy. Potem następują wiadomości coraz bardziej szczegółowe, wiedza przy tym coraz bardziej rozczłonkowuje się na róŝne dziedziny. Wizja ta uzyskała miano logicznej struktury wiedzy ([14], s.20). Zwornikiem tej hierarchicznej struktury jest mądrość, czyli najogólniej mówiąc wrodzona lub nabyta zdolność człowieka, wskazująca mu właściwy kierunek Ŝycia i pomagająca mu zapewnić sobie pomyślność, a nawet szczęście. NaleŜy pamiętać, Ŝe filozoficzne określenia mądrości są zrelatywizowane do kierunków filozoficznych (zob., np.; [21], [22], [32]). Wiedza i mądrość są pojęciami wieloznacznymi. Nie tej samej wiedzy i mądrości potrzeba człowiekowi do Ŝycia i do godziwego Ŝycia. Nie tej samej wiedzy i mądrości potrzeba mu do podejmowania decyzji i do podejmowania dobrych decyzji. Czasem moŝna zadowolić się praktyczną wiedzą i mądrością, ale w zdecydowanej większości sytuacji trzeba posiadać wiedzę naukową i zdobyć się na refleksję filozoficzną. Od momentu zaistnienia aŝ do chwili śmierci człowiek nieustannie zdobywa wiedzę. Dokonuje się to w toku procesu racjonalnego poznania intelektualnego, którego istotą jest świadome pogrąŝanie się umysłu w rzeczywistości: poprzez czynności pojęciowania, wnioskowania i rozumowania umysł człowieka zdąŝa od niewiedzy do wiedzy, od wiedzy powierzchownej do głębokiej, od wiedzy potocznej do naukowej, od wiedzy szczegółowej do ogólnej ([2], [3], [6], [14], [18], [21]). Są róŝne rodzaje wiedzy, przy czym poszczególne jej typy zestawia się zwykle w pary, których człony posiadają przeciwstawne cechy (ze względu na sposób dotarcia do przedmiotu pozna-

14 14 Mirosław Bereziński, Jerzy Hołubiec, Dariusz Wagner Hierarchiczna struktura poznania piramida wiedzy nia wiedza bezpośrednia i pośrednia; ze względu na stosowaną metodę wiedza dedukcyjna i indukcyjna; ze względu na sposób zdobywania wiedzy wiedza systematyczna i niesystematyczna; ze względu na dogłębność dociekań wiedza szczegółowa i ogólna; ze względu związek z aktywnością człowieka wiedza czysta, zaangaŝowana i zawodowa; ze względu na rodzaj przedmiotów wiedza o świecie wewnętrznym, o przedmiotach świata zewnętrznego, o przedmiotach logicznych i matematycznych; ze względu na cel przedmiotowy wiedza teoretyczna i praktyczna). Zasadnicze typy czynności poznawczych nazywa się źródłami wiedzy. Tradycyjnie wyróŝnia się następujące źródła wiedzy: percepcyjne, introspekcyjne, pamięciowe, indukcyjne i aprioryczne [21]. WaŜny jest podział wiedzy na potoczną (przednaukową) i naukową. Wiedza potoczna ma charakter zdroworozsądkowy i stanowi racjonalną podstawę wiedzy naukowej. Pod pojęciem wiedzy naukowej rozumie się ścisły, logicznie dowiedziony, usystematyzowany na podstawie określonych zasad teoretycznych, praktycznie uzasadniony, metodycznie zorganizowany, racjonalny system wiedzy o świecie rzeczy i osób. 4. Zakończenie i wnioski Współczesna nauka przeŝywa głęboką zapaść spowodowaną częściowym zanegowaniem klasycznego znaczenia pojęć obiektywności, realizmu, racjonalności i prawdy naukowej. Osłabia to zdolność prognostyczną nauki, w szczególności zdolność przewidywania sytuacji kryzysowych. W pracy zwrócono uwagę na aksjologiczną i epistemologiczną sprzeczność hasła farewell to reason z tradycjami filozofii i nauki europejskiej. Przeprowadzono krytyczną analizę skonstruowanych w ostatnich kilku dekadach rozmaitych wersji tzw. piramidy mądrości oraz sposobów uzasadniania ich metodologicznej poprawności. Przypomniano, Ŝe idea przedstawiania procesu poznania w formie piramidy, a ściślej biorąc trapezu, ma w filozofii i nauce europejskiej tradycję liczącą ponad dwa tysiące lat. Zaproponowano przyjęcie za podstawę analizy struktury procesu poznania arystotelesowską hierarchiczną triadę doświadczenie wiedza - mądrość. Wskazano, Ŝe jednym z podstawowych mankamentów w literaturze poświęconej teorii wiedzy jest uŝywanie przez wielu autorów pojęć dane, informacja i wiedza w sensie synonimicznym. Tymczasem kaŝde z tych pojęć ma odmienne i właściwe sobie znaczenie: posiadanie danych nie musi świadczyć o posiadaniu informacji, moŝna posiadać informację a nie mieć wiedzy itd. Teoria wiedzy jest dziedziną interdyscyplinarną. UwaŜamy, Ŝe jednym z głównych kierunków badawczych powinno stać się szerokie wykorzystanie metod fizyki, cybernetyki, teorii systemów, matematyki, ekonomii, socjologii i psychologii do skonstruowania formalnych podstaw tej teorii. Powinna to być teoria probabilistyczno-statystyczna, ale nie ograniczająca się tylko do klasycznego rozumienia pojęcia prawdopodobieństwa teoretycznego i empirycznego. W procesie poznania występują bowiem róŝne rodzaje i róŝne stopnie determinizmu bądź niedeterminizmu i kaŝdy z nich powinien być opisywany za pomocą odpowiedniej teorii stochastycznej (teoria prawdopodobieństwa nieaddytywnego, teoria prawdopodobieństwa intuicyjnego, teoria prawdopodobieństwa subiektywnego i inne). Wydaje się, Ŝe punktem wyjścia do prac badawczych powinno być skonstruowanie modelu wiedzy na trzech wskazanych przez fizykę poziomach: mikroskopowym (odwzorowujący indywidualnego zdobywania wiedzy przez jednostkę), makroskopowym (odwzorowującym zbiorowy proces zdobywania wiedzy) i mezoskopowym (stanowiącym ogniwo pośrednie między poziomami mikro i makro).

15 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, Literatura 1. Ackoff R.L. (1989). From data to wisdom. Journal of Applied Systems Analysis, 16, Arystoteles (1984). Metafizyka. Państwowe Wydawnictwo Naukowe, Warszawa. 3. Arystoteles (1988). Zachęta do filozofii. PWN, Warszawa. 4. Bacon F. (1961). Eseje. PWN, Warszawa. 5. Berlinger G., Castro D., Mills A. (2004). Data, information, knowledge and wisdom. http.// 6. Bocheński J. (1993). O filozofii analitycznej. W: J. Bocheński, Logika i filozofia. PWN, Warszawa, Cleveland H. (1982). Information as resource. The Futurist, 16, Conway D. (2000). The rediscovery of wisdom: From here to antiquity in quest of Sophia. St. Martins Press, New York. 9. Descartes R. (1981). Rozprawa o metodzie. PWN, Warszawa. 10. Feyerabend P.K. (1978). Science in a free society. New Left Books, London. 11. Fayerabend P.K. (1987). Farewell to reason. Verso Books, London. 12. Feyerabend P.K. (1993). Against method: outline of an anarchistic theory of knowledge. Kluwer, Dordrecht. 13. Gadamer H.G. (1992). Dziedzictwo Europy. Państwowe Wydawnictwo Naukowe, Warszawa. 14. Grzegorczyk A. (1989). Mała propedeutyka filozofii naukowej. Instytut Wydawniczy PAX, Warszawa. 15. Judycki S. (2007). Realizm a idealizm. i_idealizm.pdf. 16. Kant I. (1986). Krytyka czystego rozumu. PWN, Warszawa. 17. Kant I. (2004). Krytyka praktycznego rozumu. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa. 18. Kamiński S. (1992). Nauka i metoda. Pojęcie nauki i klasyfikacja nauk. Wydawnictwo Towarzystwa Naukowego KUL, Lublin. 19. Kamiński S. Herbut J. (1997). Filozofia. J. Herbut, red., Leksykon filozofii klasycznej. Wydawnictwo Towarzystwa Naukowego KUL, Lublin, Kociuba M. (2002). ToŜsamość kulturowa cywilizacji europejskiej. O potrzebie aksjologicznej metanoi. Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska, 27, Krąpiec M.A. (1992). Elementy filozofii poznania. W: M.A. Krąpiec, S. Kamieński, Z.J. Zdybicka i P. Jaroszyński, Wprowadzenie do filozofii. Redakcja Wydawnictw KUL, Lublin, Krąpiec M.A. (1997). Ludzka wolność i jej granice. Wydawnictwo Tadeusza Radjusza Gebethner Print, Warszawa. 23. Markus B. (2005). Learning Pyramids. W: Proceedings of the FIG Working Week and 8 th International Conference on the Global Spatial Data Infrastructure, Cairo 1/11-11/ Michalski K., red. (1990). Europa i co z tego wynika. Rozmowy w Castel Gandolfo. Instytut Nauk o Człowieku, Wiedeń. 25. Miś A. (2006). Filozofia współczesna. Główne nurty. Wydawnictwo Naukowe Scholar, Warszawa.

16 16 Mirosław Bereziński, Jerzy Hołubiec, Dariusz Wagner Hierarchiczna struktura poznania piramida wiedzy 26. Popper K. (1992). Wiedza obiektywna. Ewolucyjna teoria epistemologiczna. PWN, Warszawa. 27. Popper K. (1999). Droga do wiedzy. Domysły i refutacje. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa. 28. Popper K. (2002). Logika odkrycia naukowego. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa. 29. Rowley J. (2007). The wisdom hierarchy: representations of the DIW hierarchy. Journal of Information Sciences, 33, Sztajer S. (2005). Europa wobec kryzysu racjonalności. Problemy i wyzwania. W. Z. Drozdowicz, red., Europa wspólnych wartości. Wydawnictwo Fundacji Humaniora, Poznań, Sharma N. (2008). The origin of the Data information knowledge wisdom hierarchy. http.//www-personal.si.urnich.edu/~nsharma/dikw_origin.htm 32. Tatarkiewicz W. (2005). Historia filozofii. T. I. Wydawnictwo Naukowe PWN. 33. Wierzbicki A. (2007). Modelowanie systemowe jako sposób organizacji wiedzy. W: P. Kulczyki, O. Hryniewicz i J. Kacprzyk, red., Techniki informacyjne w badaniach systemowych. WNT, Warszawa, Zeleny M. (1987). Management support systems: towards integrated knowledge management. Human Systems Management, 7,

17 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, HIERARCHICAL KNOWLEDGE STRUCTURE PYRAMID OF KNOWLEDGE Summary Modern science is experiencing a deep crisis caused by a partial denial of the classic sense of such notions as objectivity, realism, rationality, scientific truth etc. It weakens prognostic ability of science and in particular its ability to anticipate various crisis situations. A critical analysis of various versions of knowledge pyramid that have been proposed within last decades as well as of their methodological correctness. If a new wave of development of European countries, characterized by rational use of individual and social intellectual capitals is to be accomplished, then this development has to be based on the European philosophy. It is emphasized that idea of presenting cognition process in the form of a pyramid has in the European philosophy and science two-millennial tradition over. In the paper it is proposed to accept the Aristotelian triad experience knowledge wisdom for base of research on the structure of cognition process as well as and knowledge system. Key words: knowledge society, crisis of science, cognition process, knowledge hierarchical structure, knowledge pyramid, Aristotelian triad Mirosław Bereziński Jerzy Hołubiec Dariusz Wagner Instytut Badań Systemowych PAN Warszawa, ul. Newelska 6 Mirosław.Bereziński@ibspan.waw.pl Jerzy.Holubiec@ibspan.waw.pl Dariusz.Wagner@ibspan.waw.pl

18 18 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 JADWIGA BIZON-GÓRECKA, JAROSŁAW GÓRECKI Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy PIRAMIDA RYZYK W PRZEDSIĘBIORSTWIE 1 Streszczenie Probabilistyczny charakter zjawisk występujących w przedsiębiorstwie i jego otoczeniu powoduje, Ŝe decyzje menedŝerskie obciąŝone są ryzykiem. Uwzględnianie perspektywy ryzyka w zarządzaniu jawi się jako swoiste panaceum na zapewnienie organizacji gospodarczej trwania i rozwoju. Przewidywania przyszłych warunków funkcjonowania przedsiębiorstwa winny uwzględniać zagroŝenia, jakimi mogą być obciąŝone planowane działania. Konieczne jest nie tylko określenie prawdopodobieństwa ich wystąpienia, ale teŝ skutków, jakie mogą implikować w przedsiębiorstwie. W artykule zaproponowano konstruowanie piramidy ryzyk, stanowiącej wizualizację zagroŝeń funkcjonowania przedsiębiorstwa. Piramidalną postać ryzyk w przedsiębiorstwie kształtuje wiele czynników. Znaczącą ich grupę stanowią czynniki specyficzne dla branŝy, w której operuje przedsiębiorstwo. Słowa kluczowe: piramida ryzyk, przedsiębiorstwo, zarządzanie 1. Wprowadzenie Ryzyko, postrzegane jako potencjalna zmienność zdarzeń, odnosi się do moŝliwości odstępstwa od sytuacji załoŝonej i tego konsekwencji. Jest ono wynikiem nieoczekiwanych wydarzeń. Związane jest zawsze z niepewnością odnośnie przyszłych wyników. MoŜe być ono rezultatem braku poŝądanych przyszłych zdarzeń, lub wystąpienia odchyleń od planowanych, przyszłych stanów. Ryzyko naleŝy przede wszystkim postrzegać jako kombinację prawdopodobieństwa wystąpienia jakiegoś zdarzenia oraz jego konsekwencji dla przedsiębiorstwa. Jako ryzyko naleŝy zatem rozumieć dwie sytuacje podejmowania działań: 1. niebezpieczeństwo, Ŝe zdarzenia i akcje mające miejsce zarówno wewnątrz przedsiębiorstwa (wadliwe procesy wewnętrzne, zła komunikacja), jak i w jego otoczeniu, poprzez swoje oddziaływania mogą utrudniać bądź uniemoŝliwiać osiągnięcie strategicznych i operacyjnych celów organizacji. Z tego punktu widzenia wartość ryzyka określa stratę, która znajduje odzwierciedlenie w konsumpcji kapitału, 2. szansę, Ŝe tzw. czarne scenariusze się nie spełnią i w wyniku powstania odchyleń od planowanych wartości wystąpi moŝliwość osiągnięcia korzyści, które będą miały dla przedsiębiorstwa pozytywne skutki. W takiej sytuacji ryzyko staje się impulsem do podejmowania działań. Działalność przedsiębiorstwa, związana z osiąganiem celów na konkurencyjnym rynku, jest ściśle powiązana z powstającą niepewnością co do przyszłych warunków jego funkcjonowania. 1 Praca naukowa finansowana ze środków na naukę w roku 2009 jako projekt badawczy własny Nr N N

19 Jadwiga Bizon-Górecka, Jarosław Górecki Piramida ryzyk w przedsiębiorstwie 19 Podjęcie ryzyka staje się szansą osiągnięcia dodatkowych zysków, będących wynagrodzeniem za jego akceptację. Jednak alternatywą dla potencjalnych zysków jest moŝliwość poniesienia straty, która jest następstwem niekorzystnych dla firmy zdarzeń zachodzących w otoczeniu, czy wadliwości jej procesów wewnętrznych. Źródła ryzyka są często określone w sposób nieprecyzyjny. Wielu menedŝerów jest skłonnych zwracać większą uwagę na grupy oczywistych zagroŝeń, które powstają wewnątrz organizacji w granicach jej struktury i obszaru, w którym jest zlokalizowana. Ryzyka, zagroŝenia i niebezpieczeństwa moŝna określać w sposób skwantyfikowany. Najpierw moŝna dokonać prostej analizy ryzyka (określanej jako identyfikacja ryzyka) a następnie moŝna przejść do ilościowego mierzenia tych ryzyk (ocena ryzyka). Identyfikacja ryzyka polega na sporządzeniu wykazu potencjalnych ryzyk i ich źródeł. Proces obejmuje klasyfikację źródeł ryzyka według ich źródeł lub podobieństwa potencjalnych konsekwencji. Niezbędną informację dla identyfikacji ryzyka moŝna uzyskać integrując dane z róŝnych źródeł. Źródła te mogą zapewnić dane w róŝnej formie od jakościowej (opis słowny np. ocena obaw róŝnych osób), do ilościowej (częstotliwość i prawdopodobieństwo występowania). W procesie identyfikacji moŝna wykorzystać metodę burzy mózgów, uzupełnioną o oceny ekspertów i badania ankietowe. Następnie moŝna zebrać dane statystyczne dotyczące potencjalnych negatywnych zdarzeń. Audyt organizacji moŝe z kolei ujawnić inne źródła ryzyka. KaŜda ocena ryzyka powinna stanowić zrównowaŝone połączenie ilościowych i jakościowych metod, w ich ramach badane są źródła i natura ryzyk z punktu widzenia osób zainteresowanych (tzn. tych grup, które współpracują z organizacją, włączając członków organizacji, uŝytkowników wytwarzanych dóbr i usług, inwestorów, dostawców, klientów i tych, którzy ponieśli straty w wyniku działalności organizacji). Ocena ryzyka bez uwzględnienia aspektów jakościowych prowadzić moŝe do iluzji rynkowej poprawności (obiektywności) a takŝe łatwo wówczas pominąć (zgubić z pola widzenia) problem wizerunku organizacji i opinii otoczenia. 2. Struktura piramidy ryzyk w przedsiębiorstwie Ryzyka, obejmujące zjawiska mające wpływ na sprawność funkcjonowania przedsiębiorstwa, mogą mieć charakter: techniczny, ekonomiczny oraz ekonomiczno-techniczny. Wśród ryzyk o charakterze technicznym moŝna wyróŝnić: ryzyko niezawodności funkcjonowania urządzeń technicznych i linii technologicznych, ryzyko jakości wyrobów (w tym: ryzyko bezpieczeństwa wyrobów, ryzyko niezawodności funkcjonowania wyrobów w fazie uŝytkowania), itp. Ryzyka o charakterze ekonomicznym to m.in: ryzyko wiarygodności danych planistycznych, ryzyko mechanizmów rynkowych, ryzyko pozycji konkurencyjnej, ryzyka finansowe (trafności ceny ofertowej, ryzyko szacowania kosztów, ryzyko płynności finansowej, ryzyko inflacji, ryzyko kursowe, ryzyko zdolności kredytowej, ryzyko stóp procentowych, ryzyko giełdowe, ryzyko udzielanych gwarancji, ryzyko inwestycyjne). Do ryzyk o charakterze ekonomiczno-technicznym moŝna zaliczyć m.in.: ryzyko technologiczności rozwiązań projektowych wyrobów, ryzyko kwalifikacji pracowników w całym cyklu powstawania wyrobu (związane z relacją: poziom kwalifikacji a koszty wynagrodzeń), ryzyko harmonizacji procesów realizacyjnych, ryzyko logistyczne, a takŝe ryzyko innowacyjne.

20 20 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 Wszystkie podane wyŝej grupy ryzyk wpływają na efektywność działań w obrębie procesów realizowanych w przedsiębiorstwie i osiąganie ich celów. Winny być ujmowane w sposób komplementarny. Nie moŝna teŝ optymalizować pojedynczych procesów w organizacji, gdyŝ takie podejście moŝe prowadzić do suboptymalizacji całego systemu i mimo, Ŝe np. osiągniemy najniŝsze koszty logistyczne w sferze zaopatrzenia, moŝemy wygenerować duŝe straty w organizacji, spowodowane niską jakością surowców i materiałów. Jak wskazuje R. Kendall [3] najlepszą metodą na radzenie sobie z ryzykiem jest czujność i świadomość jego istnienia. Zatem zasadne jest porządkowanie problemów ryzyka w obszarze ludzkiej działalności. Ryzyko w przedsiębiorstwie winno być identyfikowane na trzech poziomach: organizacji, procesu oraz stanowiska pracy, których piramidalny schemat obrazuje rys. 1. Źródło: Opracowanie własne Rys. 1. Schemat piramidy ryzyk w przedsiębiorstwie Dla stanowisk pracy najistotniejszymi obawami są niebezpieczeństwa związane z pracą bezpośrednio produkcyjną, np. ryzyko zawodowe, ryzyka związane z niewykonaniem zadań i brakiem doświadczenia pracowników. Średni szczebel charakteryzuje rosnące zainteresowanie ryzykiem innowacji technologicznych. Szczebel najwyŝszy charakteryzuje zajmowanie się ryzykami niekorzystnych zmian na rynku walutowym oraz związanymi z konkurencją na rynku. Zgodnie z rosnącą odpowiedzialnością na poszczególnych szczeblach, wachlarz ryzyk dotyczący danego szczebla rozszerza się. I tak kierownictwo wyŝsze ponosi większą odpowiedzialność za ryzyka związane z długoterminowymi i finansowymi decyzjami aniŝeli kierownictwo operacyjne, które ma nikły wpływ na takie decyzje. Etapy zarządzania ryzykiem w przedsiębiorstwie scharakteryzować moŝna następująco: Etap I: Identyfikacja czynników ryzyka w przedsiębiorstwie Identyfikacja czynników ryzyka polega na określeniu, jakimi rodzajami ryzyka i w jakim zakresie zagroŝone jest przedsiębiorstwo. Konieczna jest tu analiza poszczególnych procesów z punktu widzenia zagroŝenia ryzykiem, a następnie ich klasyfikacja. Szczegółowej analizie podlegają zarówno zdarzenia zewnętrzne, które zagraŝają przedsiębiorstwu z zewnątrz oraz te, które

21 Jadwiga Bizon-Górecka, Jarosław Górecki Piramida ryzyk w przedsiębiorstwie 21 mogą powstać na terenie przedsiębiorstwa. Etap II: Oszacowanie ryzyka Oszacowanie ryzyka polega na określeniu moŝliwości powstania szkody (prawdopodobieństwo i rozmiar utraty). Prawidłowo przeprowadzona ocena ryzyka pozwala na podjęcie przedsięwzięć zmniejszających stopień naraŝenia przedsiębiorstwa na utratę jego aktywów. Etap III: Sterowanie ryzykiem Podstawowym celem sterowania ryzykiem jest określenie środków prewencji eliminujących lub ograniczających ryzyko. KaŜdorazowo wybór odpowiednich środków jest rezultatem szczegółowej analizy skuteczności oraz kosztów ich wprowadzenia. Koszty ograniczenia ryzyka nie mogą przewyŝszać wartości szkody, która moŝe się wydarzyć (szkody w znaczeniu materialnym i niematerialnym). Sterowanie ryzykiem polega na podejmowaniu działań ograniczających ryzyko do załoŝonych dopuszczalnych rozmiarów. W ramach sterowania ryzykiem mogą być podejmowane dwa rodzaje działań: Działania oddziałujące na przyczyny występowania ryzyka, których celem jest ograniczanie ryzyka - są one określane jako aktywna strategia przeciwdziałania ryzyku. W ramach strategii aktywnej przedsiębiorstwo m.in. unika ryzyka, poprzez nieangaŝowanie się w ryzykowne przedsięwzięcia. Działania oddziałujące na skutki występowania ryzyka, których celem jest zmniejszenie negatywnego wpływu niespodziewanych strat na pozycję organizacji, polegające na zwiększaniu rezerw kapitałowych - są one określane jako pasywna strategia przeciwdziałania ryzyku. Etap IV: Finansowanie ryzyka Wszystkie ryzyka, które nie są eliminowane za pomocą środków prewencji, muszą być sfinansowane. Podstawowe formy finansowania ryzyka to: Zachowanie ryzyka na udziale własnym: - bez stosowania środków prewencji, - z zastosowaniem środków prewencji; Przeniesienie ryzyka na inne podmioty (np. dostawcy, odbiorcy, podwykonawcy, towarzystwa ubezpieczeniowe): - całkowite, - częściowe (z franszyzą, limitem odpowiedzialności, wyłączeniami przedmiotu i zakresu ubezpieczenia itd.). Etap V: Kontrola działań podejmowanych w zakresie zarządzania ryzykiem Ostatnim etapem zarządzania ryzykiem jest kontrola podejmowanych działań, której celem powinno być zbadanie efektywności działań zmierzających do ograniczania negatywnych skutków ryzyka innowacyjnego. DuŜą rolę w kontroli i ograniczaniu ryzyka odgrywają procedury kontroli wewnętrznych. Ryzyko towarzyszące prowadzeniu działalności gospodarczej wpływa równieŝ na zachowania dostawców kapitału. Śledząc zaleŝność pomiędzy poziomem ryzyka danego biznesu, a oczekiwaniami inwestorów odnośnie stopy zwrotu, identyfikuje się następującą zaleŝność: im bardziej ryzykowne przedsięwzięcie biznesowe, tym wyŝsza, oczekiwana przez inwestorów premia za podejmowane ryzyko. Wysoki poziom ryzyka znajduje równieŝ odzwierciedlenie w oczekiwaniach pozostałych partnerów biznesowych, co przekłada się globalnie na wzrost kosztów prowadzenia dzia-

22 22 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 łalności gospodarczej. Zarządzanie ryzykiem w przedsiębiorstwie trzeba prowadzić zgodnie z przyjętym planem, który powinien zawierać: - listę osób i zakres ich odpowiedzialności za ryzyko, - metody monitorowania ryzyka, - budŝet przeznaczony na zarządzanie ryzykiem, - sposoby nadzorowania i dokumentowania zarządzania ryzykiem. 3. Role kadry kierowniczej według piramidy ryzyk w przedsiębiorstwie W ramach badań nad ryzykiem w przedsiębiorstwie, zaobserwowano zróŝnicowane zainteresowanie róŝnymi rodzajami ryzyka kierowników poszczególnych szczebli zarządzania, co szerzej opisano w pracy [1]. Na rys. 2 przedstawiono wyniki pilotaŝowego badania ankietowego kadry kierowniczej 3 przedsiębiorstw przemysłowych średniej wielkości, pod kątem zainteresowania jej poszczególnymi rodzajami ryzyk. Przedsiębiorstwa te miały wdroŝone zarządzanie procesowe (posiadały system ISO serii 9000). W badaniu wzięło udział 32 kierowników, w tym: 12 kierowników szczebla operacyjnego, 16 kierowników szczebla średniego, 4 przedstawicieli najwyŝszego kierownictwa. Największym ryzykiem, którego świadomi są kierownicy wszystkich szczebli zarządzania są nieszczęśliwe wypadki przy pracy. Kolejnym zagroŝeniem, który zauwaŝają menedŝerowie kaŝdego szczebla jest moŝliwość niewykonania zaplanowanych wcześniej zadań oraz brak doświadczenia pracowników. Liczba ryzyk wzrasta wraz ze szczeblem zarządzania. W porównaniu do operacyjnego, średni i najwyŝszy szczebel musi dodatkowo zmagać się z ryzykiem walutowym, konkurencji na rynku, utraty płynności finansowej i danych, nieznajomości prawa, czy teŝ błędnej interpretacji przepisów branŝowych. Kierownicy operacyjni, odpowiedzialni za pracę na stanowiskach pracy, mają bardzo duŝy wpływ na sprawy związane bezpośrednio z pracownikami, tj. ich absencje, choroby, wypadki wynikające z warunków pracy, względnie nieprzestrzegania przepisów BHP. Ich decyzje, o charakterze krótkoterminowym, dotyczą teŝ zapotrzebowań materiałowych, sprzętowych, usługowych itp. problemów wpływających bezpośrednio na przebieg pracy. Najmniejszy wpływ mają oni na kształtowanie ryzyk, związanych z perspektywą długookresową, m.in. w obrębie zarządzania finansami przedsiębiorstw. Kierownicy średniego szczebla, jako liderzy procesów, takŝe posiadają wpływ na ryzyko związane bezpośrednio z wykonywaną pracą, w tym z bezpieczeństwem pracowników i innymi sytuacjami związanymi z zasobami ludzkimi, w tym doświadczeniem pracowników. Jednak ich wpływ na przebieg pracy ma poziom przeciętny, gdyŝ podejmowane decyzje mają charakter średniookresowy. Poczucie odpowiedzialności za finanse przedsiębiorstwa jest w tej grupie kierowników znacznie wyŝsze niŝ u kierowników szczebla operacyjnego. NajwyŜsze kierownictwo przedsiębiorstwa, odpowiedzialne za jego trwanie i rozwój, równieŝ docenia ryzyka związane z bezpieczeństwem pracowników oraz zagroŝeniami wykonania zadań, a takŝe doświadczeniem pracowników i wdraŝaniem innowacji technologicznych. Jednak ich decyzje mają charakter długofalowy, kreujący politykę przedsiębiorstwa i wpływający na zachowanie płynności finansowej. PowyŜsze rozwaŝania ukazują, Ŝe w przedsiębiorstwie zarządzanym procesowo, praca kierowników poszczególnych szczebli zarządzania, skupia się na problemach specyficznych dla danego szczebla zarządzania, jednak kierownicy wyŝszych szczebli nie tracą z pola widzenia problemów szczebla niŝszego. ZauwaŜają wzajemne oddziaływanie skutków decyzji, podejmowa-

23 Jadwiga Bizon-Górecka, Jarosław Górecki Piramida ryzyk w przedsiębiorstwie 23 nych na kolejnych szczeblach zarządzania przedsiębiorstwem. Rys. 2. Struktura zainteresowania ryzykiem kierowników poszczególnych szczebli zarządzania Źródło: Badania własne 4. Poziomy ryzyka w organizacji na przykładzie branŝy budowlanej Analiza ryzyka w przedsiębiorstwie, jak wskazano w pracy [2], musi obejmować problemy jego otoczenia oraz uwarunkowań funkcjonowania wewnętrznego tkwiących w duŝej mierze w specyfice branŝy, w której operuje przedsiębiorstwo. Szczególny wpływ specyfiki branŝy na działalność podmiotów gospodarczych moŝna zaobserwować w budownictwie. Procesy budowlane, realizowane przez przedsiębiorstwa budowlane stanowią zespół technologicznie powiązanych ze sobą robót, które wykonuje się na placach budowy oraz w zapleczu. Celem procesów budowlanych jest wytworzenie określonych produktów - budynków i budowli. Dla procesów wielokrotnie powtarzalnych opracowuje się ich technologię, organizuje zespoły robocze, dobiera odpowiednie maszyny, określa pozostałe zasoby i środki osiągania celów.

24 24 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 Dla kaŝdego przedsiębiorstwa naleŝy precyzyjnie zdefiniować portfel ryzyk, które mogą wpływać negatywnie na wyniki finansowe. Podstawą do tego są zawsze klasycznie zdefiniowane ryzyka, w sposób ogólny dotyczący szeregu obszarów aktywności gospodarczej. Ryzyka moŝna klasyfikować według róŝnych przekrojów oraz dzielić analizując okres, którego dotyczą, na ryzyko długoterminowe oraz krótkoterminowe. Rynek budowlany jest dla przedsiębiorstw budowlanych stosunkowo trudnym rynkiem i pozostaje w ścisłej zaleŝności z ogólną sytuacją gospodarczą kraju. Rozwój przedsiębiorstw budowlanych jest uwarunkowany właściwym zarządzaniem, w tym głównie zwróceniem uwagi na obecność ryzyka finansowego. To ryzyko ma w budownictwie, z uwagi na jego specyfikę, bardzo rozległe obszary, co pokazano na rys. 3. Rys. 3. Wycinek analizy przyczyn podwyŝszonego ryzyka finansowego w przedsiębiorstwie budowlanym (wykres Ishikawy) Źródło: Opracowanie własne Przedstawiona, za pomocą wykresu Ishikawy, analiza przyczynowo-skutkowa pokazuje, Ŝe na podwyŝszone ryzyko finansowe przedsiębiorstwa budowlanego mają wpływ zarówno czynniki egzogeniczne (środowisko naturalne, polityka finansowa, koniunktura gospodarcza) jak teŝ czynniki endogeniczne. Przyjęta organizacja procesu inwestycyjnego, a takŝe zastosowane rozwiązania technologiczne to procesowe czynniki ryzyka. Jakość funkcjonowania stanowisk produkcyjnych moŝna rozpatrywać z perspektywy zasobów pracy, ujmowanych wokół robocizny, materiałów i sprzętu. Przebieg realizacji procesów budowlanych na poszczególnych stanowiskach niesie szereg zagroŝeń natury technicznej, ekonomicznej i techniczno-ekonomicznej. Praca na stanowiskach pracy w budownictwie, wykonywana przez ludzi i maszyny, wiąŝe się z szeregiem ryzyk. Wymienić tutaj trzeba ryzyko wypadków przy pracy, które w tej branŝy jest duŝe, a co za tym idzie koszty ubez-

25 Jadwiga Bizon-Górecka, Jarosław Górecki Piramida ryzyk w przedsiębiorstwie 25 pieczeń są wysokie. Rosnąca złoŝoność robót budowlanych, o charakterze biotechnicznym, stawia coraz wyŝsze wymagania kwalifikacyjne pracownikom i implikuje ryzyko trafności doboru kadr do wykonywania zadań na stanowiskach pracy. Ma to bezpośrednie przełoŝenie na wydajność i jakość robót budowlanych, których obniŝenie moŝe być powodem ponoszenia dodatkowych kosztów. Znaczący wpływ na finanse przedsiębiorstwa mają zakupy duŝych ilości róŝnorodnych materiałów, zuŝywanych w budownictwie. Wymagają one skutecznych zabiegów marketingowych oraz starannego przygotowania procesów logistycznych. Maszyny i urządzenia budowlane, uŝywane w robotach budowlanych, determinują w duŝej mierze efektywność procesów budowlanych. Trafność doboru oraz organizacja pracy maszyn i urządzeń, z uwagi na wysokie koszty eksploatacyjne, są źródłem zagroŝeń dla wyników ekonomicznych robót budowlanych. Procesy budowlane realizowane są najczęściej na wielu stanowiskach, a przyjęte rozwiązania technologiczno-organizacyjne determinują sprawność ich funkcjonowania. Przebieg pracy na poszczególnych stanowiskach, obsługujących dany proces, a takŝe stopień harmonizacji ich zadań mają wpływ na efektywność procesów. Na przykład w robotach ziemnych nietrafne rozwiązanie układu koparka-wywrotki, pod względem rodzaju i liczebności dobranych maszyn, moŝe implikować ryzyko przestojów, prowadzących do obniŝenia wydajności procesu wykonania wykopów oraz wzrostu kosztów robót. Przykład ten obrazuje jak na ryzyka stanowiskowe operatora koparki i kierowców wywrotek samochodowych nakłada się ryzyko ich synchronizacji. PodwyŜszone ryzyko finansowe przedsiębiorstwa budowlanego jest więc efektem trudności w rozwiązywaniu problemów funkcjonowania stanowisk pracy i procesów organizacyjnych. Trzeba teŝ zwrócić uwagę, Ŝe na poziomie przedsiębiorstwa kumulują się wszystkie ryzyka procesów wytwórczych, pomocniczych i wspomagających oraz dodatkowo procesów zarządzania organizacją. W branŝy budowlanej naleŝy podkreślić znaczenie procesów zarządczych na poziomie całej organizacji, wynikające z faktu angaŝowania się przedsiębiorstw w zewnętrzne projekty inwestycyjno-budowlane. Przyjęty do realizacji portfel projektów, a w szczególności harmonogramy przebiegu prac budowlanych, mają duŝy wpływ na równomierność wykorzystania zasobów przedsiębiorstwa i tym samym ich produktywność oraz wyniki finansowe działalności gospodarczej. PowyŜsze ukazuje ścisłe relacje pomiędzy problemami na poziomie stanowisk, procesów i całej organizacji. Uzasadnia to piramidalny charakter ryzyk w przedsiębiorstwie ukazany na rys. 1. Jednocześnie potwierdza fakt, Ŝe kadra kierownicza, skupiając się na rozwiązywaniu problemów adekwatnych do swojego szczebla zarządzania, musi jednocześnie brać pod uwagę ryzyka występujące na niŝszym poziomie organizacyjnym. Zachowania takie ukazują wyniki badań zaprezentowane na rys. 2. Klasyfikacja ryzyk, w zaleŝności od prawdopodobieństwa i ogólnego oszacowania ich skutków, jest pierwszym krokiem w porządkowania problemów ryzyka w przedsiębiorstwie. BieŜący monitoring systematycznych i przypadkowych czynników ryzyka wraz z analizą ich natęŝenia jest niezbędny w planowaniu działań. SłuŜy teŝ formułowaniu polityki ryzyka i doboru strategii reakcji na ryzyko, ograniczających niekorzystny wpływ zakłóceń na funkcjonowanie przedsiębiorstwa.

26 26 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, Uwagi końcowe Określenie ryzyka oraz umoŝliwienie zarządzania jego wielkością ma zawsze na celu doprowadzenie do takiej wartości podejmowanego ryzyka, która jest akceptowalna dla przedsiębiorstwa, a przez to do zabezpieczenia takiej wielkości wyniku finansowego, która jest wymagana przez właścicieli firmy. Zbierane przez kadrę menedŝerską doświadczenia pozwalają na budowanie, adekwatnych dla prowadzonej działalności, strategii stabilizujących pozycję rynkową firmy. Stabilizacja ta jest w duŝej mierze zaleŝna od relacji z konkurencją. Na miejscu konkurencji pojawia się koopetycja, jako nowa strategia biznesu. Oznacza ona w skrócie kooperatywną konkurencję, współpracującą dla obopólnych korzyści. W szczególności trzeba rozpoznać współbieŝne procesy realizowane w organizacjach biorących udział we wspólnych projektach. Podkreślić teŝ trzeba permanentną zmienność otoczenia przedsiębiorstw, co wymaga dostrze- Ŝenia ryzyk natury egzogenicznej. Zatem naleŝy monitorować zagroŝenia, występujące zarówno wewnątrz przedsiębiorstwa jak teŝ w jego otoczeniu. WdroŜenie zarządzania ryzykiem w organizacji najlepiej rozpocząć od analizy wszystkich procesów, tj. procesów zarządzania, podstawowych technologicznych procesów wytwórczych, procesów pomocniczych, obsługowych, informacyjnych, kontrolnych i innych. Kolejno moŝna przejść do analizowania przebiegu zadań na poszczególnych stanowiskach roboczych i dokonać diagnozy problemów mogących wywoływać sytuacje ryzykogenne. W definiowaniu ryzyk na poziomie organizacji, obok zagroŝeń tkwiących w procesach zarządzania przedsiębiorstwem, trzeba wziąć pod uwagę ryzyka na poziomie stanowisk i procesów oraz określić charakter relacji ryzyk na wszystkich poziomach. Opracowując reakcję na ryzyko naleŝy wyznaczyć maksymalne wartości moŝliwych do wystąpienia szkód na wszystkich szczeblach piramidy ryzyka w przedsiębiorstwie: stanowiska, procesu i organizacji. Pozwoli to na dokonanie wyboru środków prewencji z uwzględnieniem optymalizacji programu zabezpieczeń przed skutkami ryzyka. 6. Literatura 1. Bizon-Górecka J.: Praca kierownicza w przedsiębiorstwie zarządzanym procesowo. W: Problemy pracy kierowniczej we współczesnym przedsiębiorstwie (Krzakiewicz K., Red.) TNOiK Oddział Poznań, Poznań 2008, s Bizon-Górecka J.: Modelowanie struktury systemu zarządzania ryzykiem w przedsiębiorstwie ujęcie holistyczne, TNOiK Oddział Bydgoszcz, Bydgoszcz Kendall R.: Zarządzanie ryzykiem dla menedŝerów. Praktyczne podejście do kontrolowania ryzyka, Wydawnictwo K.E. Liber, 2001.

27 Jadwiga Bizon-Górecka, Jarosław Górecki Piramida ryzyk w przedsiębiorstwie 27 RISK PYRAMID IN THE ENTERPRISE Summary A probabilistic character of phenomena taking place both inside and outside the enterprise causes that managerial decisions are saddled with risk. Taking into consideration a risk perspective in the management can be a cure for a declaration of existing and development of the organization. A prediction of the future functioning conditions for an enterprise should take account of threats to planned actions. It is necessary to estimate not only their probability but also the results that can appear in the enterprise. In the article, it was proposed to build a risk pyramid that can be a visualization of the threats to functioning the enterprise. Pyramidal form of the risks in the enterprise is created by many factors. A significant group is factors that are specific for a branch which is occupied by an enterprise. Keywords: risk pyramid, enterprise, management Jadwiga Bizon-Górecka Jarosław Górecki Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy im. J.J. Śniadeckich w Bydgoszczy bizon@utp.edu.pl gorecki@utp.edu.pl

28 28 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 RYSZARD BUDZIŃSKI, LESZEK MISZTAL Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny ZASTOSOWANIE ALGORYTMU MASZYNY WEKTORÓW WSPIERAJĄCYCH DO KLASYFIKACJI PODATNIKÓW Z WYKORZYSTANIEM BAZY DANCH ORACLE 11G Streszczenie Zastosowanie wydajniejszych systemów informatycznych spowodowało implementację algorytmów eksploracji danych oraz moŝliwość zastosowania ich w rozwiązywaniu rzeczywistych problemów. Dotyczy to równieŝ algorytmu maszyny wektorów wspierających w klasyfikacji. W opisanym rozwiązaniu zastosowano MWW z liniową funkcją jądra do klasyfikacji podatników ze względu na pozytywny lub negatywny wynik kontroli przy uwzględnieniu specyficznych cech ich opisujących. Odpowiedni dobór danych, budowa modelu oraz jego uŝycie umoŝliwiło osiągnięcia w/w celu ze zwiększoną dokładnością w stosunku do intuicyjnego wyboru. Dzięki temu moŝliwe staje się bardziej dokładne typowanie podatników, których naleŝy poddać kontroli. Tym samym zwiększa się skuteczność egzekwowania prawa podatkowego. Słowa kluczowe: bazy danych, eksploracja danych, maszyna wektorów wspierających, klasyfikacja 1. Wprowadzenie Eksploracja danych jest procesem odkrywania nowej wiedzy w duŝych wolumenach danych, która moŝe zostać wykorzystana w celu osiągnięcia celów biznesowych danej organizacji. Techniki eksploracji danych wykorzystują modele utworzone na podstawie zebranych danych oraz z wykorzystaniem określonego algorytmu. Algorytm maszyny wektorów wspierających jest techniką tzw. uczenia nadzorowanego, gdzie wykorzystywane istniejące dane zawierające zbiory atrybutów wejściowych oraz atrybut wyjściowy zawierający interesujący nas poszukiwany element. Na podstawie istniejących danych algorytm uczy się rozpoznawać określone zestawy danych przynaleŝące do określonego atrybutu wyjściowego. W ten sposób tworzy się model, który moŝna zastosować do istniejących juŝ danych [2]. Celem naszego zadania jest odnalezienie w grupie podatników, osób które uchylają się od płacenia lub teŝ zmniejszają wartości płaconego podatku z wykorzystaniem MWW jako algorytmu klasyfikującego, czyli takiego który wykonuje proces uczenia modelu opisującego róŝne klasy danych [3]. Na podstawie istniejących danych wejściowych zawierające dane opisujące klientów oraz znanego atrybutu wyjściowego informującego o problemach z prawem podatkowych, będzie stworzony model, którego późniejsze zastosowanie na nowej grupie danych wejściowych umoŝliwi zawęŝenie oraz określenie z dokładniejszą precyzją poszukiwanych osób mających problemy z prawem.

29 Ryszard Budziński, Leszek Misztal Zastosowanie algorytmu maszyny wektorów wspierających do klasyfikacji podatników z wykorzystaniem bazy danch Oracle 11G Przedstawienie algorytmu Algorytm MWW jest wykorzystywany w zadaniach klasyfikacji, regresji jak równieŝ do wykrywania anomalii. Algorytm wykonuje transformację zbioru danych reprezentowanego przez N atrybutów do punktów w N-wymiarowej przestrzeni. Następnie podejmowana jest próba podzielenia uzyskanych punktów w podzbiory z określoną wartością poprzez atrybut wyjściowy (docelowy). Podział ten jest realizowany za pomocą hiperprzestrzenni w przypadku zastosowania liniowej funkcji jądra, lub teŝ w wykorzystaniem nie liniowego separatora dla nie liniowej funkcji jądra. MWW odnajduje wektory wsparcia, które definiują separatory dające największą separację pomiędzy klasami danych. Zakładając, Ŝe posiadamy następujący zbiór danych: D = {(x i, y i ) dla x i R, y i {-1, 1}, 1 i n gdzie x i wektor danych wejściowych, y i przynaleŝność do klasy Wówczas wzór dla przestrzeni separującej moŝna zapisać jako: w * x + b = 0 gdzie w wektor wsparcia Przy czym dla separacji liniowej wybieramy dwie przestrzenie marginalne, pomiędzy którymi nie ma Ŝadnych punktów, oraz maksymalizujemy odległość pomiędzy nimi (dobieramy w i b w celu maksymalizacji marginesu). w * x + b = 1 w * x + b = -1 Następnie dodajemy ograniczenie, które uniemoŝliwia znalezienie się punktów w wyznaczanym marginesie: w * xi + b 1 dla x i w pierwszej klasie w * xi + b -1 dla x i w drugiej klasie Co moŝna zapisać jako: y i (w * x i + b) 1, dla 1 i n Ostatecznie otrzymujemy do rozwiązania ostateczną postać [1]: min w 2 /2, dla y i (w * x i + b) 1, dla 1 i n PoniŜej znajduje się rysunek reprezentujący graficzną reprezentację działania algorytmu dla przestrzeni dwuwymiarowej, oraz binarnego klasyfikatora.

30 30 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 Rys.1 Graficzna reprezentacja funkcjonowania MWW z maksymalną separacją W naszym przypadku zostanie wykorzystana funkcja klasyfikacji dla algorytmu. Oznacza to taką funkcję, która przypisze kolekcję danych wejściowych do wyjściowych kategorii lub klas. Celem jest jak najdokładniejsze przewidzenie klasy wyjściowej dla kaŝdego przypadku danych wejściowych. Realizacja tego zadania odbywa się z wykorzystaniem nauki z nauczycielem (tzn. nauczanie nadzorowane), która została opisana na wstępie. 3. Algorytm maszyny wektorów wspierających w ODM Algorytm zastosowany w bazie danych Oracle (w tym przypadku Oracle 11g) dysponuje kilkoma interesującymi cechami [5]: wsparcie dla liniowej oraz nieliniowej funkcji jądra (funkcja Gaussa), wybór funkcji jądra oraz jej parametrów moŝe być wykonywany automatycznie, jest równieŝ moŝliwość ręcznego doboru oraz parametryzowania, zastosowanie mechanizmu aktywnego nauczania - metodę optymalizacji słuŝącą do kontroli przyrostu modelu oraz zredukowania czasu budowy modelu. Takie rozwiązanie wymusza na algorytmie MWW na wykorzystaniu najbardziej reprezentatywnego zbioru danych, zamiast wykorzystania wszystkich danych. Najczęściej model uzyskany w ten sposób ma dokładność porównywalną z modelem bazującym na standardowym modelu, wsparcie dla binarnych oraz wieloklasowych atrybutów wyjściowych, wsparcie dla przygotowania danych, które zostaną poddane badaniu tzn.: wsparcie dla próbkowania danych wejściowych, podział danych na dane do budowy oraz testów, eliminacja danych będących poza zakresem, uzupełniania brakujących wartości, normalizacja danych np. do zakresu z przedziału 0 do 1. dostęp do funkcji algorytmu ODM, poprzez interfejs programowy PL/SQL, interfejs programowy Java API, dostęp do funkcji z narzędzia Oracle Data Miner W przypadku manualnego doboru parametrów, aby wykorzystać moŝliwości narzędzia, nale- Ŝy skonfigurować parametry dla funkcji realizujących budowę modelu MWW. PoniŜej znajduje się

31 Ryszard Budziński, Leszek Misztal Zastosowanie algorytmu maszyny wektorów wspierających do klasyfikacji podatników z wykorzystaniem bazy danch Oracle 11G 31 tabela z funkcjami: Tabela 1. Opis parametry funkcji dla algorytmu MWW Parametr Nazwa w funkcjach Opis Jądro SVMS_KERNEL_FUNCTION Funkcja liniowa lub Gausa. Algorytm automatycznie uŝywa funkcji jądra, która jest najbardziej adekwatna do danych. MWW wykorzystuje jądro liniowe, gdy jest więcej niŝ 1000 atrybutów w danych do nauki, w pozostałych przypadkach uŝywa jądro Gausa. Odchylenie standardowe dla jądra z funkcją Gausa Wielkość pamięci podręcznej dla jądra z funkcją Gausa. Aktywne nauczanie SVMS_STD_DEV SVMS_KERNEL_CACHE_SIZE SVMS_ACTIVE_LEARNING Liczba atrybutów nie odpowiada liczbie kolumn w danych do nauki. MWW przekształca atrybuty zawierające kategorie na binarne, numeryczne wartości. Dodatkowo ODM interpretuje kaŝdy wiersz w zagnieŝdŝonych kolumnach jak oddzielny atrybut. Kontroluje rozpiętość dla jądra z funkcją Gausa. MWW wykorzystuje metodę uzaleŝnioną od danych, która odnajduje wartość standardowego odchylenia, która jest na tym samym poziomie, jak odległości pomiędzy typowymi przypadkami w danych. Ilość pamięci zaalokowanej dla jądra z funkcją Gausa, w celu poprawienia czasu budowy modelu. Wykorzystanie opcji aktywnego uczenia. Szczególnie waŝne dla modelu nieliniowego z funkcją Gausa. Czynnik złoŝoności SVMS_COMPLEXITY_FACTOR 4. Przebieg procesu eksploracji danych w narzędziach Oracle Domyślnie aktywne nauczanie jest włączone. Ustawienia regulujące balans pomiędzy zło- Ŝonością modelu, a prędkością modelu. Etapy rozwiązywanie problemów eksploracji danych z wykorzystaniem narzędzia ODM są następujące: definicja problemu z punktu widzenia eksploracji danych i celów zadania zebranie danych oraz ich przygotowanie budowa modelu, a następnie jego ocena uruchomienie procesu produkcyjnie

32 32 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 Opis w/w etapów: Definicja problemu z punktu widzenia eksploracji danych i celów zadania Cel zadania musi być dobrze zdefiniowany oraz określony z punktu widzenia funkcjonalności oraz moŝliwości systemu eksploracji danych. W naszym przypadku jesteśmy zainteresowani klasyfikacją podatników z punktu widzenia moŝliwych uszczupleń dochodów budŝetowych. Oznacza to większe zainteresowania osobami, które zostaną dodane do grupy potencjalnie ograniczających, opóźniających lub ukrywających płatności podatkowe, celem zmotywowania ich do postępowania zgodnie z ordynacją podatkową. Zebranie danych oraz ich przygotowanie Ogólną zasadą w procesie eksploracji danych jest zebranie moŝliwie największej ilości informacji o kaŝdej jednostce, co umoŝliwi podczas procesu eksploracji danych wykrycie danych, które mogą być wykorzystane. Nie powinno się eliminować atrybutów w danych, które potencjalnie uwaŝamy za mało istotne lub nie istotne, poniewaŝ algorytmy istotności atrybutów mogą wykazać ich przydatność. NaleŜy poddać dane równieŝ procesowi czyszczenia oraz normalizacji, niezbędnymi dla poprawności działania algorytmu klasyfikującego [4]. W przypadku naszej klasyfikacji będziemy wykorzystywali dane dotyczące danych demograficznych klientów oraz danych związanych z kwotami deklarowanymi na składanych przez nich deklaracjach. Określone zostanie równieŝ metoda określenia problemów z płatnościami, która będzie powodować dodanie kolumny z określeniem problemów (tak/nie). Budowa modelu, a następnie jego ocena Narzędzie ODM umoŝliwia automatyzowanie wielu złoŝonych zadań podczas budowy oraz testowania modelu z wykorzystaniem algorytmu MWW. NaleŜy jednak uwzględnić fakt, Ŝe praktycznie Ŝaden model nie jest perfekcyjny. NaleŜy równieŝ zauwaŝyć, Ŝe czasami model z największą dokładnością nie jest tym właściwym, w praktyce naleŝy uwzględnić jakie poziomy błędów są akceptowalne z punktu widzenia naszego zadania. Uruchomienie procesu produkcyjnie Po ocenie modelu oraz uznaniu jego akceptowalnej jakości moŝna uruchomić model na danych produkcyjnych, aby uzyskać wyniki dla pełnego zakresu danych. W wyniku tego uzyskami listę sklasyfikowanych klientów, którzy potencjalnie wykazują lub nie wykazują problemów z płatnościami. UmoŜliwi to działania na mniejszej grupie podmiotów, które mają na celu ich zweryfikowanie oraz zmotywowanie do przestrzegania prawa podatkowego. NaleŜy jednak pamiętać, Ŝe uzyskane wyniki są na określonym, ulepszonym poziomie dokładności w stosunku do dotychczasowej wiedzy, jednak nie stanowią niezbitego dowodu na przynaleŝność do tej grupy. 5. Wykorzystanie algorytm maszyny wektorów wspierających Problem polega na sklasyfikowaniu podatników za pomocą MWW, posiadających określone cechy/atrybuty, którzy mogą mieć problemy podatkowe związane z uszczuplaniem dochodów budŝetowych na podstawie zebranych wyników kontroli podatkowych. Dane zostały zebrane oraz przekształcone z systemów podatkowych za pomocą narzędzi imp, exp oraz języka SQL i PL/SQL, opisane w [7]. Tablica do budowy modelu przyjmuje następującą postać (język SQL):

33 Ryszard Budziński, Leszek Misztal Zastosowanie algorytmu maszyny wektorów wspierających do klasyfikacji podatników z wykorzystaniem bazy danch Oracle 11G 33 CREATE TABLE PODATNIK ( ID NUMBER, MIASTO VARCHAR2(40), IMIE VARCHAR2(20), NAZWISKO VARCHAR2(40), STATUS_M CHAR(1), PLEC CHAR(1), WIEK NUMBER, DOCHOD NUMBER, ODLICZENIA_POD NUMBER, WYN_KONTROLI NUMBER ) gdzie, DANE WEJŚCIOWE: ID identyfikator podatnika w bazie danych MIASTO miasto płacenia podatków IMIE, NAZWISKO imię i nazwisko podatnika STATUS_M w stanie małŝeńskim, lub odwrotnie PLEC płeć podatnika DOCHOD dochód roczny podatnika ODLICZENIA_POD wielkość odliczeń podatkowych ATRYBUT WYJŚCIOWY: WYN_KONTROLI wynik kontroli podatkowej (neg., poz.) Następnie budujemy model, korzystając z narzędzia ODM, zgodnie z opisami w [6]. Wykonujemy następujące kroki: wybór algorytmu (SVM) oraz metody klasyfikacji wybór tablicy z zebranymi danymi (poniŝej obraz) wybór docelowej wartości atrybutu wyjściowego (1 wynik kontroli pozytywnej) oraz nazwy modelu w naszym przypadku PODATNIK_SVM_M1 wybór podziału danych (60% - dane do budowy, 40% dane do weryfikacji) dla przygotowania danych: sposób postępowania z danymi poza zakresem maksymalna wielkość nie większa niŝ 3 standardowe odchylenia od średniej, zastąpienie brakujących wartości średnią atrybutu lub najczęściej występującą wartością, normalizacja danych w zakresie od 0 do 1.

34 34 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 Rys. 2. Wybór danych poddanych badaniem SVM ustalenie parametrów jądra dla algorytmu MWW tzn. liniowa funkcja jądra, wartość tolerancji na poziomie 0.001, automatyczny dobór i optymalizacja czynnika złoŝoności, wykorzystanie aktywnego nauczania (poniŝej obraz): Rys. 3. Wybór parametrów jądra dla SVM

35 Ryszard Budziński, Leszek Misztal Zastosowanie algorytmu maszyny wektorów wspierających do klasyfikacji podatników z wykorzystaniem bazy danch Oracle 11G 35 Następnie zostaną przygotowane dane wejściowe zgodnie z ustawieniami, oraz nastąpi budowa modelu z liniową funkcją jądra, który następnie zostanie przetestowany na wybranych wcześniej danych. Zbudowany model charakteryzuje się następującą dokładnością: Rys. 4. Tabela z dokładnością przewidywań Oznacza to, Ŝe podatnicy z pozytywną kontrolą zostali przewidywani z dokładnością 82,86%, natomiast z negatywną z dokładnością 67,78%. RównieŜ ogólna ocena modelu została oceniona jako dobra z dokładnością przewidywań o 50,63% większą w porównaniu z losowym wybieraniem (predictive confidence opisane w.[6]). PoniewaŜ zastosowany model cechuje się dobrą dokładnością, moŝna zastosować go do danych rzeczywistych z brakiem atrybutu docelowego, celem dokonania klasyfikacji. Wynikiem jest tabela z identyfikatorem podatnika, prawdopodobieństwem wyniku pozytywnej kontroli podatkowej oraz kosztu uzyskania wyniku, z które moŝemy pobrać dane podatników, których naleŝy poddać kontroli (obraz poniŝej). Rys. 5. Wyniki działania modelu na zastosowanych danych

36 36 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, Uwagi końcowe W wyniku zastosowania modelu matematycznego algorytmu MWW w implementacji zastosowanej w bazie danych Oracle 11g został rozwiązany problem klasyfikacji podatników ze względu na potencjalne problemy z przestrzeganiem prawa podatkowego. Dzięki temu moŝliwe staje się bardziej dokładne typowanie podatników, których naleŝy poddać kontroli, a tym samym zwiększa się skuteczność egzekwowania prawa podatkowego. 7. Literatura 1. Bernhard Schoelkopf, Alexander J.Smola: Learning with kernels, Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond, The MIT Press Ian H.Witten, eibe Frank: Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques, Morgan Kaufmann Ramez Elmasri, Shamkant B. Navathe: Fundamentals of Database Systems, Addison- Wesley Matthias Jarke, Maurizio Lenzerini, Yannis Vassiliou, Panos Vassiliadis: Fundamentals of Data Warehouse, Springer-Verlag 2002, Oracle Data Mining Concepts 11g Release 1 (11.1), Oracle Corp Oracle Data Miner , Oracle Corp Oracle Database Documentation Library 11g Release 1 (11.1), Oracle Corp. 2008

37 Ryszard Budziński, Leszek Misztal Zastosowanie algorytmu maszyny wektorów wspierających do klasyfikacji podatników z wykorzystaniem bazy danch Oracle 11G 37 APPLYING OF ALGORITHM SUPPORT VECTOR MACHINES IN CLASSIFICATION OF TAX PAYERS WITH USAGE OF ORACLE 11G DATABASE Summary Introduction to more efficient IT systems led to implementation of data mining algorithms and possibility of applying them in solving real-world problems. It also functions for algorithm Support Vector Machines in classification problems. In the described solution SVM with linear kernel function was applied for classification of tax payers because of positive or negative result of taxation control by considering specific features describing payers. Appropriate choice of data, building the model and applying the model led to reaching the above described goal with better accuracy in comparing to intuitive choice. Applying the solution gives opportunity of more accurate typing of tax payers, that should by controlled by tax authorities, and this leads for the better observance of the tax law. Keywords: databases, data mining, Support Vector Machines, classification Ryszard Budziński Leszek Misztal Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie r.budzinski@man.szczecin.pl Leszek.Misztal@zp.mofnet.gov.pl

38 38 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 WITOLD CHMIELARZ Uniwersytet Warszawski MIERNIKI OCENY UśYTECZNOŚCI INDYWIDUALNEJ BANKOWOŚCI ELEKTRONICZNEJ W POLSCE W POŁOWIE 2008 ROKU Streszczenie Zasadniczym celem niniejszego artykułu jest wykonanie wstępnych analiz do czwartego etapu badań dotyczącego analizy i oceny usług internetowej bankowości indywidualnej w Polsce w połowie 2008 r. Rozpoczyna się wprowadzeniem określającym miejsce bieŝących badań w cyklu badawczym, uzasadnienia podjętych badań oraz definiującym podstawowe pojęcia uŝywane w pracy. Następnie przeprowadzono analizę serwisów bankowości indywidualnej dla wybranych banków w Polsce, za pomocą metody punktowej, metody punktowej ze skalą preferencji oraz metody konwersji. Kolejnym krokiem jest analiza uzyskanych wyników i wyciągnięcie wniosków dotyczących przyszłych badań koniecznych do wykonania w tym etapie. Słowa kluczowe: e-banking, serwis internetowy, mierniki oceny systemów informatycznych 1. Wstęp Zasadniczym celem niniejszych badań jest analiza moŝliwości zastosowania wybranych metod oceny przedsięwzięć informatycznych, jako mierników stopnia rozwoju i uŝyteczności zastosowania serwisów internetowych. Przedstawione badanie ograniczono do sfery dostępu do usług bankowości elektronicznej z punktu widzenia przeciętnego klienta indywidualnego. PoniŜsze rozwaŝania w sferze poznawczej słuŝą monitoringowi tej sfery, w sferze metodycznej do analizy moŝliwości zastosowań i tworzenia nowych modeli oceny, w sferze utylitarnej - do testowania nowych, autorskich metod lub ich zastosowań. W trakcie realizacji celu głównego stawiany jest następujący problem badawczy: która z funkcjonujących witryn internetowych banków wykazuje największą uŝyteczność ze względu na przyjęty zbiór kryteriów (cech charakterystycznych, atrybutów, mierników, czynników)? Prowadzi to do określenia takiej konfiguracji kryteriów, która będzie poŝądana (optymalnie postrzegana) z punktu widzenia klienta finalnego i pozwoli na podstawie racjonalnego wyboru zmaksymalizować jego szeroko pojęte korzyści, wynikające z uŝytkowania danej witryny. Jednocześnie właściciel serwisu uzyskuje wiedzę, jaki zestaw i struktura (relacje wzajemne) cech charakterystycznych serwisu są najbardziej istotne dla klientów i będzie mógł do ich potrzeb dostosować kanały i sposoby dostarczania określonych usług i produktów. Przedstawiane badania wynikały z praktycznych zleceń podejmowanych w latach przez autora, polegających na eksperckiej pomocy w wyborze optymalnego zestawu oprogramowania (systemów) dla firm i banków. Do połowy 2008 r. badania przebiegały w trzech głównych etapach: - ekstensywnym identyfikacja cech charakterystycznych witryn internetowych kolejnych, podstawowych branŝ e-biznesu. Głównie wykorzystywana była prosta, statyczna ocena punktowa

39 Witold Chmielarz Mierniki oceny uŝyteczności indywidualnej bankowości elektronicznej w Polsce w połowie 2008 roku 39 i analiza kierunków rozwoju serwisów w danej branŝy (dynamika przez powtarzanie badań tą samą metodą i pewnych odstępach czasu) rozpoczęła się w roku 2001 i trwa w wybranych branŝach do dziś [4], - indykatywnym modyfikacje stosowanej metody punktowej w kierunku ograniczenia jej subiektywności i narzucenia eksperckiej skali preferencji, a takŝe badanie moŝliwości zastosowania innych metod przede wszystkim AHP, wraz z róŝnymi, moŝliwymi sposobami jej zastosowania. Celem było wskazywanie z jednej strony odmian metodyki najlepszej dla oceny danej branŝy, a z drugiej - przykładów najlepszych w danym momencie serwisów dla klienta końcowego (lata ) [5], - intensywnym usprawnienie i tworzenie własnych metodyk oceny serwisów internetowych metodyka konwersji, próba metodyki oceny substytucji pomiędzy kryteriami oceny itp. [3]. Badania były prowadzone dla róŝnych branŝ gospodarki elektronicznej i w zróŝnicowanym zakresie. Dla poszczególnych branŝ autor na ogół posługiwał się pomocniczo w wyborze witryn internetowych rankingami prowadzonymi przez inne instytucje badawcze i innych ekspertów, co dawało dodatkowy materiał dla analiz porównawczych. ZróŜnicowanie zakresu wynikało zaś ze szczupłości środków przeznaczonych na badania oraz skomplikowanej struktury niektórych branŝ, potęgowanej przez wielką ilość jednostek gospodarczych i instytucji, które powinny być poddane badaniu oraz złoŝonych relacji pomiędzy nimi. Dlatego podlegały one starannej selekcji, po to by moŝna było wybrać firmy, czy instytucje porównywalne ze sobą. Istotne trudności wystąpiły teŝ z tworzeniem i funkcjonowaniem zespołów eksperckich oceniających witryny w poszczególnych branŝach. NajpowaŜniejszym jednak problemem okazał się tu brak jednolitej, obiektywnej, spójnej i zweryfikowanej w rzeczywistości metodyki oceny witryn internetowych. Nie jest on ani dostatecznie doceniony w literaturze polskiej, czy zagranicznej ani teŝ w Ŝaden sposób w niej przedstawiony. Niektóre zaś z obecnie pojawiających się artykułów, czy referatów konferencyjnych zostały zainicjowane badaniami autora. W tym nurcie mieszczą się rozwaŝania ukazane poniŝej. PoniŜsze badanie prowadzone są dla usług bankowości elektronicznej, jednej z najczęściej pojawiających się branŝ w badaniach autora. Traktowana jest ona w sposób jednolity od strony usług dostępnych dzięki witrynie internetowej banku, bez dzielenia banków wg form bankowości elektronicznej na dostęp elektroniczny, elektroniczne oddziały, czy bankowość stricte internetową. Podziały te zresztą obecnie na polskim rynku się mocno zdezaktualizowały i są bardzo nieostre. Bańkowość elektroniczna jest na rynku elektronicznym obiektem badawczym bardzo wdzięcznym z wielu powodów: jest to najlepiej rozwinięta w Polsce część tego rynku, chętnie sięga po najnowsze innowacje w tym zakresie z powodu duŝej konkurencji i jest skłonna inwestować w najnowsze rozwiązania i ich rozwój. Na koniec 2007 r. mieliśmy 63 banki oraz 582 spółdzielcze (NBP). Wg Komisji Nadzoru Finansowego (KNF) w czerwcu 2008 w tej sferze było zatrudnionych 173, 646 tys. osób. Liczba kart płatniczych wyniosła w połowie 2008 r. 28, 2 Mn, a liczba bankomatów 12,4 tys. (NBP). Z danych Związku Banków Polskich (ZBP) wynika, Ŝe w połowie 2008 r. ilość umów z klientami dotyczącymi elektronicznego dostępu do kont wynosiła 11,2 ml (blisko 6,5 ml klientów aktywnych, co stanowi 58% penetracji rynku, w tym 89% w zakresie klientów indywidualnych). Do roku 2010 ma wzrosnąć do prawie 15 Mn. Są to wielkości pokaźne prawie 30% ludności Polski ma szansę korzystać z elektronicznego dostępu do konta, 17% wykorzystuje tą moŝliwość w sposób aktywny - tak więc, wielkość problemu i jego znaczenie wydają się szczególnie istotne dla rozwoju gospodarczego kraju. Dla przeprowadzenia badań przyjęto następującą procedurę badawczą:

40 40 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, ustalenie metod i zasad typowania grupy eksperckiej, - zebranie i ukonstytuowanie oceniającego zespołu eksperckiego, - wybór grup kryteriów oraz specyfikacji szczegółowych oceny usług elektronicznych, - wybór metody oceny oraz dokonanie przystosowania jej do warunków badania, - przeprowadzenie badań, - analiza wyników badań i wyciągnięcie wniosków. W zaleŝności od celu i załoŝeń badania stosowano róŝne metody ustalenia grupy eksperckiej. Gdy podstawowym celem badania było ustalenie optymalnej postaci witryny internetowej na podstawie, której przystępowano dopiero do realizacji własnego projektu, powoływano zespół ekspercki złoŝony ze specjalistów z danej branŝy, projektantów serwisów internetowych, niezaleŝnych naukowców z wiodących uczelni w kraju oraz uŝytkowników podobnych witryn ze środowiska akademickiego. W doborze do grupy eksperckiej kierowano się oceną środowiska i w przypadkach, gdy zaistniały jakiekolwiek wątpliwości samooceną specjalisty. W przypadku, gdy chodziło o wybór optymalnego serwisu dla uŝytkownika końcowego, ankietowano osoby korzystające z Internetu, od co najmniej trzech lat i spędzających w nim, co najmniej dziesięć godzin tygodniowo, z czego co najmniej jedną trzecią poświęcają na przeglądanie stron internetowych. Dodatkowym warunkiem w przypadku serwisów bankowych było korzystanie z ocenianego serwisu. Niewątpliwie w obu przypadkach grupa była na tyle liczna by posiadać zróŝnicowane i niezaleŝne poglądy. Gdy dobór ekspertów nosił znamiona losowego, a rozpiętość ich ocen wydawała się znaczna określano stopień zgodności ekspertów (np. współczynnik konkordacji) oraz eliminowano ekspertów o ekstremalnych ocenach, by go ewentualnie poprawić [7], [8]. Po ustaleniu zespołu eksperckiego w pierwszym przypadku drogą wzajemnych uzgodnień (np. przez Internet) od początku albo metodą modyfikacji projektu wstępnego zaproponowanego przez moderatora lub metodą burzy mózgów ustalano wzorzec kryteriów oceny (grupy i wskaźniki szczegółowe). W drugim przypadku moderator narzucał wzorzec uzgodniony w węŝszej grupie specjalistów z danej dziedziny. W kolejnym kroku dokonujemy wyboru metody badawczej. W poprzednich badaniach rozpoczynano na ogół od wielowymiarowej analizy punktowej, wraz z wygenerowaną przez ekspertów do dalszych badań - skalą preferencji. W zeszłym roku dodatkowo przeprowadzono szereg doświadczeń polegających na zastosowaniu metody punktowej, metody AHP oraz własnej metody konwersji w ocenie serwisów internetowych. Dodatkowo róŝnicowano trzykrotnie sposób tworzenia skali preferencji kryteriów, a uzyskane wyniki zastosowano do dodatkowych wariantów obliczeń. Wyniki sześciu otrzymanych w ten sposób wariantów oceny były ze sobą wielostronnie porównywane. Z porównań tych wynikała potrzeba uproszczenia relacyjnej metody AHP pod kątem uŝyteczności dla ekspertów oraz wnioski o konieczności zbadania substytucji pomiędzy miernikami kształtującymi ocenę strony, które rozwinęły się w odrębne kierunki badań. Okazało się teŝ, Ŝe kaŝda ze stosowanych metod nie tylko, jak uwaŝano dotąd oceny punktowej jest obarczona pewną doŝą subiektywizmu. Okazało się teŝ, Ŝe metoda punktowa ze względu na proste, szerokie i uznane moŝliwości odniesień do wyników zewnętrznych moŝe świetnie słuŝyć jako pierwszy, wstępny stopień wymiarowania witryn internetowych. Relacyjność pomiędzy wskaźnikami jest natomiast w dostateczny, a kompromisowy względem wymogów ekspertów, uzyskiwana z metody konwersji.

41 Witold Chmielarz Mierniki oceny uŝyteczności indywidualnej bankowości elektronicznej w Polsce w połowie 2008 roku Wstępne analizy usług bankowości elektronicznej dla klientów indywidualnych przy pomocy metody punktowej Jak juŝ wspomniano wcześniej podstawą rozpoczęcia kaŝdego z etapów oceny uŝyteczności bankowych witryn internetowych było zastosowanie dla tej oceny metody punktowej. Najszerszy zestaw mierników, jaki jest stosowany w badaniach uŝyteczności stron internetowych zawiera kryteria funkcjonalne, techniczne, ekonomiczne, organizacyjne oraz psychologiczne. Z poprzednio przeprowadzonych eksperymentach udowodniono, Ŝe w chwili obecnej kryteria psychologiczne i w duŝej mierze organizacyjne dla elektronicznych bankowych usług przeznaczonych dla klientów indywidualnych kształtują się w bardzo podobny sposób. Podobnie jak się wydaje przedstawia się sprawa wizualizacji i poruszania się po wyróŝnionych dla tego badania witrynach bankowych. Dlatego w etapach późniejszych pod uwagę wzięto głównie kryteria ekonomiczne i funkcjonalne, dołączając wzorem analiz serwisów internetowych podstawowe kryteria technologiczne. Takie powtarzalne w czasie ujęcie problemu pozwala na dynamiczne porównania serwisów internetowych banków działających w Polsce. Tak więc w obecnym etapie, tak jak poprzednim - wyróŝniono kryteria następujące: - ekonomiczne - oprocentowanie nominalne roczne, prowadzenie rachunku mies./zł, prowizja za dostęp do kanałów elektronicznych (w tym token, jak jest), opłata za przelew do banku macierzystego, opłata za przelew do innego banku, procent za depozyty - lokata 10 tys., opłata za wydanie karty, opłata za obsługę karty - mies./zł, - funkcjonalne ze względu na duŝe podobieństwo usług podstawowych wyróŝniono jedynie ponadstandardowe usługi dodatkowe typu: ubezpieczenia, fundusze inwestycyjne, przelew za granicę, czy rachunek walutowy, - technologiczne - liczba bezprowizyjnych bankomatów, kanały dostępu do konta (placówki, Internet, Call Center, telefon komórkowy), zabezpieczenia (identyfikator i hasło, token, protokół SSL, lista haseł jednorazowych, lista kodów jednorazowych). W metodzie punktowej zbierano informacje o wyróŝnionych kryteriach; przypisywano im wartości wg załoŝonej skali wartości oraz analizowano wyniki w tabeli zbiorczej. Przyjęto następującą skalę wartości ocen: 1,00 bardzo dobra (pełne spełnienie kryterium, najniŝsze koszty); 0,75 dobra (prawie doskonałe spełnienie kryterium, nieco wyŝsze koszty); 0,50 średnia (połowiczne spełnienie kryterium, średnie koszty); 0,25 dostateczna - zadowalające spełnienie kryterium, wysokie koszty; 0,00 niedostateczna - brak cechy, najwyŝsze koszty. Metodę punktową wykorzystywano w dwóch odmianach: prostej gdzie kryteria były traktowane równowaŝnie; ze skalą preferencji gdzie grupom kryteriów przypisywano wartości współczynników róŝnicujące ich traktowanie przez klienta (suma współczynników = 1). W prostej metodzie punktowej mierzy się odległość od maksymalnie moŝliwej do uzyskania (wg zakładanej skali wartości). Dotyczy ona wartości miary kryterium i w sensie odległości jest taka sama, kiedy mierzymy odległości kryterium pierwszego od drugiego, jak i na odwrót. Nie określa się natomiast relacji pomiędzy poszczególnymi kryteriami. Za taką miarę moŝna uwaŝać przydanie poszczególnym kryteriom (lub ich grupom) skali preferencji. Liniowa skala preferencji w postaci znormalizowanej określa z kolei udział poszczególnych kryteriów w ostatecznym wyniku. Wyznacza więc jednorazową relację pomiędzy kryteriami w odniesieniu do całości oceny, jest równieŝ jakby uśrednioną miarą dla kryteriów w poszczególnych przypadkach, nie indywidualizując oceny dla kaŝdego z nich. Ale teŝ nie określa o ile kaŝde z kryteriów jest lepsze/gorsze od

42 42 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 innego. Jest tylko pochodną od znormalizowanej odległości. Ta powszechnie dziś w róŝnych odmianach - stosowana metodyka [SURM07] posiada niestety pewne wady, takie jak: subiektywizm ocen eksperckich, nieadekwatność wyznaczonych kryteriów do oceny sytuacji występują teŝ problemy ze sprowadzeniem ocen róŝnych kryteriów do porównywalności. Systematyka taka rodzi teŝ problemy związane z wątpliwościami dotyczącymi potrzeby zbiorczych porównań róŝnych kategorii usług bankowych (np. karty, usługi internetowe, usługi okienkowe itp.) w róŝnych formach bankowości elektronicznej (elektroniczny dostęp do konta tradycyjnego, oddział elektroniczny, bank wirtualny); czy teŝ skali punktacji i jej przeliczania z wartości pienięŝnych na umowne (punktowe lub procentowe). Subiektywizm oceny moŝna ograniczyć poprzez zaangaŝowanie grupy ekspertów i wyciągnięcie średniej lub dominanty z ich szacunków. Uśrednienie nie likwiduje, co prawda subiektywizmu, ale moŝe go przynajmniej zmniejszyć. Grupa ekspertów moŝe teŝ wyznaczyć zbiór kryteriów oceny, eliminując lub przynajmniej ograniczając ich brak odpowiedniości do sytuacji, jak równieŝ wyznaczyć algorytm przeliczenia wskaźników wartościowych na ilościowe. Kryteria/banki mbank Tabela 1. Fragment zbiorczej tabeli ocen VW Bank - e-direct ING - Konto Direct Multibank Polbank EFG Raiffeisen Bank Inteligo BZ WBK Deutsche Bank Toyota Bank %% wartośći maks. Oprocentowanie nominalne roczne 0,16 0,25 0,88 0,18 0,25 0,25 0,61 0,25 1,00 0,88 44,14% Prowadzenie rachunku mies./zł 1,00 0,67 0,50 0,89 1,00 0,50 0,86 0,83 0,00 1,00 59,00% Prowizja za dostęp do kanałów elektronicznych 1,00 1,00 0,81 0,93 1,00 1,00 0,89 0,75 1,00 1,00 76,60% Opłata za przelew do banku macierzystego 0,92 1,00 1,00 0,89 1,00 1,00 0,92 1,00 1,00 0,94 94,88% Opłata za przelew do innego banku 0,88 1,00 0,56 0,93 0,75 1,00 0,58 0,50 0,75 0,88 60,72% %% za depozyty - lokata 10 tys. 0,68 0,58 0,81 0,75 1,00 0,75 0,42 0,33 0,50 0,44 58,50% Liczba bezprowizyjnych bankomatów 0,82 0,75 0,63 0,61 0,50 0,75 0,64 0,42 0,50 0,75 61,09% Opata za wydanie karty 0,97 1,00 1,00 0,93 1,00 1,00 0,75 0,83 1,00 0,50 88,33% Opłata za obsługę karty - mies./zł 0,99 0,67 1,00 0,75 1,00 0,75 0,56 0,92 1,00 0,31 67,87% Usługi dodatkowe 0,91 0,75 0,63 0,86 0,58 0,75 0,89 0,75 1,00 0,44 66,54% Kanały dostępu do konta 0,83 0,92 0,75 0,89 0,50 0,75 0,92 0,92 0,00 0,75 67,18% Zabezpieczenia 0,85 0,92 0,88 0,61 0,42 0,50 0,83 1,00 0,75 0,63 69,37% Suma 10,02 9,50 9,44 9,21 9,00 9,00 8,86 8,50 8,50 8,50 Technologiczne 2,49 2,58 2,25 2,11 1,42 2,00 2,39 2,33 1,25 2,13 Ekonomiczne 6,62 6,17 6,56 6,25 7,00 6,25 5,58 5,42 6,25 5,94 Funkcjonalne 0,91 0,75 0,63 0,86 0,58 0,75 0,89 0,75 1,00 0,44 76,79 73,84 70,83 %% max 83,49% 79,17% 78,65% % 75,00% 75,00% % % 70,83% 70,83%

43 Witold Chmielarz Mierniki oceny uŝyteczności indywidualnej bankowości elektronicznej w Polsce w połowie 2008 roku 43 Podstawową zaletą tej grupy metod jest moŝliwość przedstawienia zbiorczego wyniku oceny za pomocą jednego wskaźnika dla kaŝdego banku, który jest porównywalna z wynikiem opisującym inne banki i to porównanie umoŝliwia. W ten sposób niejako udziela jednoznacznej odpowiedzi na pytanie, który z danych banków jest dla określonej kategorii klienta najlepszy, nie wdając się w dywagacje dotyczące rankingowania poszczególnych rodzajów usług bankowych. Nie zmusza teŝ dla porównań do budowania złudnego w gruncie rzeczy i podwaŝanego przez klientów - przeciętnego koszyka usług bankowych wycenianego wartościowo. Do oceny kryteriów kosztowych, funkcjonalnych, technologicznych oraz pozostałych posłu- Ŝyła tabela wyjściowa, w której przedstawiono oferty banków dotyczące usług bankowości elektronicznej i opłat związanych z korzystaniem z kont bankowych, którymi moŝemy zarządzać przez Internet, utworzona na podstawie danych uzyskanych ze stron internetowych poszczególnych banków. Na jej podstawie stworzono uproszoną i uśrednioną tabelę zbiorczą ocen kryteriów generowanych przez ekspertów (Tabela 1). Dane do tabeli uzyskano analizując od maja do sierpnia 2008 r. serwisy internetowe wybranych dwudziestu czterech serwisów internetowych banków (w tym cztery banki internetowe), w razie potrzeby wspomagając się informacją z infolinii lub innych źródeł internetowych. Z prośbą o ocenę elektronicznych serwisów bankowych zwrócono się do 169 uŝytkowników (studentów studiów wieczorowych i zaocznych Wydziału Zarządzania Uniwersytetu Warszawskiego oraz WyŜszej Szkoły Ekonomiczno-Informatycznej, głównie specjalności informatycznych i bankowości). Uzyskano sto czterdziestu pięć zwrotnych odpowiedzi, z których w pierwszej selekcji ze względów formalnych wyeliminowano dwadzieścia jeden. Dalsza preparacja danych nastąpiła po wstępnych analizach i jest przedmiotem, przygotowywanego równolegle po uprzednich obliczeniach odrębnego artykułu. m Bank -ekonto 10,02 Multibank - Multikonto - Ja 9,50 Volkswagen Bank - e-direct - Pakiet Standard 9,44 ING - Konto Direct 9,21 Raiffeisen Bank - Mobilne Konto Osobiste 9,00 Polbank EFG - Rachunek Gotówkowy 9,00 Inteligo 8,86 Toyota Bank - konto osobiste 8,50 Deutsche Bank PBC - db Fokus 8,50 BZ WBK Konto 24.pl 8,50 7,50 8,00 8,50 9,00 9,50 10,00 10,50 Rys.1. Ranking uŝyteczności elektronicznego dostępu do kont indywidualnych wybranych 10 banków w Polsce

44 44 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 Wyniki wstępnych analiz były następujące. Zsumowanie punktów uzyskanych z tabeli zbiorczej przedstawia określony ranking usług bankowości elektronicznej dla poszczególnych banków. Na pierwszej pozycji znalazł się w tym rankingu mbank (83,49% - poziomu usług maksymalnych, 73,96% na początku 2008 r., wobec 68,42% w roku 2007), następnie Multibank (79,17%, poprzednio na dalekiej 13 pozycji), Volkswagen Bank z usługą e-direct (78,39%, uprzednio 72,92%) oraz ING Konto direct (76,79%, uprzednio na 16 pozycji). Dwa banki internetowe uprzednio znajdujące się w pierwszej piątce Toyota Bank i Inteligo, tym razem znalazły się poza nią (odpowiednio na 10 i 7 pozycji). Rozpiętość w ocenach najlepszej trójki sprowadza się do blisko 5 punktów procentowych (wobec 9 na początku roku, a 2,25 punktu w roku ubiegłym), co świadczy o ponownie malejącym zróŝnicowaniu ocen w połowie roku przed początkiem kryzysu sytuacja w sektorze bankowym była ustabilizowana. Tym niemniej, pomimo prawie 40 punktów rozpiętości oceny najlepszej i najgorszej, widać, Ŝe banki nawzajem pilnie się obserwują i wyciągają szybko wnioski z niepowodzeń i sukcesów innych. W większości nie ma Ŝadnych obowiązkowych wpłat miesięcznych, albo są one celowo minimalizowane (co nie do końca oddaje skala punktowa), przelewy do banku są na ogół bezpłatne, a poziom zabezpieczeń moŝe być uznany za wystarczający dla klientów (2-4 rodzajów zabezpieczeń). Najgorzej w tej klasyfikacji wypadły: Getin Bank (58,33%, pomimo wysokich notowań wskaźników ekonomicznych), Millenium (62,92%) oraz Citibank 63,02%). Z zestawienia zbiorczego wynika teŝ, Ŝe dwie usługi: opłata za wydanie karty i opłata za wydanie karty osiągnęły poziom, który w chwili obecnej jest w stanie zadowolić klienta około 90%. Bezapelacyjnie najgorszym wskaźnikiem jest oprocentowanie nominalne roczne (oceniane w większości przez uŝytkowników jako zbyt niskie 44% maksymalnych moŝliwości). Prawie 60% ocen maksymalnych osiągały teŝ w połowie roku prowadzenie rachunku oraz oprocentowanie lokat. Z czynników niewymienionych w kryteriach klienci zwracali uwagę na brak moŝliwości dokonania przelewu za granicę oraz brak moŝliwości całkowicie automatycznego przez Internet - uzyskania kredytu. Pierwszą metodą ograniczającą swoisty subiektywizm ocen grupy ekspertów jest zastosowanie jednostkowych preferencji, co do poszczególnych kryteriów, bądź grup kryteriów. Przeprowadzono cztery eksperymenty przypisując preferencje do wariantów: ekonomicznego (60%), pozostałe po 20%; technologicznego (60%), pozostałe po 20%; funkcjonalnego (60%), pozostałe po 20%; pozaekonomiczne po 40%, ekonomiczne 20%.

45 Witold Chmielarz Mierniki oceny uŝyteczności indywidualnej bankowości elektronicznej w Polsce w połowie 2008 roku 45 m Bank -ekonto Polbank EFG - Rachunek Gotówkowy Volkswagen Bank - e-direct - Pakiet Standard Multibank - Multikonto - Ja ING - Konto Direct Raiffeisen Bank - Mobilne Konto Osobiste Pozaekonomiczne Funkcjonalne Ekonomiczne Technologiczne Deutsche Bank PBC - db Fokus Toyota Bank - konto osobiste Inteligo BZ WBK Konto 24.pl 0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50 4,00 4,50 5,00 Rys.2. Ranking oceny punktowej wg róŝnych rodzajów preferencji dla wybranych 10 banków w Polsce 3. Wykorzystanie metody konwersji dla analiz usług bankowości elektronicznej dla klientów indywidualnych Do dalszych analiz wykorzystano stworzoną przez Autora w zeszłym roku metodę konwersji. PoniewaŜ pierwsza przymiarka do wykorzystania tej metody miała szereg niedogodności [2], zastosowano drugą wersję metody konwersji weryfikowaną (podobnie jak obecnie) w branŝy bankowości elektronicznej [3]. Jest to dopiero druga weryfikacja tej wydaje się, Ŝe tym razem poprawnej metody. ZałoŜenia metody konwersji są następujące: po zbudowaniu przez ekspertów tabeli ocen poszczególnych kryteriów dla kaŝdego z banków - konwersję naleŝy rozpocząć od ustalenia wektora preferencji kryteriów poziomu nadrzędnego. Proponuje się następujące przekształcenie zbiorczej tabeli wynikowej na wektor preferencji (pierwszy konwerter): - utworzenie macierzy odległości od wartości maksymalnej dla kaŝdego kryterium, w kaŝdym serwisie, - obliczenie średniej odległości od wartości maksymalnej, dla kaŝdego kryterium, - stworzenie macierzy róŝnic pomiędzy odległością od wartości maksymalnej, a odległością średnią wg kryteriów,

46 46 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, dla kaŝdego serwisu banku budowa macierzy konwersji modułów odległości względnych poszczególnych kryteriów od pozostałych kryteriów (odległość od tego samego kryterium wynosi 0), poniŝej przekątnej uzyskane odległości są odwrotnością odległości powyŝej przekątnej, - uśrednienie macierzy konwersji kryteriów stworzenie jednej macierzy średnich modułów wartości dla wszystkich kryteriów, - przekształcenie macierzy konwersji kryteriów w nadrzędną macierz preferencji (obliczenie kwadratu macierzy, sumowanie po wierszach, standaryzacja uzyskanego wektora preferencji; ponowne podniesienie do kwadratu, sumowanie po wierszach, standaryzacja wektora preferencji powtarzanie tej iteracji dopóki róŝnice w kolejnych wektorach preferencji będą minimalne). Następnie dokonywano przekształcenia wyników podanych przez ekspertów na poziomie macierzy określających oceny eksperckie kolejnych serwisów dla poszczególnych kryteriów (drugi konwerter). Wyniki otrzymano w analogiczny sposób: - stworzenie macierzy odległości od wartości maksymalnej dla kaŝdego kryterium i kaŝdej witryny, - obliczenie średniej odległości od wartości maksymalnej, dla kaŝdego serwisu, - stworzenie macierzy róŝnic odchyleń od wartości maksymalnej i średniej odległości cech od maksymalnej, - dla kaŝdego kryterium skonstruowanie macierzy (12) przekształceń (konwersji) róŝnic odległości średniej od wartości maksymalnej pomiędzy serwisami, analogicznie jw. (odległość dla danej cechy w tym samym serwisie od tego samego serwisu wynosi 0), wartości poniŝej przekątnej są odwrotnościami tych, które są powyŝej przekątnej, - budowa macierzy modułów przekształceń róŝnic odległości średniej od wartości maksymalnej pomiędzy serwisami, dla kaŝdego kryterium, - dla kaŝdej macierzy modułów przekształceń róŝnic odległości średniej od wartości maksymalnej pomiędzy serwisami podniesienie jej do kwadratu, podsumowanie wierszy, standaryzacja uzyskanego wektora rankingu oraz powtarzanie tej czynności dopóki róŝnice uzyskane pomiędzy dwoma wektorami rankingowymi dla danego kryterium będą minimalne, - skonstruowanie z tak uzyskanych wektorów zbiorczej macierzy rankingowej powrót do macierzy gdzie w boczku są nazwy kryteriów, w główce nazwy serwisów bankowych przez odpowiednie przeniesienie do niej uzyskanych wektorów preferencji dla kaŝdego kryterium, - przemnoŝenie tak uzyskanej macierzy przez obliczony uprzednio wektor preferencji, - analizowanie wyników ostatecznych i wyciągnięcie wniosków (uwaga: najniŝsze odległości są w tym przypadku najkorzystniejsze, sprowadzenie do porównywalności z pozostałymi metodami moŝemy uzyskać przez odjęcie tych wartości od 1 i ich ponowną standaryzacji).

47 Witold Chmielarz Mierniki oceny uŝyteczności indywidualnej bankowości elektronicznej w Polsce w połowie 2008 roku 47 m Bank -ekonto Multibank - Multikonto - Ja Volkswagen Bank - e-direct - Pakiet Standard ING - Konto Direct Raiffeisen Bank - Mobilne Konto Osobiste Polbank EFG - Rachunek Gotówkowy Inteligo Toyota Bank - konto osobiste Deutsche Bank PBC - db Fokus BZ WBK Konto 24.pl 0,0000 0,0200 0,0400 0,0600 0,0800 0,1000 0,1200 0,1400 Metoda punktowa Metoda konwersji Rys.3. Ranking oceny elektronicznego dostępu do kont indywidualnych wybranych bankach w Polsce w połowie2008 r wg metody konwersji oraz punktowej - porównanie pierwszych dziesięciu pozycji rankingu Metoda konwersji jako oparta na uśrednionych odległościach od przeciętnych - spłaszczyła uzyskane wyniki. Tym niemniej występuje w niej większa zgodność z wynikami uzyskanymi metodą punktową niŝ w metodzie AHP. W przytaczanych badaniach zeszłorocznych dotyczących serwisów internetowych bankowości elektronicznej średni kwadrat róŝnicy odchyleń pomiędzy standaryzowanymi wynikami szacunków ocen wynikających z metodyki punktowej i metodyki AHP wynosiła oraz metodyki punktowej i metodyki konwersji był przeszło czterokrotnie mniejszy na rzecz metodyki konwersji. W tym roku między innymi ze względu na świadomość ekspertów róŝnic pomiędzy metodyką AHP a metodyką konwersji i związanym z tym staranniejszym i bardziej przemyślanym wypełnianiem tabel zbiorczych róŝnice te we wszystkich kategoriach udało się zmniejszyć. Tym niemniej nadal większe zróŝnicowanie występuje pomiędzy wynikami metody AHP i metody punktowej. Sugeruje to rezygnację ze stosowania metodyki AHP w dalszych badaniach nad oceną witryn internetowych. Wyniki metody konwersji dla danych z połowy 2008 r. przedstawia Rys. 3. Ponadto porównując obecne wyniki z badaniami poprzednimi widać wyraźnie, Ŝe w ciągu pierwszego półrocza ranking usług elektronicznych banków działających w Polsce diametralnie się zmienił. Z trzech pierwszych pozycji tylko mbank utrzymał swoje miejsce. Na drugim miejscu znalazł się Multibank (poprzednio na 12), na trzeciej VW Bank (poprzednio 4).

48 48 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 W pierwszej dziesiątce znalazły się ponadto ING (15), Raiffeisen Bank i Deutsche Bank, zajmujące uprzednio dalsze miejsca. Dziwi trzecie od końca miejsce Toyota Bank (poprzednio 3), dawniej długo na pierwszej pozycji. Przyczyną takiego zróŝnicowania były głównie czynniki ekonomiczne część uzyskanych danych spływała juŝ w momencie pojawienia się pierwszych zapowiedzi i objawów kryzysu, zwiększyła się równieŝ ostrość oceny niedociągnięć funkcjonalnych ocenianych witryn. 4. Podsumowanie obecnego etapu badań Przedstawione wstępne wyniki otrzymane przy pomocy tradycyjnej metody punktowej, jej modyfikacji w postaci metody punktowej z róŝną skalą preferencji oraz metody konwersji nie wyczerpują moŝliwości oceny witryn internetowych. Prowadzone od ubiegłego roku badania szczegółowe pokazują, Ŝe metody eliminujące oceny subiektywne pokazują inne rezultaty niŝ przedstawione w powyŝszym badaniu. Pozwalają teŝ na określenie moŝliwości zastosowania wykorzystywanych metodyk w ocenie serwisów internetowych (patrz: Tabela 2). Tabela 2. Zbiorcza ocena moŝliwości zastosowania wykorzystywanych metodyk w ocenie serwisów internetowych obsługi bankowego klienta indywidualnego. Cecha charakterystyczna Metoda punktowa Metoda AHP Metoda konwersji Łatwość zastosowania Wysoka Niska Wysoka Łatwość nauczenia się Wysoka Niska Nie występuje Łatwość dokonania obliczeń Wysoka Wysoka, przy dysponowaniu oprogramowaniem Wysoka, przy dysponowaniu oprogramowaniem Obiektywizm Niski Wysoki Średni Interpretacja wniosków Wysoka Średnia Średnia Uzyskane do chwili obecnej wyniki tego etapu ugruntowują przekonanie o przydatności obecnie rozpatrywanej postaci metody konwersji. RóŜnice w wynikach w porównaniu z rokiem ubiegłym biorą się teŝ z większego zróŝnicowania ocen ekspertów. W etapie poprzednim oceny dokonywał doborowy zespół ekspertów, o wysokich kwalifikacjach zawodowych.. Dodatkowe badanie zgodności ich ocen nie było w tym przypadku potrzebne. PoniewaŜ w badaniu obecnym grupa ekspertów była znacznie bardziej zróŝnicowana naleŝy dokonać ze względu na przyjętą metodę zbierania danych ich przedobliczeniowej preparacji wg metod wspomnianych na początku artykułu. Na ogół rankingi publikowane w prasie fachowej nie uwzględniają tych obliczeń, a wydaje się, Ŝe powinny ze względów metodycznych. Doprowadzenie do zgodności ocen eksperckich moŝe bowiem zmienić kolejność prezentowanych rankingów. Będzie to jednak kolejnym krokiem prowadzonych badań. 5. Literatura 1. Chmielarz W.: Metody oceny witryn banków internetowych w zakresie obsługi klienta indywidualnego, Rachunkowość bankowa, nr 3(40), 2008, str , 2. Chmielarz W.: Przełączniki metodyczne w ocenie witryn internetowych sklepów komputerowych, rozdz. 43 [w]: Zarządzanie Wiedzą i Technologiami Informatycznymi, red. C. Orłowski, Z. Kowalczuk, E. Szczerbicki, nr 4 seria: Automatyka i Informatyka, Pomorskie Wydawnictwo Naukowo-Techniczne PWNT, Gdańsk 2008, str ,

49 Witold Chmielarz Mierniki oceny uŝyteczności indywidualnej bankowości elektronicznej w Polsce w połowie 2008 roku Chmielarz W.: Metodyczne problemy oceny witryn bankowości elektronicznej, podrozdział 3, rozdziału drugiego pt. Technologie mobilne i internetowe oraz systemy e-biznesu, [w] pracy zbiorowej Systemy Wspomagania Organizacji, Informatyka Ekonomiczna jako dziedzina nauki i Dydaktyki, pod. red. M. Pańkowskiej, T. Porębskiej-Miąc, H.Sroki, Prace Naukowe AE w Katowicach, Katowice, 2008, str , 4. Chmielarz W.: Systemy elektronicznej bankowości, Difin, Warszawa 2005, 5. Modele efektywnych zastosowań elektronicznego biznesu w sektorach gospodarki polskiej, red. W.Chmielarz, Wydawnictwo WSEI, Warszawa 2007, 6. listopad 2008 r., 7. Steczkowski J. Zeliaś A.: Statystyczne metody analizy cech jakościowych, PWE, Warszawa 1981, 8. Stabryła A.: Zarządzanie strategiczne w teorii i praktyce firmy, PWN, Warszawa 2002, 9. Surmacz W.: Sieć i płacz, w: Biznes Ranking banków Newsweek, Newsweek z , str UTILITY EVALUATION MEASURES OF INDIVIDUAL E-BANKING IN POLAND IN THE MIDDLE OF 2008 Summary The main goal of the article is introductory analysis executing for the fourth stage of analysis and evaluation research of an individual banking services in Poland in the middle of It starts from introductory description a place of current research in total research cycle, taken research justification and basic phenomenon definitions. Next analysis of individual banking services for selected banks in Poland are taken using scoring method, scoring method with preferences and conversion method. Another step is analysis obtained results and conclusions concerned future research of this stage. Keywords: e-banking, websites, information systems evaluation measures Witold Chmielarz Wydział Zarządzania Uniwersytet Warszawski Warszawa, ul. Szturmowa 1/3 vitec@post.pl

50 50 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 LUDOSŁAW DRELICHOWSKI Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy KONCEPCJE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ W WARUNKACH WYSTĘPOWANIA ZJAWISKA KRYZYSU FINANSOWEGO GOSPODARKI Streszczenie Kryzys finansowy światowej gospodarki przekłada się na zagroŝenia regionalne oraz zagroŝenia indywidualnych podstaw egzystencji członków tych społeczności. System monitoringu stanu finansów regionu i metodyka analizy, pozwolą stworzyć partnerstwa lokalne z udziałem przedsiębiorstw, organizacji pracodawców, związków zawodowych, jednostek samorządu terytorialnego i innych środowisk chcących współdziałać w wykorzystaniu monitoringu w zarządzaniu zmianami w regionie. Propozycja zawarta w pracy skłania do tworzenia hurtowni danych w skali regionu ze sprawozdań statystyki finansowej przedsiębiorstw oraz zastosowania automatycznych Pakietów OLAP i data mining do ich automatycznej analizy. Słowa kluczowe: kryzys systemu finansowego, hurtownia danych, systemy automatycznej analizy danych 1. Wprowadzenie Ujawniony w 2008 roku światowy kryzys finansowy pozwolił stwierdzić, Ŝe niemoŝliwe jest moŝliwe, a wirtualna sfera gospodarki stanowi tylko pewne jej uzupełnienie, nie zaś dominujący obszar. Podjęcie studiów tego problemu wymaga przypomnienia klasyki literatury przedmiotu, do których naleŝy 8 wydanie podręcznika Bienia(2007) 1. Charakterystyczną cechą tej pracy jest występowanie podrozdziału podejmującego wątki krytyczne i zagroŝenia wynikające ze stosowania określonych narzędzi, instrumentów czy podmiotów uczestniczących w kreowaniu tych rynków. Równie waŝną pozycję uwzględniającą szersze aspekty rynków finansowych jest praca Górskiego (2009) 2, w której autor prezentuje aktualny stan omawianych w poszczególnych rozdziałach pracy poziom wartości parametrów finansowych, bądź obowiązujących algorytmów. Kryzys finansowy, którego zaskakującą skalę i rozmiar potwierdzają autorytety teorii finansów, wymagał dotarcia do źródeł wykraczających poza klasyczne teorie rynku kapitałowego, co doprowadziło do identyfikacji pracy Szyszki A. (2007) 3 wycena papierów wartościowych na rynku kapitałowym w świetle finansów behawioralnych. Na uwagę w tej pracy zasługuje prezentacja behawioralnych propozycji modelowania procesów zachodzących na rynku w sposób, który pozwalałby na wyjaśnienie zjawisk trudnych do wytłumaczenia w świetle klasycznych teorii finansów. Warto podkreślić, Ŝe w klasycznej teorii finansów dąŝono raczej do budowy modeli normatywnych, które moŝna kwantyfikować i weryfikować empirycznie, podczas gdy w podejściu behawioralnym stosuje się raczej 1 Bień W. (2007) :: Rynek papierów wartościowych, Difin Warszawa wyd Górski M.(2009) : Rynkowy system finansowy. PWE Warszawa 3 Szyszka A. (2007): Wycena papierów wartościowych na rynku kapitałowym w świetle finansów behawioralnych. AE Poznań Prace habilitacyjne 35.

51 Ludosław Drelichowski Koncepcje zarządzania wiedzą w warunkach występowania zjawiska kryzysu finansowego gospodarki 51 modele deskryptywne, które mogą być przekonywujące chociaŝ trudne są do udowodnienia i jednoznacznego zanegowania. W świetle aktualnego stanu kryzysu systemu finansowego gospodarki potrzeba behawioralnego podejścia wydaje się być konieczna. MnoŜone od lat produkty finansowe tworzone na coraz bardziej abstrakcyjnych rynkach finansowych, pozwalały na nakręcanie koniunktury gospodarczej, wymagające jednak sukcesywnego urealniania, co najmniej przez sektorowo realizowane masowe upadłości. Przykładem takiego procesu moŝe być realizowana na wielką skalę upadłość firm Internetowych (dot com) na przełomie 2000/2001 roku, które przyczyniły się do realnego unicestwienia zainwestowanych miliardów dolarów przez inwestorów zainteresowanych potencjalnymi wysokimi zyskami tego rozwijającego się sektora gospodarki. Kontynuowany po tym incydencie intensywny rozwój gospodarki światowej musiał generować kreowane w toku wielokrotnej reasekuracji międzybankowej i instytucji finansowych w ogromne kwoty w pełni wirtualnego pieniądza. Coraz trudniejsze do zrozumienia reguły funkcjonowania finansów międzynarodowych doprowadzały równieŝ do szkodliwego dla akcjonariuszy wzrostu wynagrodzeń prezesów banków dochodzące wciągu kilku lat do ujawnionych ostatnio kwot około 0,5 mld $ w okresie 5 lat. Stymulujący dla rozwoju gospodarki amerykańskiej w mniejszym stopniu innych krajów - wzrost kredytów hipotecznych doprowadził do wzrostu podaŝy nieruchomości powyŝej rynkowych moŝliwości ich efektywnej sprzedaŝy. Ujawnienie tego stanu w powiązaniu z powszechnie praktykowanym prawie 100% finansowaniem inwestycji z kredytu spowodowało, Ŝe zabezpieczenie kredytu przez inwestorów tworzonymi nieruchomościami, nie zapewniło pokrycia uruchomionej skali działalności kredytowej. Diagnoza ta obejmująca duŝą ilość duŝych, średnich i małych banków kredytowych, stała się przyczyną ogłoszenia kryzysu finansowego powiązanego z falą prawie bilionowego dofinansowania praktycznej upadłości wielu banków i instytucji finansowych. Niefortunnym dopełnieniem złych informacji dotyczących kryzysu finansowego było aresztowanie przez FBI w grudniu 2008 Bernarda Madoffa, prezesa największej w historii piramidy finansowej, której wartość udziałów szacowano na 50 miliardów $, a samobójstwa pierwszych poszkodowanych kojarzą się nieodparcie z latami 30 XX wieku. Piramida finansowa polega w uproszczeniu na ograniczeniu działalności tylko do sfery marketingu i promocji oraz wypłacaniu dywidend udziałowcom z wpłat nowych środków, co kojarzyliśmy dotychczas z symptomami niestabilnych gospodarek krajów przechodzących restrukturyzację systemu gospodarczego. Pamiętane z początkowego okresu transformacji parabanki jak Loan Banc, Kasa Rzeźniczaka, czy Bank Grobelnego, wydawały się być nie moŝliwe do zaistnienia w warunkach ustabilizowanych gospodarek krajów najwyŝej rozwiniętych. Doświadczenia wynikające z wprowadzania tzw. kreatywnej rachunkowości w korporacjach słuŝące wprowadzaniu w błąd wierzycieli oraz akcjonariuszy i organów skarbowych, skończyły się równieŝ stratami wierzycieli oraz upadłością wycenianej na kilkadziesiąt mld dolarów Korporacji Doradztwa Biznesowego Artur Andersen. Cytowane we wprowadzeniu krytyczne zjawiska zdają się przypominać, Ŝe tam gdzie mamy do czynienia z występowaniem szczególnie duŝych pieniędzy, tam niezaleŝnie od zaufania musi być z pełną determinacją realizowana działalność kontrolna, która ma chronić przed wodzeniem na pokuszenie. PowyŜsze rozwaŝania skłaniają do sprecyzowania pytania, czy i w jakim stopniu oraz pod jakimi warunkami moŝliwe jest zastosowanie hurtowni danych oraz narzędzi klasy biznes intelligence do uchronienia, bądź łagodzenia skutków występowania kryzysów finansowych? Odpowiedź na to pytanie wymaga uświadomienia faktu, iŝ stopień złoŝoności rozlicznych uwarunkowań finansowych powoduje, Ŝe mało realny jest mechanizm, który podobnie jak kasy fiskalne gwarantuje poprawę ściągalności podatków VAT. W tej sytuacji moŝna mówić o dwu równoległych obszarach

52 52 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 działań, które z jednej strony dostarczałyby konfrontujących się wzajemnie obliczeń informacji wskaźnikowej, z drugiej zaś bieŝących analiz porównawczych bazujących na tworzonej od 2009 roku cyfrowej sprawozdawczości finansowej GUS pozwalającej na monitoring zachodzących zmian. Te dwa podejścia mogą zdaniem autora stanowić realny punkt wyjścia, w ramach którego dysponowane bazy wiedzy i analiza dynamiki zmian pozwolić mogą na bardziej efektywne zarządzanie zachodzącymi zmianami. 2. Metoda automatycznych analiz wskaźnikowych, jako standard diagnostyczny wiarygodności biznesowej Idea analiz wskaźnikowych równowagi finansowej przedsiębiorstw posiada juŝ kilkudziesięcioletnie tradycje, a od ponad 30 lat standardy weryfikacji bilansów spółek prawa handlowego zawierają elementy analizy wskaźnikowej. Bogate tradycje w efektywnym stosowaniu coraz bardziej zaawansowanych metod analizy finansowej, nie gwarantowały ochrony przed popełnianiem błędów biznesowych, czy teŝ prób obniŝania opodatkowania poprzez stosowanie mechanizmów tzw. rachunkowości kreatywnej. W omawianej przestrzeni istnieje obiektywna potrzeba poszukiwania metod, które zapewniałyby ochronę interesów osób fizycznych i prawnych będących kontrahentami bądź udziałowcami poszczególnych podmiotów gospodarczych. Niezbędne staje się wypracowanie pewnych standardów i parametrów analizy oraz zasad ich interpretacji, które pozwalałyby uniknąć elementarnego ryzyka wynikającego z zamierzeń celowego wprowadzania w błąd swego partnera biznesowego widocznego na przykładzie case u Madoffa. Wydaje się konieczne szersze wykorzystanie posiadanych juŝ moŝliwości metodycznych, dysponowanych pakietów oprogramowania (Systemy OLAP i data miting) zapewniających automatyczne obliczenia diagnostyki stabilności systemu finansowego. Impulsem przyspieszającym wdroŝenie tego rodzaju rozwiązań do praktyki gospodarczej, moŝe być przede wszystkim presja jaką powinni wywierać na swoich kluczowych kontrahentach ich główni partnerzy oraz właściciele i akcjonariusze. 3. System monitoringu stanu finansów regionu i priorytetów uruchamiania działań interwencyjnych System monitoringu stanu finansów regionu i metodyka analizy, pozwolą stworzyć partnerstwa lokalne z udziałem przedsiębiorstw, organizacji pracodawców, związków zawodowych, jednostek samorządu terytorialnego i innych środowisk chcących współdziałać w wykorzystaniu monitoringu w zarządzaniu zmianami w regionie. Monitoring przedsiębiorstw regionu ma na celu zlokalizować podmioty będące w stanie zagroŝenia oraz podmioty osiągające korzystne rezultaty, co pozwalałoby określać strategię wytyczania właściwych mechanizmów zaradczych w skali regionu. Samorząd terytorialny zaspokaja zbiorowe potrzeby członków wspólnot samorządowych poprzez realizację zadań komunalnych. Zaspokajanie zbiorowych potrzeb komunalnych mieszkańców tworzy politykę i administrację lokalną. Do efektywnego spełniania funkcji reprezentanta interesów mieszkańców w zakresie jakości i ceny usług komunalnych przedstawiciele władz samorządowych muszą dysponować odpowiednimi dla tych celów systemami informacyjnymi. Rozwój moŝliwości technicznych sprzętu komputerowego oraz technologii oprogramowania przyczyniają się do powszechnego rozwoju interfejsu (automatycznej konwersji zbiorów danych) z systemów lokalnych do specjalnych hurtowni danych tworzonych dla potrzeb partnerów. Właśnie taki model ewolucji konwersji niezbędnych danych z przedsiębiorstw regionu w tym firm komunalnych do hurtowni danych tworzonych dla potrzeb samorządów terytorialnych, pozwolą w miarę kolejnych

53 Ludosław Drelichowski Koncepcje zarządzania wiedzą w warunkach występowania zjawiska kryzysu finansowego gospodarki 53 lat uŝytkowania utworzyć bazę wiedzy dotyczącą sprawności i efektywności funkcjonowania przedsiębiorstw komunalnych. Dla sprawnego przebiegu adaptacji przedsiębiorstwa do wymagań otoczenia, zwłaszcza wówczas, gdy jego funkcje dotyczą wielu obszarów infrastruktury, niezbędnym warunkiem staje się pozyskanie wiedzy Drelichowski(2005), Drelichowski L., Drelichowski J.(2005), Drelichowski L.(2007), Januszewski A, Drelichowski L. (2005), Perechuda (2007). Wiedza ta determinuje moŝliwość wprowadzenia w praktyce działalności przedsiębiorstw je realizujących odpowiednich technologii wytwarzania, rozwiązań logistyki Drelichowski(2002 a,b), czy funkcjonalności produktu, zwiększających jego dotychczasowe walory. Niezwykle waŝne jest zapewnienie struktury danych emitowanych z systemów informatycznych przedsiębiorstw, które uwzględniałyby łańcuchy powiązań, takich jak przedsiębiorstwa wodno-kanalizacyjne i oczyszczalnie ścieków, czy realizujące dostawy energii, przedsiębiorstwa energetyki cieplnej i miejskie sieci gazownicze. Dobór róŝnego typu względnych jednostkowych porównywalnych jednostek energii i analiza ich cen, wymiana pomiędzy samorządami róŝnych miast parametrów eksploatacyjno - ekonomicznych działających na ich terenie przedsiębiorstw komunalnych, stanowi podstawę do próby zastosowania technik z zakresu benchmarkingu Drelichowski L, Stawicka M.(2008) Drelichowski (2008). Sposób tworzenia hurtowni danych, a w perspektywie przyszłej ich rozbudowy równieŝ o bazy wiedzy z zakresu działalności przedsiębiorstw komunalnych, pozwoli na lepszą jakość obsługi informacyjnej mieszkańców w problematyce dotyczącej działalności przedsiębiorstw komunalnych (co nie oznacza, Ŝe mieszkańcy dostęp do tych informacji powinni posiadać). Tworzenie baz danych dla róŝnych grup przedsiębiorstw w regionie musi być zapewnione poprzez interfejs (program konwersji) realizujący przekazywanie zasileń informacyjnych z systemu informacyjnego poszczególnych przedsiębiorstw do tworzonej hurtowni danych samorządu terytorialnego. MoŜe to bazować na infrastrukturze informacyjnej tworzonej w ramach elektronicznej sprawozdawczości finansowej Urzędów Statystycznych działających w ramach struktury GUS. To rozwiązanie pozwoli wyeliminować emitowanie niezweryfikowanych informacji oraz pozwoli wyeliminować wysokie koszty tworzenia zasobów informacyjnych hurtowni danych. Omawiane rozwiązania zaprezentowano na schemacie przepływu strumieni informacyjnych zilustrowane na rys.1. Innowacyjność koncepcji wynika z faktu, Ŝe moŝliwość wprowadzania systemów monitoringu bazujących na elektronicznych informacjach z przedsiębiorstw agregowanych w hurtownie danych i pozwalających wykonywać obliczenia modelowe umoŝliwią prognozowanie zmian gospodarczych zachodzących w regionie oraz formułowania właściwych mechanizmów zaradczych przez władze regionalne i zarządy przedsiębiorstw. Oznacza to, Ŝe modele obliczeniowe bazujące na danych pozwalających uchwycić tendencje zmian w gospodarce, mogą być obliczane dla odpowiednich agregacji obejmujących duŝe miasta, powiaty, województwa, a takŝe róŝne branŝe, co w cyklu miesięcznym pozwoli zdiagnozować pojawiające się pozytywne bądź negatywne zmiany.

54 54 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 Rys. 1. Schemacie przepływu strumieni informacyjnych z organizacji gospodarczych i metody ich analizy w regionie Porównanie wyników uzyskanych w poszczególnych powiatach czy miastach województwa, stwarza szansę diagnozy przyczyn osiąganych poraŝek bądź sukcesów ułatwiające stosowanie benchmarkingu. Potencjalne zainteresowanie korzystaniem z rezultatów projektu przez władze samorządowe oznacza konieczność zapewnienia miejsc certyfikowanych szkoleń w grupach zapewniających powiatom i zarządom duŝych miast zapewnić odpowiednią ilość wykwalifikowanej kadry. Certyfikowane szkolenia z zakresu zastosowań systemów hurtowni danych uzupełnione szkoleniami w zakresie modelowania i interpretacji wyników diagnozujących zmiany stanu w gospodarce regionu, pomogą opracować środki zaradcze. Tworzenie Hurtowni Danych z danych od aktualizowane pełnymi informacjami dotyczącymi wszystkich przedsiębiorstw regionu, pozwoli na uzyskanie krótkiego cyklu sprzęŝeń zwrotnych w zakresie budowy i interpretacji wyników obliczeń

55 Ludosław Drelichowski Koncepcje zarządzania wiedzą w warunkach występowania zjawiska kryzysu finansowego gospodarki 55 modelowych oraz wypracowywania strategii zarządzania zmianami na poziomie samorządów wytypowanych branŝ i wydzielonych grupach przedsiębiorstw w regionie. Celowe wydaję się zastosowanie podejścia behawioralnego w modelowaniu rynków kapitałowych Szyszka (2007), które oprócz wartości fundamentalnej uwzględniają zmienne behawioralne będące wynikiem błędów w przetwarzaniu sygnałów informacyjnych, błędów reprezentatywności i niestałości preferencji. Wydaje się, Ŝe w obecnej sytuacji rola tych zmiennych pozwala w części wyjaśnić zjawiska zachodzące na rynku kapitałowym. 4. Podsumowanie Kryzys finansowy światowej gospodarki przekłada się na zagroŝenia regionalne oraz zagroŝenia indywidualnych podstaw egzystencji członków lokalnych społeczności. Ochrona przed nieuzasadnionym obciąŝaniem kosztami obywateli (np. usługi komunalne) wymaga stworzenia interaktywnych baz wiedzy oraz skomputeryzowanych metod ich aktualizacji w skali krajowej i regionalnej oraz wypracowania metod ich dynamicznej analizy. Opracowanie takiego systemu monitoringu pozwoli w pierwszej kolejności przeszkolić w ich uŝytkowaniu tych przedstawicieli samorządów, którzy zasiadają w Radach Nadzorczych przedsiębiorstw komunalnych, aby skutecznie reprezentowali interesy swoich wyborców takŝe w okresie wyboru nowych członków samorządów. Wprowadzenie elektronicznej sprawozdawczości z dniem r. stworzyło przesłanki do wdroŝenia rozwiązań specjalizacji poszczególnych urzędów statystycznych w róŝnych obszarach statystyki publicznej. Oznacza to potrzebę i moŝliwość wprowadzania systemów monitoringu bazujących na elektronicznych informacjach z przedsiębiorstw agregowanych w hurtownie danych i pozwalających wykonywać obliczenia modelowe dostępne władzom poszczególnych regionów. Stworzą one moŝliwość prognozowania zmian gospodarczych zachodzących w regionie oraz formułowania właściwych mechanizmów zaradczych podejmowanych przez władze regionalne i zarządy przedsiębiorstw. 5. Literatura 1. Bień W. (2007) Rynek papierów wartościowych, Difin Warszawa wyd Bojar W., Drelichowski L.(2008): Analysis of tendencies in agribusiness networking coopetition in Poland and in the partner countries 3. Drelichowski L(2002b): Logistyczne uwarunkowania rozwoju handlu elektronicznego (ecommerce): IBSPAN, Badania Systemowe t.31 s Drelichowski L. (2003) Zastosowanie specjalistycznych baz wiedzy i szkoleń z podstaw inŝynierii wiedzy środkiem doskonalenia zarządzania w sektorze małych i średnich firm. Prace Naukowe AE Wrocław Nr 941 T-1 s Drelichowski L. (2004) Podstawy inŝynierii zarządzania wiedzą. Studia i Materiały Polskiego Stowarzyszenia Zarządzania Wiedzą. Bydgoszcz s Drelichowski L. (2007): Basic Classification of Knowledge Management in Social and Economic Aspects. International Conference on Enterprise Information Systems and Veb Technologies EISWT 07, Orlando, s Drelichowski, Stawicka (2008) Zastosowanie sieci migrujących i budowa hurtowni danych oraz baz wiedzy do oceny funkcjonowania przedsiębiorstw komunalnych przez władze samorządowe. Przegląd Statystyczny(w druku)

56 56 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, Drelichowski L. (2008): Zastosowanie sieci migrujących i hurtowni danych w organizacjach agrobiznesu oraz oceny przedsiębiorstw komunalnych przez władze samorządowe. IBS PAN Badania Systemowe t. 62 s Górski M. (2009) Rynkowy system finansowy. PWE Warszawa 10. Januszewski A Drelichowski L. (2005): Interakcje zarządzania wiedzą i rachunku kosztów działań w organizacjach wirtualnych. Problemy Zarządzania, Wydz. Zarządzania UW Warszawa 1/2005(7) s Perechuda K. Dyfuzja wiedzy w przedsiębiorstwie sieciowym. Wizualizacja i kompozycja. Wydawnictwo AE Wrocław. 12. Szyszka A. (2007): Wycena papierów wartościowych na rynku kapitałowym w świetle finansów behawioralnych. AE Poznań Prace habilitacyjne 35. CONCEPT OF KNOWLEDGE MANAGEMENT UNDER CIRCUMSTANCES CONCERNING OCCURRENCE OF FINANCIAL ECONOMY CRISIS Sumary Financial crisis of the world economy is closed to regional threatens and individual existential bases of members of those societies. Monitoring system of regional finance state and methodology of its analysis let create local partnership with participation of enterprises, entrepreneurs organizations, trade unions, selfgovernmental units and other institutions wanting co-operate in monitoring usage concerning regional changes management. Proposal included in the paper inclines to create a regional Data Warehouses on the base of Financial statistics reports of enterprises and apply automatic OLAP packages and data mining techniques for automatic analysis. Keywords: financial system crisis, Data Warehouse, Systems of Automatic Data Analysis Ludosław Drelichowski Katedra Informatyki w Zarządzaniu Wydział Zarządzania Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy Bydgoszcz, al. prof. S. Kaliskiego 7 lu.drel@utp.edu.pl

57 Jerzy Hołubiec, GraŜyna Szkatuła, Dariusz Wagner, Andrzej Małkiewicz Baza wiedzy wyborów parlamentarnych 2007 roku i jej analiza 57 JERZY HOŁUBIEC, GRAśYNA SZKATUŁA, DARIUSZ WAGNER Instytut Badań Systemowych PAN ANDRZEJ MAŁKIEWICZ Uniwersytet Zielonogórski BAZA WIEDZY WYBORÓW PARLAMENTARNYCH 2007 ROKU I JEJ ANALIZA Streszczenie Kampanię wyborczą do Sejmu w 2007 r. charakteryzowały trzy grupy cech, umoŝliwiające identyfikację łącznie 33 pozycji w bazie wiedzy. Rozszerzona i pogłębiona analiza tej kampanii dowodzi, iŝ większość głoszonych haseł okazała się hasłami pustymi, a dla głosujących istotnymi było tylko kilka z nich. Fakt ten umoŝliwił znaczne zredukowanie bazy wiedzy. Słowa kluczowe: wybory parlamentarne, bazy wiedzy 1. Wprowadzenie Wybory do Sejmu Rzeczypospolitej Polskiej odbyły się w dniu 21 października 2007 r. Uprawnionych do głosowania było osób. W głosowaniu wzięło udział osób. Frekwencja wyniosła 53,88%. Głosów waŝnych oddano (97,96%), niewaŝnych (2,04%). Wybierano 460 posłów spośród kandydatów zgłoszonych na 296 okręgowych listach kandydatów przez 10 komitetów wyborczych. Do wyborów parlamentarnych poszło w 2005 r tys. wyborców, w 2007 r tys., zatem w porównaniu z wyborami 2005 głosowało 3 mln 886 tys. osób więcej, przy niemal takiej samej liczbie uprawnionych. Przy określaniu liczby uprawnionych nie wzięto oczywiście pod uwagę osób przebywających poza krajem, których jest ponad 2 miliony, a które miały obiektywne trudności z oddaniem głosu, co pomimo mobilizacji emigrantów powodowało naturalny spadek frekwencji. Oznacza to, Ŝe efektywna frekwencja wśród obecnych w kraju była jeszcze większa, choć trudna jest do precyzyjnego określenia. Poszczególne listy uzyskały przedstawioną poniŝej, następującą ilość głosów: Komitet Wyborczy Platforma Obywatelska RP uzyskał głosów, 41,51% Komitet Wyborczy Prawo i Sprawiedliwość uzyskał głosów, 32,11% Koalicyjny Komitet Wyborczy Lewica i Demokraci SLD+SDPL+PD+UP uzyskał głosów, 13,15% Komitet Wyborczy Polskiego Stronnictwa Ludowego uzyskał głosów, 8,91% Komitet Wyborczy Samoobrona Rzeczpospolitej Polskiej uzyskał głosów, 1,53% Komitet Wyborczy Liga Polskich Rodzin uzyskał głosów, 1,30% Komitet Wyborczy Polska Partia Pracy uzyskał głosów, 0,99% Komitet Wyborczy Partii Kobiet uzyskał głosów, 0,28% Komitet Wyborczy Wyborców Mniejszość Niemiecka uzyskał głosów, 0,20%

58 58 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 Komitet Wyborczy Samoobrona Patriotyczna uzyskał głosów, 0,02%. Próg wyborczy przekroczyły tylko cztery komitety, ponadto 1 mandat uzyskał Komitet Mniejszości Niemieckiej, zwolniony z obowiązku przekraczania progu wyborczego. Porównując wyniki wyborów 2005 i 2007 roku moŝna stwierdzić, co następuje. PiS zwiększył elektorat o niemal 2 miliony, zmobilizował 1 mln 859 tys. nowych wyborców. Jego wyborcy z 2005 r. w 2007 r. stanowili najwyŝej 45%. Stracił 841 tys. swych wyborców z 2005 r., ale pozyskał 44% elektoratu LPR i 27% Samoobrony. Obu niedawnym koalicjantom zabrał 774 tys. wyborców. Najwięcej głosów przejął kosztem LPR 413 tys., Samoobrony 361 tys. Pozyskał teŝ z PO 117 tys., PSL 69 tys., lewicy (SLD, UP, SdPl i PD) 19 tys. PO zdobyła 6701 tys. głosów, o 700 tys. głosów więcej niŝ Platforma i PiS w 2005r. Do Platformy przeszło aŝ 802 tys. wyborców centrolewicy z 2005 r. (SLD, UP, SdPl i PD), 488 tys. wyborców PiS, zawiedzionych zapewne, Ŝe nie powstał POPiS, 189 tys. Samoobrony, 81 tys. LPR, 91 tys. PSL tys. głosów oddali wyborcy, którzy przed dwoma laty w ogóle nie głosowali. PSL uzyskał o 176% głosów więcej w stosunku do 2005 r., ale wskutek radykalnego wzrostu frekwencji przyniosło mu to tylko niewielki wzrost liczby mandatów. Lewica otrzymała nieznacznie więcej głosów i nieco mniej mandatów niŝ przed dwoma laty. Samoobrona uzyskała tylko 18% głosów w stosunku do wyniku sprzed 2 lat. Liga Polskich Rodzin nie zdołała powtórzyć wyniku poprzednich wyborów. Porównanie wyników wyborów 2005 i 2007 roku zawarto w Tabeli 1. Tabela r r. Partie głosy % mandaty głosy % mandaty PO , ,5 209 PiS , ,1 166 Lewica , ,1 53 PSL 822 6, ,9 31 Samoob , ,5 0 LPR 941 7, ,3 0 Mn.Niem. 34 0, ,2 1 Źródło: [1] 2. Budowanie bazy wiedzy Podobnie jak w poprzednich pracach autorów do zbudowania bazy wiedzy wykorzystano zarówno formułowane programy, jak i hasła, i wartości głoszone w czasie kampanii wyborczej, których analiza umoŝliwiła identyfikację cech opisujących partie polityczne. Cechy te moŝna podzielić na trzy grupy: I. Cechy charakteryzujące programy partii politycznych (22 cechy) II. Cechy opisujące partie polityczne oraz głoszone hasła i wartości (7 cech) III. Cechy charakteryzujące kampanię wyborczą (4 cechy) Ostatnia 34 cecha opisuje wynik wyborów. Szczegółowy wykaz przyjętych cech zawiera Załącznik

59 Jerzy Hołubiec, GraŜyna Szkatuła, Dariusz Wagner, Andrzej Małkiewicz Baza wiedzy wyborów parlamentarnych 2007 roku i jej analiza W wyniku identyfikacji cech charakteryzujących partie polityczne powstała baza wiedzy opisująca wybory do Sejmu 2007 r. (Tabela 2). Partie \cechy a1 a2 a3 a4 a5 a6 a7 a8 a9 Tabela 2. a10 PO PiS LiD PSL Sam LPR Partie \ cechy a2 3 a2 4 a11 PO PiS LiD PSL Sam LPR a2 5 a2 6 a2 7 a2 8 a2 9 a12 a13 a14 a15 a16 a17 a18 a19 a20 a21 a22 Partie \ ccchy a3 0 a3 1 a3 2 a3 3 a3 4 PO PiS LiD PSL Sam LPR Źródło: opracowanie własne 3. Wydobywanie wiedzy Rozszerzona i pogłębiona politologiczna analiza kampanii wyborczej i wyników wyborów dowodzi, iŝ mimo zidentyfikowania tak duŝej liczby cech, większość z nich okazała się cechami hasłowymi, pustymi, które nie miały wpływu na wynik wyborów. Dyskusje programowe w tej kampanii odgrywały marginalną rolę. Decydował obraz medialny, wzajemne zarzuty, a przede wszystkim ocena dotychczasowych dwóch lat rządów PiS. W programach wszystkich partii występowały wewnętrzne sprzeczności, największe w PiS i LPR. O wyniku wyborów zdecydowała nie tyle zmiana opcji wyborców, ile zwiększona frekwencja. PiS swoją kampanię oparł na dwóch filarach: walce z korupcją oraz eksponowaniu sukcesów z dotychczasowych dwóch lat rządów. Trzecim elementem, w kampanii mniej eksponowanym, ale

60 60 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 zapamiętanym przez wyborców z wcześniejszych wypowiedzi, była walka z pozostałościami po PRL. Motywem niewyartykułowanym wprost w kampanii, ale czytelnym w świetle dotychczasowej polityki był sprzeciw PiS wobec wszechwładzy i nieodpowiedzialności warszawskich elit oraz wykształciuchów, opowiedzenie się po stronie prostych ludzi z prowincji. Dawni wyborcy LPR i Samoobrony dali się przekonać, Ŝe PiS reprezentuje podobne wartości, a jest bardziej skuteczny politycznie. Wielu ludzi uwierzyło, Ŝe program uzdrowienia państwa głoszony przez PiS jest trafny, Ŝe był dotychczas skutecznie realizowany, a w przyszłości właśnie ta partia gwarantuje jego pełne wcielenie w Ŝycie. Część wyborców, która przeniosła swe poparcie na inne partie, zraŝona została brakiem zawarcia obiecywanej przed dwu laty koalicji z PO, agresywnym stylem uprawiania polityki i agresywnym tonem kampanii wyborczej. Podobna jak w 2005 r., tylko w jeszcze bardziej wyrazisty sposób, była geografia wyborcza: PiS wygrał zdecydowanie na wsi (równieŝ tam, gdzie poprzednio wygrała Samoobrona, ale nie tam, gdzie poprzednio i nadal silne było PSL) i w większości małych miast, przegrał w niemal wszystkich duŝych miastach. Uzyskał poparcie głównie ludzi gorzej wykształconych, gorzej sytuowanych i starszych wiekiem. Elektorat Platformy był w dwóch trzecich nowy. Wielu wyborców przekonała oferta PO, ale duŝa część chciała po prostu zablokować PiS. Głosowano nie tyle na PO, ile przeciw PiS. To spowodowało, Ŝe osoby sprzyjające innym partiom jednorazowo oddały głos na PO, oceniając, Ŝe tylko ona jest w stanie odebrać władzę dotychczasowej ekipie. Program PO był ogólnikowy, jej obietnice w szczegółach nie róŝniły się wiele od propozycji PiS, ale stanowczo róŝnił się ton: był spokojny i obiecywał spokojne rządzenie w przyszłości, unikanie afer, oskarŝeń i rozliczeń, które zdominowały obraz ostatnich dwóch lat. Deklarowano teŝ budowanie przyszłości, a nie rozliczanie przeszłości, w polityce zagranicznej budowanie sojuszy zamiast szukania wrogów. W największym stopniu o sukcesie PO zadecydował wzrost frekwencji. Wyborcy, którzy poprzednio nie głosowali, w większości poszli do wyborów właśnie po to, by zablokować PiS. Platforma trafnie postawiła nie tyle na program, ile na mobilizowanie swoich zwolenników do głosowania. Nie ulega wątpliwości, Ŝe w 2005 r. znaczna część jej potencjalnego elektoratu została w domach, teraz zadbano, by nie powtórzyć tego błędu. PSL, podobnie jak PO, postawiło na zmobilizowanie swych zwolenników, umocniło więc pozycje w tradycyjnych, wiejskich rejonach swych wpływów. Wróciła do niego część dawnych wyborców, którzy w przeszłości na nie głosowali, a w 2005 r. zawierzyli Samoobronie. Istotnym elementem programu była obietnica zawarcia w przyszłości koalicji z PO. Być moŝe to właśnie powaŝnie wzmocniło partię, bo jej zwolennicy nie potrzebowali oddawać głosów na PO, aby zablokować PiS. Lewica występowała jako koalicja czterech partii, ale i tak decydujący wpływ miało w niej SLD. LiD był sztucznym tworem, który scaliła konieczność taktyczna, ale nie było w nim jedności politycznej. Niewiele zmieniono program sprzed dwóch lat i ponownie uzyskano słaby wynik. Zawarcie koalicji z Partią Demokratyczną, co miało zmienić wizerunek lewicy, nie dało oczekiwanych rezultatów. Co prawda pozyskano nieco nowych wyborców, ale za to stracono część dotychczasowych, którzy woleli zagłosować na PO, nie ze względu na program tylko potencjalną anty PIS-ową skuteczność. Klęska Samoobrony wynikała z wielu uwarunkowań, ale niewątpliwie najwaŝniejszym było wejście jej przedstawicieli do rządu. Jest to partia protestu, popierana przede wszystkim przez tę część elektoratu, która nie potrafiła dostosować się do wymogów transformacji, ani skorzystać z jej owoców, a takŝe skorzystać z efektów przynaleŝności do Unii Europejskiej. Miała równieŝ popar-

61 Jerzy Hołubiec, GraŜyna Szkatuła, Dariusz Wagner, Andrzej Małkiewicz Baza wiedzy wyborów parlamentarnych 2007 roku i jej analiza 61 cie części właścicieli średnich i duŝych przedsiębiorstw, działających na krawędzi prawa, zagroŝonych konkurencją z innych państw. Polityka lat pozwoliła im zgromadzić majątek, ale Ŝyją wciąŝ pod nieznośną presją niepewności. Przez takich ludzi wszelka współpraca z rządem postrzegana jest z wielką podejrzliwością, funkcja wicepremiera odebrała Lepperowi ich głosy, a fakt, Ŝe był odwoływany, potem zaś wracał, wzbudził przekonanie, Ŝe jest karierowiczem, który sprzedał się władzy i to na upokarzających warunkach. Trzeba zauwaŝyć, Ŝe wyborcy Samoobrony niewiele rozumieją z mechanizmów władzy, a politykę na ogół postrzegają personalnie, zatem poprzez osobę Leppera postrzegali całą partię, niewiele zwracając uwagę na jej program i działalność. Dodatkowym źródłem niepowodzenia była zmiana nastawienia wobec Unii Europejskiej. Wcześniej partia była silnie anty europejska. Po przystąpieniu Polski do UE zaczęła zmieniać stanowisko, ale w 2005 r. nie było to jeszcze wyraziście zaznaczone i anty europejsko nastawiony, słabo wykształcony elektorat tej zmiany nie dostrzegł. W ciągu dwu następnych lat partia jednak wyraziście doceniła korzyści z przynaleŝności. Wyborców pro europejskich tym nie pozyskała, pozostali przy dotychczasowych partiach, za to utraciła poparcie anty europejskich. Liga Polskich Rodzin zawarła koalicję pod nazwą Liga Prawicy Rzeczypospolitej, z dwiema małymi partiami: Unią Polityki Realnej i Prawicą Rzeczypospolitej, ale zdając sobie sprawę, Ŝe razem nie przekroczą progu podwyŝszonego dla koalicji, formalnie zarejestrowała się jako partyjny komitet samej Ligi. Koalicjanci nie przysporzyli jej głosów, a moŝe nawet odebrali, bo głosili hasła liberalne, a dotychczasowy elektorat LPR był nastawiony antyliberalnie, oceniał więc tę współpracę jako zdradę wartości. Między koalicjantami i kandydatami występowały wyraźne róŝnice programowe, poniŝej przedstawiono tylko stanowisko partii LPR, bo ona była kluczową siłą tej nieformalnej koalicji. Jej dotychczasowy elektorat ksenofobiczny, konsekwentnie katolicki, ludzie na ogół kiepsko wykształceni, o skłonnościach autorytarnych przejęty został w większości przez PiS, który udowodnił, Ŝe promuje podobne wartości, za to bardziej skutecznie. Przy ogólnym zbliŝeniu programowym między tymi partiami najwaŝniejszą róŝnicą stała się antyeuropejskość LPR. Działała teŝ przeciw LPR frekwencja: nowy elektorat głosował na inne partie. Pewną rolę odegrały teŝ podziały w jej dotychczasowym elektoracie. Znaczącą jego część stanowili członkowie MłodzieŜy Wszechpolskiej, tymczasem w latach doszło do konfliktów pomiędzy kierownictwami partii i młodzieŝówki, po części wymuszonych przez opinię publiczną i koalicjantów z PiS, oraz dąŝenie do poprawy wizerunku partii, kompromitowanego przez ekscesy wszechpolaków. Pewną rolę odegrała teŝ poprawa sytuacji gospodarczej. LPR bazował przede wszystkim na niezadowolonych, anty-europejczykach, a tych w wyniku poprawy sytuacji ekonomicznej było coraz mniej. Partia nadal twierdziła, Ŝe Polska moŝe się dobrze rozwijać poza UE, a w kaŝdym razie sprzeciwiała się pogłębianiu integracji. Jednak przeczyła tym deklaracjom aktywność jej posłów w Parlamencie Europejskim. Tradycyjnie krytykowano gospodarkę liberalną, uprzywilejowanie obcego kapitału, postulowano ochronę polskiego rynku przed konkurencją. Jednak najbardziej zaszkodziła partii obecność w rządzie i nieprzemyślane akcje podejmowane przez Romana Giertycha jako ministra edukacji, mocno nagłaśniane przez media i środowisko nauczycielskie. PowyŜsze rozwaŝania pozwalają uznać, iŝ bazę wiedzy dla tych wyborów (Tabela 2) moŝna znacznie zredukować i sprowadzić do postaci podanej w Tabeli 3.

62 62 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 Partie\ cechy a1 a2 a3 I gr. a20 a2 2 Tabela 3 a2 6 a2 7 II gr. a28 a2 9 III gr. a33 PO PiS LiD PSL Sam LPR Źródło: opracowanie własne Tak znaczne ograniczenie liczby cech (w grupie I z 22 do 5; w grupie III z 4 do 1 a w grupie II z 7 do 4) ułatwia opis sytuacji politycznej w okresie przed wyborami, utrudnia jednak zastosowanie aparatu matematycznego pozwalającego wyznaczyć reguły decyzyjne ze względu na cechę a34, czyli wejście lub nie danej partii politycznej do Sejmu. Wynika to równieŝ ze zbyt małej liczby przykładów, czyli partii politycznych ubiegających się o zajęcie miejsca w Sejmie. Z drugiej strony, uwzględnienie w rozwaŝaniach 33 cech powoduje, Ŝe otrzymane reguły są trudne do interpretacji. Ustalenie właściwej liczby cech z kaŝdej z rozpatrywanych grup wymaga dalszych prac. 4. Uwagi końcowe Reasumując moŝna stwierdzić, co następuje. W agitacji wyborczej 2007 r. mniej liczyły się konkretne hasła programowe, bardziej emocje. Niemal dwuletnie rządy PiS wzbudziły w społeczeństwie bardzo wiele emocji, w duŝej części świadomie inspirowanych przez rządzących. Wybory miały charakter plebiscytu: za lub przeciw polityce realizowanej przez PiS. Było to zarówno źródłem sukcesu PO, którą duŝa część elektoratu uznała za najskuteczniejszą alternatywę wobec PiS, jak i poraŝki pozostałych partii. Istotnym czynnikiem była teŝ zmiana składu elektoratu. Do wyborów poszło wielu ludzi młodych, którzy nie interesują się przeszłością, rozliczeniami, pragną polityki otwartej na świat, proeuropejskiej, budowania zgody wśród Polaków z innymi narodami, niechętnie patrzyli na politykę realizowaną pod hasłem IV RP 5. Literatura 1. Garbień A., Małkiewicz A.: Uwarunkowania wyników wyborów sejmowych w Polsce w 2007r. Zielona Góra, maszynopis, Hołubiec J., Szkatuła G., Wagner D.: Analiza bazy wiedzy wyborów prezydenckich 2005 r., W: Studia i Materiały Polskiego Stowarzyszenia Zarządzania Wiedzą, Polskie Stow. Zarządzania Wiedzą, Bydgoszcz, 2008, pp Hołubiec J., Szkatuła G., Wagner D.: Identyfikacja elementów parlamentarnej kampanii wyborczej budowanie bazy wiedzy. W: Studia i Materiały Polskiego Stowarzyszenia Zarządzania Wiedzą, Polskie Stow. Zarządzania Wiedzą, Bydgoszcz, 2007, pp a3 4

63 Jerzy Hołubiec, GraŜyna Szkatuła, Dariusz Wagner, Andrzej Małkiewicz Baza wiedzy wyborów parlamentarnych 2007 roku i jej analiza Hołubiec J., Mercik J.: Techniki i tajniki głosowania, wyd. II, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, ZAŁĄCZNIK 1. Cechy charakteryzujące kampanię wyborczą w wyborach do Sejmu 2007 r. I) Cechy charakteryzujące programy partii politycznych a1- Sposób rządzenia 1- umacnianie państwa i radykalna walka z patologiami PiS, LPR 2- budowanie konsensusu społecznego PO, PSL 3- brak konkretnych propozycji LiD, Sam. a2- Ocena dwulecia okres skutecznego uzdrawiania państwa PiS, LPR 2. okres narastającej arogancji władzy i podwaŝania demokracji PO, PSL, LiD 3. stanowisko ambiwalentne Sam. a3 Stosunek do lustracji 1. potrzeba konsekwentnej lustracji PiS, PO, PSL, LPR 2. zakończenie lustracji LiD, Sam. a4 Stosunek do Kościoła i religii 1. potrzeba ścisłego współdziałania państwa i Kościoła PiS, LPR 2. rozdzielenie Kościoła i państwa, szacunek dla wartości religijnych PO, PSL, LiD 3. brak stanowiska Sam. a5 Walka z bezrobociem 1. obniŝenie pozapłacowych kosztów pracy, w tym obniŝenie składki rentowej ZUS PO, PiS, Sam 2. ulgi w opłatach na ubezpieczenie społeczne i podatku dochodowym Lid, PSL 3. brak konkretnych propozycji LPR a6 Edukacja i nauka 1. spójna podstawa programowa dla wszystkich przedmiotów przy jednoczesnym zwiększaniu autonomii szkół, aby dostosować się do potrzeb rynku PO, PSL 2. zwiększanie nakładów finansowych na edukację i naukę PiS, LPR, Sam 3. obniŝenie wieku szkolnego oraz rozdział kościoła od szkolnictwa LiD a7 Gospodarka 1- wolność gospodarcza oparta na własności prywatnej PO 2- rozwój małych i średnich przedsiębiorstw, w tym ulgi i dostępność kredytów oraz wprowadzenie systemu poręczeń i gwarancji dla przedsiębiorców PiS, Lid, PSL 3- wstrzymanie prywatyzacji i lustracja sprywatyzowanych przedsiębiorstw LPR, Sam. a8 Podatki 1- Uproszczenie podatków poprzez wprowadzenie podatku linowego PO 2- Abolicja podatkowa dla Polaków wracających z zagranicy LiD 3- obniŝenie stawki podatku od osób fizycznych ze szczególnym uwzględnieniem osób najbiedniejszych, polityka pro rodzinna, w tym wprowadzenie ulg mieszkaniowych Sam., LPR, PiS, PSL a9 Ochrona zdrowia

64 64 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, Podział NFZ na kilka konkurencyjnych funduszy i określenie koszyka świadczeń gwarantowanych PO 2- Wprowadzenie odpłatności za usługi medyczne LiD 3- W miarę powszechny dostęp do podstawowej opieki zdrowotnej, w tym utworzenie funduszu charytatywnego i przekazanie części środków z Funduszu Pracy na ochronę zdrowia LPR, Sam., PSL, PiS a10 - Bezpieczeństwo wewnętrzna państwa 1- stworzenie scentralizowanego i skoordynowanego systemu zwalczania najpowaŝniejszych zagroŝeń państwa PO, LPR 2- polepszenie uzbrojenia i wyposaŝenia słuŝb mundurowych oraz stworzenie ogólnopolskiego systemu łączności słuŝb ratowniczych PiS, LiD 3- brak propozycji PSL, Sam. a11 Polityka społeczna 1- wprowadzenie ulg rodzinnych, nowych świadczeń dla dzieci i wydłuŝenie urlopu macierzyńskiego dla obojga rodziców PO, PiS, LPR 2- wprowadzenie dodatków mieszkaniowych i reforma emerytalna, wzrost zasiłków i pomocy najuboŝszym LiD, Sam. 3- wprowadzenie podatku rodzinnego i wspólnego rozliczania się rodzin PSL a12 Rolnictwo 1- korzystanie z funduszy unijnych przy rozbudowie polskiego rolnictwa PO, PSL, Sam. 2- wspieranie niskotowarowych i nisko rentowych gospodarstw i umacnianie gospodarstw rodzinnych Pis, LPR 3- przywrócenie rent strukturalnych i urealnienie składek KRUS LiD a13 Stosunek do administracji i samorządów 1- decyzje administracyjne powinny być zgodne z literą prawa i ich transparentność LiD, PiS 2- decentralizacja i wzmocnienie podstaw majątkowych samorządów PO, PSL, Sam 3- ograniczenie samodzielności samorządów LPR a14 Wprowadzenie Euro 1 - wprowadzenie Polski do strefy Euro później niŝ w 2015 r. Pis 2 - wprowadzenie Polski do strefy Euro jak najszybciej PO, PSL, LiD 3 - zachowanie odrębnej waluty LPR, Sam a15 Polityka zagraniczna 1- popieranie Ukrainy, Gruzji, Mołdawii w członkostwie w UE, wzmacnianie roli Polski w kontaktach z sąsiadami, współpraca w ramach trójkąta Weimarskiego PiS PO 2- dobre stosunki z wszystkimi sąsiadami, zwłaszcza Ukrainą i Niemcami LiD 3- poprawa stosunków z Rosją Sam., LPR, PSL a16 Stosunek do UE 1- pogłębianie związku z UE i współodpowiedzialność za jej rozwój PO, PiS, PSL, Sam. 2- wspólna polityka zagraniczna i stanowisko wobec Rosji LiD 3- ograniczenie współpracy z UE LPR a17 Stosunek do USA 1- pielęgnowanie partnerstwa w ramach bezpieczeństwa i strefy gospodarczej PO, PiS, LPR, PSL

65 Jerzy Hołubiec, GraŜyna Szkatuła, Dariusz Wagner, Andrzej Małkiewicz Baza wiedzy wyborów parlamentarnych 2007 roku i jej analiza rozluźnienie związków Sam. 3- brak propozycji LiD a18 Stosunek do wojny w Iraku 1- wywiązanie się z misji bez przedłuŝania obecności polskich wojsk, powiązane z zaangaŝowaniem gospodarczym i politycznym PO, LiD, Sam., LPR 2- dalszy udział polskich wojsk w misji oraz wzmacnianie pozycji i bezpieczeństwa Polski PiS 3- brak propozycji PSL a19 Bezpieczeństwo energetyczne kraju 1- dywersyfikacja źródeł energii i odwołanie się do własnych zasobów, w tym rozwój czystej energii PO, PiS, PSL 2- promowanie wspólnej polityki energetycznej z UE LiD 3- znormalizowanie współpracy z Rosją Sam., LPR a20 Walka z korupcją 1- przejrzyste procedury administracyjne PO 2- kontynuowanie działalności CBA PiS 3- brak propozycji PSL, LiD, Sam., LPR a21 Stosunek do aborcji 1- aborcja tylko wówczas gdy ciąŝa zagraŝa Ŝyciu i zdrowi matki PO, LiD 2- całkowity zakaz aborcji PiS, LPR 3- brak propozycji PSL, Sam. a22-charakter państwa 1- tanie, zdecentralizowane i prospołeczne PO 2- solidarne i socjalne PiS, Sam., LPR, PSL 3- praworządne i ponadpartyjne LiD II) Cechy opisujące partie polityczne oraz głoszone hasła i wartości. a23 - Organizacja partii politycznej 1- partia z mocno rozbudowanymi strukturami PSL, PO, PiS 2- partia ze słabo rozbudowanymi strukturami LiD, Sam., LPR a24 - Doświadczenie w polityce 1- partia z duŝym staŝem politycznym PSL 2- partia z małym staŝem politycznym PO, PiS, LiD, LPR, Sam. a25 - Udział w poprzednim parlamencie 1- tak, na silnych pozycjach PO, PiS 2- tak, na słabych pozycjach LiD, PSL, LPR, Sam. a26 - Wizerunek Partii 1- partia nowoczesna PO, LiD 2- partia konserwatywna PSL, PiS 3- partia koniunkturalna LPR, Sam. a27 - Pozycja lidera 1. wyrazisty, dominujący nad partią PiS, LPR, Sam.

66 66 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, wyrazisty, współpracujący z partyjnymi kolegami PO 3. mało wyrazisty LiD, PSL a28 - Deklarowane poglądy 1- liberalne PO 2- centrowe PiS, PSL, LiD, Sam. 3- prawicowe LPR a29 - Głoszone hasła i wartości 1- liberalno-socjalne PO 2- narodowo-socjalne PiS, PSL 3- lewicowo-socjalne LiD 4- socjal-liberalne Sam. 5- narodowo-chrześcijańskie LPR III) Cechy charakteryzujące kampanię wyborczą a30 - Organizacja komitetów wyborczych 1- profesjonalna PO, PiS 2- niedopracowana PSL, LiD 3- amatorska LPR, Sam. a31 - Formy prowadzenia kampanii wyborczej 1- prowadzona przy uŝyciu najnowszych rozwiązań medialnych PO, PiS 2- prowadzona z naciskiem na bezpośrednie dotarcie do wyborcy PSL, LPR, Sam. 3- prowadzona z naciskiem na internet LiD a32 - Ukierunkowanie kampanii wyborczej 1- skierowana do ogółu wyborców PiS, PO, LPR 2- skierowana do mieszkańców wsi i małych miast PSL, Sam. 3- skierowana do ludzi młodych i twardego elektoratu lewicowego LiD a33 - Charakterystyka kampanii wyborczej 1- kampania agresywna, oparta na hasłach i wartościach PiS, LPR, Sam. 2- kampania spokojna, oparta na hasłach i wartościach PO, PSL 3- kampania spokojna, oparta na znanych osobistościach LiD a34 - Wynik wyborów 1. wejście do Sejmu z duŝym poparciem elektoratu PO, PiS 2. wejście do Sejmu z małym poparciem elektoratu LiD, PSL 3. nie weszła LPR, Sam.

67 Jerzy Hołubiec, GraŜyna Szkatuła, Dariusz Wagner, Andrzej Małkiewicz Baza wiedzy wyborów parlamentarnych 2007 roku i jej analiza 67 KNOWLEDGE BASE FOR PARLIAMENTARY ELECTION OF 2007 AND ITS ANALYSIS Summary The campaign for parliamentary election of 2007 was characterized by three groups of attributes.they made it possible to identify 33 elements of the knowledge base. Extended and more deep analysis of this campaign results in a conclusion that some of attributes related to watchwords are not so important.for voters only part of them is of significance.the conclusion allows to reduce the knowledge base to a great extent. Keywords: parliamentary election, knowledge base Jerzy Hołubiec GraŜyna Szkatuła Dariusz Wagner Instytut Badań Systemowych PAN Warszawa, ul. Newelska 6 holubiec@ibspan.waw.pl szkatulg@ibspan.waw.pl wagner@ibspan.waw.pl Andrzej Małkiewicz Uniwersytet Zielonogórski amalkiewicz@wp.pl

68 68 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 STANISŁAW GAWŁOWSKI Ministerstwo Środowiska KIERUNKI PRZEKAZYWANIA GOSPODARSTW W RAMACH PROGRAMU RENT STRUKTURALNYCH Streszczenie Celem pracy jest pokazanie kierunków przekazywania gospodarstw w ramach programu rent strukturalnych. Badania dotyczyły okresu i swoim zasięgiem obejmowały obszar całego kraju. Wyniki badań wskazują, Ŝe gospodarstwa były w głównej mierze przekazywane na powiększenie gospodarstw sąsiednich a w mniejszym stopniu dla następców. Słowa kluczowe: informacja, kierunki, renty strukturalne 1. Wstęp Rolnicze renty strukturalne stanowią nowy i waŝny instrument kształtowania polityki rolnej państwa. Renty mają zachęcić rolników do zaprzestania prowadzenia działalności rolniczej w wieku przedemerytalnym i przekazanie posiadanego gospodarstwa rolnego w ręce młodego pokolenia rolników. Instytucja rent ma słuŝyć poprawie Ŝywotności ekonomicznej gospodarstw rolnych a ponadto zapewnić rolnikom zdających gospodarstwa wystarczającego źródła dochodów po zaprzestaniu tej działalności. Renty strukturalne poprzedzają o 10 lat emerytury otrzymywane z KRUS, które to emerytury przysługują rolnikowi będącemu w wieku 65 lat. Program rent strukturalnych ma na celu przyśpieszenie transformacji generacyjnej gospodarstw rolnych i pogłębienie mechanizmu transferu ziemi do jednostek silniejszych ekonomicznie. Procesom transformacji strukturalnej towarzyszyć mają zmiany relacji w zasobach czynników produkcji, zwłaszcza ziemi i pracy, zaś sam akt przekazania gospodarstwa następcom ma poprawić sytuację materialną starszych rolników. 2. Cel zakres i metody badawcze Podstawowym celem badań była ocena skuteczności stosowanych instrumentów regulowania podstawowych czynników produkcji w rolnictwie za pośrednictwem rent strukturalnych. Praca jest częścią badań prowadzonych nad znaczeniem rent strukturalnych dla przemian agrarnych w rolnictwie polskim. W badaniach załoŝono, Ŝe renty strukturalne są właściwym sposobem zabezpieczenia dochodów starszym rolnikom oraz pozytywnym procesem obejmowania gospodarstw przez młode pokolenia rolników, w mniejszym zaś zakresie skutecznym instrumentem koncentracji gruntów, nie stymulującym przekształceń strukturalnych w rolnictwie. W publikacji uszczegółowiono hipotezę zakładając, iŝ gospodarstwa w równym stopniu trafiają do następców jak i do sąsiednich jednostek produkcyjnych. Zakresem badań objęto teren całego kraju dla okresu funkcjonowania rent strukturalnych w latach Zakresem badań objęto 58,3 tys. beneficjentów, którzy wystąpili z wnioskami o przyznanie rent strukturalnych, odrębnie w latach 2004, 2005, Do oceny stopnia wykorzystania programów rent strukturalnych w rolnictwie w oparciu o Plan

69 Stanisław Gawłowski Kierunki przekazywania gospodarstw w ramach programu rent strukturalnych Rozwoju Obszarów Wiejskich na lata wykorzystano dane statystyczne uzyskane z Systemu Informacji Zarządczej ARiMR. Zebrane materiały źródłowe poddane zostały opracowaniu statystycznemu. Badania przeprowadzono w oparciu o analizę wariancji, rozkład F-Snedecora i test t-studenta. Jednym z problemów jest brak istnienia bazy wiedzy dotyczącej decyzji o przyznaniu rent strukturalnych Utworzenie takiej bazy danych stwarzałoby moŝliwość monitorowania stanu problemu i kosztów oraz dokonywaniu róŝnego typu analiz. 3. Wyniki badań Program rent strukturalnych w ramach Planu Rozwoju Obszarów Wiejskich (PROW) nie był pierwszym programem dot. rent strukturalnych. Polska w obliczu perspektywy wstąpienia do Unii Europejskiej przygotowała ustawę o rentach strukturalnych, która nawiązywała do rozwiązań funkcjonujących od dłuŝszego czasu w krajach Europy Zachodniej. Pierwszy system został przyjęty w roku Wprowadzony system rent strukturalnych został oceniony jako bardziej restrykcyjny do systemu obowiązującego rolników w Unii Europejskiej. System ten musiał więc być traktowany nie jako docelowy, a jedynie przejściowy. W tej postaci, w jakiej został ustanowiony, spełniał, co najwyŝej wymogi zobowiązania przedakcesyjnego (Kolasiński A., 2003). Ustawa o rentach strukturalnych w wersji z 2001r nie spotkała się z duŝym zainteresowaniem ze strony rolników, z uwagi na zaproponowane warunki przechodzenia na renty strukturalne. W tym okresie do rolników od doradców ODR napływały juŝ pierwsze informacje o warunkach przystąpieniu Polski do Unii Europejskiej, w tym kształtu przyszłego planu rozwoju obszarów wiejskich. Ponadto na przełomie 2003/2004r Agencja Restrukturyzacji i Modernizacji Rolnictwa rozpoczęła w całym kraju szeroko zakrojone akcję tzw. spotkania informacyjno-promocyjne, którymi objęto 40,3 tys. miejscowości, na 56,6 tys. istniejących (71,2%) sołectw i osad na wsi. W spotkaniach wzięło udział 1 059,5 tys. rolników (66,1%), zaś średnia liczba uczestników na jednym spotkaniu wynosiła od 16 do 32 osoby (Wawrzyniak B., Zajdel M., 2006). W ramach spotkań informacyjno- promocyjnych przyszli beneficjenci otrzymywali w miarę pełne dane na temat kształtu przyszłych rent strukturalnych w ramach PROW, które były finansowane głównie z funduszy europejskich a nie budŝetu państwa. Zmiana przepisów i wprowadzenie rent strukturalnych w ramach PROW miało na celu zachęcać rolników w wieku przedemerytalnym do zaprzestania prowadzenia działalności rolniczej i przekazania posiadanych gospodarstw rolnych w sposób słuŝący poprawie Ŝywotności gospodarstw rolnych w Polsce oraz zapewnić im wystarczające źródło dochodu po zaprzestaniu tej działalności (Mickiewicz P., 2007). Działania te miały tym samym przyczynić się do: - poprawy struktury gospodarstw rolnych oraz podniesienia ich produktywności; - zapewnienia dochodu rolnikom, którzy zrezygnują z prowadzenia działalności rolniczej w wieku przedemerytalnym; - obniŝenia średniej wieku osób prowadzących działalność rolniczą (przyspieszenie procesu wymiany pokoleniowej); - przeznaczania gruntów rolnych na cele nierolnicze, jeśli na gruntach tych nie moŝna prowadzić działalności rolniczej na zadowalającym ekonomicznie poziomie. Z renty strukturalnej mógł skorzystać producent rolny, który:

70 70 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, ukończył 55 lat, lecz nie osiągnął jeszcze wieku emerytalnego (męŝczyzna 65 lat, kobieta 60 lat); wniosek o przyznanie renty strukturalnej naleŝy złoŝyć nie później niŝ na pół roku przed osiągnięciem wieku emerytalnego; 2. prowadził nieprzerwanie działalność rolniczą w gospodarstwie rolnym przez co najmniej 10 lat bezpośrednio poprzedzających złoŝenie wniosku o rentę strukturalną i przez okres co najmniej 5 lat podlegał ubezpieczeniu emerytalno-rentowemu, określonemu w przepisach o ubezpieczeniu społecznym rolników; 3. wpisany został w ARiMR do ewidencji producentów, stanowiącej część krajowego systemu ewidencji producentów, ewidencji gospodarstw rolnych oraz ewidencji wniosków o przyznanie płatności; 4. podlega ubezpieczeniu emerytalno-rentowemu w dniu złoŝenia wniosku o rentę strukturalną; 5. nie posiada zaległości z tytułu opłacania składek na ubezpieczenie społeczne rolników; 6. przekazał gospodarstwo rolne, o łącznej powierzchni uŝytków rolnych co najmniej 1 ha; 7. zaprzestał prowadzenia działalności rolniczej. Tabela 1. RóŜnice między rentami strukturalnymi w wersji z 2001r a rentami z PROW Lp Wyszczególnienie Ustawa z 2001 Renty z 2004r 1 urząd przyjmujący wnioski KRUS ARiMR 2 wiek rolnika 60 lat 55 lat 3 min. obszar gospodarstwa 3 ha 1 ha 4 wysokość renty (% najniŝszej emerytury) 150% % 5 przekazanie gospodarstw do 15 ha bez ograniczeń 6 składki na KRUS nie tak 7 czas trwania renty 5 lat 10 lat 8 długość trwania ubezpieczenia 5 lat 5 lat 9 działka przydomowa 1,0 ha 0,5 ha Źródło: Opracowanie własne na podstawie informacji KRUS i ARiMR. Na podstawie ustawy z dnia 28 listopada 2003r o wspieraniu rozwoju obszarów wiejskich ze środków pochodzących z Sekcji Gwarancji Europejskiego Funduszu Orientacji i Gwarancji Rolnej Rada Ministrów wydała rozporządzenie w dniu 30 kwietnia 2004r w sprawie szczegółowych warunków i trybu udzielenia pomocy finansowej na uzyskanie rent strukturalnych objętej planem rozwoju obszarów wiejskich (Dz. U. Nr 114, poz. 1191). Zgodnie z rozporządzeniem występowała moŝliwość zadeklarowania pięciu kierunków przeznaczenia gospodarstw rolnych a mianowicie: 1. na powiększenie jednego lub kilka gospodarstw sąsiedzkich, 2. przeniesienie w całości na rzecz następcy, 3. przekazanie na rzecz Skarbu Państwa, 4. przekazanie na ochronę środowiska, 5. przeznaczenie na zalesienie. Z punktu widzenia prawnego i formalnego warunki przekazania gospodarstwa uwaŝano za spełniony, jeŝeli przekazano uŝytki rolne wchodzące w skład gospodarstwa, będące zarówno przedmiotem odrębnej własności wnioskodawcy, jego małŝonka oraz przedmiotem ich współwłasności. Umowa przekazania gospodarstwa musiała być sporządzona: 1. przy trwałym przekazaniu - w formie aktu notarialnego,

71 Stanisław Gawłowski Kierunki przekazywania gospodarstw w ramach programu rent strukturalnych przy przekazaniu w dzierŝawę w formie aktu notarialnego lub pisemnej umowy zgłoszonej do ewidencji gruntów i budynków. Gospodarstwo musiano przekazać w sposób trwały, gdy przejmującym był: 1. następca, 2. zstępny lub pasierb przekazującego, 3. osoba pozostając z przekazującym we wspólnym gospodarstwie domowym, 4. małŝonek osoby wymienionej powyŝej. 5. zostały przekazane wszystkie uŝytki rolne wchodzące w skład tego gospodarstwa, Jeśli gospodarstwo przejmował następca, to trzeba je było przekazać w całości w sposób trwały (nie licząc 0,5 ha). Jeśli w skład gospodarstw, które miało zostać przekazane wchodziły grunty dzierŝawione, przejmujący gospodarstwo mógł wstąpić w prawa dzierŝawcy, jeŝeli właściciel gruntów wyraził na to zgodę. W innym przypadku ubiegający się o rentę strukturalną zwracał grunty dzierŝawione właścicielowi. Osobą fizyczną przejmującą gospodarstwo rolne nie mógł być kaŝdy rolnik mieszkający po sąsiedzku, lecz powinien być rolnikiem młodszym od rolnika przekazującego gospodarstwo (nie sprecyzowano wyraźnie górnego pułapu wieku). W rozstrzygnięciach prawnych dotyczących PROW na lata doprecyzowano ten wiek na 50 lat. Ponadto powinien być rolnikiem wykształconym i o odpowiednich kwalifikacjach rolniczych, nie powinien posiadać ustalonego prawa do emerytury lub renty z ubezpieczenia społecznego rolników. Kolejnym warunkiem było podpisanie zobowiązania do prowadzenia działalności rolniczej na przejętych uŝytkach rolnych przez okres co najmniej 5 lat. Interpretując te przepisy moŝna powiedzieć, Ŝe rygoryzm prawny dotyczył zarówno rolników przekazujących gospodarstwo rolne, jak i rolników powiększających swoje gospodarstwa rolne. Równie precyzyjne warunki postawiono przed następcami, w tym: aby nie ukończył 40 lat Ŝycia, nie miał ustalonego prawa do emerytury (renty), posiadał odpowiednie kwalifikacje i zobowiązał się gospodarować przez co najmniej 5 lat. Rolnik mógł przekazać gospodarstwo rolne takŝe osobie prawnej albo jednostce organizacyjnej nie posiadającej osobowości prawnej (jonop). Osoba prawna lub jednostka mogła przejąć gospodarstwo, gdy działalność rolnicza naleŝała do zakresu jej działania lub miała na celu sprawy ochrony przyrody a w szczególności na tworzenie lub powiększenie parków narodowych względnie rezerwatów przyrody. Tak sprecyzowane regulacje prawne stanowiły gwarancję, Ŝe kierunek przepływu ziemi dokonywał się zgodnie z intencją ustawodawcy. Z uwagi na występowanie duŝej róŝnicy miedzy województwami, co do powierzchni uŝytków rolnych i liczby gospodarstw rolnych, przeprowadzono analizę w stosunku do faktycznie występującej liczby rolników mających dostęp do rent strukturalnych z uwagi na wiek (55-64 lat) oraz z tytułu minimalnej powierzchni uŝytków rolnych (co najmniej 1 ha). Według danych GUS z 2002r. w kraju takich rolników było 252,4 tys, spośród których 58,3 tys. ubiegało się o rentę strukturalną, co stanowiło 23,1% ogółu osób pozostających w odpowiednim przedziale wiekowym (tab 2.). Przeprowadzona analiza złoŝonych wniosków przez rolników ubiegających się o rentę strukturalną wskazuje na istotne zróŝnicowanie występowania tego zjawiska w układzie poszczególnych województw. Badania dotyczyły porównania potencjalnych beneficjentów występujących w danych województwach w stosunku do realnie złoŝonych wniosków. Program rent strukturalnych miał charakter otwarty i ogólnie dostępny, co świadczy o jego egalitaryzmie i powszechności, przy zastrzeŝeniu przestrzegania warunków dostępu do programu. Najlepiej szansę tę wykorzystano

72 72 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 w woj. kujawsko-pomorskim (57,8%) wynikało to zapewne z poprzednio uregulowanymi stosunkami własnościowymi (zapisy notarialne), wysokiego udziału w spotkaniach informacyjnopromocyjnych, przygotowania poprzez edukację do nowej roli następców i poprawnej struktury agrarnej, podlaskim (39,2%), warmińsko-mazurskim (37,5%) i wielkopolskim (36,4%). Tabela 2. Liczba złoŝonych wniosków w stosunku do ogółu uŝytkowników gospodarstw rolnych będących w wieku lat Województwo Ogółem rolnicy w wieku lat Wnioski w 2004 Wnioski w 2005 Wnioski w 2006 Razem złoŝone wnioski % w stosunku do wieku lat Dolnośląskie ,6 Kujawsko-pomorskie ,8 Lubelskie ,9 Lubuskie ,1 Łódzkie ,5 Małopolskie ,9 Mazowieckie ,7 Opolskie ,2 Podkarpackie ,3 Podlaskie ,2 Pomorskie ,7 Śląskie ,6 Świętokrzyskie ,9 Warmińsko-mazurskie ,5 Wielkopolskie ,4 Zachodniopomorskie ,7 Ogółem ,1 Średnia Źródło: Obliczenia własne Na drugim biegunie analizowanych województw, znajdują się regiony, gdzie w najmniejszym stopniu skorzystano z instytucji rent strukturalnych. NaleŜy do nich zaliczyć woj. małopolskie (7,9%), podkarpackie (8,3%) i śląskie (9,6%). Wymienione województwa charakteryzują się najbardziej rozdrobnioną strukturą obszarową, nie do końca uregulowanymi prawami własności i występowaniem działek ziemi we wielu wsiach a nawet gminach. W badaniach istotnym było sprawdzenie w czyje ręce trafiły gospodarstwa rolne. Zjawisko analizowano w oparciu o deklaracje rolników składane w momencie składania wniosków. W wyniku analizy procesu deklarowanego przekazywania gospodarstw rolnych, okazało się, Ŝe kierunek przekazania na rzecz SP, ochronę środowiska lub zalesienie odegrał małą rolę a w niektórych województwach w ogóle to zjawisko nie wystąpiło. Główną rolę odegrały tylko dwa pierwsze kierunki przekazania gospodarstw rolnych, w tym po pierwsze na powiększenie gospodarstw rolnych i po drugie na przeniesie w całości na następcę. Warunek przeniesienia własności gospodarstwa rolnego w całości na rzecz następcy oznaczał, Ŝe w procesie realizacji programu rent

73 Stanisław Gawłowski Kierunki przekazywania gospodarstw w ramach programu rent strukturalnych strukturalnych przejęto w nienaruszonym i nie pomniejszonym stanie 24,5 tys. gospodarstw rolnych. W tym sensie spełniony został postulat dokonania w rolnictwie transformacji generacyjnej gospodarstw rolnych. Tabela 3. Deklarowane kierunki przeznaczenia gospodarstw rolnych po uzyskaniu renty ( ) Województwo Liczba wydanych decyzji Na powiększenie gospodarstwa % Dla prawnych następców % Na inne kierunki Dolnośląskie , ,8 0 0 Kujawsko-pomorskie , ,6 0 0 Lubelskie , ,7 5 0,1 Lubuskie , ,1 2 0,1 Łódzkie , ,4 0 0 Małopolskie , ,9 5 0,2 Mazowieckie , ,6 10 0,1 Opolskie , ,6 2 0,1 Podkarpackie , ,8 8 0,3 Podlaskie , ,5 4 0,1 Pomorskie , ,9 0 0 Śląskie , ,9 10 0,4 Świętokrzyskie , ,6 4 0,1 Warmińsko-mazurskie , ,2 0 0 Wielkopolskie , ,9 0 0 Zachodniopomorskie , ,7 0 0 Ogółem , ,4 50 0,1 Źródło: Obliczenia własne W przypadku analizy zjawiska związanego z przekazywaniem uŝytków rolnych na powiększenie jednego lub kilku gospodarstw rolnych, trudno ocenić w ilu przypadkach miano do czynieniem z powiększeniem jednego gospodarstwa a w ilu przypadkach dotyczyło to kilku rolników, którzy mieli moŝliwość poprawy swojej struktury agrarnej. Dyrektywa mówiąca o tym, Ŝe uŝytki rolne mogą być przeznaczone wyłącznie na powiększenie gospodarstwa rolnego oznacza spełnienie postulatu transformacji strukturalnej rolnictwa Łącznie 29,4 tys. przyszłych beneficjentów rent strukturalnych zadeklarowało przeznaczenie uŝytków rolnych na rzecz sąsiadów. Przewaga deklaracji dotyczącej przekazywania uŝytków rolnych na rzecz sąsiadów (54,5%) w stosunku do deklaracji przekazywania gospodarstw rolnych na rzecz następców (45,4%) świadczy o tym, Ŝe beneficjenci nie byli w stanie wskazać młodego rolnika o odpowiednich kwalifikacjach, którzy spełniają kryteria objęcia gospodarstwa po rodzicach. Analizując ten problem w układzie przestrzennym najwięcej uŝytków rolnych trafiło w ręce następców w woj. małopolskim (69,9%), podkarpackim (64,8%), świętokrzyskim (60,6%) i woj. wielkopolskim (51,9%). Na drugim biegunie znajdują się województwa, które w najmniejszym stopniu partycypowały w procesie przekazywania gospodarstw następcom. Do nich moŝna zaliczyć woj. zachodniopomorskie (32,7%), dolnośląskie %

74 74 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 (32,8%) i warmińsko-mazurskie (36,2%). Proporcje między poszczególnymi kierunkami deklarowania i przeznaczania uŝytków rolnych obrazuje poniŝsza tabela 3. Przemiany agrarne mogą dokonać się jedynie poprzez transfer gruntów do gospodarstw rolnych zmierzających do powiększenia swojego obszaru. Niedobór uŝytków rolnych w niektórych regionach jest dotkliwy, a zatem pojawienie się perspektywy dokupienia nawet niewielkiego kawałka ziemi, był pozytywnie przyjmowany w środowisku wiejskim. Natomiast przechodzenie gospodarstw rolnych w nienaruszonym co prawda stanie, ale bez moŝliwości powiększenia obszaru, spełniał tylko jeden warunek realizacji programu rent strukturalnych, związany z obniŝeniem średniej wieku osób prowadzących działalność rolnicza. W pierwszym okresie funkcjonowania rent strukturalnych w latach , beneficjenci rent strukturalnych przekazali łącznie 334, 7 tys. ha uŝytków rolnych, przy czym na powiększenie innego gospodarstw przekazano 173,1 tys. ha ( 51,7%) oraz na przejęcie w całości przez następcę przekazano 161,4 tys. ha (48,2%). Inne kierunki przekazywania gospodarstw miały marginalne znaczenie. Jeden z podstawowych celów realizacji programu rent strukturalnych został w pełni spełniony, bowiem 92,2% wszystkich uŝytków rolnych znalazł się w rękach młodych rolników, pozostających w wieku do 40 lat. W kolejnym, trzecim roku (2006) realizacji programu rent strukturalnych napływające wnioski nie zmieniły obrazu przekazywanie gospodarstw rolnych. Łącznie w latach licząc w sposób narastający, beneficjenci przekazali 480,8 tys. ha., w tym na powiększenie innego gospodarstwa 261,8 tys. ha (54,5%) oraz na następcę 218,9 ty. ha (45,4%). Inne kierunki w 2006r teŝ nie odegrały istotnej roli. W ręce młodych rolników (do 40 lat) trafiło 444,9 tys. ha (92,5%). Sytuację tę w układzie województw przedstawia tabela 4. WaŜnym problemem badawczym było ustalenie średniej wielkości przekazywanych gospodarstw rolnych, przy czym w przypadku przekazywanie uŝytków rolnych na powiększenie innych gospodarstw występowała moŝliwość przekazanie na rzecz jednego lub kilku rolników. Natomiast przekazywanie na rzecz następcy musiało się odbywać w całości powierzchni uŝytków rolnych będących w dyspozycji danego gospodarstwa rolnego.

75 Stanisław Gawłowski Kierunki przekazywania gospodarstw w ramach programu rent strukturalnych Tabela 4. Łączna powierzchnia przekazanych uŝytków rolnych w ramach rent strukturalnych w ha ( ) Województwo Powierzchnia Powierzchnia Powierzchnia Powierzchnia Na Ochrona Powierzchnia całkowita przekazywanycnych przekazywa- UR na po- UR przekazana rzecz i zale- UR uŝytków większenie dla następcy SP sienie przekazana gospodarstw rolnych innego gospodarstwa rolnikom do 40 lat Dolnośląskie Kujawskopomorskie Lubelskie , Lubuskie , Łódzkie Małopolskie Mazowieckie Opolskie Podkarpackie , Podlaskie Pomorskie , Śląskie Świętokrzyskie Warmińskomazurskie Wielkopolskie , Zachodniopomorskie Ogółem Procent ,5 45,4 0,1 0 92,5 Źródło: System Informacji Zarządczej ARiMR Średnia wielkość przekazywanych uŝytków rolnych na powiększenie innego gospodarstwa (9,53 ha), była większa niŝ średnia wielkość gospodarstwa przejętego przez następcę (8,32 ha). Średnia wielkość przekazywanych powierzchni w porównaniu do istniejącej struktury agrarnej świadczy o istnieniu zaleŝności statystycznej między tymi dwoma czynnikami.

76 76 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, Dolnośląskie Kujawsko-pomorskie Lubelskie Lubuskie Łódzkie Małopolskie Mazowieckie Opolskie Podkarpackie Podlaskie Pomorskie Śląskie Świętokrzyskie Warmińsko-mazurskie Wielkopolskie Średnia wielkość na powiększenie innych gospodarstw Średnia wielkość gospodarstwa przejętego przez następcę Średnia wielkość 1 gospodarstwa w kraju wg GUS Rys. 1. Średnia wielkość przekazywanych powierzchni UR w ha. Zachodniopomorskie Źródło. Opracowanie własne. 4. Podsumowanie Przeprowadzone badania pozwalają na stwierdzenie, Ŝe w wyniku realizacji programu rent udało się osiągnąć podstawowy cel, jakim było przekazanie uŝytków rolnych w ręce młodych rolników, bowiem 92,5% tych uŝytków trafiło do osób poniŝej 40 roku Ŝycia. Z rozporządzeń wynika, Ŝe młodszy rolnik musiał charakteryzować się odpowiednimi kwalifikacjami zawodowymi, upowaŝniającymi do prowadzenia działalności rolniczej i gwarantujący utrzymanie tej działalności przez okres co najmniej 5 lat. W ten sposób na skutek przekazywania gospodarstw następcom, zdołano obniŝyć średnią wieku osób podejmujących działalność rolniczą. Właściwość ta nie odnosiła się tylko do następców, lecz rozciągała się takŝe na osoby przejmujących ziemię przez sąsiadów. W populacji beneficjentów rent strukturalnych, większość (54,5%) zdecydowała się na przekazanie uŝytków rolnych na powiększenie innych gospodarstw rolnych, natomiast mniejsza część (45,4%) na rzecz następców. Oznacza to, Ŝe wielu potencjalnych beneficjentów nie przygotowała do nowej roli swoich spadkobierców, którzy byliby skłonni przejąć gospodarstwo i kierować nim. W wyniku badań stwierdzono, Ŝe wielkość przekazywanych gospodarstw była większa w przypadku przekazywanych gospodarstw na powiększenie (9,53 ha), aniŝeli w przypadku przekazywanych gospodarstw rolnych dla następców (8,32 ha) i była zbliŝona do średniej krajowej (8,33 ha).

77 Stanisław Gawłowski Kierunki przekazywania gospodarstw w ramach programu rent strukturalnych Problem rent strukturalnych oraz ich następców jest problemem niezwykle istotnym dla gospodarki wiejskiej. W celu szybszej analizy danych i podejmowania waŝnych decyzji (zarówno o charakterze strategicznym) celowe wydaje się stworzenie hurtowni danych niezbędnych do ich przeprowadzania. Hurtownia danych stworzyć by mogła dobry punkt wyjścia dotyczący podjęcia budowy repozytoriów wiedzy dotyczących omawianego problemu. 5. Literatura 1. Kolasiński A., 2003, Renty strukturalne w rolnictwie z perspektywy przystąpienia Polski do Unii Europejskiej [w:] Ubezpieczenia w Rolnictwie, Materiały i Studia, nr 18, Warszawa 2. Mickiewicz P., 2007, Wpływ rent strukturalnych na zmianę struktury obszarowej gospodarstw rolnych w województwie Zachodniopomorskim [w:] Dodatkowe i alternatywne źródła dochodów na obszarach wiejskich. Zeszyty Problemowe Postępów Nauk Rolniczych / Polska Akademia Nauk. Wydział Nauk Rolniczych, Leśnych i Weterynaryjnych, Warszawa, s Plan Rozwoju Obszarów Wiejskich, Ministerstwo Rolnictwa i Rozwoju Wsi, Warszawa, Ustawa z dnia 26 kwietnia 2001r o rentach strukturalnych w rolnictwie (Dz. U. Nr 52, poz 539). 5. Wawrzyniak B., Zajdel M., 2006, Program rent strukturalnych w rolnictwie polskim w latach , [w:] Zagadnienia Doradztwa Rolniczego, nr 3, Centrum Doradztwa Rolniczego w Brwinowie, Poznań DIRECTIONS OF FARMS TRANSFER IN STRUCTURAL PENSION PROGRAM Key words: information, directions, structural pension Summary The aim of this paper is to present directions of land transfer in sphere of structural pension. The research was conducted for structural pension program and covered the whole Poland. The results indicate that farms were transferred mostly for neighbors. On the second position were successors. Stanisław Gawłowski Ministerstwo Środowiska ul. Wawelska 52/ Warszawa

78 78 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 JAROSŁAW JANKOWSKI, KAMILA GRZĄŚKO Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny METODY ANALITYCZNE W DZIAŁANIACH MARKETINGOWYCH Z WYKORZYSTANIEM SERWISÓW WYSZUKIWAWCZYCH Streszczenie W artykule przedstawiono obszary wspomagania decyzji w marketingu interaktywnym z wykorzystaniem serwisów wyszukiwawczych oraz wybrane metody ekstrakcji wiedzy. Zaproponowano podstawy metodyczne budowy wieloagentowego systemu wspomagania decyzji w planowaniu kampanii reklamowych z udziałem metod text mining, przedstawiono model systemu oraz przeprowadzono badania testujące. Słowa kluczowe: serwisy wyszukiwawcze, text mining, ekstrakcja wiedzy 1. Wprowadzenie Internet jest zbiorem dokumentów hipertekstowych i umoŝliwia dotarcie do wielu zasobów informacyjnych i usług, jednak znalezienie treści dopasowanych do preferencji odbiorcy często bywa utrudnione. W celu usprawnienia procesu przetwarzania danych i zwiększenia jego efektywności wykorzystuje się aplikacje i serwisy wyszukiwawcze. Mechanizm aplikacji wyszukiwarki jest najczęściej zintegrowany z witryną za pośrednictwem narzędzi bezpośrednich lub otwartego interfejsu API, który daje moŝliwość korzystania z aplikacji zewnętrznych i przeszukiwania zasobów on-line [6]. Element składowy narzędzi wyszukiwawczych stanowi repozytorium danych powiązane z bazą danych, roboty indeksujące oraz procesor zapytań [1]. Początkowo wyszukiwarki słuŝyły jedynie do przetwarzania dokumentów tekstowych, aktualnie wiele z nich umoŝliwia wyszukiwanie plików graficznych, muzycznych, adresów owych, czy artykułów z grup newsowych. Wykorzystuje się je coraz częściej do poszukiwania informacji z róŝnych, niszowych obszarów, w tym takŝe informacji handlowych. Obecnie są najczęściej wykorzystywanymi serwisami w Internecie. Według badań przeprowadzonych przez Megapanel PBI/Gemius z wyszukiwarek aktualnie korzysta w Polsce ponad 8 mln internautów [7]. Rynek wyszukiwarek wciąŝ się zmienia. Pojawiają się nowe koncepcje ich wykorzystania. Wraz ze wzrostem roli wyszukiwarek w Internecie, zwiększa się równieŝ ich rola w marketingu elektronicznym. 2. Marketing w serwisach wyszukiwawczych Popularność wyszukiwarek internetowych zaleŝy m.in. od tego jak dokładne rezultaty są przez nie generowane. Jednymi z najpopularniejszych wyszukiwarek w Polsce są obecnie: Google, Netsprint oraz Onet. Algorytmy wyszukiwarek są wciąŝ udoskonalane i stanowią zbiór reguł sterujących oprogramowaniem, umoŝliwiają one przedstawienie wyników w odpowiednim rankingu [2]. U podstaw systemów wyszukiwawczych leŝą algorytmy indeksujące, które uwzględniają wiele czynników branych pod uwagę w trakcie wyznaczania rankingu. Najczęściej są to: liczba linków prowadzących do strony oraz ich jakość, słowa kluczowe, kod i treść strony oraz popularność do-

79 Jarosław Jankowski, Kamila Grząśko Metody analityczne w działaniach marketingowych z wykorzystaniem serwisów wyszukiwawczych 79 meny. Serwisy wyszukiwawcze nie ujawniają najczęściej algorytmów indeksowania, Ŝeby utrudniać celową optymalizację stron pod ich kątem. Jedynie na podstawie badań moŝna dowiedzieć się, co wpływa na pozycję w rankingu wyszukiwania. Najpopularniejsza w Polsce wyszukiwarka Google w swoim algorytmie bierze pod uwagę szereg czynników [15], z których kaŝdy ma określoną wagę: Ranking = K*0.3 + D* L* U*0.1 + J*0.1 + R (1) gdzie K - słowa kluczowe, D - siła domeny, L - wynik linków przychodzących, U - wpływ zachowań uŝytkowników, J - wynik jakościowy, R - automatycznie i ręcznie nadawane punkty karne lub inkrementacja indeksu. Istotnym elementem algorytmu wyszukiwania stosowanego przez Google jest algorytm Page Rank, który prowadzi ewaluację stron internetowych. Jest on tym wyŝszy, im większa liczba wartościowych stron (z jak najmniejszą liczbą odnośników do innych stron) zawiera do niej odsyłacze. Page Rank przyjmuje wartości z przedziału (0,1). Wartość PR jest przypisana do strony, a nie do całego serwisu i wyznacza się go według wzoru: PR A) = (1 d) + d( PR( t ) / C( t ) PR( t ) / C( t )) (2) ( 1 1 n n gdzie: d współczynnik tłumienia d 0.85, t1 tn strony zawierające odnośniki do strony A, C liczba odnośników ze strony [1]. Algorytm ten podlega ciągłym modyfikacjom i wiele wyszukiwarek przyjmuje podobne rozwiązania. Inny algorytm pod nazwą Traffic Index zastosowano w wyszukiwarce NetSprint. W celu obiektywnej oceny stron wprowadzono system uwzględniający szereg czynników umoŝliwiających dostarczenie zobiektywizowanych wyników. W algorytmie mniej istotna jest analiza linków, większą wagę przypisuje się natomiast badaniu ruchu na stronie. Algorytm jest stworzony tak, aby utrudnione było manipulowanie wynikami bez faktycznej zmiany wartości merytorycznej serwisu. NetSprint uwzględnia w algorytmie badania przeprowadzone przez Megapanel PBI/Gemius. Dane z badania pochodzące od internautów umoŝliwiają dokładną ocenę wartości serwisów. Internauci uczestniczą w panelu i dostarczane przez nich informacje stanowią zasilenia systemu [15]. Na Rys. 1 zaprezentowano wpływ algorytmu na wyniki wyszukiwań. Rosnąca popularność serwisów wyszukiwawczych sprawiła, Ŝe przedsiębiorstwa zaczęły wykorzystywać je w celu dotarcia z ofertą do grupy docelowej. W Stanach Zjednoczonych wydatki na promocję w wyszukiwarkach stanowią 40% wydatków na reklamę on-line. Przedsiębiorstwa promujące się w wyszukiwarkach mogą osiągnąć szereg korzyści. Marketing w wyszukiwarkach, czyli SEM (ang. Search Engine Marketing) poprawia widoczność serwisu, a tym samym ułatwia dostęp do niego. Firmy prowadzące działania marketingowe w serwisach wyszukiwawczych mają na celu: zwiększenie ruchu na stronie, zwiększenie sprzedaŝy produktów i usług, zwiększenie świadomości marki, obniŝenie kosztów reklamy, uzyskanie przewagi nad konkurencją, uzyskanie większego uznania w oczach klientów, ceniących sobie innowacyjne firmy [12]. Internauci trafiają poprzez wyszukiwarkę do serwisu internetowego świadomie, poniewaŝ szukają witryny o takiej tematyce. Marketing prowadzony za pośrednictwem wyszukiwarek powoduje, Ŝe grupa odwiedzających jest najbardziej wyselekcjonowana [14]. Jednym z obszarów aktywnej działalności marketerów jest pozycjonowanie i zapewnienie wysokiej pozycji na listach wyszukiwania.

80 80 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 Jakość serwisu Liczba uŝytkowników Załadowania stron Lojalność uŝytkowników Efektywna wartość TRAFFIC INDEX Wyniki przetwarzania Analiza odnośników Powiązania wewnętrzne Wartość powiązań Treść serwisu WWW Licznik fraz Odnośniki do fraz Inne parametry Kategoria serwisu Inne parametry Rys. 1. Czynniki wpływające na wyniki wyszukiwania (Źródło: [4]) W zaleŝności od przyjętej strategii oraz dostępnych zasobów alokowanych na działania marketingowe stosuje się pozycjonowanie płatne (linki sponsorowane, boksy reklamowe) lub pozycjonowanie organiczne (pozycjonowanie organiczne zwane jest równieŝ pozycjonowaniem naturalnym) [3]. W przypadku pozycjonowania organicznego strona jest indeksowana przez roboty indeksujące. Na podstawie algorytmu stosowanego przez wyszukiwarkę w dopowiedzi na wprowadzone słowo kluczowe strona jest lokalizowana w rankingu na pozycji odpowiadającej jej zawartości i ocenie merytorycznej. Jak podaje wiele źródeł, uŝytkownicy bardzo często przeglądają jedynie pierwsze wyniki wyszukiwania. Dlatego firmy angaŝują duŝe zasoby aby ich strony były zoptymalizowane jak najlepiej pod kątem najpopularniejszych wyszukiwarek z udziałem techniki optymalizacji SEO (ang. Search Engine Optimization) [9]. Pozycjonowanie stron WWW powinno uwzględniać szereg czynników. Na sukces przy pozycjonowaniu wpływają zarówno: komponent treści (słowa kluczowe, tytuł, treść, opisy). komponenty techniczne (domena, nazwa odnośników i plików, struktura strony, skrypty), popularność (link popularity, Page Rank, ruch na stronie). 3. Metody ekstrakcji wiedzy w serwisach wyszukiwawczych Wraz z rozwojem Internetu zwiększa się liczba indeksowanych stron oraz szum informacyjny, który powoduje, ze coraz trudniej odnaleźć interesujące i wartościowe zasoby. Obecne wyszukiwarki wykorzystują coraz bardziej inteligentne algorytmy i charakteryzują się tym, Ŝe potrafią samodzielnie pozyskiwać dane z otoczenia i na ich podstawie generować wiedzę oraz wykorzystywać ją do rozwiązywania postawionych im zadań [11]. Proces KDD (ang. knowledge discovery in databases) jest procesem złoŝonym, którego najistotniejszym elementem jest eksploracja danych podczas której wykrywa się zaleŝności pomiędzy danymi. Wiedza wydobyta w ten sposób przyjmuje postać prawidłowości, reguł, tendencji, czy korelacji z uwzględnieniem stopnia waŝności atrybutów. Jedną z metod częściej stosowanych w eksploracji wiedzy w wyszukiwarkach jest grupowanie. Polega na podziale obiektów na grupy (klastry) tak, aby podobieństwo między elementami naleŝącymi do danej grupy było jak największe, natomiast między elementami naleŝącymi do innych grup było mniejsze, niŝ w ich obrębie. Algorytmy mają za zadanie znalezienie reguły grupującej. Na wejściu otrzymują opisane atrybutami obiekty oraz kryteria podobieństwa wewnątrz

81 Jarosław Jankowski, Kamila Grząśko Metody analityczne w działaniach marketingowych z wykorzystaniem serwisów wyszukiwawczych 81 i na zewnątrz grupy [16]. Klasteryzacja jest typem uczenia bez nadzoru - nie ma wstępnie zdefiniowanych klas. Metoda grupowania przeznaczona jest dla duŝej ilości danych, jest niewraŝliwa na kolejność wprowadzania danych i cechuje ją złoŝoność czasowa i pamięciowa. Algorytmy klasteryzacji mają szerokie zastosowanie w wyszukiwarkach internetowych i stosuje się je do automatyzacji procesów grupowania dokumentów tekstowych, streszczania ich, usuwania jednakowych stron, usuwania słów uznanych za mało znaczące, wydobywania kluczowych struktur z wyrazów, konstruowania tezaurusów, grupowania stron w odpowiedzi na zapytanie. Algorytmy grupowania mogą przyjmować postać drzew decyzyjnych, sieci bayesowskich, neuronowych i powinny cechować się duŝą wydajność przetwarzania danych oraz generowaniem klastrów o uŝytecznej dla odbiorcy zawartości [11]. Drugim zasadniczym elementem struktur wyszukiwarek są algorytmy analizy tekstu. Eksploracja danych zorientowana na przetwarzanie treści z serwisów wykorzystuje algorytmy tekst mining. Są to metody słuŝące do wydobywania danych z tekstu oraz ich późniejszego przetwarzania. K. Węcel definiuje tekst mining jako: odkrywanie ukrytych wzorców i zaleŝności w bardzo du- Ŝych kolekcjach tekstowych. Dane podlegające eksploracji przechowywane są w zbiorach dokumentów i tekstowych bazach danych [11]. Metoda polega na znalezieniu fraz kluczowych i konwersji ich na dane numeryczne w oparciu o wzorce. W zbiorze wyszukuje się powiązania między nimi i łączy tekst w celu uzyskania wartościowych informacji. Wyniki są analizowane i na ich podstawie podejmowane są decyzje. W systemach wyszukiwania informacji stosuje się często 2 miary oceny. Pierwszą z nich jest miara dokładności określająca stopień dopasowania dokumentów do zapytania: [RelevantI Retrieved] P = (3) [Retrieved] Drugą miarą jest miara kompletności, określa jaka część dokumentów pasujących do zapytania została odnaleziona: [Relevant I Re trieved ] P = (4) [Relewant] Gdzie: Retrieved zbiór odnalezionych dokumentów, Relevant zbiór dokumentów pasujących do zapytania. Najczęstsze zastosowania tekst miningu to m. in. odnalezienie i segmentacja podobnych dokumentów, tworzenie rankingów dokumentów, tworzenie streszczeń dokumentów w tym równieŝ obrazów i plików multimedialnych, pozyskiwanie danych osobowych, rozpoznawanie skrótowców [5]. Zaletą metody jest moŝliwość operowania na danych nieustruktualizowanych. UmoŜliwia to efektywniejsze zbieranie i zastosowanie wiedzy zawartej w dokumentach tekstowych, bez konieczności zastępowania zdezaktualizowanych informacji [16]. 4. Model systemu wspomagania decyzji i badania testujące ZłoŜoność algorytmów obliczeniowych i szeroki zasięg kampanii marketingowych, powoduje, Ŝe trudno optymalizować kampanie reklamowe bez narzędzi wspomagających. W artykule proponuje się konstrukcje systemu wspomagania decyzji DSS (ang. decision support systems), którego celem jest wsparcie działań marketingowych i pozycjonowania w wyszukiwarkach. Ogólna

82 82 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 koncepcja polega wykorzystaniu zbioru agentów, których zadaniem będzie analiza wyników wyszukiwania oraz analiza kodu stron znajdujących się na róŝnych pozycjach w rankingu w odpowiedzi na prowadzone słowo kluczowe. Uzyskane dane będą zapisane w bazie danych, następnie agenci wydobędą informacje stosując przydatne narzędzia analityczne i metody tekst miningu, przydzielą dokumenty do klastrów i zwrócą informacje mające ułatwić zaprojektowanie serwisu, w taki sposób, aby był zoptymalizowany pod kątem wyszukiwarek. W metodzie klasteryzacji agent wykorzysta algorytm k-means (k-środków). Do obliczania rozbieŝności pomiędzy dowolnym punktem, a odpowiadającym mu środkiem wykorzystuje się funkcję odległości (zazwyczaj normę L 2 ). Dla tej normy suma kwadratów pomiędzy punktami, a odpowiadającymi im środkami cięŝkości równa się całkowitej wewnątrz klastrowej wariancji [10]. j k x E ( C) = = 1... xi C j (5) Dla potrzeb systemu utworzono cztery rodzaje agentów. Agenci będą mieć określone funkcje i będą odpowiadać za róŝne obszary działania w systemie. MA (ang. management agent) przejmuje nadzór nad pracą platformy oraz tworzenie i kompleksowe zarządzanie agentami, SA (ang. search agent) Analizowanie kodu stron znajdujących się w wynikach wyszukiwarek i ich linków zwrotnych, CA (ang. clusterisation agent) klasteryzacja dokumentów, IA (ang. interface agent). Współpraca z uŝytkownikiem, pobieranie od niego danych. System składa się z wyodrębnionych podsystemów, które przedstawiono na Rys. 2. Moduł IP odpowiada za przetwarzanie informacji (ang. information processing). Funkcją tego modułu jest pobieranie informacji ze źródeł danych. Pobrane i zinterpretowane dane (dane związane z pozycją stron WWW i klasteryzacją dokumentów) trafiają do podsystemu przechowywania informacji. W module zaimplementowani są agenci AP i AK. Moduł IS (ang. information storage) odpowiada za przechowywanie informacji dotyczących zarówno uŝytkowników, słów kluczowych, agentów i ich działań. Moduł IM (ang. information management) zorientowany jest na zarządzanie kompletnością i aktualnością danych. Gdy system stwierdzi, Ŝe naleŝy odświeŝyć dane, uruchamia proces pobierania informacji. W systemie wykrywane są niekompletne opisy i uruchamia się proces uzupełniania ich. Moduł ID (ang. information delivery) odpowiada za wykonywanie zapytań, a następnie prezentacja wyników. i C j

83 Jarosław Jankowski, Kamila Grząśko Metody analityczne w działaniach marketingowych z wykorzystaniem serwisów wyszukiwawczych 83 SD DK Grupowanie Wizualizacja Zarządzanie informacją Zadania Przepływ informacji P i Lista zadań Parametry agenta AK Filtrowanie Obliczenia Internet Przetwarzanie dokumentów Wyniki przetwarzania System DSS IR Repozytorium UŜytkownicy Źródło: opracowanie własne Rys. 2. Model działania systemu wspomagania decyzji W metodach text mining wykorzystano agenta klasteryzacji. Dzieli on dokumenty na grupy, tak aby moŝna było stwierdzić, czy struktura stron ma wpływ na wyniki wyszukiwania. AK korzysta w tym celu z aplikacji Text Garden i pobiera z bazy zbiór dokumentów. Dokonuje konwersji plików.html do plików.txt. Następnie pliki z kaŝdej z wyszukiwarek konwertuje do pliku.bow (ang. bag of words). Plików.bow uŝywa, aby podzielić dokumenty na grupy. Do klasteryzacji dokumentów wykorzystuje algorytm k środków. Następnie dokonuje jest wizualizacji wyników. W pierwszej kolejności dokonuje klasteryzacji dla dokumentów z wyszukiwarki Google. Badania przeprowadzono dla wyników wyszukiwania zbioru 12 dokumentów. Są to strony z pozycji: 1, 5, 6, 9, 10, 15, 20, 25, 50, 90, 95, 100. Strony zostały dobrane tak aby zbadać, czy występują zaleŝności w strukturze mające wpływ na pozycję w wyszukiwarce. Wyniki przedstawione dla 2 klastrów. Jakość przetwarzania dla 12 dokumentów Q= , MS = (ang. mean similarity). W klasterze 0 uzyskano 9 dokumentów i miarę MS = Wartości uzyskane dla poszczególnych dokumentów w klastrze 0 wynoszą odpowiednio 90G: , 25G: , 10G: , 20G: , 50G: , 15G: , 6G: , 100G: , 95G: Klaster K1 obejmuje 3 dokumenty z MS=0.678 i odpowiednio 1G: , 9G: , 5G: Przy podziale na 5 klastrów uzyskano jakość : oraz następujący podział dokumentów: K0 MS= G: 1, K1 MS= dokumenty i odpowiednio 25G: 0.779, 10G: 0.678, 6G: 0.600, 95G: K2 i K3 obejmował równieŝ 1dokument oraz K4 5 dokumentów z MS=0.632 i odpowiednio dla poszczególnych dokumentów 90G: 0.781, 1G: 0.703, 15G: 0.659, 20G: 0.532, 50G:

84 84 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 Liczba klastrów 2 5 nr klastra nr w rankingu Liczba klastrów 2 5 nr klastra nr w rankingu Tabela 1. Zestawienie rezultatów z 2 klasteryzacji dla Gogola (Źródło: obliczenia własne) Tabela 2. Zestawienie rezultatów z 3 klasteryzacji dla Onetu (Źródło: obliczenia własne) Przy podziale na 2 klastry widać wyraźnie, Ŝe istnieje zaleŝność między strukturą stron, a wynikami wyszukiwania (Tabela 1). Osiem dokumentów z dalszych miejsc oraz jeden z początkowych pozycji w rankingu naleŝą do tego samego klastra, natomiast dokumenty z pozycji początkowych naleŝą do innego. Podobnej zaleŝności, jednak mniej zauwaŝalnej moŝna dopatrywać się przy podziale na 5 klastrów, gdzie strony o najbardziej zbliŝonych pozycjach są zazwyczaj w jednym klastrze, bądź w klastrach sąsiadujących. RównieŜ w wyszukiwarce Onetu widać, Ŝe istnieje zaleŝność między strukturą dokumentu, a pozycją w rankingu widoczna przy podziale na 2 klastry (Tabela 2). KaŜda z par, bądź trójek dokumentów (4 i 5), (9,10,11), (20, 35, 40), (100, 105) znajduje się w obrębie jednego klastra. Przy podziale na 5 klastrów zaleŝność taka jest równieŝ zauwaŝalna, jednak w mniejszym stopniu. 4. Podsumowanie Rozwój cywilizacyjny wiąŝe się mocno z koniecznością podejmowania wyzwań, formułowaniem sposobów ich przezwycięŝania oraz stosowania rozwiązań przy pomocy nowych technologii. Znaczącym wyzwaniem jest dla wielu przedsiębiorstw jest uzyskanie przewagi konkurencyjnej równieŝ w wynikach wyszukiwania. Coraz trudniej jest strukturalizować duŝe ilości potrzebnych informacji. Istotną czynnością w systemie DSS jest wybór narzędzi do eksploracji danych, które pozwolą wydobyć z danych informacje słuŝące do generowania właściwych reguł i wniosków. System wspomagania decyzji oparty na metodach text miningu ułatwia podjęcie działań dotyczących budowy struktury serwisu oraz doboru słów kluczowych w serwisie. Techniki eksploracji danych są istotnym elementem wspomagania decyzji, znajomość struktury serwisów wysoko pozycjonowanych umoŝliwia osiągnięcie wyŝszych pozycji w wynikach wyszukiwania, co zapewnia wartościowy ruch generowany z wyszukiwarek. Propozycje dalszych badań nad systemem wspomagania decyzji obejmują ulepszenie algorytmów ekstrakcji wiedzy, w sposób dający dokładniejsze wyniki. Z pewnością jest to proces czasochłonny i wymaga sporych nakładów jednak moŝe prowadzić do

85 Jarosław Jankowski, Kamila Grząśko Metody analityczne w działaniach marketingowych z wykorzystaniem serwisów wyszukiwawczych 85 lepszych efektów. 5. Literatura 1. Benicewicz A., Nowakowski M., Webpositioning. Skuteczne pozycjonowanie w Internecie, czyli jak efektywnie wypromować witrynę, Wydawnictwo MIKOM, Warszawa Berry M.W., Borne M. (2005): Understanding Search Engines: Mathematical Modeling and Text Retrieval, Society for industrial and applied mathematic 3. Brown B.C (2007) The Ultimate Guide to Search Engine Marketing: Pay Per Click Advertising 4. Dokumentacja systemu Netsprint (2000), 5. Dunford T. (2008): Advanced Search Engine Optimization: A Logical Approach, American Creations of Maui 6. Frąckiewicz E. (2006):, Marketing Internetowy, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa. 7. Gemius/PBI (2008): Megapanel, pbi.og.pl 8. Jones K.B. (2008): Search Engine Optimization: Your visual blueprint for effective Internet marketing, Wiley Publishing 9. Frontczak T., Marketing Internetowy w Wyszukiwarkach, Wydawnictwo Helion, Gliwice Hand D., Mannila H., Smyth P.(2005): Eksploracja danych. WNT, Warszawa. 11. Kłopotek M. A., Inteligentne wyszukiwarki internetowe (2001): Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa. 12. Langville A. N., Meyer C.D. (2006): Google's PageRank and Beyond: The Science of Search Engine Rankings, Princeton University Press. 13. Netsprint (2008): Traffic index, Materiały informacyjne firmy NetSprint Sp. z.o.o., Mcleod A. (2007): Marketing Internetowy w praktyce, Internetowe Wydawnictwo Złote Myśli, Gliwice. 15. SoeMoz.org (2008): A little piece of google algorithm revealed, Zanasi A., Brebbia C. A., Ebecken N. F. F. (2006): Data Mining VII: Data, Text And Web Mining And Their Business Applications, WIT Press.

86 86 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 ANALITYCAL METHODS FOR SEARCH ENGINES MARKETING Summary The article presents search engine marketing areas and algorithmic approach to online marketing campaigns optimization using the decision support methods in the search engines data analysis. It proposes a methodical basis for building a multiagent decision support system using the text mining methods and presents model of such system and its further evaluation. Jarosław Jankowski Kamila Grząśko Wydział Informatyki Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny Szczecin, ul. śołnierska 49 jjankowski@wi.ps.pl kgrzasko@wi.ps.pl

87 Anna Kempa 87 Weryfikacja skuteczności sztucznych systemów immunologicznych w ocenie zdolności kredytowej klientów indywidualnych ANNA KEMPA Akademia Ekonomiczna w Katowicach WERYFIKACJA SKUTECZNOŚCI SZTUCZNYCH SYSTEMÓW IMMUNOLOGICZNYCH W OCENIE ZDOLNOŚCI KREDYTOWEJ KLIENTÓW INDYWIDUALNYCH Streszczenie W artykule zaprezentowano i omówiono wstępne wyniki badań nad weryfikacją skuteczności jednego z podejść sztucznej inteligencji, naśladującego układ odpornościowy w Ŝywym organizmie - sztucznych systemów immunologicznych w ocenie zdolności kredytowej klientów indywidualnych. Słowa kluczowe: sztuczne systemy immunologiczne, SSI 1. Wprowadzenie Banki w coraz większym zakresie dąŝą do stosowania systemów informatycznych wspomagających podejmowanie decyzji kredytowych. Usiłują zwiększyć stopień zautomatyzowania procesu decyzyjnego i trafności decyzji a takŝe zredukować koszty ich przygotowania. W procesie podejmowania decyzji odnośnie kredytów, zarówno dla indywidualnych jak i komercyjnych klientów, jednymi z istotnych zadań są ocena zdolności kredytowej klienta oraz oszacowanie ryzyka udzielenia kredytu. Są to zadania złoŝone, realizowane w warunkach niepewności i ograniczonej wiedzy o kliencie. Dlatego banki podejmują intensywne wysiłki w celu pozyskania wiedzy o swych przyszłych klientach, poszukują doskonalszych metod oceny ich zdolności do spłaty kredytów i dąŝą do usprawnienia procesów podejmowania decyzji kredytowych. W literaturze przedmiotu, poświęconej odkrywaniu wiedzy uŝytecznej do oceny zdolności kredytowej (m.in. [7], [9]), a takŝe w ofertach firm projektujących modele oceny zdolności kredytowej dla banków proponuje się wykorzystanie metod statystycznych oraz metod sztucznej inteligencji. Poszukując rozwiązań w dziedzinie odkrywania wiedzy sięga się równieŝ po inspiracje m.in. do systemów funkcjonujących w organizmach Ŝywych. Przykładem moŝe być układ immunologiczny, który obok układu nerwowego, obdarzony jest szczególną zdolnością zdobywania i podnoszenia swoich moŝliwości poprzez uczenie się i doświadczenie. Układ ten posłuŝył jako model dla tworzenia i rozwijania kolejnego paradygmatu inŝynierii wiedzy - sztucznych systemów immunologicznych (SSI). Jak dotychczas nie zaproponowano zastosowania sztucznych systemów immunologicznych w odkrywaniu wiedzy dla oceny zdolności kredytowej, chociaŝ SSI okazały się juŝ dobrym rozwiązaniem wielu zadań, m.in. ochrony antywirusowej, optymalizacji harmonogramowania, analizy szeregów czasowych, profilowania uŝytkowników [4]. Zbadanie zatem moŝliwości ich zastosowania w ocenie zdolności kredytowej wydaje się być interesującym zadaniem zarówno z punktu widzenia eksploracji potencjału samej metody (informatycznego) jak i praktycznego wykorzystania wyników we wspomaganiu decyzji kredytowych. MoŜna znaleźć ślad takich zainteresowań w pracy [8].

88 88 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 W pracy przedstawiono przebieg wstępnych badań autorki mających na celu zweryfikowanie uŝyteczności SSI w porównaniu z wybranymi innymi metodami na obszarze oceny zdolności kredytowej klientów indywidualnych. 2. Ocena zdolności kredytowej Ocena zdolności kredytowej, która stanowi podstawę oceny ryzyka kredytowego, obejmuje ocenę pod względem formalnoprawnych oraz merytorycznym [9]. Ocena merytoryczna obejmuje dwa podstawowe aspekty: personalny oraz ekonomiczny. W zakresie kredytów konsumpcyjnych dominującym jest aspekt personalny, który moŝe obejmować takie dane jak stan rodzinny, stan majątkowy (mieszkanie, dom, samochód itp.), reputację, kwalifikacje zawodowe. Aspekt ekonomiczny (np. bieŝące dochody) takŝe jest waŝny. Do próby oceny zdolności kredytowej (w obu aspektach łącznie) moŝna wykorzystać róŝne metody statystyczno-matematyczne z uŝyciem narzędzi informatycznych i komputera. Próbuje się w tym celu takŝe wykorzystywać metody sztucznej inteligencji, m.in. sztuczne sieci neuronowe. Wykorzystywane metody na podstawie analizy poprzednich wniosków kredytowych generują model, jaki powinien pozwolić podzielić badany zbiór na dwie grupy kredyty dobre (prawidłowo spłacone lub takie, których dotychczasowy przebieg jest bez zastrzeŝeń) oraz kredyty złe (nie spłacone). Wiedza o stanie faktycznym (przebiegu spłaty) dla wniosków z przeszłości jest weryfikowana z wynikami jakie generuje dany model. Na tej podstawie, weryfikując model względem rzeczywistych obserwacji moŝna ocenić skuteczność modelu i tym samym jego przydatność dla nowych przypadków (kredytów). 3. Przyjęte miary oceny modeli Do oceny badanych modeli przyjęto miary oparte na tzw. macierzy pomyłek (ang. confusion matrix). Macierz pomyłek jest macierzą kwadratową o wymiarach k x k, gdzie k stanowi liczbę klas decyzyjnych. Wiersze macierzy zawierają informacje o liczbie rzeczywistych przyporządkowaniach przykładów do klas, natomiast w kolumnach umiejscowione są liczby przykładów przyporządkowanych wg predykcji modelu. Na przecięciu i-tego wiersza oraz j-tej kolumny umieszczana jest liczba przykładów naleŝących do i-tej klasy, a zaliczonych przez model do klasy j-tej. Problem badawczy uwzględniony w pracy zawiera dwie klasy decyzyjne (dobry kredyt, zły kredyt). Rys.1 przedstawia ogólną macierz pomyłek dla dwóch klas decyzyjnych. Klasy przewidywane pozytywna negatywna pozytywna TP - True Positives FN - False Negatives Klasy rzeczywiste negatywna (Prawdziwie Pozytywne) FP - False Positives (Fałszywie Negatywne) TN - True Negatives (Fałszywie Pozytywne) (Prawdziwie Negatywne) Rys. 1. Ogólna macierz pomyłek

89 Anna Kempa 89 Weryfikacja skuteczności sztucznych systemów immunologicznych w ocenie zdolności kredytowej klientów indywidualnych W polu TP (ang. true positive) umieszcza się liczbę poprawnie sklasyfikowanych przykładów z pozytywnej klasy 1 (przykładowo liczba dobrych kredytów, jakie klasyfikator zakwalifikował jako dobre). Natomiast pole FN (ang. false negative) zawiera liczbę błędnie przyporządkowanych przykładów z tej samej klasy (np. liczba dobrych kredytów, które klasyfikator uznał jako złe). Odpowiednio FP (ang. false positive) określa liczbę błędnie zakwalifikowanych przykładów w przeciwnym kierunku (np. liczba złych kredytów jakie system uznał jako dobre). TN (ang. true negative) to liczba przykładów słusznie zakwalifikowanych jako negatywne (np. liczba złych kredytów zakwalifikowanych jako złe). Na podstawie danych z macierzy moŝna obliczyć dodatkowe miary: wraŝliwość (ang. sensitivity lub True Positive Rate), specyficzność (ang. specificity), dokładność (trafność) (ang. accurancy) oraz łączny błąd klasyfikacji (ang. overall error rate) wyraŝające się odpowiednio wzorami: WraŜliwość = TP TP + FN Specyficzność = TN FP + TN Trafność = TP + TN TP + TN + FP + FN Błąd klasyfikacji = FP + FN TP + TN + FP + FN WraŜliwość klasyfikatora to jego zdolność do wykrywania przypadków prawdziwie pozytywnych, natomiast specyficzność określa zdolność odwrotną do wykrywania przypadków prawdziwie negatywnych. Trafność wyraŝa stosunek liczby poprawnie zakwalifikowanych obserwacji do liczby wszystkich obserwacji. UŜywa się takŝe współczynnika stanowiącego uzupełnienie do jedynki trafności klasyfikowania, nazywanego łącznym błędem klasyfikowania, który określa stosunek liczby niepoprawnie zakwalifikowanych obserwacji do liczby wszystkich obserwacji. Wszystkie podane miary podaje się zazwyczaj procentowo, trzy pierwsze naleŝy interpretować wg zaleŝności: im wyŝsza wartość tym lepsza zdolność klasyfikatora. Inną uŝywaną metoda określania zdolności klasyfikacyjnych jest analiza krzywej ROC (ang. Receiver Operating Characteristics). Wyznaczanie krzywej ROC polega na obliczaniu wraŝliwości oraz specyficzności dla poszczególnych wartości progu decyzyjnego w zakresie [0,1], a następnie osadzeniu obliczonych wartości (wraŝliwości oraz dopełnienia specyficzności do 1) na wykresie [2]. Pole powierzchni pod krzywą ROC, oznaczane skrótem AUC (ang. Area Under ROC Curve) zawiera się w przedziale [0,1]. Idealny klasyfikator daje krzywą przylegającą do lewego i górnego brzegu wykresu z AUC równym 1. Natomiast krzywa dla losowych klasyfikacji z AUC równym 0,5 pokrywałaby się z przekątną. Krzywa ROC jest przydatna takŝe przy wyborze optymalnego progu decyzyjnego (dającego równe prawdopodobieństwa błędnych klasyfikacji w kaŝdej z klas). Porównania klasyfikatorów przy pomocy krzywej ROC mogą dawać pełniejszy obraz, dzięki braku arbitralnego wyboru progu decyzyjnego w tej metodzie. 1 Określenia pozytywny i negatywny w ogólnej macierzy pomyłek pochodzą z obszaru pierwotnego jej wykorzystania - medycyny, gdzie oceniano efekty poszczególnych metod leczenia. Po wyjściu metody z obszaru medycyny, w ocenie binarnych klasyfikatorów, obie nazwy pozostały i słuŝą do określenia dwóch róŝnych klas (jak 1 i 0).

90 90 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 Do oceny zdolności modeli klasyfikacyjnych wykorzystuje się takŝe znane z obszaru wyszukiwania informacji (ang. Informarion Retrieval, IR) miary kompletność (ang. reacall) oraz dokładność (prezycja) (ang. precision) definiowane wg wzorów [5],[10]. Miara, która łączy kompletność z dokładnością jest miara F (ang. F-measure) [10]. Do oceny zgodności klasyfikacji rzeczywistej z wyznaczoną przez model zostanie w pracy uŝyty takŝe współczynnik kappa Cohena K C (ang. kappa statistic) [3]. Do oceny trafności klasyfikacji moŝna uŝyć takŝe prostych, znanych z oceny predykcji miar takich jak: błąd średniokwadratowy, średni moduł błędu, czy relatywny błąd średniokwadratowy [10]. 4. Metoda walidacji modelu Modele będą testowane na zbiorach przykładów, które stanowią próbę losową (z uwzględnieniem załoŝonego stosunku dobrych i złych kredytów) pobraną z populacji wszystkich moŝliwych przykładów. Jeśli ten sam zbiór jest stosowany do treningu modelu oraz estymacji miar oceny modelu, otrzymane wyniki są obarczone błędem nadmiernego dopasowania modelu do danych, czyli przeuczeniem (ang. overfitting). W celu pokonania tego problemu stosuje się odpowiednie strategie walidacji, w pracy zastosowano metodę k-krotnej walidacji krzyŝowej (ang. k-fold cross-validation). Metoda polega na losowym podziale zbioru na k podzbiorów, jeden z podzbiorów wykorzystany jest jako zbiór testowy, natomiast k-1 pozostałe podzbiory tworzą zbiór treningowy. Procedura ta jest powtarzana k razy, dzięki temu kaŝdy element zbioru jest uŝyty zarówno do testów jak i treningu (w róŝnych iteracjach). Na końcu k cykli uśrednia się błędy otrzymując miarę jakości modelu. Najczęściej przyjmuje się k=10. Ale moŝna w wyniku eksperymentów dobrać inną wartość dla testowanych zbiorów danych. [10] [6]. 5. Opis zbioru danych W pracy wykorzystano zbiór danych z banków australijskich umieszczony w repozytorium naukowym UCI Machine Learning Repository, stanowiące cenne źródło dla badaczy zajmujących się maszynowym uczeniem oraz testowaniem inteligentnych systemów [12]. Wszystkie nazwy atrybutów oraz wartości zostały zmienione na nic nie znaczące symbole w celu ochrony poufności danych klientów banku. Zbiór danych jest atrakcyjny dla przeprowadzanych testów, poniewaŝ posiada róŝne typy atrybutów numeryczny oraz nominalny z duŝą ilością moŝliwych wartości. Zbiór zawiera takŝe trochę niepełnych bądź nieprawidłowych, co nierzadko ma miejsce w rzeczywistości. Zbiór zawiera 690 przypadków (rekordów), posiada 14 atrybutów wejściowych (z czego 6 numerycznych oraz 8 nominalnych) oraz jeden klasowy dwuwartościowy. Wartości nominalnych atrybutów zostały zmienione dla potrzeb uŝytych algorytmów. Proporcja przypadków obrazujących dobry i zły kredyt jest zbliŝona do połowy, tzn. zbiór posiada 307 (44,5%) dobre kredyty oraz 383 (55,5%) złe kredyty. 6. Narzędzia informatyczne i przyjęty format danych Głównym programem, jaki wykorzystano w pracy jest biblioteka WEKA implementująca większość podstawowych metod odkrywania wiedzy w języku Java. WEKA jest skrótem od Waikato Environment for Knowledge Analysis. Korzystanie z biblioteki WEKA wymaga środowiska języka Java. WEKA posiada interfejs graficzny, pozwala wizualizować dane i rozwiązania oraz porównywać róŝne algorytmy uczenia maszynowego. Poprzez moŝliwość zdefiniowania strumieni przepływu wiedzy moŝna ustalić kolejne zadania procesu uczenia i analizy wyników.

91 Anna Kempa 91 Weryfikacja skuteczności sztucznych systemów immunologicznych w ocenie zdolności kredytowej klientów indywidualnych Dane wejściowe mogą być w róŝnych formatach: ARFF (podstawowy), CSV, C4.5, binarny. W pracy wykorzystano format ARFF (opisany w [10]). WEKA wyposaŝona jest w filtry przygotowujące dane wejściowe poprzez dyskretyzację danych, selekcję atrybutów oraz normalizację. WEKA posiada wiele algorytmów klasyfikacji, m.in.: drzewa decyzyjne, sieć Bayesowska, sieci neuronowe, sztuczne systemy immunologiczne. Biblioteka pozwala takŝe na znalezienie zaleŝności między grupami atrybutów (reguły asocjacyjne). Program WEKA posiada dokumentację dostępną na stronie www [11], jednak dokumentacja ta obejmuje jedynie ogólne informacje dotyczące uŝywania samego programu, nie zawiera wiedzy z zakresu data mining potrzebnej do pełnego wykorzystania moŝliwości systemu. Omówienie systemu WEKA wraz z zagadnieniami dotyczącymi data mining zawarte jest w [10]. Niektóre z wybranych do badania (w dalszej części pracy) algorytmów są sparametryzowane, przyjęto do badań ich wartości domyślne. Bywa, Ŝe takie podejście nie jest słuszne, ale na testowanym zbiorze autorka dokonała szereg testów zmierzających do dostrojenia parametrów do danych i nie udało się uzyskać wyników znacząco lepszych. Wiele obliczeń pomocniczych oraz rysunków wykonano przy pomocy arkusza kalkulacyjnego MS Excel. 7. Selekcja atrybutów Wyszukanie optymalnego podzbioru zmiennych niezaleŝnych modelu, czyli selekcja atrybutów jest jednym z waŝniejszych zadań data minig wchodzącym w zakres wstępnego przygotowania zbioru danych. Selekcję atrybutów dokonuje się w celu redukcji wymiaru wektorów reprezentujących zbiór uczący. Nie wszystkie atrybuty charakteryzują się jednakową zdolnością predykcyjną, niektóre mogą wykazywać wzajemną korelację optymalny podzbiór atrybutów powinien zawierać moŝliwie małą ilość zmiennych dających wysoką jakość klasyfikacji. Wykorzystane metody selekcji atrybutów moŝna podzielić na dwa główne podejścia. Pierwsze, które obejmuje metody filtrujące (ang. filter method) stosuje uniwersalne metody selekcji oparte na specyficznych metrykach do oceny i wyboru cech, drugie natomiast, które obejmuje metody typu wrapper (ang. wrapper method) polega na ocenie jakości podzbioru z uŝyciem algorytmu maszynowego uczenia, który zostanie ostatecznie wykorzystany do uczenia. Ponadto stosowane metody selekcji moŝna podzielić na dwie grupy: selekcja poprzez przeszukanie wszystkich moŝliwych podzbiorów atrybutów (w programie WEKA nazywane Attribute Subset Evaluator) oraz potencjalnie szybsza ale na ogół mniej dokładna - selekcja oparta na ewaluacji kaŝdego atrybutu osobno i rankingu najlepszych oszacowań (w programie WEKA nazywane Single Attribute Evaluator). Na podstawie podzbiorów atrybutów wskazanych przez dostępne metody selekcji dokonano sprawdzenia kilku zestawów atrybutów pod względem dokładności oraz czasu generowania modelu. Przeprowadzone analizy dla kilku róŝnych algorytmów wykazały najlepsze rezultaty dla pełnego zestawu 14 atrybutów wejściowych. Dane z banków australijskich dostępne w repozytorium dla badaczy zajmujących się maszynowym uczeniem, nie wymagały zbyt wielu czynności przygotowawczych. Wszystkie atrybuty wejściowe są reprezentowane przez wartości liczbowe (nominalne lub numeryczne). Niektóre badane algorytmy wymagają normalizacji atrybutów wejściowych. Dokonano normalizacji wartościami z przedziału (0,1) i znormalizowanego zbioru uŝyto dla wszystkich metod poniewaŝ dla

92 92 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 większości metod nie wymagających normalizacji - normalizacja albo podniosła skuteczność albo nie wpłynęła znacząco na zmianę. 8. Wyniki analizy Badania prowadzono dla czterech grup algorytmów: Bayes, drzewa decyzyjne, sieci neuronowe oraz sztuczne systemy immunologiczne. W kaŝdej z grup dla pełnego zestawu wyodrębniono do dalszej analizy po dwa najlepsze algorytmy: Bayes: Bayes Net oraz Complement NaiveBayes Drzewa decyzyjne: AD Tree oraz J48 Sieci neuronowe: Back Propagation oraz Bold Drive Back Propagation Immunologiczne: Immunos1 oraz Immunos2. Do analizy porównawczej starano się wybrać algorytmy o wysokiej skuteczności. RóŜnice w dokładności są niewielkie. RóŜnica między najniŝszą a najwyŝszą wartością wynosi zaledwie 1,5%. Dokładność dla badanych algorytmów zawiera się w przedziale 85,20%-86,67%. Algorytmy immunologiczne wykazały dokładność 85,22% (Immunos1) oraz 85,51% (Immunos2) co przy niewielkich róŝnicach względem innych, skutecznych metod pozwala je uznać jako dorównujące. Wyraźnie najdłuŝszy czas generowania modelu posiadają algorytmy sieci neuronowych - w wartościach bezwzględnych jest to niewielka wartość (0,56s i 0,61s), jednak przy większych zbiorach trenujących czynnik czasu moŝe mieć znaczenie. Tabela 1 zawiera szczegółowy wykaz obliczonych miar. Współczynnik kappa wyraŝa zgodność między róŝnymi wariantami przypisania przykładów do klas poprawioną o zgodność przypadkową. Statystyka kappa dla wszystkich badanych algorytmów jest wysoka. Miara F, która stanowi średnią harmoniczną kompletności (recall) i precyzji (precision) wynosi dla badanych metod od 0,86 do 0,88, najwyŝsza dla J48 i BackPropagation. MoŜna zauwaŝyć róŝne proporcje kompletności i precyzji w poszczególnych metodach w przypadku modeli immunologicznych, sieci neuronowych oraz jednego z algorytmów bayesowskich (ComplementNaiveBayes) zauwaŝalnie większa jest wartość precyzji (stosunek poprawnie sklasyfikowanych przykładów do wszystkich jakie model zakwalifikował do danej kategorii) od kompletności (stosunek poprawnie sklasyfikowanych przykładów do rzeczywistej ich ilości w klasyfikowanej kategorii). Jedynie dla BayesNet oraz drzewa J48 róŝnice te kształtują się odwrotnie, ale w obu przypadkach są mniej znaczące (0,02 i 0,03). Największą wartość AUC (wielkości pola pod krzywą ROC) mają algorytmy AdTree oraz BayesNet (0,92 i 0,91). Pozostałe algorytmy mają AUC = 0,86 oraz dla dwóch algorytmów nieco więcej 0,87 i 0,88. Podane wartości AUC wskazują na wysoką skuteczność analizowanych algorytmów. Algorytmy immunologiczne oraz sieci neuronowe wykazały niską wartość średniego modułu błędu (MAE) z zakresu 0,13-0,15. NajwyŜsze wartości MAE mają algorytmy drzew decyzyjnych. Uzyskane miary błędów sugerują, Ŝe badane metody mylą się w róŝny sposób co naleŝy dokładniej zbadać. Program WEKA dla obliczanego algorytmu generuje raport, w którym m.in. znajduje się tabela z poszczególnymi wartościami predykcji klasyfikacji.

93 Anna Kempa 93 Weryfikacja skuteczności sztucznych systemów immunologicznych w ocenie zdolności kredytowej klientów indywidualnych Tabela 1. Wyniki dla badanych algorytmów Algorytm Dokładność (odch.std) Czas (s) Kappa MAE RMSE RAE RRSE IR Precision IR recall miara F AUC BayesNet 85,74 (3,61) 0,01 0,71 0,17 0,32 34,93 64,82 0,86 0,88 0,87 0,91 Complement NaiveBayes 85,20 (3,65) 0,00 0,71 0,15 0,38 29,96 76,81 0,93 0,79 0,86 0,86 AdTree 85,38 (3,76) 0,08 0,70 0,26 0,33 52,91 67,27 0,87 0,87 0,87 0,92 J48 86,32 (3,72) 0,02 0,72 0,19 0,33 38,77 66,69 0,86 0,91 0,88 0,88 BackPropagation 86,67 (3,45) 0,56 0,73 0,13 0,36 26,99 72,83 0,90 0,85 0,88 0,87 BoldDriverBack Propagation 85,51 (3,60) 0,61 0,71 0,14 0,38 29,34 75,98 0,93 0,80 0,86 0,86 Immunos1 85,22 (3,63) 0,00 0,71 0,15 0,38 29,93 76,76 0,93 0,79 0,86 0,86 Immunos2 85,51 (3,60) 0,00 0,71 0,14 0,38 29,34 75,98 0,93 0,80 0,86 0,86 Źródło: opracowanie własne na podstawie obliczeń w programie WEKA Z raportu moŝna odczytać dla poszczególnych przykładów (rekordów) informacje o tym w jakiej klasie przypadek jest faktycznie, jaką przypisał model oraz informacje o błędzie. Raport w dostępnej formie semistrukturalnej został przez autorkę ustrukturalizowany, dzięki czemu moŝliwa stała się dalsza analiza błędów badanych modeli pod kątem róŝnic: w jakim stopniu badane algorytmy mylą się róŝnie względem siebie. Nie badano róŝnic kaŝdego z kaŝdym. Zbadano róŝnice dla algorytmu Immunos2 z siedmioma pozostałymi. Program WEKA umoŝliwia porównanie algorytmów takŝe przy pomocy sparowanego testu t studenta w wersji standardowej lub testu nazywanego corrected resampled t-test, szeroko omówionego w pracy [1]. Dla weryfikacji polegającej na powtarzaniu obliczeń dla róŝnych wariantów podziału zbioru na część treningową i testową, a następnie uśrednianiu otrzymanych wyników, co ma miejsce w przypadku stosowanej przez autorkę walidacji krzyŝowej, jako korzystną alternatywą dla klasycznego sparowanego testu t studenta rekomendowany jest test corrected resampled t- test [10]. Tabela istotności róŝnic w dokładności pomiędzy algorytmami, sporządzoną na podstawie corrected resampled t-test (dla poziomu ufności 0,05, test dwustronny) wykazuje, Ŝe dla badanych algorytmów brak istotnych róŝnic w skuteczności. Zbadano jednak przy pomocy testu t takŝe miary błędów. Tabela 2. wskazuje ranking algorytmów wg istotności róŝnic w popełnianiu błędu MAE.

94 94 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 Tabela 2. Ranking wg istotności róŝnic w błędach MAE (poziom ufności 0,05) Wynik Lepszy Gorszy Algorytm ComplementNaiveBayes BackPropagation BoldDriverBackPropagation Immunos Immunos BayesNet J AdTree ZeroR Źródło: opracowanie własne na podstawie obliczeń w programie WEKA Pięć pierwszych algorytmów nie róŝni się istotnie między sobą, ale istnieją znaczące róŝnice z pozostałymi algorytmami. Podobnie jak z analizy róŝnicy błędów wykonanej na podstawie raportu z predykcji wynika, Ŝe algorytmy immunologiczne w zakresie popełniania błędów w największym stopniu róŝnią się od drzew klasyfikacyjnych oraz algorytmu BayesNet, natomiast najmniej od sieci neuronowych oraz algorytmu ComplementNaiveBayes. 9. Uwagi końcowe Z przeprowadzonej analizy, w której uwzględniono oprócz badanych algorytmów immunologicznych metody, jakie na polu wspomagania decyzji kredytowych zostały sprawdzone i uznane za skuteczne wynika, Ŝe algorytmy immunologiczne dorównują porównanym metodom pod względem dokładności (trafności klasyfikacji), nie wykazując przy tym znaczących róŝnic. Natomiast wykazują istotne róŝnice w popełnianiu błędów z niektórymi porównywanymi algorytmami (drzewa decyzyjne oraz BayesNet). Istnienie róŝnic w popełnianiu błędów moŝe mieć znaczenie przy budowie złoŝonych klasyfikatorów. Mimo braku znaczących róŝnic zarówno w dokładności jak i popełnianiu błędów z sieciami neuronowymi algorytmy immunologiczne ze względu na krótszy czas generowania modelu mają tu przewagę, jaka w określonych warunkach moŝe mieć znaczenie. Uzyskane wyniki autorka traktuje jako zachętę do pogłębiania analiz na innych zbiorach danych o kredytach przy jednoczesnym włączeniu więcej metod dla analiz porównawczych. Pogłębienie badań będzie polegało takŝe na analizie samych modeli matematycznych badanych algorytmów immunologicznych pod kątem metodycznych róŝnic z porównywanymi metodami, starając się wyłonić specyfikę SSI takŝe w kontekście potencjału podejścia, jakie wciąŝ się rozwija i znajduje nowe zastosowania.

95 Anna Kempa 95 Weryfikacja skuteczności sztucznych systemów immunologicznych w ocenie zdolności kredytowej klientów indywidualnych 10. Literatura 1. Bengio Y., Nadeau C.: Interference for the Generalization Error, Advances in Neural Information Processing Systems 12, MIT Press, Fawcett T.: An introduction to ROC analysis, Pattern Recognition Letters 27, 2006 ( ) 3. Jarosz-Nowak Joanna, Modele oceny stopnia zgody pomiędzy dwoma ekspertami z wykorzystaniem współczynników kappa, Matematyka Stosowana 8, Kempa A., Staś T.: Metody inteligentne w personalizacji, w: Bojar W. (red.): Studia i Materiały Polskiego Stowarzyszenia Zarządzania Wiedzą, Polskie Stowarzyszenie Zarządzania Wiedzą, Bydgoszcz Kłopotek M.A.: Inteligentne wyszukiwarki internetowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa Larose D.T.: Odkrywanie wiedzy z danych. Wprowadzenie do eksploracji danych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa Lasek M.: Data Mining. Zastosowania w analizach I ocenach klientów bankowych. Biblioteka MenedŜera i Bankowca, Warszawa Leung K., Cheong F., Cheong C.: Consumer Credit Scoring using an Artificial Immune System Algorithm, IEEE Congress on Evolutionary Computation Matuszyk A.: Credit Scoring, Wydawca CeDeWu, Warszawa Witten I.H., Frank E.: Data Mining - Practical Machine Learning Tools and Techniques, Elsevier Inc., USA, San Francisco dostęp październik UCI Machne Learning Repository. Center for Machine Learning and Intelligent Systems. dostęp wrzesień 2008 ACCURANCY VERIFICATION OF ARTIFICIAL IMMUNE SYSTEMS IN CREDIT ABILITY EVALUATION FOR PRIVATE CUSTOMER Summary The article presents preliminary results of accuracy verification the approach of artificial intelligence that mimics the immune system in living organisms of artificial immune systems in credit ability evaluation for private customer. Keywords: artificial immune systems, AIS Anna Kempa Katedra InŜynierii Wiedzy Akademia Ekonomiczna w Katowicach Katowice, ul. Bogucicka 3 kempa@ae.katowice.pl

96 96 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 MAGDALENA KRAKOWIAK Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny ANALIZATOR WNIOSKOWANIA W ROZMYTYM JĘZYKU ZAPYTAŃ Streszczenie W artykule zaprezentowano rozwiązanie dotyczące zastosowania wnioskowania przybliŝonego w systemach wspomagania decyzji. W ramach przeprowadzonych badań na podstawie własnych definicji zapytania rozmytego i definicji reguły logicznej, opracowano algorytm analizatora wnioskowania. Stanowi on część analizatora zapytania w zaprojektowanym modelu interaktywnego rozmytego języka zapytań MEL- SQL. Słowa kluczowe: wnioskowanie przybliŝone, systemy wspomagania decyzji, rozmyty język zapytań, rozmyte reguły logiczne, schematy wnioskowania MP, MT, UMP i UMT 1. Wprowadzenie Współczesne systemy baz danych ukierunkowane są głównie na wspomaganie podejmowania decyzji, co jest istotnym czynnikiem zarządzania. Oczekiwane wsparcie ze strony systemu informatycznego moŝemy rozpatrywać w dwóch aspektach. Po pierwsze system powinien pozwolić na sprawne wyszukiwanie informacji wg wszystkich kombinacji kryteriów i umoŝliwić znalezienie kaŝdej danej. Jest to realizowane poprzez pełność języka zapytań. Drugi aspekt wspomagania decyzji to wnioskowanie na podstawie określonych reguł logicznych. Wsparcie na tym poziomie związane jest ze złoŝonym procesem odkrywania wiedzy, a reguły logiczne pozwalają na efektywną i silną jej reprezentację. PowyŜsze dwa poziomy wsparcia systemów informatycznych moŝemy rozpatrywać w kategorii zapytań precyzyjnych i rozmytych.[1] W pierwszym przypadku wyszukiwanie informacji w bazie danych (zapytania twarde) realizowane są przy uŝyciu języka SQL, a do komunikacji uŝytkownika z systemem odkrywania wiedzy słuŝy generacja regułowych języków zapytań (np. MineSQL). Stanowią one rozszerzenie języka SQL o nowe typy danych, polecenia i operatory, co ma swoje uzasadnienie w jednoczesnej obsłudze dwóch typów zapytań. UŜytkownik moŝe budować klasyczne zapytania w celu wyszukiwania informacji oraz specyfikować poszukiwane reguły i dane, które muszą być eksplorowane w celu odkrycia tych reguł. W przypadku obsługi zapytań rozmytych wyszukiwanie informacji realizują rozmyte języki zapytań. Przykładem takiego rozwiązania bez obsługi złoŝonych reguł jest system FQUERY for Access [7]. Natomiast rozmyty język MELSQL stanowi autorskie rozwiązanie mające m.in. na celu implementację reguł rozmytych czyli uŝycie informacji nieprecyzyjnych w przesłankach i konkluzjach. Opracowany model łączy w sobie funkcjonalność systemów regułowych z obsługą zapytań rozmytych.

97 Magdalena Krakowiak Analizator wnioskowania w rozmytym języku zapytań Wnioskowanie przybliŝone W szeroko stosowanych w praktyce systemach rozmytych, zawierające się w poprzednikach i następnikach reguł zmienne lingwistyczne (reprezentowane przez zbiory rozmyte) odpowiadają wartościom wejściowym i wyjściowym systemu. Tego typu rozwiązania mają zastosowanie głównie w modelowaniu i sterowaniu rozmytym, związanych z wnioskowaniem przybliŝonym (ang. approximate reasoning) [5]. Jest ono oparte na sprawdzonej i powszechnie stosowanej w praktyce regule Uogólniony Modus Ponens (UMP). Uogólniony Modus Ponens stanowi rozmyty odpowiednik klasycznego sposobu wnioskowania Modus Ponens 1, którego podstawowe załoŝenia dotyczą przyjmowania tylko wartości logicznej TRUE (1) lub FALSE (0) przez przesłankę (x=a) i konkluzję (y=b) oraz całkowitej zgodności stwierdzonego faktu z uŝytą do wnioskowania przesłanką implikacji: JEŚLI (x=a) TO (y=b). (2.1) Zastosowanie reguły Uogólniony Modus Ponens daje moŝliwość uŝycie rozmytego sformułowania zaobserwowanego faktu: x=a *, (2.2) gdzie A * moŝe być zbiorem rozmytym częściowo A z przestrzeni lingwistycznej lub numerycznej zmiennej x, co pozwala na wyciągnięcie wniosku na podstawie implikacji (2.1), Ŝe: y=b *, (2.3) gdzie B * moŝe oznaczać zbiór rozmyty mniej więcej B z przestrzeni lingwistycznej lub numerycznej zmiennej y. Poza klasyczną regułą wnioskowania Modus Ponens, w logice dwuwartościowej stosuje się takŝe m.in. tryb Modus Tollens 2. Ten schemat wnioskowania logicznego polega na zaprzeczeniu faktu przy załoŝeniu, Ŝe konkluzja jest nieprawdziwa; tryb obalający [...] przez obalenie [3]. Zatem przy uznaniu implikacji (2.1) i załoŝeniu, Ŝe y B wnioskujemy, Ŝe x A. Reguła Modus Tollens, tak jak tryb Modus Ponens, ma równieŝ swoją rozmytą wersję Uogólniony Modus Tollens (UMT). Jej przesłankę stanowi wniosek wyciągnięty zgodnie z regułą UMP (2.3), a z kolei wniosek odpowiada zaobserwowanemu faktowi (2.2). W wyniku analizy poszczególnych schematów wnioskowania wyraźnie zauwaŝa się zasadniczą róŝnicę pomiędzy klasycznymi i rozmytymi regułami dowodzenia. W logice klasycznej, aby móc przeprowadzić wnioskowanie (zastosować regułę), fakt (x=a) musi całkowicie odpowiadać przesłance w implikacji i moŝliwy jest tylko wówczas wniosek zgodny z konkluzją implikacji (y=b). W przypadku rozmytych reguł dowodzenia do przeprowadzenia wnioskowania nie jest wymagana całkowita zgodność przesłanki i wniosku z implikacją, gdyŝ moŝemy operować na róŝnych 1 Sposób potwierdzający przez potwierdzenie (łac. Modus ponendo ponens) 2 Sposób zaprzeczający przy pomocy zaprzeczenia (łac. Modus tollendo tollens)

98 98 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 zbiorach. Zbiory te muszą jednak pochodzić z tej samej przestrzeni zmiennych uŝytych w przesłance i konkluzji. Z róŝnicy wymagań co do zgodności przesłanki i wniosku z implikacją pomiędzy przedstawionymi powyŝej typami reguł, moŝna wywnioskować, Ŝe zastosowanie rozmytych reguł dowodzenia w zapytaniach do baz danych wyspecjalizowanych systemów wspomagania decyzji znacznie wpłynie na zwiększenie ich gotowości informacyjnej. Niejednokrotne uŝycie w zapytaniu nieznanych sformułowań, których brak takŝe w bazie reguł pozwoli na wyciągnięcie wniosków, co zdecydowanie zwiększy efektywność odpowiedzi. Przykładowo szukając bardzo dobrych klientów i odnotowując bardzo duŝe zakupy klienta X, przy braku w bazie reguł implikacji z dokładnie takim poprzednikiem (przesłanką), moŝemy zastosować regułę: JEŚLI (klient ma duŝe zakupy) TO (klient jest dobry), (2.4) zgodnie z którą wyciągniemy wniosek, Ŝe klient X jest bardzo dobry. W rozwaŝanym przypadku mamy następujące parametry podstawowe reguły: x - zmienna lingwistyczna zakupy klienta, y - zmienna lingwistyczna ocena klienta, A - zbiór rozmyty duŝe zakupy klienta, A * - zbiór rozmyty bardzo duŝe zakupy klienta, B - zbiór rozmyty dobry klient, B* - zbiór rozmyty bardzo dobry klient, które uzupełniamy o zbiory rozmyte wszystkich wartości zmiennych (przestrzenie rozwaŝań zmiennych): T x - zbiór wartości zmiennej x = ( bardzo małe, małe, średnie, duŝe, bardzo du- Ŝe ), T y - zbiór wartości zmiennej y = ( bardzo słaby, słaby, średni, dobry, bardzo dobry ). Wyciągnięty wniosek, Ŝe klient X jest bardzo dobry to wynik wnioskowania zgodnie z regułą Uogólniony Modus Ponens. NaleŜy zauwaŝyć, Ŝe nie zawsze otrzymane w ten sposób wnioski są prawdziwe. Wynika to z faktu, Ŝe nie wszystkie reguły posiadają własności ekstrapolacyjne, które są warunkiem stosowania trybu UMP [2]. Uznając implikację opisaną wzorem (2.4) przy stwierdzeniu, Ŝe klient X nie jest dobry, musimy uznać takŝe fakt, Ŝe klient X nie ma u nas duŝych zakupów. Wynika to ze schematu wnioskowania klasycznej reguły Modus Tollens. Chcąc zobrazować działanie jej rozmytej wersji (UMT) zakładamy stwierdzenie, Ŝe klient X jest słaby. Przebieg wnioskowania moŝe wyglądać następująco: (klient X jest słaby) -> (klient X nie jest dobry) -> (klient X nie ma duŝych zakupów) -> (klient X ma małe zakupy). Wnioskowanie (inferencja) stanowi główną część modelu rozmytego systemu (rys.1). Poprzedza go blok rozmywania (fuzyfikacji), w którym dokonywane jest obliczanie stopni przynaleŝności

99 Magdalena Krakowiak Analizator wnioskowania w rozmytym języku zapytań 99 do poszczególnych zbiorów rozmytych wejść. Na ich podstawie w bloku wnioskowania, w trzech kolejno występujących po sobie etapach, obliczana jest tzw. wynikowa funkcja przynaleŝności wyjścia modelu. Pierwszy z etapów wymaga dokonania oceny przesłanek poszczególnych reguł czyli określenia stopnia ich spełnienia wartością z przedziału [0,1] w przeciwieństwie do reguł logiki klasycznej, których stopień mógł przyjmować tylko wartość 0 lub 1. Sposób realizacji tego zadania zaleŝny jest od postaci przesłanki, wśród których wyróŝnia się następujące typy: przesłanki proste JEŚLI (x=a) (2.5) koniunkcyjne przesłanki złoŝone JEŚLI (x 1 =A 1 ) I (x 2 =B 2 ) alternatywne przesłanki złoŝone JEŚLI (x 1 =A 1 ) LUB (x 2 =B 2 ). (2.7) Alternatywne przesłanki złoŝone (2.7) cechują m.in. reguły powstałe w wyniku agregacji wielu reguł o takiej samej konkluzji (następniku). Stopień spełnienie przesłanek prostych (2.5) odpowiada stopniowi przynaleŝności wartości x do zbioru A. Natomiast dla przesłanek złoŝonych koniunkcyjnych (2.6) i alternatywnych (2.7) naleŝy obliczyć odpowiednio funkcję przynaleŝności iloczynu (ang. intersection) i sumy (ang. union) zbioru. Do realizacji tych operacji zaproponowano po raz pierwszy operatory MIN i MAX [6]. Operator MIN uwzględnia tylko fakt mniejszości jednego ze stopni przynaleŝności od drugiego, z czego wynika jego prostota i szybkość obliczeń. Nie branie pod uwagę wartości róŝnicy pomiędzy poszczególnymi stopniami przynaleŝności powoduje jednak duŝą utratę informacji. Ogranicza to znacznie zakres stosowania operatora MIN i coraz częściej zastępuje się go operatorem iloczynu PROD [5], który zaleŝy ilościowo od wartości obydwu składowych funkcji przynaleŝności. Operatory stosowane do realizacji operacji przecięcia zbioru nazywane są operatorami t-normy [2] i stanowią funkcję modelującą operację iloczynu (I/AND) dwóch zbiorów rozmytych. Operatory komplementarne do operatorów t-normy to operatory s-normy modelujące operację sumy (LUB/OR) dwóch zbiorów rozmytych. Jednym z nich jest operator MAX (komplementarny do operatora MIN), uwzględniający tylko większość jednego ze stopni przynaleŝności od drugiego. Poza przedstawionymi przesłankami złoŝonymi (2.6 i 2.7) istnieje równieŝ moŝliwość wystąpienia bardziej złoŝonej formy przesłanki: JEŚLI (x 1 =A 1 ) I (x 2 =B 2 ) LUB (x 1 =A 2 ) I (x 2 =B 1 ), (2.8) której stopień spełnienia oblicza się wykonując najpierw operację I (stosując operator t-normy), a potem LUB (stosując operator s-normy). (2.6)

100 100 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 W drugim etapie działania bloku wnioskowania określa się funkcję przynaleŝności konkluzji poszczególnych reguł dla danych wartości wejść modelu [5]. Stopień ich aktywizacji pozwala w trzecim etapie określić postać wynikową funkcji przynaleŝności zwana akumulacją. Źródło: opracowanie własne na podstawie [5] Rys. 1. Struktura modelu rozmytego Ostatni blok modelu rozmytego to defuzyfikacja (wyostrzanie) polegająca na określania ostrej wartości wyjścia y *. Do przeprowadzenia tej operacji stosowana jest, zaleŝnie od specyfiki modelu i tym samym wyboru kryterium, jedna z następujących metod: środka maksimum SM (ang. Middle of Maxima), pierwszego maksimum PM (ang. First of Maxima), ostatniego maksimum OM (ang. Last of Maxima), środka cięŝkości SC (ang. Center of Gravity), środka sum SS (ang. Center of Sum) i metoda wysokości W (ang. Height Method). 3. Definicja reguł rozmytych Podstawowe załoŝenia opracowanego modelu języka zapytań MELSQL, związane z wnioskowaniem, dotyczą przede wszystkim moŝliwości tworzenia i przetwarzania reguł logicznych składających się ze złoŝonych przesłanek alternatywnych oraz koniunkcyjnych, a takŝe ich bardziej złoŝonych form (2.8). Zakłada się, Ŝe poszczególnym przesłankom prostym odpowiadają predykaty proste. Stanowią one takŝe główny składnik definicji zapytania rozmytego, czego konsekwencją jest ich złoŝona postać uwzględniająca cechy decydujące o charakterze rozmytym zapytania. Z załoŝenia zapytanie rozmyte charakteryzuje się wystąpieniem w nim przynajmniej jednego z elementów [4]: wartości rozmyte atrybutów (wartości lingwistyczne, liczby przybliŝone) rozmyte operatory arytmetyczne rozmyte kwantyfikatory operatory kompensacyjne. Pierwsze trzy cechy muszą mieć odzwierciedlenie w definicji samego predykatu, który w wyniku tego przyjmuje następującą postać [4]: P = X k KA X o O X w W, (3.1)

101 Magdalena Krakowiak Analizator wnioskowania w rozmytym języku zapytań 101 tej: gdzie: X k - wartość podobieństwa dla kwantyfikatora K K - kwantyfikator twardy (istnieje, wszyscy, Ŝaden) lub rozmyty (prawie wszyscy, prawie Ŝaden) A - atrybut X o - wartość podobieństwa dla operatora arytmetycznego O O - operator arytmetyczny twardy (=,, <, >, =>, =<) lub rozmyty (prawie =, prawie, prawie <, prawie >) X w - wartość wg rozkładu moŝliwości/podobieństw dla warunku W - wartość atrybutu precyzyjna lub rozmyta (wartość lingwistyczna, liczba przybliŝona). W związku z powyŝszym w języku MELSQL proponuje się następującą postać reguły rozmy- JEŚLI (P 1 X ok O l P 2...) TO A X o O X w W, (3.2) gdzie: P - predykat prosty X ok - współczynnik operatora kompensacyjnego (waga, próg reakcji) O l - operator logiczny (AND, OR) A - atrybut lub funkcja agregująca (count(), min(), max(), avg(), sum()) X o - wartość podobieństwa dla operatora arytmetycznego O O - operator arytmetyczny twardy (=,, <, >, =>, =<) lub rozmyty (prawie =, prawie, prawie <, prawie >) W X w - wartość wg rozkładu moŝliwości/podobieństw dla warunku - wartość atrybutu precyzyjna lub rozmyta (wartość lingwistyczna, liczba przybliŝona). Przedstawiona definicja reguły odpowiada załoŝeniom dotyczącym budowy jej poprzednika i następnika. Z określonej wzorem 3.2 implikacji wynika, Ŝe do tworzenia poprzednika moŝna stosować przesłanki złoŝone, ale następnik stanowi przesłanka prosta. Występujące w przesłankach złoŝonych operatory logiczne AND i OR mogą podlegać modyfikacjom zgodnie z zasadami kompensacji, jakie naturalnie stosują ludzie w zaleŝności od nastroju czy sytuacji. UŜytkownik moŝe zatem określić stopień kompensacji współczynnikiem zmieniającym swoją wartość w zakresie od 0 do 1 zadając akceptowalną granicę wartości spełnienia przesłanki złoŝonej. Operatory t-normy wyliczające przecięcie (iloczyn logiczny) i operatory s-normy wyliczające sumę logiczną zbiorów rozmytych są tzw. operatorami domniemanymi dającymi cały wachlarz moŝliwości otrzymanych wyników (przypuszczeń co do sposobu realizacji tych operacji). 4. Analizator wnioskowania Analizator wnioskowania stanowi jeden z głównych bloków operacji w procesie analizy zapytań opracowanego języka MELSQL. Jego podstawowa funkcja związana jest z realizacją obsługi zapytania w sytuacji, gdy uŝytkownik uŝył nieznanego dla systemu sformułowania. W analizatorze predykatu, będącego częścią analizatora zapytania, w przypadku identyfikacji nieznanej wartości

102 102 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 lingwistycznej (dla której brak określonych wartości funkcji przynaleŝności) następuje przejście do analizatora wnioskowania. Wówczas, jako pierwszy etap, przeszukiwana jest baza reguł w celu sprawdzenia czy analizowany predykat nie stanowi prawej strony reguły uŝytkownika. Gdy tak jest i nie zmieniły się preferencje oraz ocena sytuacji pytającego, predykat prosty zostaje zamieniony w lewą stronę potwierdzonej reguły i następuje powrót do analizatora predykatu. Odnalezienie wielu reguł o poŝądanej konkluzji nie jest moŝliwe, gdyŝ system w celu redukcji liczby rejestrowanych implikacji dokonuje automatycznej ich agregacji. Przykładowo, gdy w zadanym przez uŝytkownika zapytaniu wystąpi nieznane pojęcie dobry klient (w systemie nie zdefiniowano funkcji przynaleŝności klienta do zbioru dobrych klientów), wówczas nie ma konieczności budowy nowej funkcji, ale istnieje moŝliwość skorzystania z reguły zgodnej z implikacją jeśli klient duŝo kupuje to klient jest dobry (2.4), czego następstwem będzie zamiana predykatu klient jest dobry na klient duŝo kupuje. Analizator predykatu wykorzysta wówczas zdefiniowaną funkcję przynaleŝności zakupów klienta do zbioru zakupów duŝych. PowyŜszy proces jest zgodny z klasyczną regułą wnioskowania MP, w której przesłanka i wniosek muszą być zgodne z implikacją. Gdy w systemie nie ma zarejestrowanej reguły, której następnik byłby zgodny z analizowanym predykatem, naleŝy szukać reguły, której lewa strona stanowi zaprzeczenie predykatu. JeŜeli zostanie taka znaleziona to na jej podstawie generowana jest nowa implikacja i poddana weryfikacji przez uŝytkownika, gdyŝ system uwzględnia ewentualną zmianę w czasie jego preferencji. Akceptacja nowej reguły pozwala na jej zapis i zamianę predykatu w jej lewą stronę. Kontynuując zapytanie o dobrego klienta i odnalezienie w bazie reguł na przykład implikacji jeśli klient nie jest dobry to klient nie kupuje duŝo powoduje utworzenie przez system nowej reguły zgodnie ze schematem wnioskowania MT. Wówczas, korzystając z prawa podwójnego przeczenia (nie nie kupuje duŝo <=> kupuje duŝo, nie nie jest dobry <=> jest dobry) nowopowstała reguła przyjmie postać implikacji (2.4). Brak w bazie reguł spełniających jeden z dwóch opisanych warunków (analizowany predykat stanowi następnik reguły lub jego zaprzeczenie jest poprzednikiem reguły) powoduje ustalenie nowego kryterium wyszukiwania zbiorów rozmytych z przestrzeni rozwaŝań zmiennej analizowanego predykatu. Odnalezienie reguły, której lewa lub prawa strona operuje na takim zbiorze pozwala na wygenerowanie na jej podstawie nowej reguły. NaleŜy pamiętać, Ŝe warunkiem otrzymania prawdziwych wyników w tym przypadku są własności ekstrapolacyjne reguł i dlatego szczególną rolę odgrywa tu weryfikacja uŝytkownika. Po jego akceptacji następuje zapis nowej implikacji i zamiana predykatu w jej lewą stronę. Analizując przykładowy predykat dotyczący dobrych klientów moŝemy skorzystać z dowolnej reguły, w następniku lub poprzedniku której występuje zbiór rozmyty wartości zmiennej klient ("bardzo słaby", "słaby", "średni", "dobry" i "bardzo dobry"). Zarejestrowana w bazie reguła jeśli klient bardzo duŝo kupuje to klient jest bardzo dobry pozwala zgodnie ze schematem UMP wygenerować implikację (2.4). Tę samą implikację otrzymamy korzystając z trybu UMT na podstawie reguły jeśli klient jest bardzo dobry to klient bardzo duŝo kupuje. Zbiory rozmyte bardzo duŝe zakupy i duŝe zakupy oraz bardzo dobry klient i dobry klient znajdują się w tych samych przestrzeniach rozwaŝań zmiennych zakupy i klient, zatem spełniają podstawowy warunek generowania nowych reguł.

103 Magdalena Krakowiak Analizator wnioskowania w rozmytym języku zapytań 103 Analiza wnioskowania Czy istnieje reguła, której prawa strona odpowiada analizowanemu predykatowi? NIE Czy istnieje reguła, której lewa strona stanowi zaprzeczenie predykatu? NIE TAK TAK Generowanie nowej reguły (wnioskowanie klasyczne MT) Generowanie nowej reguły (wnioskowanie przybliŝone UMP, UMT) TAK Czy istnieje reguła dotycząca zbiorów rozmytych z przestrzeni rozwaŝań zmiennej analizowanego predykatu? Weryfikacja preferencji NIE Czy reguła zgodna z preferencjami? NIE Budowa nowej reguły TAK Zapis reguły Zmiana predykatu w lewą stronę reguły Koniec Źródło: opracowanie własne Rys.2. Algorytm działania analizatora wnioskowania W przypadku braku odpowiedniej reguły, zmiany preferencji czy teŝ odrzucenia przez uŝytkownika wygenerowanych rozwiązań, moduł MELSQL umoŝliwia budowę nowej reguły. Prawą jej stronę stanowi analizowany predykat prosty. Zgodnie z definicją (wzór 3.2) lewą stronę reguły moŝe stanowić przesłanka prosta lub złoŝona, składająca się z predykatów prostych. Do konstrukcji predykatów prostych i łączących ich operatorów w fazie tworzenia poprzednika nowej reguły wykorzystywany jest, opracowany w modelu języka MELSQL, blok selekcji kreatora zapytań.

104 104 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 Akceptacja nowoutworzonej reguły pozwala na jej zapis i uŝycie, w wyniku czego analizowany predykat prosty przyjmuje postać jej lewej strony i w większości przypadków staje się predykatem złoŝonym. 5. Podsumowanie We współcześnie projektowanych systemach informatycznych język zapytań odgrywa kluczową rolę. Stanowi on podstawowy element komunikacji pomiędzy człowiekiem a komputerem. Sprawna i efektywna obsługa zapytań uŝytkownika zwiększa niewątpliwie gotowość informacyjną systemu, co daje przewagę nad konkurencją. Stąd dąŝenia do takiego zamodelowania systemu do gromadzenia, przetwarzania i udostępniania danych, aby w komunikacji człowiek-komputer zbli- Ŝyć się do moŝliwe naturalnego dialogu. Stosowane głównie w modelowaniu i sterowaniu rozmytym, wnioskowanie przybliŝone znacznie zwiększa efektywność działania analizy zapytań opracowanego modelu języka MELSQL. Przede wszystkim umoŝliwia uzyskanie większej ilości pełnej informacji oraz pozwala na wyciągnięcie wniosków nawet w przypadku uŝycia sformułowań, których brak w bazie reguł. Z pewnością zwiększona efektywność odpowiedzi wpływa na podniesienie gotowości informacyjnej systemu wspomagania decyzji. 6. Literatura 1. Budziński R., Krakowiak M.: Modelowanie zapytań i bazy reguł w regułowym języku zapytań z wykorzystaniem logiki rozmytej. W: Studia i Materiały Polskiego Stowarzyszenia Zarządzania Wiedzą, nr 13, Bydgoszcz 2008, s Knappe H.: Nichtlineare Regelungstechnik und Fuzzy-Control.Renningen-Malmscheim, BRD, Export Verlag Kotarbiński T.: Elementy teorii poznania, logiki formalnej i metodologii nauk, PWN, Warszawa Lipińska M. 3 : Metoda transformacji zapytań na zapytania w standardzie SQL w bazach danych. W: Materiały VIII Sesji Naukowej Informatyki., Szczecin Piegat A.: Modelowanie i sterowanie rozmyte, Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit, Warszawa Zadeh L.A.:Fuzzy sets. W: Infomation and Control, vol. 8, Pp ZadroŜny S.: Zapytania nieprecyzyjne i lingwistyczne podsumowanie baz danych, Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit, Warszawa Publikacja własna pod poprzednim nazwiskiem

105 Magdalena Krakowiak Analizator wnioskowania w rozmytym języku zapytań 105 ANALYSER OF INFERENCE IN FUZZY QUERY LANGUAGE Summary The paper presents a solution concerning of using approximate reasoning in Decision Support System (DSS). Making in the work analysis, upon individual fuzzy query definition and fuzzy logic rules definition, was presented algorithm of analyser of inference. It is a part of query s analyser in designed model of interactive query language using fuzzy logic MELSQL. Keywords: approximate reasoning, computer decisions making systems, fuzzy query language, fuzzy logic rules, reasoning patterns MP, MT, UMP and UMT Magdalena Krakowiak Wydział Informatyki Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny makrakowiak@wi.ps.pl

106 106 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 ANNA LENART Uniwersytet Gdański KAPITAŁ INFORMACYJNY WARUNKIEM ZARZĄDZANIA WIEDZĄ W DOBIE KRYZYSU FINANSOWEGO Streszczenie W czasach kryzysu finansowego organizacje powinny kształtować kapitał informacyjny. Posiadanie odpowiednich zasobów informacji i wiedzy przyczynia się do podnoszenia wartości i wzrostu konkurencyjności organizacji. Sukces organizacji zaleŝy od odpowiedniego doboru i efektywnego wykorzystania posiadanych zasobów w zarządzaniu organizacją. W tym zakresie moŝna stosować systemy planowania zasobów przedsiębiorstwa ERP (Enterprise Resource Planning). Rozproszenie zasobów informacyjnych w organizacji i jej otoczeniu powoduje konieczność integracji systemu ERP z systemem zarządzania zasobami informacyjnymi w przedsiębiorstwie ECM (Enterprise Content Management). Celem artykułu jest prezentacja moŝliwości i korzyści z integracji systemu SAP ERP z systemem IBM FileNet. Ponadto w artykule ukazano system ERP jako element kapitału informacyjnego oraz istotę i genezę systemów ECM. Słowa kluczowe: system ERP, SAP ERP, system ECM, IBM FileNet, podejście zasobowe, kapitał intelektualny, kapitał informacyjny, zarządzanie informacją, zarządzanie wiedzą 1. System ERP jako element kapitału informacyjnego Zasoby są czynnikiem tworzenia przewagi konkurencyjnej i źródłem wartości przedsiębiorstwa. Ze struktury, jakości oraz umiejętności tworzenia optymalnych kombinacji zasobów wynika potencjał przedsiębiorstwa. UtoŜsamiane są one ( ) z majątkiem firmy, jej umiejętnościami, procesami wewnętrznymi, jej atrybutami, informacjami i wiedzą, które są kontrolowane przez przedsiębiorstwo i dzięki którym moŝe ono realizować strategie prowadzące do skutecznego i efektywnego działania [1]. W literaturze najczęściej wymienia się następujące kategorie zasobów: zasoby finansowe, rzeczowe, rynkowe (marka, reputacja, lojalni klienci), własność intelektualna, ludzie, zasoby organizacyjne (kultura organizacyjna, systemy informacyjne) i zasoby relacyjne. Zasoby finansowe i rzeczowe to zasoby mierzalne, które stanowią rzeczową część przedsiębiorstwa. Pozostałe zasoby, określane jako niemierzalne, ukryte są w ludziach i stanowią społeczną część przedsiębiorstwa (np. wiedza, kultura organizacyjna, reputacja, relacje z otoczeniem). Zasoby materialne moŝna nabywać i są ujmowane w bilansie. Zasoby niematerialne naleŝy rozwijać, gdyŝ tworzą one kapitał intelektualny (intellectual capital), czyli aktywa oparte na wiedzy, które są własnością firmy i które w przyszłości będą źródłem korzyści dla firmy [2]. Posiadane zasoby i stopień ich wykorzystania przedsiębiorstwo moŝe kontrolować stosując systemy planowania zasobów przedsiębiorstwa ERP (Enterprise Resource Planning). System ERP to zestaw narzędzi informatycznych, który umoŝliwia zarządzanie zasobami organizacji oraz kontrolę procesów biznesowych w czasie rzeczywistym [3]. Systemy klasy ERP zdobywają coraz

107 Anna Lenart Kapitał informacyjny warunkiem zarządzania wiedzą w dobie kryzysu finansowego 107 większą popularność z wielu powodów pozwalają zniwelować szum informacyjny, optymalizują przepływ danych oraz integrują dane (hurtownie danych, systemy szybkiego dostępu). Systemy te słuŝą szybszemu znalezieniu słabych punktów przedsiębiorstwa oraz szans na jego rozwój [4]. Do korzyści wynikających z zastosowania systemów ERP 1 zalicza się [6; 7; 8]: poprawę płynności finansowej, moŝliwość zastosowania dobrych praktyk w zakresie procesów biznesowych, eliminację asymetrii informacji, dostarczanie informacji dotyczących realizacji procesów biznesowych i wykorzystania zasobów w czasie rzeczywistym, ułatwienie współpracy i komunikacji wewnątrz przedsiębiorstwa oraz z innymi przedsiębiorstwami, zwiększenie kompetencji pracowników. Podejście zasobowe (resource based approach) stało się dominującą szkołą myślenia o zarządzaniu organizacją w latach 90. ubiegłego wieku. Według podejścia zasobowego róŝnice między przedsiębiorstwami w osiąganych wynikach są rezultatem ich uposaŝenia w unikatowe zasoby, które determinują ich pozycję konkurencyjną, dostępne strategie i rynki [9]. W ramach tego nurtu rozwinęło się szereg popularnych koncepcji zarządzania, np. organizacji uczącej się (learning organization) i zarządzania wiedzą (knowledge management). Największą wartością organizacji uczącej się są pracownicy oraz ich przekonanie, Ŝe poprzez wymianę informacji wzbogacają swoją wiedzę i swoje umiejętności, które mogą oddać firmie. Orientacja na zasoby niematerialne jest związana z koncepcją zarządzania wiedzą, która oznacza sztukę kreowania wartości z niematerialnych aktywów, którymi dysponuje organizacja [2]. Celem zarządzania wiedzą jest zwiększenie wartości dodanej kapitału intelektualnego [4]. W czasach dynamicznego wzrostu wolumenu informacji, wiedza i zdolności twórcze człowieka stanowią główne źródło wartości dodanej i przewagi konkurencyjnej przedsiębiorstw. Informacje i wiedza istotne dla organizacji stanowią jej kapitał intelektualny. RóŜne koncepcje podziału kapitału intelektualnego zaprezentowano w literaturze [10; 11; 12]. Kapitał intelektualny obejmuje dwa elementy [12]: kapitał społeczny (kapitał ludzki i stosunki międzyludzkie w organizacji) i kapitał organizacyjny (kapitał relacyjny, kapitał innowacyjny, kultura organizacyjna i infrastruktura). Kapitał ludzki to wartość informacji i wiedzy posiadanych i tworzonych przez pracowników organizacji, które umoŝliwiają wytwarzanie produktów i usług [13]. Kapitał organizacyjny obejmuje: własność intelektualną (pateny, prawa autorskie, znak handlowy) oraz aktywa infrastrukturalne (np. kultura organizacyjna, procesy zarządzania, system informacyjny). Jest to wartość zasobów informacji i wiedzy, które nie znikają z organizacji wraz z odejściem pracowników [13]. Infrastruktura informatyczna, stanowiąca część kapitału organizacyjnego, wpływa na sprawność przebiegu procesów zarządzania informacją i wiedzą. Elementem kapitału organizacyjnego jest kapitał informacyjny rozumiany jako zasoby informacyjne dotyczące procesów biznesowych zachodzących w organizacji oraz w jej otoczeniu. Informacja pozwala w systemach informacyjnych tworzyć wartość dla organizacji [14; 15]. Zasoby informacyjne (dane, informacje, wiedza, procedury, modele) stanowią kapitał niematerialny organizacji [13]. 1 W artykule celowo pominięto opis systemu ERP w ujęciu procesów biznesowych na przykładzie systemu SAP ERP oraz charakterystykę platformy SAP NetWeaver, poniewaŝ zagadnienia teŝ juŝ opisane w [5].

108 108 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 Kształtowanie kapitału intelektualnego przedsiębiorstwa wymaga współdziałania wszystkich jego elementów. Wartość wytworzona w wyniku interakcji wszystkich składników kapitału intelektualnego określana jest jako kapitał finansowy. Efektywne zarządzanie kapitałem intelektualnym wymaga dostępu do informacji i wiedzy o organizacji i jej otoczeniu. Ponadto niezbędne jest zapewnienie narzędzi odnajdywania oraz udostępniania informacji i wiedzy. W społeczeństwie informacyjnym do podstawowych zasobów zalicza się informację. Do najwaŝniejszych cech jakościowych informacji naleŝą [16]: dokładność, rzetelność, kompletność, aktualność, terminowość, istotność, zwięzłość i uŝyteczność. Informacja jest rodzajem zasobu, który umoŝliwia poszerzanie wiedzy. Wiedza to niematerialne zasoby związane z ludzkim działaniem, które odpowiednio zastosowane przyczyniają się do uzyskania przewagi konkurencyjnej. Zdecydowanie więcej moŝna osiągnąć posiadając odpowiednią informację we właściwym czasie, niŝ dysponując nawet ogromnym kapitałem, bez potrzebnych informacji. ( ) Od posiadania odpowiednich informacji o organizacji i jej otoczeniu, zaleŝy efektywność całego procesu zarządzania [16]. Istotność informacji dla funkcjonowania organizacji wymaga traktowania jej jako cennego zasobu, którym trzeba umiejętnie zarządzać. Zarządzanie informacją w przedsiębiorstwie moŝe być postrzegane w róŝnych perspektywach zarządzania [15]: zasobów przedsiębiorstwa i obszarów funkcjonalnych organizacji. Z perspektywy zasobów moŝna wyróŝnić: zarządzanie zasobami ludzkimi, zarządzanie finansami, zarządzanie majątkiem trwałym, zarządzanie rzeczowym majątkiem obrotowym, zarządzanie informacją i zarządzanie wiedzą. Perspektywa funkcji dotyczy zarządzania zaopatrzeniem, zarządzania produkcją, zarządzania dystrybucją i zarządzania marketingiem. Narzędziem wspierających organizację w procesie zarządzania informacjami w kaŝdej w wymienionych perspektyw są systemy ERP. Istotą zarządzania zasobami informacyjnymi jest przekazywanie odbiorcom takich informacji, na które zgłaszają zapotrzebowanie w związku z realizacją określonych celów. Skuteczność zarządzania zasobami informacyjnymi zaleŝy od spełnienia potrzeb informacyjnych uŝytkowników. Do technologii gromadzenia i przetwarzania informacji w systemach informatycznych zalicza się najczęściej: bazy i hurtownie danych. Mogą to być równieŝ bazy procedur, bazy modeli, bazy wiedzy i bazy dokumentów. W zakresie przesyłania i udostępnia informacji moŝna stosować technologie sieciowe takie, jak: Internet, intranet i ekstranet. W systemach zarządzania zasobami informacyjnymi stosuje się równieŝ systemy wyszukiwawcze (information retrivial), które są rodzajem systemów informacyjnych słuŝących do pozyskiwania, organizowania, wyszukiwania i udostępniania informacji zgodnie z potrzebami informacyjnymi uŝytkowników [17]. Warunkiem skutecznego zarządzania zasobami informacyjnymi jest wyznaczanie osób odpowiedzialnych za bezpieczeństwo informacji (np. przydzielanie uŝytkownikom praw dostępu do informacji, polityka bezpieczeństwa, archiwizacja danych). Coraz większego znaczenia nabierają równieŝ rozwiązania z zakresu ładu korporacyjnego i zgodności z przepisami (governance and compliance). Konieczność stosowania tych rozwiązań wynika z faktu zwiększających się potrzeb informacyjnych udziałowców firmy oraz rosnącej liczy uwarunkowań prawnych prowadzonej działalności (np. prawo lokalne i dyrektywy Unii Europejskiej). Rozwiązania te umoŝliwiają ustalenie reguł dostępu do zasobów informacyjnych (element ładu korporacyjnego). Ponadto ich zadaniem jest zapewnienie zgodności realizowanych w organizacji procesów biznesowych z wymogami prawa (np. kodeks pracy, ochrona środowiska, prawo bankowe). Działaniami, które przyczyniają się do rozwoju kapitału informacyjnego, a tym samym kapitału intelektualnego, na poziomie organizacji są: realizacja koncepcji organizacji uczącej się oraz

109 Anna Lenart Kapitał informacyjny warunkiem zarządzania wiedzą w dobie kryzysu finansowego 109 odpowiednie zarządzanie wiedzą. Wykorzystanie portalu korporacyjnego jako narzędzia zarządzania wiedzą w przedsiębiorstwie opisano w [19]. Aby stworzyć system zarządzania wiedzą organizacja musi posiadać odpowiednie zasoby informacji i wiedzy. System zarządzania wiedzą powinien integrować dostęp do aplikacji niezbędnych pracownikowi w toku realizacji określonych procesów biznesowych, a zatem ułatwiać realizację procesów, w których wykorzystuje się nabytą wiedzę. Z drugiej strony realizacja procesów biznesowych wymaga dostarczania odpowiednich usług komunikacyjnych i aplikacji [18]. Jedną z technologii informatycznych stosowanych w zarządzaniu wiedzą są systemy zarządzania zasobami informacyjnymi przedsiębiorstwa. 2. Istota i geneza systemów ECM Informacja i jej obieg oraz prezentacja mają podstawowe znaczenie dla funkcjonowania organizacji. W dobie rozwoju technologii informatycznych i globalnej gospodarki organizacje mają problemy wynikające z nadmiaru informacji i wydłuŝenia czasu odnajdywania potrzebnych informacji. Wzrost znaczenia zarządzania informacją przyczynił się do rozwoju systemów zarządzania treścią (zawartością) CMS (Content Management Systems). Zarządzanie treścią polega na optymalizacji kontroli nad tworzeniem i dystrybucją informacji oraz funkcjonalności wszelkich rozwiązań słuŝących tym procesom [20]. Termin content management powinien być tłumaczony jako zarządzanie (elektronicznymi) zasobami informacyjnymi [21]. W cyklu Ŝycia zasobów informacyjnych wyróŝnia się: tworzenie, weryfikację, zarządzanie, integrację i dystrybucję. System zarządzania treścią to oprogramowanie, które umoŝliwia generowanie i publikowanie treści w określonym środowisku oraz późniejsze nią zarządzanie [20]. RóŜnorodność potrzeb informacyjnych organizacji spowodowała konieczność wyodrębnienia wielu koncepcji systemów CMS. Najczęściej stosowane rodzaje systemów klasy CMS to [20; 21]: system zarządzania dokumentami DMS (Document Management System), system zarządzania transakcjami elektronicznymi TCMS (Transactional CMS), system zarządzania treścią szkoleniową LCMS (Learning CMS), system zarządzania treścią witryny internetowej WCMS (Web CMS), system zarządzania zasobami informacyjnymi w przedsiębiorstwie ECM (Enterprise Content Management). Wymienione rozwiązania moŝna stosować w powiązaniu z systemami ERP. Obieg dokumentów jest podstawową technologią w systemach ERP (np. obieg dokumentów dotyczących zlecenia sprzedaŝy). Systemy TCMS mogą być zintegrowane z systemami ERP w zakresie gospodarki magazynowej (realizacja zamówienia) i rachunkowości (wystawianie faktury) w przypadku rejestracji zamówienia w sklepie internetowym. System LMCS moŝe być stosowany w systemach ERP w ramach szkoleń elektronicznych dla pracowników. System WCMS moŝna zastosować do utworzenia witryny firmowej. ECM to zintegrowany system zarządzania zasobami informacyjnymi, którego celem jest zarządzanie dokumentami, praca grupowa, zarządzanie transakcjami elektronicznymi, zarządzanie treścią szkoleniową dla pracowników, zarządzanie treścią witryn internetowych, zarządzanie procesami biznesowymi BPM (Business Process Management), zarządzanie danymi biznesowymi

110 110 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 przechowywanymi w bazach danych oraz technologie integracji i wymiany tych danych. Systemy BPM odpowiadają za automatyzację, optymalizację i monitorowanie procesów (np. obsługa kontraktów, obsługa faktur, obsługa klienta i publikowanie w Internecie) oraz zgodność z przepisami prawa (np. ochrona środowiska) i procedurami wewnętrznymi (np. procedura rekrutacji). Ramy terminologiczne określenia ECM oraz miejsce wśród innych metod i koncepcji zarządzania informacjami zaprezentowano w literaturze [21]. Zarządzanie zasobami informacyjnymi w przedsiębiorstwie zostało zdefiniowane przez stowarzyszenie AIIM (Association for Information and Image Management International) jako technologie, narzędzia i metody ujęcia, kierowania, przechowywania, zabezpieczania i dostarczania zawartości (informacji, treści i dokumentów) wewnątrz przedsiębiorstwa oraz zarządzania i integracji tradycyjnych nośników informacji i dokumentów z elektroniczną informacją [20; 21]. W literaturze prezentowane są róŝne koncepcje ECM. Z punktu widzenia zarządzania cyklem Ŝycia informacji ILM (Information Lifecycle Management) oraz integracji treści ECM to jednolite repozytorium zasobów informacyjnych. ECM moŝe być równieŝ traktowane jako usługa dostępna z poziomu róŝnych aplikacji. Inna koncepcja traktuje ECM jako oprogramowanie pośredniczące (middleware), które wykorzystuje takie technologie, jak: architektura zorientowana na usługi SOA (Service Oriented Architecture), usługi sieciowe (web services) oraz inne narzędzia słuŝące do integracji aplikacji w przedsiębiorstwie EAI (Enterprise Application Integration) [20]. Decydując się na wdroŝenie systemu ECM organizacja zyskuje narzędzie, które umoŝliwia sprawne zarządzanie informacjami, a procesy decyzyjne stają się bardziej czytelne i mogą być szybciej realizowane [20]. Koncepcja ECM podkreśla strategiczny charakter informacji i jest elementem zarządzania strategicznego, poniewaŝ koncentruje się przede wszystkim na treści informacji, która kreuje jej wartość dodaną, a nie tylko na jej formie [21]. Zarządzanie elektronicznymi zasobami informacyjnymi uzupełnia zarządzanie informacjami nie tylko o analizę treści udostępnianej informacji, ale takŝe o szerszy punkt widzenia: analizę wielu procesów przyczyniających się do powstania i rozpowszechniania informacji [21]. Jest to rozwiązanie potrzebne szczególnie w warunkach globalizacji rynku, kryzysu finansowego i turbulentnych zmian w otoczeniu organizacji. 3. MoŜliwości i korzyści z integracji systemów SAP ERP i IBM FileNet Zasadniczym zadaniem systemów ECM jest udostępnianie uŝytkownikom zasobów informacyjnych przechowywanych w róŝnych aplikacjach przedsiębiorstwa oraz w Internecie. Z badań przeprowadzonych przez firmę Gartner Group wynika, Ŝe pracownicy poświęcają 10-50% czasu pracy na wyszukiwanie informacji i dokumentów, a tylko 5-15% czasu na czytanie dokumentów. Ponadto dokumenty są wielokrotnie drukowane i powielane [22]. Zintegrowane środowisko IBM FileNet obejmuje trzy obszary związanie z zawartością, procesami i zgodnością z przepisami. Obszar związany z zawartością umoŝliwia: skanowanie, archiwizację, tworzenie i zarządzanie dokumentami oraz zarządzanie treścią witryn internetowych, a takŝe współpracę. Obszar procesów umoŝliwia przepływy procesów oraz ich symulację i analizę, a takŝe obsługę formularzy elektronicznych. Obszar, który zapewnia zgodność z przepisami odpowiada za obsługę dokumentów rejestrowanych, poczty elektronicznej oraz odpowiada na bezpieczeństwo systemu (w tym kontrolę dostępu) [22]. Moduły systemu IBM FileNet opisano w tabeli 1. Najczęściej rozwiązania wdraŝane z uŝyciem systemu IBM FileNet umoŝliwiają: zarządzanie dokumentami i wyszukiwanie dokumentów,

111 Anna Lenart Kapitał informacyjny warunkiem zarządzania wiedzą w dobie kryzysu finansowego 111 zarządzanie cyklem Ŝycia dokumentu, archiwizację elektroniczną oraz zarządzanie pocztą elektroniczną. Moduł Business Process Menager Content Menager Manager Image Manager Forms Manager Records Manager Team Collaboration Manager WebContent Manager Źródło: Opracowanie własne na podstawie [22]. Tabela 1. Moduły systemu IBM FileNet Przeznaczenie Projektowanie, zarządzanie, analiza i optymalizacja procesów biznesowych; Obsługa transakcji i uŝytkowników; Monitorowanie procesów w czasie rzeczywistym; Symulacja procesów; Zarządzanie dokumentami elektronicznymi i cyklem ich Ŝycia; Zarządzanie funkcjami kontroli, współdzielenia, dostępu i wyszukiwania dokumentów elektronicznych w dowolnym formacie i z róŝnych źródeł Archiwizacja, zarządzanie i wykorzystanie poczty elektronicznej do uruchamiania procesów biznesowych; Zarządzanie, archiwizacja, wyszukiwanie i przeglądanie, obrazów dokumentów; Projektowanie, wdraŝanie, wykorzystanie i zarządzanie formularzami elektronicznymi; Zarządzanie cyklem Ŝycia dokumentów; Integracja procesów, dokumentów i informacji dla potrzeb pracy grupowej; Automatyzacja tworzenia, zatwierdzania i publikacji dokumentów na stronach internetowych; Ideą systemów ECM jest zwiększenie efektywności i zasięgu przepływu zasobów informacyjnych bez konieczności angaŝowania pracowników działu IT. System tej klasy zapewnia aktualność informacji publikowanych na stronach internetowych organizacji oraz ułatwia dostęp do zasobów informacyjnych pracownikom, klientom i partnerom handlowym. Do zalet systemu IBM FileNet zalicza się równieŝ architekturę oparta na standardach technologicznych (np. HTML/XML, BPMN/BPEL), skalowalność i elastyczność architektury oraz wysoki poziom zabezpieczeń zasobów informacyjnych i zgodność z regulacjami prawnymi. Korzyści z zastosowania poszczególnych modułów systemu IBM FileNet zaprezentowano w tabeli 2. System IBM FileNet moŝna zintegrować z systemem SAP ERP w celu zwiększenia efektywności pracy uŝytkowników systemu SAP ERP oraz pozostałych pracowników korzystających z innych aplikacji, a takŝe poszerzenia zakresu zastosowania tego systemu i zmniejszenia obciąŝenia bazy danych. W przypadku integracji dokumenty i informacje mogą być udostępniane takŝe poza systemem SAP ERP. UŜytkownik systemu SAP ERP moŝe równieŝ korzystać z dodatkowych zewnętrznych źródeł informacji i usług [23]. Obszary integracji systemu SAP ERP z systemem IBM FileNet mogą dotyczyć: zarządzania dokumentami (w tym archiwizacji i skanowania), zarządzania procesami biznesowymi, zarządzania wiedzą z uŝyciem portalu korporacyjnego [19] i zarządzania zawartością portalu korporacyjnego oraz zarządzania cyklem Ŝycia dokumentów.

112 112 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 Tabela 2. Korzyści z zastosowania modułów systemu IBM FileNet Moduł Business Process Manager (BPM) Content Manager (CM) Manager (EM) Image Manager (IM) Forms Manager (FM) Records Manager (RM) Team Collaboration Manager (TCM) WebContent Manager (WCM) Korzyści Zwiększenie wydajności procesów, Skrócenie czasu realizacji procesów; Integracja z modułami CM i IM Wykorzystanie informacji i dokumentów elektronicznych dla potrzeb biznesowych; Integracja zarządzania informacją i dokumentami z automatyzacją procesów (BPM); Integracja z innymi aplikacjami; Dostęp do dokumentów przez przeglądarkę internetową; Wykorzystanie poczty elektronicznej dla potrzeb automatyzacji procesów; Archiwizacja listów elektronicznych i załączników; Monitorowanie poczty elektronicznej (element ładu korporacyjnego) Zarządzanie i szybki dostęp do skanowanych dokumentów, faksów, poczty elektronicznej, plików multimedialnych, wydruków itp.; Archiwizacja dokumentów zgodna z ustawą o rachunkowości, prawem bankowym itp. Wykorzystanie formularzy elektronicznych dla potrzeb wprowadzania danych oraz jako aplikacji do sterowania przebiegiem procesów biznesowych (BPM); Wymiana i przekazywanie danych w pracy grupowej Automatyzacja procesu zarządzania dokumentami rejestrowanymi; Zapewnienie zgodności z wymogami ładu korporacyjnego; Tworzenie kopie dokumentów o istotnym znaczeniu dla firmy; Wspomaganie pracy grupowej poprzez współdzielenie zasobów informacji, wymianę dokumentów i realizację procedur; Optymalne wykorzystanie zasobów ludzkich; Synchronizacja działań zespołów projektowych; Tworzenie, zatwierdzanie i publikacja zawartości stron internetowych z wykorzystaniem zautomatyzowanych procesów i systemu zarządzania dokumentami Źródło: Opracowanie własne na podstawie [22]. W zakresie zarządzania dokumentami stosuje się Application Connector for SAP, który umoŝliwia integrację systemu SAP ERP z platformą integracyjno-aplikacyjną SAP NetWeaver i systemem IBM FileNet. Rozwiązanie to stosowane jest w celu archiwizacji danych i dokumentów z systemu SAP ERP z wykorzystaniem modułu ArchiveLink oraz integracji systemu SAP z systemami skanowania dokumentów. Korzyści z rozszerzenia moŝliwości funkcjonalnych systemu SAP ERP w tym zakresie to [23]: ograniczenie kosztów zuŝycia papieru w wyniku archiwizacji dokumentów i wydruków;

113 Anna Lenart Kapitał informacyjny warunkiem zarządzania wiedzą w dobie kryzysu finansowego 113 usprawnienie procesów biznesowych w wyniku skanowania dokumentów i uŝywania obrazów dokumentów w systemie SAP ERP (np. faktury od dostawców); podniesienie efektywności pracy pracowników, którzy mają szybki dostęp do informacji i dokumentów z róŝnych aplikacji poprzez centralne repozytorium danych i dokumentów; zwiększenie szybkości działania bazy danych systemu SAP ERP poprzez wyodrębnienie procesów archiwizacji i ograniczenie liczby wprowadzanych danych oraz drukowanych dokumentów; zapewnienie zgodności z przepisami poprzez spełnienie wymogu długoterminowego przechowywania dokumentów wynikającego z ustawy o rachunkowości; lepsze zabezpieczenie dokumentów elektronicznych, dzięki moŝliwości ograniczenia praw dostępu do folderów, w których przechowywane są dokumenty. W przypadku wykorzystania w organizacji portalu korporacyjnego w zakresie zarządzania wiedzą moŝna równieŝ zastosować rozwiązania z zakresu zarządzania zawartością portalu i usprawnić publikowanie danych na stronach portalu korporacyjnego. System IBM FileNet (moduły Content Manager i WebContent Manager) naleŝy w tym obszarze zastosowania zintegrować z komponentem platformy SAP NetWeaver (komponent SAP Enterprise Portal). Korzyści z zastosowania systemu IBM FileNet w tym zakresie to [23]: poprawa efektywności pracy, udostępnianie tego systemu przez portal korporacyjny oraz integracja z procesami biznesowymi realizowanymi w systemach innych producentów niŝ firma SAP. W zakresie zarządzania procesami biznesowymi moŝna zintegrować system SAP ERP (narzędzie SAP Business Work/Webflow) poprzez platformę SAP NetWeaver (komponent SAP Exchange Infrastructure) z systemem IBM FileNet (moduł BPM). Dzięki temu organizacja zyskuje moŝliwość realizacji procesów biznesowych w systemie SAP ERP przez zewnętrznych uŝytkowników oraz z uŝyciem zewnętrznych systemów. Przykładowe zastosowania tego rodzaju integracji w róŝnych obszarach zarządzania z uŝyciem systemu SAP ERP mogą dotyczyć np.: zatwierdzania faktury (rachunkowość), zmiany danych kontraktu (sprzedaŝ), zgłoszenia zakończenia kontroli jakości produktu (zarządzanie jakością), przypomnienia o konieczności konserwacji maszyny (utrzymanie zakładu), obsługi kandydatów do pracy (rekrutacja) i zatwierdzanie kosztów podróŝy (zasoby ludzkie). W obszarze zarządzania cyklem Ŝycia dokumentów system SAP ERP moŝna zintegrować z systemem IBM FileNet przez platformę SAP NetWeaver (komponent SAP Master Data Management). Dzięki temu moŝna przechowywać w systemie IBM FileNet dokumenty rejestrowane w systemie SAP ERP i w innych systemach. Ponadto moŝna udostępniać informacje pochodzące z innych aplikacji. W tabeli 3 zaprezentowano efekty integracji systemu SAP ERP z modułami systemu IBM FileNet.

114 114 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 Tabela 3. Efekty integracji systemu SAP ERP z systemem IBM FileNet Zakres integracji Integracja z modułem BPM Integracja z modułem CM Integracja z modułem IM Integracja z modułem RM Integracja z modułem WCM Źródło: Opracowanie własne na podstawie [22]. Efekt Wykorzystanie zarządzania procesami biznesowymi wewnątrz i na zewnątrz systemu SAP ERP Wykorzystanie systemu IBM FileNet jako centralnego repozytorium danych i dokumentów dla systemu SAP ERP Skanowanie i archiwizacja dokumentów dla potrzeb systemu SAP ERP Wykorzystanie zasobów IBM FileNet dla potrzeb systemu SAP ERP Wykorzystanie zasobów zewnętrznych dla potrzeb portalu korporacyjnego stosowanego przez uŝytkowników systemu SAP ERP Zainteresowanie organizacji systemami ECM wynika z duŝej liczby zasobów informacyjnych niezbędnych w bieŝącej pracy oraz konieczności automatyzacji procesów biznesowych, w których te zasoby są stosowane. Ponadto organizacje muszą stosować odpowiednie systemy zabezpieczeń i kontroli dostępu do zasobów informacyjnych oraz funkcjonować zgodnie z przepisami i regulacjami branŝowymi. WdroŜenia systemu IBM File Net jako rozszerzenia systemu SAP ERP zostały juŝ przeprowadzone m.in.: w instytucji finansowej (ING Bank Śląski S.A.), towarzystwie ubezpieczeniowym (PZU śycie S.A.) oraz w firmie telekomunikacyjnej (Telekomunikacja Polska SA). W wyniku integracji systemu SAP ERP z róŝnymi modułami systemu IBM FileNet uŝytkownicy otrzymują nową jakość poprzez rozszerzenie funkcjonalne i technologiczne systemu w wyniku udostępniania zewnętrznych zasobów informacyjnych i procesów biznesowych (np. zamówienia on-line). Wpływa to na obniŝenie kosztów operacyjnych, zwiększenie wydajności pracy oraz standaryzację rozwiązań informatycznych i zapewnienie funkcjonowania organizacji w zgodności z przepisami. Ponadto następuje poprawa zarządzania relacjami z interesariuszami, którzy mają zapewniony dostęp do zasobów informacyjnych oraz moŝliwość ich personalizacji. 4. Podsumowanie W dobie kryzysu finansowego organizacje powinny rozwijać kapitał informacyjny. Systemy informacyjne (np. systemy ERP) wspierają realizację procesów biznesowych oraz udostępniają pracownikom zasoby informacyjne. W przedsiębiorstwach ery wiedzy pracownicy poszukują informacji w róŝnych aplikacjach wewnątrz firmy oraz w jej otoczeniu. W artykule zaprezentowano wykorzystanie systemu zarządzania zasobami informacyjnymi (ECM) jako rozszerzenia systemu ERP, na przykładzie stosowanych w róŝnych organizacjach rozwiązań firm SAP (SAP ERP) i IBM (IBM FileNet). Efektywne zarządzanie zasobami informacyjnymi przyczynia się do wzrostu wartości organizacji z punktu widzenia interesariuszy oraz do kształtowania jej kapitału informacyjnego.

115 Anna Lenart Kapitał informacyjny warunkiem zarządzania wiedzą w dobie kryzysu finansowego Literatura 1. Godziszewski B.: Zasobowe uwarunkowania strategii przedsiębiorstwa, WUMK, Toruń Jarugowa A., Fijałkowska J.: Rachunkowość i zarządzanie kapitałem intelektualnym koncepcje i praktyka, ODDK, Gdańsk Turban E., Leidner D., McLean E., Wetherbe J.: Information Technology for Management. Transforming Organizations in the Digital Economy, John Wiley & Sons, New York Lenart A.: Systemy ERP a modelowanie procesów biznesowych.w: Zarządzanie przedsiębiorstwem w warunkach rozwoju wysokich technologii, pod red. S. Lachiewicza i A. Zakrzewskiej-Bielawskiej, Monografie Politechniki Łódzkiej, Łódź 2008, s Olszewska B. (red.): Podstawy zarządzania przedsiębiorstwem na progu XXI wieku, WAE, Wrocław Hamilton S.: Maximizing Your ERP System. A Practical Guide for Managers, McGraw- Hill, New York Lenart A.: Zintegrowane systemy informatyczne klasy ERP, WUG, Gdańsk Mabert V.A., Watts Ch. A.: Enterprise Applications: Building Best-of-Breed Systems. In: Bendley E., Jacobs F. R. (eds.): Strategic ERP Extensions and Use, Stanford University Press, Stanford 2005, pp Głuszek E.: Zarządzanie zasobami niematerialnymi przedsiębiorstwa, WAE, Wrocław Edvinsson L., Malone M.S.: Kapitał intelektualny, PWN, Warszawa Kasiewicz S., Rogowski W., Kicińska M.: Kapitał intelektualny. Spojrzenie z perspektywy interesariuszy, Oficyna Wydawnicza, Kraków Sopińska A.: Wiedza jako strategiczny zasób przedsiębiorstwa. Analiza i pomiar kapitału intelektualnego, SGH, Warszawa Kisielnicki J.: MIS Systemy informatyczne zarządzania, Placet, Warszawa Dziuba D.T.: Metody ekonomiki sektora informacyjnego, Difin, Warszawa Zygała R.: Podstawy zarządzania informacją w przedsiębiorstwie, WAE, Wrocław Kardas J. S., Wójcik-Augustyniak M. (red.): Zarządzanie w przedsiębiorstwie środowisko, procesy, systemy, zasoby, Warszawa, Difin Abramowicz W.: Filtrowanie informacji, WAE, Poznań Gołuchowski J.: Technologie informatyczne w zarządzaniu wiedzą w organizacji, WAE, Katowice Lenart A.: Systemy ERP a zarządzanie wiedzą. W: Bojar W. (red.), Studia i Materiały Polskiego Stowarzyszenia Zarządzania Wiedzą nr 13, Polskie Stowarzyszenie Zarządzania Wiedzą, Bydgoszcz 2008, s Olszak C.M., Ziemba E. (red.): Strategie i modele gospodarki elektronicznej, PWN, Warszawa Ćwiklicki M.: Enterprise Content Management. W: Galant V., Perechuda K. (red.): Modele i metody zarządzania informacją i wiedzą, WAE, Wrocław 2005, s Mazurkiewicz W.: Zintegrowane rozwiązanie do zarządzania dokumentami i procesami biznesowymi IBM FILENET P8, IBM Polska, Gdańsk 2008 (wersja elektroniczna).

116 116 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, Mazurkiewicz W.: IBM FILENET P8 - rozwiązania wspierające system SAP, IBM Polska, Gdańsk 2008 (wersja elektroniczna). INFORMATION CAPITAL AS A CONDITION OF KNOWLEDGE MANAGEMENT IN THE FINANCIAL CRISIS TIMES Summary In the conditions of financial crisis organizations should create information capital. Possession of suitable information and knowledge resources contributes to increasing the value and the growth of the competitiveness of the organization. The success of the organization depends on suitable selection and effective usage of possessed resources in the organization management. In this range Enterprise Resource Planning systems can be used. Dispersion of information resources in the organization and its surroundings results the necessity of the integration of ERP system with Enterprise Content Management system. The goal of this paper is presentation of possibilities and advantages of integration of SAP ERP system with IBM FileNet system. ERP system as the element of information capital and also the essence and the origin of ECM were shown. Keywords: ERP system, SAP ERP, ECM system, IBM FileNet, resource based approach, intellectual capital, information capital, information management, knowledge management Anna Lenart Uniwersytet Gdański anna.lenart@ug.gda.pl

117 Rafał Mazur, Leonid Worobjow Zarządzanie wiedzą w przedsiębiorstwie, jako warunek rozwoju innowacyjnego 117 RAFAŁ MAZUR, LEONID WOROBJOW Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny ZARZĄDZANIE WIEDZĄ W PRZEDSIĘBIORSTWIE, JAKO WARUNEK ROZWOJU INNOWACYJNEGO Streszczenie Coraz większe znaczenie w efektywnym zarządzaniu odgrywają innowacje. Warunkiem generowania innowacji jest posiadanie przez twórców adekwatnych do specyfiki potrzeb zasobów wiedzy. W artykule wskazano na znaczenie podnoszenia kwalifikacji pracowników i źródła uzyskiwania róŝnych danych i informacji słuŝących temu celowi. Przedstawiono równieŝ sytuację występującą w badanych przedsiębiorstwach zlokalizowanych w województwie zachodniopomorskim. Słowa kluczowe: innowacje, zarządzanie wiedzą, rozwój przedsiębiorstw 1. Wprowadzenie Na obecnym, bardzo konkurencyjnym rynku, przedsiębiorstwa mogą przetrwać w długim okresie i realizować swoje podstawowe cele wyłącznie pod warunkiem permanentnego wzrostu i rozwoju. O ile pierwszy element, tzn. wzrost, stanowi jedynie kategorię ilościową, o tyle drugi z nich, czyli rozwój, jest przede wszystkim zjawiskiem jakościowym i oznacza skoordynowane zmiany systemów przedsiębiorstwa, dostosowujące firmę do stale zmieniającego się otoczenia, w tym ciągle wzrastających potrzeb i wymagań konsumentów. Jak zauwaŝa Z. Pierścionek, rozwój organizacji gospodarczej oznacza głównie następujące zmiany 1 : wprowadzanie nowych elementów, poprawę jakości istniejących elementów, przekształcenie struktur systemów. Charakter rozwoju podobnie jak wzrostu moŝe być przy tym celowy bądź przypadkowy, ciągły lub skokowy, postępowy albo wsteczny, samoistny bądź wymuszony 2. Konieczne jest więc tworzenie nowych rozwiązań, które będą prowadziły firmy do osiągania strategicznych celów. JednakŜe bardzo mało prawdopodobne jest, aby innowacje powstawały samorzutnie. Potrzebne jest świadome, przemyślane postępowanie człowieka lub grupy ludzi, mające na celu wprowadzenie przedsiębiorstwa na wyŝszy poziom rozwoju. Zasoby ludzkie, są zatem kluczowym elementem w procesie powstawania innowacji i wokół nich koncentrują się czynniki, które mają istotny wpływ na to, czy firma rozwija się i coraz lepiej zaspokaja zmieniające się potrzeby otoczenia. Bardzo waŝną grupą czynników wpływających na moŝliwość tworzenia innowacji są czynniki 1 Z. Pierścionek, Strategie rozwoju firmy, PWN, Warszawa 1996, s J. Machaczka, Zarządzanie rozwojem organizacji. Czynniki, modele, strategia, diagnoza, PWN, Warszawa-Kraków 1998, s. 13.

118 118 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 odnoszące się do wiedzy potencjalnych wynalazców, czyli w zasadzie do wszystkich pracowników firmy. W przypadku, gdy posiadają oni mały zasób wiedzy o jakiejś dziedzinie i rozwiązaniach w niej stosowanych, dojście do nowych rozwiązań jest wręcz niemoŝliwe. Gdyby natomiast korzystali z literatury fachowej, mogliby zapoznawać się z licznymi rozwiązaniami stosowanymi w danej branŝy. Wówczas prawdopodobieństwo, Ŝe będą na tej podstawie uzyskiwać nowe rozwiązania jest o wiele większe. Dlatego warto, aby osoby pracujące na rzecz rozwoju firmy mieli dostęp do róŝnych danych i informacji, na bazie których mogą tworzyć nowe rozwiązania. Powinni równieŝ stale zwiększać zasoby swojej wiedzy, biorąc udział w róŝnych szkoleniach, kursach, a takŝe edukując się samodzielnie, o czym będzie mowa w dalszej części artykułu. Celem niniejszego artykułu jest przeanalizowanie sytuacji w zakresie szerzenia wiedzy i moŝliwości dostępu do niej w przedsiębiorstwach zlokalizowanych na terenie województwa zachodniopomorskiego oraz wykazanie, Ŝe zarządzanie zasobami wiedzy moŝe w istotny sposób przyczynić się do rozwoju firm. 2. Wiedza i jej źródła Na wiedzę składają się dane oraz informacje. Dane definiuje się jako niepołączone ze sobą fakty. W znaczeniu ogólnym naleŝy przez nie rozumieć zestaw pojedynczych, obiektywnych faktów o jakimś wydarzeniu. Natomiast w kontekście organizacyjnym dane są sformalizowanymi zapisami dokonywanych transakcji lub znakami i obserwacjami, zapisanymi na jakimś nośniku. Informacje natomiast to dane, poddane kategoryzacji i klasyfikacji lub w inny sposób uporządkowane. Informacja ma nadawcę i odbiorcę, a jej podstawową rolą jest zmiana sposobu, w jaki odbiorca postrzega pewne zjawiska. Informacja ma przez to wpływ na jego osąd i zachowanie, co odróŝnia ją od danych 3. Posiadanie obszernej wiedzy teoretycznej na dany temat, popartej bogatym doświadczeniem prowadzi do mądrości (rys. 1). Dane i informacje cechuje niski stopień zrozumienia zagadnień, natomiast wiedza i mądrość odzwierciedla wysoki stopień zrozumienia zagadnień, co jest moŝliwe do osiągnięcia przy udziale ludzi, w przeciwieństwie do danych i informacji, które mogą być ulokowane na róŝnych nośnikach. Zdobycie wiedzy i dojście do mądrości w naszych przedsiębiorstwach moŝe pozwolić na osiągnięcie wyŝszego poziomu konkurencyjności polskiej gospodarki na świecie. Pomóc w tym moŝe zarządzanie wiedzą. Pod tym pojęciem kryje się wiele znaczeń. R. Szczepanik zauwaŝa, Ŝe zarządzanie wiedzą to stosunkowo nowa dziedzina przedsiębiorczości. Rozwinęła się dopiero w latach 90, kiedy menedŝerowie zorientowali się, iŝ w ich komputerach znajdują się miliony plików, półki uginają się pod cięŝarem dokumentów i ksiąŝek, ale kiedy pojawia się konieczność wykorzystania konkretnych danych, nie sposób do nich dotrzeć. Często zdarza się, Ŝe jeden dział lub firma pracuje nad czymś, co stworzyła juŝ wcześniej inna komórka - tyle, Ŝe nikt o tym nie wie. Zarządzanie wiedzą ma zapobiegać takim patologiom - poprzez profesjonalne zbieranie, przetwarzanie i rozprowadzanie posiadanych przez firmę informacji. Ale takŝe dzięki analizie i syntezie zasobów przygotowanych w taki sposób, by były łatwe do zrozumienia i wykorzystania 4. 3 Gospodarka oparta na wiedzy-stan, diagnoza i wnioski dla Polski, Ekspertyza Instytutu Zarządzania Wiedzą w Krakowie na zlecenie Departamentu Strategii Gospodarczej Ministerstwa Gospodarki, Warszawa-Kraków 2002, s R. Szczepanik, Nie wiesz, ile wiesz, Businessman Magazine 1999, nr 5.

119 Rafał Mazur, Leonid Worobjow Zarządzanie wiedzą w przedsiębiorstwie, jako warunek rozwoju innowacyjnego 119 ZaleŜy od kontekstu MĄDROŚĆ LUDZIE WIEDZA INFORMACJA SYSTEMY IT Nie zaleŝy od kontekstu DANE Niski stopień zrozumienia całego zagadnienia Wysoki stopień zrozumienia całego zagadnienia Rys. 1. Dane, informacje, wiedza i mądrość porównanie Źródło: Gospodarka oparta na wiedzy, op.cit. Pracownicy powinni mieć dostęp do tzw. źródeł inwencji (pomysłów), do których moŝna zaliczyć: Przede wszystkim klientów przedsiębiorstwa, którzy bardzo często wskazują co powinno się zmienić, jak powinien ewoluować produkt, firma itp. Poza tym róŝne firmy z otoczenia takie jak: dostawcy czy konkurenci. Wyniki współpracy z placówkami naukowo-badawczymi (PAN, uczelniami wyŝszymi, branŝowymi instytucjami badawczymi). Jak wynika z przeprowadzonych badań, taka współpraca podejmowana jest najczęściej z konieczności (w ostateczności), gdy firmy nie mogą uporać się z jakimś problemem. Warto, aby była ona prowadzona permanentnie, a jej wyniki udostępniane. Informacje dotyczące wdroŝonych projektów w danym przedsiębiorstwie, a takŝe w miarę moŝliwości innych firmach chodzi o to, aby pracownicy zainteresowani rozwiązaniem jakiegoś problemu mogli zorientować się, jakie działania w tym zakresie zostały podjęte przez innych i jakie dały one rezultaty. Jest to konieczne, aby uniknąć powtórzenia niekiedy Ŝmudnych i trudnych działań, a co za tym idzie przyspieszyć opracowanie nowego rozwiązania. Dostęp do fachowych czasopism i literatury co pozwala zorientować się w najnowszych trendach i rozwiązaniach stosowanych na świecie. Dostęp taki mógłby być realizowany poprzez biblioteki firmowe. WaŜne jest, aby mieć dostęp do jak najnowszych rozwiązań. Bowiem jak zauwaŝa L. Worobjow, połowa wiedzy starzeje się w przeciągu 3-5 lat 5. Dostęp do opisów patentowych, które dają moŝliwości zapoznania się z obecnym stanem techniki, a niejednokrotnie stwarzają takŝe moŝliwość zastosowania jakiegoś rozwiązania, które nie 5 L. Worobjow, Produktywność i efektywność przedsiębiorstwa, Seria: Studia i Materiały, Polskiego Stowarzyszenie Zarządzania Wiedzą, Tom 5, Bydgoszcz 2006, s. 131.

120 120 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 jest juŝ chronione. Informacja patentowa stanowi wyspecjalizowaną dziedzinę informacji naukowotechnicznej i ekonomicznej. Obejmuje ona zbiór wiadomości o zgłoszonych do ochrony przemysłowych dobrach niematerialnych np. wynalazkach, wzorach przemysłowych, uŝytkowych. Zawiera tak- Ŝe wiadomości o dokumentach ochronnych dotyczących tych przedmiotów i prawach ich właścicieli. Dostęp taki moŝna uzyskać chociaŝby poprzez internetowe bazy Urzędu Patentowego RP czy Europejskiego Urzędu Patentowego, co nie wymaga duŝych nakładów. Porównywanie się z najlepszymi zakłada to benchmarking, który polega na konfrontowaniu własnej organizacji z innymi, działającymi w róŝnych krajach i obsługujących róŝne rynki oraz wyciąganie wniosków i przeobraŝanie własnej firmy. Zarządzanie wiedzą w przedsiębiorstwach naleŝy traktować jako prowadzenie stałej, zorganizowanej działalności, której istotą powinno być: 1) powodowanie, by pracownicy firm - takŝe nie zajmujący się profesjonalnie informacją - chcieli, umieli i mogli gromadzić oraz wykorzystywać informacje stosownie do swojego miejsca i roli w tym przedsiębiorstwie, 2) gromadzenie informacji z zewnątrz i wewnątrz przedsiębiorstw, zarówno oficjalnych, jak i innych? jakich, = mających znaczenie dla danej organizacji gospodarczej (jako całości lub jej podsystemów), 3) opracowywanie tych informacji (selekcja, redukcja, agregacja), 4) udostępnianie i przekazywanie informacji określonym adresatom wewnętrznym (np. załodze, wybranym komórkom organizacyjnym, poszczególnym pracownikom) oraz zewnętrznym we właściwym czasie i na odpowiednich nośnikach informacji np. biuletynach zakładowych, gazetach firmowych, wydrukach komputerowych, płytach CD i DVD-ROM) 6. Z kolei D. Tranfield, D. Deyner, J. Marcos i M. Burr słusznie zauwaŝają, Ŝe zastosowana wiedza moŝe przyjmować jeden z trzech charakterów i w ten sposób odpowiednio wpływać na przedsiębiorstwa: 1) Instrumentalny bezpośrednie zastosowanie wiedzy w praktyce, które zmienia jakiś proces, wpływa na kształt realnych działań. Ta wiedza modyfikuje zachowania, nakazuje podjęcie jakichś? decyzji. 2) Konceptualny wiedza ma charakter poznawczy, nie wpływa bezpośrednio na rzeczywistość; moŝe ona natomiast wpływać na zrozumienie pewnych zjawisk, sytuacji; 3) Symboliczny wiedza usprawiedliwia działania i decyzje; tak więc najpierw było działanie, a potem pojawiło się pewne usprawiedliwienie, wyjaśnienie 7. W literaturze przedmiotu wyróŝnia się równieŝ tzw. cichą wiedzę, która rozprzestrzenia się między poszczególnymi członkami załogi, przez np. dzielenie się doświadczeniem. Następnie wiedza przekazywana w ten sposób zawiązuje się w pewnej grupie ludzi, chociaŝby przez prywatne kontakty i dalsze przekazywanie doświadczeń. Dzięki temu dana społeczność nabywa stopniowo swoistego podejścia do procesu pracy i do zlecanych obowiązków. Wypracowana w ten sposób postawa po pewnym czasie uzewnętrznia się i przekształca w wiedzę jawną, formalną. To z kolei pociąga za sobą jej przekazywanie pozostałym członkom organizacji, a więc dalszą ekspansję i formalizację. Opisany proces w literaturze często utoŝsamiany jest z mianem uczącej się organizacji (ang. learning 6 R. Mazur, M. Zajączkowski, Zarządzanie wiedzą jako warunek rozwoju firmy, w: Agrobiznes w rozwoju przedsiębiorczości wiejskiej w warunkach integracji europejskiej, AR w Szczecinie, Szczecin 1999, s D. Tranfield, D. Deyner, J. Marcos, M. Burr, Co-producing management knowledge, Management Decision, 2004, nr 3/4.

121 Rafał Mazur, Leonid Worobjow Zarządzanie wiedzą w przedsiębiorstwie, jako warunek rozwoju innowacyjnego 121 organisation)8 i warto aby polskie przedsiębiorstwa takimi były. Istotną sprawą jest takŝe wprowadzenie metod oceny wiedzy pracowników, w tym takŝe kierowników i dyrektorów 9 i odpowiednie wyciągniecie wniosków. 3. Wyniki badań Badaniom ankietowym zostało poddanych 206 osób, które studiują kierunek Ekonomia na I roku Uzupełniających Studiów Magisterskich w trybie niestacjonarnym na Zachodniopomorskim Uniwersytecie Technologicznym. Wszystkie osoby pracują w przedsiębiorstwach na terenie województwa zachodniopomorskiego. Spośród poddanych badaniom kobiety stanowiły 61,2% a męŝczyźni 38,8%. Zakłady pracy respondentów zlokalizowane są przede wszystkim w małych miasteczkach (do 50 tys. mieszkańców) 39,8% oraz duŝym mieście (powyŝej 200 tys. mieszkańców) 34%. Zaledwie w 7,8% odpowiedzi wskazano Ŝe przedsiębiorstwo znajduje się na wsi, a w 18,4% przypadków respondenci pracowali w miastach o wielkości od tys. mieszkańców. Wśród respondentów w tzw. mikroprzedsiębiorstwach pracuje 24,2%, w małych i średnich firmach 61,2% a duŝych 14,6% poddanych badaniom. Pierwsze zadane pytanie dotyczyło dostępu do danych i informacji w trakcie tworzenia nowych rozwiązań. W tab. 1 zaprezentowano uzyskane odpowiedzi. Lp. Tabela 1. Odpowiedzi na pytanie dotyczące oceny dostępu do danych i informacji w trakcie tworzenia nowych rozwiązań Czy obecnie dostęp do róŝnych danych i informacji w trakcie tworzenia nowych rozwiązań jest dobry? Liczba odp. 1 Tak, jest idealny ,5 2 Tak, jest wystarczająco dobry, chociaŝ przydałyby się pewne usprawnienia ,8 3 Nie jest zbyt dobry, jednakŝe nie wpływa to negatywnie na przebieg prac ,1 [w%] 4 Jest stanowczo niewystarczający dostęp do róŝnych danych i informacji, co opóźnia wiele prac ,6 Łączna liczba odpowiedzi Jak wynika z danych zawartych w tab. 1, 42,7% respondentów (p. 3 i 4) uwaŝa, Ŝe dostęp do róŝnych danych i informacji jest niewystarczający. Stosunkowo duŝy odsetek respondentów, bo aŝ 42,7%, jest niezadowolonych z dostępu do róŝnych danych i informacji podczas tworzenia nowych rozwiązań, w tym ponad połowa twierdzi, Ŝe opóźnia to wiele prac (28,1% ogółu). Natomiast 44,6% spośród badanych (p. 1 i 3) nie zauwaŝa, aby wpływało to ujemnie na tempo prowadzonych działań. Inne pytanie dotyczyło dostępu pracowników do literatury fachowej, dzięki której mogą zapoznawać się z najnowszymi rozwiązaniami, co z kolei moŝe ich stymulować do tworzenia lub przenoszenia i adaptowania rozwiązań do danego przedsiębiorstwa (tab. 2). 8 M. Mir, A.S. Rahaman, Organisational knowledge creation and the commercialisation of State mail service, The International Journal of Public Sector Management nr 5, L. Worobjow, Metoda diagnostyki socjometrycznej jako narzędzie badań cech jakościowych kierowników, Folia Universatis Agriculturae Stetinensis nr 254, Oeconomica 47, Wyd. Nauk. AR w Szczecinie, Szczecin 2007, s

122 122 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 Tabela. 2. Odpowiedzi na pytanie dotyczące dostępu do literatury fachowej w przedsiębiorstwach Lp. Czy mają Państwo dostęp do literatury fachowej, która dawałaby moŝliwości zapoznania się z najnowszymi rozwiązaniami lub na bazie której moŝna wypracowywać jakieś koncepcje rozwiązań? Liczba odp. [w%] 1 Tak, jest ona aktualna i szeroka ,1 2 Tak, jest ona aktualna, jednakŝe dostęp do niej jest utrudniony ,4 3 Tak, lecz nie jest ona zbyt aktualna ,2 4 5 Nie ma moŝliwości zapoznania się z róŝnymi rozwiązaniami, a mogłoby to być cenne. Nie ma moŝliwości zapoznania się z róŝnymi rozwiązaniami i nie jest to potrzebne ,5 16 7,8 Razem Blisko co czwarty respondent (50 osób) co stanowi 24,3% (p. 4 i 5), uwaŝa, Ŝe nie ma moŝliwości zapoznania się z róŝnymi rozwiązaniami, a mogłoby to być cenne dla tworzenia nowych rozwiązań w przedsiębiorstwach. Z kolei 27,2% badanych pracowników twierdzi, Ŝe taka literatura jest niezbyt aktualna; 18,4% wskazuje natomiast, Ŝe literatura jest aktualna, lecz dostęp do niej jest utrudniony. śadnych zastrzeŝeń w tym zakresie nie ma 30,1% badanych, a 7,8% uwaŝa, Ŝe nie jest to w ogóle potrzebne. Wiele osób w firmach, w duŝej mierze spotyka się z takimi samymi lub podobnymi problemami. W związku z tym często zdarza się, Ŝe jedna osoba (lub zespół) pracuje nad czymś, co stworzył wcześniej ktoś inny. Wynika to z tego, Ŝe brak jest przepływu informacji lub przepływ ten jest niemoŝliwy. Potwierdza to takŝe dosyć duŝa część pracowników poddanych badaniom. Zapytani czy spotkali się z powielaniem tych samych lub podobnych działań w róŝnych działach w ramach ich przedsiębiorstwa, 11,7% respondentów wskazało, Ŝe często są takie sytuacje, a 25,2% spotykało się z takimi zdarzeniami, chociaŝ niezbyt często (tab. 3). Lp. Tabela. 3. Odpowiedzi na pytanie dotyczące powielania działań w róŝnych działach Czy zdarzały się sytuacje, Ŝe prowadzone były wcześniej prace nad jakimś rozwiązaniem w innym dziale (wydziale, komórce), o czym nie było Państwu wiadomo i spowodowało to niepotrzebne powielenie pewnych działań w Państwa dziale (tzw. wywaŝenie otwartych drzwi)? Liczba odp. 1 Tak, dość często są takie sytuacje 24 11,7 2 Owszem, jednak niezbyt często 52 25,2 3 Nie wiem o takich sytuacjach 90 43,7 4 Nie ma takich sytuacji 40 19,4 [w%] Razem: JednakŜe większość ankietowanych (130 osób p. 3 i 4) nie spotkała się z takimi przypadkami. Stanowi to 63,1% pracowników poddanych badaniom, w tym 19,4% badanych jest przekonanych, Ŝe nie dochodzi do takich sytuacji w ich przedsiębiorstwie.

123 Rafał Mazur, Leonid Worobjow Zarządzanie wiedzą w przedsiębiorstwie, jako warunek rozwoju innowacyjnego 123 Wiele nowych rozwiązań w przedsiębiorstwach nie moŝe zostać wdroŝonych, a tym bardziej opracowanych, bez udziału specjalistów z róŝnych dziedzin. Prawdą jest, Ŝe działalność innowacyjna powinna być rozpoczynana na najniŝszym szczeblu, począwszy od najniŝszych w hierarchii pracowników, którzy mogliby pracować nad drobnymi usprawnieniami (np. projektami racjonalizatorskimi). ZauwaŜają to M. Mir i A. Rahaman. Tworzenie nowych rozwiązań, zdaniem wspomnianych autorów, w przedsiębiorstwach aspirujących do ciągłego rozwoju, powinno zaczynać się na poziomie indywidualnym, przechodzić do fazy grupy, a następnie zmierzać do poziomu organizacji, a nawet poziomu międzyfirmowego 10. Bardziej zaawansowane rozwiązania wymagają pracy grupy osób. W firmach moŝna zauwaŝyć coraz więcej tzw. rozwiązań interdyscyplinarnych, w przypadku których jest konieczna współpraca specjalistów z róŝnych dziedzin. Wynika to przede wszystkim z coraz większej złoŝoności produktów. Potwierdzają to takŝe wyniki przeprowadzonych badań. Na pytanie dotyczące potrzeby konsultacji ze specjalistą z innej dziedziny podczas tworzenia nowych rozwiązań, pracownicy firm odpowiadali, Ŝe są takie potrzeby (tab. 4). Tabela. 4. Odpowiedzi na pytanie dotyczące potrzeby konsultacji ze specjalistą z innej dziedziny podczas kreacji nowych rozwiązań Lp. Czy zdarzają się przypadki, Ŝe potrzebują Państwo konsultacji ze specjalistą z innej dziedziny w trakcie prac projektowych? Liczba odp. [w%] 1 Tak często 50 24,3 2 Tak, ale rzadko ,3 3 Nie 40 19,4 Razem Jak wynika z danych zawartych w tab. 4., większość pracowników firm potrzebuje konsultacji ze specjalistami z innych dziedzin podczas prac projektowych. Zaledwie 19,4% respondentów nie potrzebuje kontaktu z pracownikami reprezentującymi inne specjalności. Natomiast 24,3% spośród poddanych badaniom wskazuje na potrzebę częstego kontaktu, a 56,3% podaje, Ŝe potrzebuje takiej konsultacji, jednakŝe rzadko. Jak wynika z danych zawartych w tab. 5., blisko połowa z pracowników poddanych badaniom wyraŝa się pozytywnie o prowadzonych szkoleniach w firmach. Zaledwie 10,7% respondentów wskazuje Ŝe nie są prowadzone u nich w firmie szkolenia, które byłyby przydatne dla tworzenia nowych rozwiązań. Stosunkowo duŝy jest jednak odsetek osób (40,8%), które twierdzą Ŝe zbyt rzadko organizuje się szkolenia podnoszące ich kwalifikacje. 10 M. Mir, A.S. Rahaman, Organisational, op. cit.

124 124 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 Tabela. 5. Odpowiedzi na pytanie dotyczące prowadzonych szkoleń podnoszących kwalifikacje pracowników Lp. Czy prowadzone są u Państwa w firmie szkolenia dotyczące podniesienia kwalifikacji pracowników, co moŝe mieć wpływ na rozwój przedsiębiorstwa? Liczba odp. [w%] 1 Tak często ,5 2 Tak, ale rzadko 84 40,8 3 Nie 22 10,7 Razem Wnioski Jak wynika z przeprowadzonych badań sytuacja w zakresie zarządzania wiedzą w przedsiębiorstwach jest daleka od ideału. Zgłaszane są liczne zastrzeŝenia, które dotyczą podstawowych spraw w tej mierze. NaleŜy więc zwrócić uwagę na elementy, które w istotny sposób mogą poprawić stan wiedzy wśród pracowników. MoŜna zaliczyć do nich dostęp do danych i informacji niezbędnych podczas generowania nowych pomysłów. Pracownicy powinni mieć równieŝ wgląd do najnowszych rozwiązań i fachowej literatury z danej dziedziny. Pomysły mogą być skuteczniej generowane wówczas, gdy wśród potencjalnych inwentorów będzie dokładna wiedza na temat rozwiązań stosowanych w danym obszarze. Jest to o tyle istotne, Ŝe klienci oczekują coraz lepszych, nowocześniejszych i mniej zawodnych produktów oraz form ich obsługi. Wymagania ciągle rosną, a firmy które nie będą dostosowywały swoich produktów i usług do oczekiwań konsumentów skazane będą na niepowodzenie. Kolejną istotną sprawą jest niezbyt dobry przepływ informacji między pracownikami. Zdarza się to nawet w stosunkowo niewielkich firmach, w których niewiedza dotycząca podejmowanych działań i ich efektach przez inne osoby, prowadzi często do powielania pewnych czynności. Aby uniknąć takich sytuacji, warto budować bazy danych skupiające wszystkie działania podejmowane przez pracowników. Przydatne moŝe być umieszczenie w niej rozwiązań opracowanych przez instytuty naukowo-badawcze, w tym równieŝ opisy patentowe oraz pomysły konkurencji i sugestie klientów. Nie chodzi w tym przypadku nawet o kopiowanie pewnych inwencji, lecz o wyciąganie wniosków z rozwiązań stosowanych w danej dziedzinie. Bardzo waŝne jest takŝe zapewnienie pracownikom kontaktów ze specjalistami z innych dziedzin. Wynika to z faktu, Ŝe obecnie bardzo często mamy do czynienia z interdyscyplinarnymi pomysłami. Oznacza to, Ŝe generowane rozwiązania dotyczą kilku dziedzin i twórcy w związku z tym muszą zasięgnąć opinii w niektórych sprawach osób posiadających specjalistyczną wiedzę. Posiadanie szerokiej wiedzy oraz moŝliwość skorzystania z niej w odpowiednim czasie jest obecnie podstawowym warunkiem rozwoju firm. Dodatkowo naleŝy zapewnić pracownikom pewne wyposaŝenie, będące pomocne przy generowaniu pomysłów, ich testowaniu i urzeczywistnianiu. Osobną sprawą, o której nie naleŝy zapominać, jest równieŝ motywowanie pracowników do podejmowania działań rozwojowych. Postawienie w polskich przedsiębiorstwach na podnoszenie kwalifikacji pracowników i efektywne zarządzanie wiedzą jest bardzo waŝnym czynnikiem, który umoŝliwi sprostanie konkurencji na bardzo trudnym światowym rynku.

125 Rafał Mazur, Leonid Worobjow Zarządzanie wiedzą w przedsiębiorstwie, jako warunek rozwoju innowacyjnego Literatura 1. Gospodarka oparta na wiedzy-stan, diagnoza i wnioski dla Polski, Ekspertyza Instytutu Zarządzania Wiedzą w Krakowie na zlecenie Departamentu Strategii Gospodarczej Ministerstwa Gospodarki, Warszawa-Kraków Machaczka J., Zarządzanie rozwojem organizacji. Czynniki, modele, strategia, diagnoza, PWN, Warszawa-Kraków Mazur R., Zajączkowski M., Zarządzanie wiedzą jako warunek rozwoju firmy, w: Agrobiznes w rozwoju przedsiębiorczości wiejskiej w warunkach integracji europejskiej, AR w Szczecinie, Szczecin Mir M., Rahaman, Organisational knowledge creation and the commercialisation of State mail service, The International Journal of Public Sector Management nr 5, Pierścionek Z., Strategie rozwoju firmy, PWN, Warszawa Szczepanik R., Nie wiesz, ile wiesz, Businessman Magazine 1999, nr Tranfield D., Deyner D., Marcos J., Burr M., Co-producing management knowledge, Management Decision, 2004, nr 3/4. 8. Worobjow L., Metoda diagnostyki socjometrycznej jako narzędzie badań cech jakościowych kierowników, Folia Universatis Agriculturae Stetinensis nr 254, Oeconomica 47, Wyd. Nauk. AR w Szczecinie, Szczecin Worobjow L., Produktywność i efektywność przedsiębiorstwa, Seria: Studia i Materiały, Polskie Stowarzyszenie Zarządzania Wiedzą, Tom 5, Bydgoszcz KNOWLEDGE MANAGEMENT IN THE COMPANY AS A CONDITION OF INNOVATION DEVELOPMENT. Summary Innovations play mounting meaning. To generate them, the makers should have big knowledge resources. In this article author shows the meaning of raising employee qualification and sources of getting different data and information. Author shows also in this range the situation in the companies located in zachodniopomorskie. Keywords: innovations, knowledge development, company development Rafał Mazur Leonid Worobjow Katedra Marketingu Wydział Ekonomiczny Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny Szczecin, ul. śołnierska 47 Rafal.Mazur@e-ar.pl

126 126 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 KRZYSZTOF MICHALAK Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny INTEGRACJA TECHNOLOGII PROCESOWYCH W SYSTEMACH BUSINESS INTELLIGENCE Streszczenie W artykule przedstawione zostały problemy związane z przeprojektowywaniem procesów przekraczających granice pojedynczych organizacji. Omówiono metodę X-engineering u oraz systemy klasy Business Intelligence. Przedstawiono równieŝ propozycję integracji w systemach BI metod procesowych w celu sprawniejszego przeprowadzania X-engineering u w przedsiębiorstwach. Słowa kluczowe: Business Intelligence, technologie procesowe, reorganizacja procesów, X-engineering 1. Wprowadzenie Efektywne zarządzanie przedsiębiorstwem, a co za tym idzie utrzymywanie się przedsiębiorstwa na konkurencyjnym rynku nigdy wcześniej nie zaleŝało tak bardzo od wprowadzania nowoczesnych technologii. Wprowadzanie nowych technologii ma na celu [1]: zabezpieczenie się przed atakiem nowych konkurentów, wyprzedzenie konkurencji lub wzmocnienie dotychczasowej pozycji, moŝliwość zarabiania na nowych rynkach. Zmienia się podejście do sposobu realizacji zadań w przedsiębiorstwach. Coraz częściej odchodzi się od klasycznego modelu realizacji zadań opartego na funkcjach zastępując je podejściem procesowym. Wprowadza się metody bazujące na technologiach procesowych, takie jak Benchmarking (metoda porównywania własnych sposobów działania ze sposobami innych), Activity Based Costing (rachunek kosztów działań), Target Costing (rachunek kosztów docelowych), Business Process Reengineering (metoda radykalnej reorganizacji procesów), X-engineering itd. Z drugiej strony nowoczesna gospodarka cechuje się skomplikowaną siecią powiązań między przedsiębiorstwami. Firmy są powiązane ze swoimi dostawcami, partnerami, klientami a nawet konkurentami. Eskalacja tych powiązań i rozwój Internetu przyczyniły się do powstania gospodarki elektronicznej. Gospodarka elektroniczna obejmuje wymianę produktów i usług, transfer funduszy w publicznych i prywatnych sieciach cyfrowych, róŝnorodne rodzaje interakcji biznesowych, a takŝe takie funkcje jak marketing, zarządzanie relacjami z klientami, rekrutację pracowników, rozwój produktów (działalność wytwórczą), administrację i komunikację [2]. Produkty oferowane klientom są efektem współpracy wielu firm tworzących wspólnie łańcuch wartości. Stąd teŝ działania optymalizacyjne mające na celu poprawienie efektywności procesów skrócenie czasu realizacji, redukcję kosztów, podnoszenie jakości nie mogą się obecnie ograniczać tylko do optymalizacji wewnętrznych działań. Odpowiedzią na te potrzeby jest między innymi X-engineering. Metoda ta jest rozwinięciem BPR, który koncentrował się na procesach wewnętrznych przedsiębiorstwa. Zastosowanie X-engineering u w przedsiębiorstwach nie jest prostym zadaniem zwłaszcza w sytuacji, gdy kaŝda z firm ma swój własny system informatycznych, a systemy te nie są zintegrowane.

127 Krzysztof Michalak Integracja technologii procesowych w systemach Business Intelligence X-engineering przedsiębiorstwa Jak juŝ wcześniej wspomniano przedsiębiorstwa połączone są siecią skomplikowanych powiązań ze swoimi partnerami, dostawcami, klientami a czasem nawet konkurentami. W wytworzenie produktu, który oferowany jest klientowi zaangaŝowanych jest wiele firm, które stanowią łańcuch wartości. Stąd teŝ dotychczasowe metody przeprojektowywania procesów takie jak Bussines Process Reengineering okazują się niewystarczające. Wadą tych metod jest to, Ŝe ich zakres ograniczony jest do procesów wewnętrznych. Celem wszystkich przedsiębiorstw wchodzących w skład łańcucha wartości powinno być takie zoptymalizowanie procesów, aby wartość zaoferowana końcowemu klientowi przewyŝszała to, co oferują firmy konkurencyjne. Skoro wartość oferowana klientowi uzaleŝniona jest od wszystkich procesów, które przyczyniają się do jej tworzenia, to procesy naleŝy przeprojektować przekraczając granice przedsiębiorstw. Dochodzimy w tym miejscu do X-engineering u. X-engineering definiowany jest, jako metoda polegająca na osiąganiu radykalnej poprawy wyników dzięki zastosowaniu technologii informacyjnych w celu przeprojektowania procesów przekraczających granice pojedynczej organizacji [5]. X-engineering nie neguje BPR lecz rozszerza jego zasięg włączając do przeprojektowywania procesów partnerów przedsiębiorstwa, dostawców, klientów i nawet konkurentów. Poprawienie metod działania wymaga przeanalizowania [5]: 3. Procesów 4. Propozycji firmy wobec klienta 5. Zakresu partycypacji firmy w tworzeniu wspólnych procesów z innymi organizacjami. PoniewaŜ kaŝda firma jest postrzegana jako element łańcucha wartości część jej procesów jest realizowana na styku organizacji wchodząc w interakcję z procesami innych firm. Optymalizacja takich procesów jest zadaniem praktycznie niewykonalnym, jeśli nie zostaną udostępnione informacje na ich temat. Dotychczas przedsiębiorstwa starały się utrzymywać w tajemnicy dane o realizowanych procesach uwaŝając, Ŝe ich ujawnienie moŝe doprowadzić do pogorszenia kondycji firmy. Takie podejście moŝna i nawet powinno się stosować do procesów stanowiących podstawę działalności przedsiębiorstwa oraz element przewagi nad konkurencją. Istnieją jednak procesy, które nie są unikalne i występują w wielu firmach np. procesy związane z dystrybucją lub zaopatrzeniem. Ukrywanie danych o takich procesach nie przynosi przedsiębiorstwu Ŝadnych korzyści. Natomiast ich ujawnienie daje szansę identyfikacji działań nieefektywnych i dublujących się. PoniewaŜ na końcową wartość oferowaną klientowi mają wpływ wszystkie procesy, które przyczyniają się do wytworzenia tej wartości moŝliwość usprawnienia procesów nieefektywnych i eliminacji procesów powtarzających się daje szansę na zwiększenie wartości oferowanej klientowi. Procesy moŝna podzielić na trzy grupy [5]: 1. Procesy wykonywane samodzielnie przez firmę są to najczęściej procesy unikalne, stanowiące podstawę egzystencji, zapewniające przewagę nad konkurencją stąd teŝ dane na ich temat pozostaną ukryte. X-engineering nakazuje jednak postawić pytania odnośnie tej grupy procesów czy rzeczywiście są one unikalne i czy nie mogłyby funkcjonować lepiej gdyby zapoznać z nimi dostawców i klientów? 2. Procesy wykonywane przez firmę z innymi organizacjami łączą się z transferem informacji, dóbr czy pieniędzy między firmą a jej dostawcami, partnerami i klientami. Procesy te mogą być waŝne dla firmy, ale nie muszą być jej tajemnicą. Jeśli procesy te nie są

128 128 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 tajemnicą firmy to naleŝy zadać pytanie jak daleko moŝna je zharmonizować z procesami klientów, dostawców i partnerów? 3. Procesy, które firma zleca innym organizacjom procesy te mogą być mniej lub bardziej istotne dla funkcjonowania firmy, ale nie stanowią jej podstawowej kompetencji. Inna firma realizuje je lepiej i prawdopodobnie taniej, poniewaŝ specjalizuje się w nich. Dla tej grupy procesów naleŝy zadać pytanie czy dostawca procesu jest w stanie poddać go X- engineeringowi we współpracy z firmą jej dostawcami i klientami? Powiązania pomiędzy przedsiębiorstwami i ich procesami przypominają symbiozę organizmów w przyrodzie mianowicie przetrwanie zbioru procesów jednej firmy jest uzaleŝnione od zbioru procesów innych firm [5]. Propozycja firmy wobec klienta ma wyróŝniać przedsiębiorstwo na tle konkurencji, oferować większą wartość niŝ konkurencja, co w efekcie powinno przyczynić się do osiągnięcia sukcesu. Zwiększenie owej wartości moŝna osiągnąć stosując róŝne techniki: 1. Indywidualizacja dopasowanie oferowanego produktu lub usługi do indywidualnych wymagań pojedynczego klienta. 2. Obsługa ukierunkowanie na zaspokajanie potrzeb klientów oraz rozwiązywanie ich problemów lepiej niŝ robi to konkurencja. 3. RóŜnorodność polega na zapewnieniu klientom dostępu do wielu produktów lub usług w jednym miejscu, ale jednocześnie wprowadzeniu mechanizmów pozwalających na wyselekcjonowanie produktów najlepiej odpowiadających preferencjom klienta. 4. Innowacja oferowanie klientom produktów bardziej zaawansowanych technicznie posiadających większą funkcjonalność w porównaniu z produktami oferowanymi przez konkurencję. 5. Cena oferowanie produktów o podobnych lub lepszych właściwościach w atrakcyjniejszej cenie niŝ konkurencja. 6. Jakość oferowanie produktów o wyŝszej jakości, większej funkcjonalności niŝ robi to konkurencja. 7. Szybkość skrócenie czasu realizacji nie tylko zamówień, ale wszystkich procesów związanych z obsługą klienta. Chcąc wyróŝnić się na tle konkurencji naleŝy stosować moŝliwie najwięcej wymienionych wyŝej propozycji wartości. Partycypacja oznacza udział innych przedsiębiorstw w przeprojektowywaniu procesów. Im większa liczba firm bierze udział w przeprojektowaniu procesów tym lepszych rezultatów moŝna się spodziewać. WyróŜnia się cztery poziomy partycypacji [5]: 1. Partycypacja pierwszego poziomu przedsiębiorstwo przeprojektowuje własne procesy. 2. Partycypacja drugie poziomu przedsiębiorstwo przeprojektowuje własne procesy z procesami jednej ze współpracujących organizacji (np. dostawców lub klientów) 3. Partycypacja trzeciego poziomu przedsiębiorstwo przeprojektowuje własne procesy z procesami dwóch współpracujących organizacji (np. dostawców i klientów) 4. Partycypacja czwartego poziomu przedsiębiorstwo przeprojektowuje własne procesy z procesami trzech odmiennych organizacji (dostawców, klientów i partnerów) Tradycyjne systemy informatyczne stosowane w przedsiębiorstwach nie są w stanie wspierać X- engineering u ze względu na jego szeroki zakres oddziaływania. Systemy te kończą się wraz

129 Krzysztof Michalak Integracja technologii procesowych w systemach Business Intelligence 129 z końcem organizacji gospodarczej a X-engineering przekracza te granice. Zastosowanie tej metody wymaga wparcia przez systemy ponad organizacyjne. 3. Systemy Business Intelligence W nowoczesnej gospodarce przedsiębiorstwa połączone są skomplikowaną siecią powiązań. Dostarczenie gotowego wyrobu do końcowego uŝytkownika oznacza wykonanie wielu procesów w wielu firmach wchodzących w skład łańcucha wartości. Z punktu widzenia gotowego wyrobu lub usługi moŝemy stwierdzić ze przedsiębiorstwa wchodzące w skład łańcucha wartości są ze sobą bardzo ściśle powiązane. JeŜeli jednak przyjrzymy się tym przedsiębiorstw pod kątem stosowanych systemów informatycznych to okazuję się, Ŝe najczęściej nie ma juŝ tak ścisłych relacji. KaŜde przedsiębiorstwo moŝe uŝywać innego systemu informatycznego. Systemy te mogą być na tyle hermetyczne, Ŝe nie dają moŝliwości wymiany danych. W takim przypadku analiza łańcucha wartości, którego finałem jest gotowy produkt lub usługa okazuje się zadaniem bardzo złoŝonym i wymagającym wiele czasu. Analizowanie łańcucha wartości i optymalizacja procesów jest jednak niezbędna w dobie globalizacji i silnej konkurencji na rynku. Problem integracji danych na potrzeby takich właśnie analiz starają się rozwiązywać systemy Business Intelligence. Systemy Business Intelligence powstały w wyniku wdroŝenia w organizacji specyficznej filozofii i metodologii odwołującej się do pracy z informacją i wiedzą, otwartej komunikacji, dzielenia się wiedzą oraz holistycznego, analitycznego spojrzenia na procesy biznesowe w organizacji [2]. Ideą systemów BI jest integracja danych pochodzących z wielu źródeł oraz ich wielowymiarowa analiza. Wyniki w postaci róŝnorodnych zestawień dostarczane przez systemy BI mają na celu podniesienie efektywności podejmowanych decyzji. Ogólna budowa systemów klasy Business Intelligence przedstawiona jest na rysunku 1. Źródło: opracowanie własne na podstawie [2] Rys. 1. Budowa systemu Business Intelligence Źródła danych dla systemów BI stanowią systemy transakcyjne funkcjonujące w przedsiębiorstwach. PoniewaŜ systemy te mogą zapisywać dane w róŝny sposób konieczna jest ich standaryzacja zanim trafią one do hurtowni danych. Modułem, który zajmuje się standaryzowaniem danych jest ETL (Extract, Transform and Load). Zadaniem tego modułu jest ekstrakcja danych z systemów transakcyjnych następnie przekształcanie danych i ładowanie do hurtowni danych. Dane zawarte w hurtowni stanowią repozytoria, do których kierują swoje zapytania aplikacje raportujące

130 130 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 i analityczne. Ostatnią warstwę systemów BI stanowi warstwa prezentacji, która ma za zadanie przedstawianie wyników uŝytkownikom w dogodnej dla nich formie. Ciągły rozwój systemów BI przyczynił się do wyróŝnienia wielu modeli, które przedstawione są na rysunku 2. Źródło: [2] Rys. 2. Mapa rozwoju najwaŝniejszych modeli BI Minihurtownie danych słuŝą do przeprowadzania analiz ad hoc oraz przygotowywania zestawień porównawczych. Dane gromadzone są na róŝnych poziomach szczegółowości, ale ograniczają się zazwyczaj do jednego zagadnienia tematycznego. Modele te swoim zasięgiem obejmują zwykle jeden dział przedsiębiorstwa. Wąski zasięg sprawia, Ŝe systemy BI bazujące na minihurtowniach danych ograniczają się do wspomagania jedynie decyzji operacyjnych. W systemach BI opracowanych na bazie hurtowni danych dane źródłowe mogą pochodzić ze wszystkich systemów informatycznych stosowanych w przedsiębiorstwie. W porównaniu z systemami opartymi na minihurtowaniach danych modele te mają znacznie szerszy zasięg, poniewaŝ wspomagają one podejmowanie decyzji operacyjnych, taktycznych i strategicznych w całej firmie. Systemy czasu rzeczywistego przeznaczone są do monitorowania bieŝącej działalności przedsiębiorstwa oraz wykrywania zakłóceń. Systemy te charakteryzują się tym, Ŝe w odróŝnieniu od tradycyjnych hurtowni danych zapytania są kierowane do istniejących systemów transakcyjnych. Nie ma potrzeby budowania hurtowni danych, poniewaŝ są one pobierane za pomocą mechanizmu Enterprise Information Integration EII. Zaletą tego rozwiązania jest dostęp do zawsze aktualnych danych. Kierowanie zapytań bezpośrednio do działających w przedsiębiorstwie systemów transakcyjnych moŝe mieć jednak niekorzystny wpływ na szybkość działania. Problemem moŝe równieŝ być brak dostępu do danych historycznych, które mogą być usuwane z systemów transakcyjnych w celu poprawy szybkości ich działania. Zasięg tych systemów jest ograniczony do wybranego fragmentu działalności firmy Podobnie jak w przypadku minihurtowni danych zadaniem tych systemów jest wspomaganie decyzji operacyjnych. Systemy z rozbudowaną analityką prognostyczną BI-PA słuŝą do prognozowania scenariuszy zdarzeń. W modelach tych wykorzystywane są między innymi: sieci neuronowe, drzewa decyzyjne,

131 Krzysztof Michalak Integracja technologii procesowych w systemach Business Intelligence 131 analizy koszyka, itd. w celu odkrywania ukrytych trendów w danych historycznych i na ich podstawie prognozowania, co stanie się w przyszłości. Systemy BI-PA stale porównują przewidywane scenariusze z rzeczywistymi danymi pochodzącymi z systemów transakcyjnych. Swoim zasięgiem obejmują, co prawda wąski fragment działalności firmy, ale wspomagają decyzje operacyjne, taktyczne i strategiczne. Korporacyjne systemy BI wspierają zarządzanie korporacjami. Ich zasięg oddziaływania jest bardzo szeroki, poniewaŝ obejmują one wszystkie przedsiębiorstwa tworzące łańcuch wartości. Systemy te najczęściej funkcjonują w Internecie stąd teŝ określane są, jako Internet Business Intelligence. Schemat takiego systemu przedstawiony jest na rysunku 3. Źródło: [2] Rys. 3. Pętla Internet Business Intelligence Rozszerzenie systemu BI na wszystkie przedsiębiorstwa tworzące łańcuch wartości jest bardzo korzystne, poniewaŝ w analizach uwzględniane jest juŝ nie tylko przedsiębiorstwo, ale równieŝ jego otoczenie, partnerzy czy dostawcy. Zadaniem tych systemów jest wspieranie decyzji operacyjnych, taktycznych i strategicznych. Kolejnym modelem systemów BI są portale BI. SłuŜą one do zarządzania treścią i dokumentacją wspierając pracę zespołową. Systemy te integrują informacje, aplikacje i usługi WWW. Ponie-

132 132 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 waŝ w portalach BI znaczna część danych pochodzi ze stron WWW bardzo waŝną rolę odgrywa technika web mining polegająca na ekstrakcji wzorców i informacji z dokumentów WWW. W ramach web mining na szczególną uwagę zasługują: web content mining (drąŝenie zawartości stron internetowych), web structure mining (drąŝenie struktury stron internetowych), web usage mining (web log mining) (drąŝenie zachowań uŝytkowników) [3][4]. Swoim zasięgiem obejmują wydzielone społeczności w ramach firmy. Systemy te wspierają decyzje operacyjne, taktyczne i strategiczne. Ostatnim modelem są sieci BI. SłuŜą one do budowy sieci ekspertów i zarządzania kapitałem społecznym przedsiębiorstwa. W systemach tych waŝną rolę będą odgrywać techniki eksploracji danych czwartej generacji, czyli techniki umoŝliwiające drąŝenie danych generowanych przez mobilne urządzenia, grupy dyskusyjne, czaty on-line, oraz web farming (systematyczne dostarczanie i ulepszanie źródeł informacji w sieci), technologia inteligentnych agentów i zawansowane techniki odpowiedzialne za zarządzanie treścią i dokumentacją. Globalny zasięg tych systemów obejmuje róŝne społeczności. W systemach tych wspomagane są decyzje operacyjne, taktyczne i strategiczne. Szeroki zakres oddziaływania korporacyjnych systemów BI, a w szczególności integracja w nich danych wielu przedsiębiorstw daje podstawy do wykorzystania tych systemów w celu wspomagania przeprojektowania procesów międzyorganizacyjnych. 4. Wspomaganie X-engineering u przez systemy informatyczne X-engineering dotyczy przeprojektowywania procesów wielu organizacji. Zakłada, Ŝe organizacje te udostępniają dane na temat swoich procesów, aby moŝna je było przeanalizować i poszukać moŝliwości poprawy wydajności procesów. Kluczowe pytanie, które naleŝy postawić dotyczy identyfikacji procesów wymagających optymalizacji. W odpowiedzi na to pytanie pomóc mogą technologie procesowe takie jak: 1. Target Costing metoda rachunku kosztów docelowych polegająca na optymalizowania kosztów produktu juŝ na etapie jego projektowania. Metoda ta wywodzi się z systemu ciągłego usprawniania procesów Kaizen Costing. 2. Activity Based Costing metoda rachunku kosztów działań, która dokładniej wyznacza koszty procesów w stosunku do tradycyjnych systemów kosztorysowania, pozwalająca zidentyfikować procesy, których realizacja jest zbyt droga. 3. Benchmarking metoda porównywania własnych sposobów działania ze sposobami innych działów, partnerów czy teŝ konkurentów. Jej celem jest odnalezienie lepszych sposobów działania w innych działach przedsiębiorstwa, u partnerów lub kontrahentów, a następnie próba przeniesienia sprawdzonych praktyk na własny grunt. 4. Just In time system dostaw na styk umoŝliwiający płynną realizację procesów wytwórczych (bez przestojów spowodowanych brakiem materiałów do produkcji), minimalizując jednocześnie poziom zapasów materiałów. 5. Total Quality Management metoda, której celem jest osiąganie wyrobów najwyŝszej jakości. Wysoka jakość moŝe być osiągana między innymi wtedy, gdy procesy, które są realizowane w celu wytworzenia produktu lub usługi równieŝ odznaczają się wysoką jakością. X-engineering cechuje się nie tylko szerokim zakresem oddziaływania, ale wymaga dostępu do szerokiego zakresu danych znajdujących się w systemach informatycznych przedsiębiorstw oraz

133 Krzysztof Michalak Integracja technologii procesowych w systemach Business Intelligence 133 stosowania wielu metod, które wspierają optymalizację procesów zarówno w fazie projektowania produktów jak i ich wytwarzania. Transakcyjne systemy informatyczne, które są stosowane w wielu przedsiębiorstwach nie są w stanie zaspokoić potrzeb X-engineering u. Systemy te najczęściej kończą się wraz z końcem organizacji gospodarczej nie dając moŝliwości udostępniania informacji o procesach pozostałym firmom wchodzącym w skład łańcucha wartości. Nie integrują równieŝ metod procesowych, które powinny mieć dostęp do danych o procesach wielu przedsiębiorstw, aby mogły wspomóc wprowadzenie X-engineering u. Efektywne wspomaganie przeprojektowania procesów międzyorganizacyjnych wymaga uruchomienia ponad organizacyjnego systemu informatycznego integrującego dane wielu organizacji gospodarczych oraz metody procesowe. Na rynku funkcjonują systemy Business Intelligence, które integrują dane wielu organizacji będących uczestnikami łańcucha wartości. UŜytkownicy takich systemów przeprowadzający X-engineering mają dostęp do danych o procesach realizowanych w poszczególnych przedsiębiorstwach tworzących łańcuch wartości. Udostępnianie informacji na potrzeby X-engineering u nie jest, więc problemem. NaleŜy jednak wiedzieć, które procesy poddać optymalizacji, z których zrezygnować gdyŝ się powtarzają i nie wnoszą wartości dodanej. Odpowiedzi na te pytania dają technologie procesowe, które naleŝałoby zintegrować z systemami BI. Propozycja takiego systemu przedstawiona jest na rysunku 4. Rys. 4. Integracja technologii procesowych w systemach Business Intelligence Źródło: opracowanie własne na podstawie [2]

134 134 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 Integracja technologii procesowych w systemie BI daje moŝliwość optymalizacji procesów juŝ na etapie projektowania produktów wykorzystując metodę kształtowania wartości Value Engineering stosowaną w rachunku kosztów docelowych. Optymalizacją moŝna objąć wszystkie procesy, wszystkich przedsiębiorstw, które będą tworzyły łańcuch wartości nowego produktu. Na etapie produkcji moŝliwe jest: 1. Optymalizowanie całkowitych kosztów procesów w przekroju wszystkich partnerów łańcucha wartości. Podstawę do takiej optymalizacji mogą stanowić informacje dostarczane dzięki metodzie rachunku kosztów działań. 2. Zapewnienie wysokiej jakości produktu lub usługi dzięki wykorzystaniu metody kompleksowego zarządzania jakością na wszystkich etapach produkcji u wszystkich partnerów łańcucha wartości. 3. Zapewnienie ciągłości produkcji dzięki metodzie dostaw na styk, otwartości w stosunku do partnerów i wzajemnym informowaniu o wielkości stanów magazynowych i napływających zamówieniach. 4. Usprawnianie procesów poprzez kopiowanie dobrych praktyk dzięki Benchmarking owi. Wprowadzenie technologii procesowych do systemów BI nie tylko usprawni wprowadzanie X- engineering u, lecz zwiększy zakres funkcjonalny tych systemów. 5. Uwagi końcowe Zastosowanie w przedsiębiorstwie X-engineering u stawia wysokie wymagania dla funkcjonujących systemów informatycznych. Szeroki zakres oddziaływania metody zmiany wprowadzane są w wielu firmach pociąga za sobą konieczność dostępu do danych wielu firm. Efektywność usprawniania procesów zaleŝy w duŝej mierze od zastosowanych technologii procesowych, które pozwalają zidentyfikować procesy wymagające usprawnień lub powtarzające się. To wszystko sprawia, Ŝe przedsiębiorstwa, w których działają systemy transakcyjne, niewykraczające poza ich granice mogą mieć trudności we wdraŝaniu X-engineering u. Wymaganie te częściowo spełniają korporacyjne systemy BI, które integrują dane wielu przedsiębiorstw. Rozszerzenie tej klasy systemów o zbiór metod procesowych daje menadŝerom narzędzie, które skutecznie moŝe wspomagać X-engineering. 6. Literatura 1. Afauh A., Tucci Ch. L.: Biznes internetowy strategie i modele, Oficyna ekonomiczna, Kraków Celina M., Ziemba E.: Strategie i modele gospodarki elektronicznej, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa Kantardzic M.: Data Mining: Concepts, Models, Methods and Algorithms, John Wiley & Son,New York Thuraisingham B.: Web Data Mining and Applicationsin Business Intelligence and Counter-terrorism, Auerbach Publications, Champy A.: X-Engineering przedsiębiorstwa, Wydawnictwo Placet, Warszawa 2002

135 Krzysztof Michalak Integracja technologii procesowych w systemach Business Intelligence 135 INTEGRATION PROCESS TECHNOLOGIES WITH BUSINESS INTELLIGENCE SYSTEMS Summary In this paper were presented the problems associated with reengineering of the processes that exceeds the limits of individual organizations. Later were discussed X-engineering method and Business Intelligence systems. Finally there was introduced a proposal for the integration of BI systems with process methods to enhance the process of X-engineering in companies. Keywords: Business Intelligence, process technologies, Business Process Reengineering, X-engineering Krzysztof Michalak Katedra InŜynierii Systemów Informacyjnych Wydział Informatyki, Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny kmichalak@wi.ps.pl

136 136 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 PAWEŁ MICKIEWICZ Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny WPŁYW DOPŁAT BEZPOŚREDNICH NA ZMIANY ZACHODZĄCE W STRUKTURZE AGRARNEJ W ROLNICTWIE WOJEWÓDZTWA ZACHODNIOPOMORSKIEGO Streszczenie: Główną słabość polskiego rolnictwa stanowi rozdrobienie struktury obszarowej gospodarstw. Ma to wielorakie skutki ekonomiczne i społeczne a takŝe stanowi o niskich dochodach rolników i ich rodzin. Dopłaty bezpośrednie miały korzystny wpływ na zmianę struktury agrarnej w województwie zachodniopomorskim. Badania dotyczą pierwszego okresu członkostwa Polski w Unii Europejskiej. Słowa kluczowe: dopłaty bezpośrednie, struktura agrarna, zmiany 1. Wstęp Główną słabość polskiego rolnictwa stanowi rozdrobienie struktury obszarowej gospodarstw. Ma to wielorakie skutki ekonomiczne i społeczne a takŝe stanowi o niskich dochodach rolników i ich rodzin. To negatywne zjawisko uniemoŝliwia akumulację kapitału niezbędnego do podjęcia inwestycji mogących podnieść efektywność gospodarstw. Rolnicy bez specjalizacji a wytwarzający niewielkie ilości produktów w duŝym asortymencie, ma trudności z utrzymaniem jakości i zbytu produkcji. Niewielka skala produkcji ogranicza teŝ moŝliwości postępu technologicznego, zarówno z powodów finansowych i technicznych. Innym waŝnym problemem strukturalnym jest niski stopień specjalizacji gospodarstw rolnych, zmniejszający efektywność gospodarowania, ograniczający postęp rolniczy i pozycję przetargową rolników na rynku. 2. Cel i metody badawcze Celem badawczym była ocena zmian zachodzących w strukturze agrarnej, pod wpływem wsparcia finansowego udzielonego rolnikom ze środków publicznych. Biorąc pod uwagę uwarunkowania przestrzenne województwa zachodniopomorskiego, do badań zostały wybrane celowo powiaty, a w nich gminy. Wybrane gminy połoŝone są w pasach funkcjonalno-przestrzennych, które zostały wyłonione w oparciu o ich funkcje rozwojowe i znajdują swoje odzwierciedlenie w Strategii rozwoju województwa zachodniopomorskiego do roku Dobór gmin uwzględniał zróŝnicowane warunki funkcjonowania gospodarstw rolnych na badanym obszarze. Ponadto wybrane gminy charakteryzują się zróŝnicowanymi kierunkami rozwoju społeczno-gospodarczego, wynikającymi ze strategicznych opracowań planistycznych, sporządzanych przez samorządy gminne i powiatowe. W kaŝdej z gmin została wytypowana losowo grupa rolników z tych, którzy po otrzymaniu bezpośredniego wsparcia i dokonaniu niezbędnych inwestycji są w stanie konkurować na rynku. W grupie tej znalazła się takŝe część właścicieli gospodarstw socjalnych. Badaniami zostali objęci rolnicy i ich gospodarstwa (650 gospodarstw i ich właściciele). Badanie właściwe zostało przeprowadzone w miesiącach czerwiec-lipiec 2006 roku.

137 Paweł Mickiewicz Wpływ dopłat bezpośrednich na zmiany zachodzące w strukturze agrarnej w rolnictwie województwa zachodniopomorskiego 137 Konieczne jest utworzenie baz danych pochodzących z dostępnych informacji z gospodarstw rolnych uzupełnianych bazami danych dotyczących prowadzonych w regionie badań, dostępnego zbioru publikacji oraz zestawień wynikowych dla analiz wykonywanych w róŝnych okresach czasu. 3. Wyniki badań Struktura agrarna oznacza rozkład gospodarstw rolnych według ich obszaru, przy załoŝeniu, Ŝe ziemia jest decydującym czynnikiem produkcji, a wszystkie pozostałe czynniki są z nią liniowo skorelowane (Szemberg, 1998). Struktura agrarna rozstrzyga o wielu sprawach natury prawnej, gospodarczej, społecznej i produkcyjnej. Z punktu widzenia terminologicznego strukturę definiujemy jako rozmieszczenie elementów składowych oraz zespół relacji między nimi, charakterystyczny dla danego układu jako całości. W węŝszym znaczeniu pojmuje się ją, jako zespół wzajemnego przyporządkowania elementów składowych i połączenie ich w pewną całość lub teŝ system zaleŝności między elementami danego układu oraz poszczególnymi elementami a całością układu (Woś A., 2000). W rolnictwie polskim strukturę agrarną określa się poprzez pryzmat ziemi w wyrazie fizycznym (w ha) a nie poprzez siłę produkcyjno-ekonomiczną gospodarstwa. Mówiąc o strukturze agrarnej naleŝy mieć na uwadze dwa procesy jej towarzyszące a mianowicie procesy koncentracji i dekoncentracji ziemi. Reformy rolne oznaczały zawsze zjawiska dekoncentracji, polegały bowiem na podziale majątków ziemskich na mniejsze jednostki produkcyjne. Struktura obszarowa gospodarstw rolnych jest jednym z najistotniejszych wyznaczników ich sytuacji ekonomicznej oraz pozycji socjalnej ludności, a takŝe konkurencyjności rolnictwa w skali międzynarodowej. Wadliwa struktura obszarowa gospodarstw rolnych rozdrobnienie obszarowe gospodarstw wywołuje problemy związane z opłacalnością produkcji i dochodowością. Niska opłacalność jest pochodną wadliwych relacji między czynnikami produkcji w gospodarstwach małych obszarowo i braku kapitału na stosowanie nowoczesnych technologii. Niski poziom dochodów jest przede wszystkim pochodną niewielkiej skali produkcji. W praktyce przewaŝnie jest tak, Ŝe wszystkie te elementy występują łącznie, potęgując swe negatywne oddziaływanie. W gospodarstwach małych zwykle wadliwe są relacje między zasobami pracy i ziemi, a często takŝe między pracą i kapitałem. Na ogół stosuje się w nich przestarzałe technologie, co się często wiąŝe z wyŝszymi kosztami wytwarzania, jak równieŝ z niŝszą jakością wytworzonych produktów. Mała skala produkcji stwarza problemy na rynku rolnym (brak moŝliwości powiązań integracyjnych, wysokie koszty transakcyjne). Wynikiem małej skali wytwarzania jest przede wszystkim niski dochód z gospodarstwa rolnego (Poczta W., Wysocki F. 2001). Struktura agrarna obrazuje nam kształt gospodarstw rolnych i system władania ziemią. Czynnikami uzupełniającymi jest wiek, płeć i poziom kwalifikacji rolniczych. Poziom wykształcenia osób kierujących gospodarstwem rolnym jest waŝny poznawczo, pozwala bowiem na wyodrębnienie grupy rolników odpowiedzialnych za podejmowanie decyzji produkcyjnych. Porównując kierunki zmian struktury agrarnej między kolejnymi powszechnymi spisami rolnymi z lat 1996 i 2002 moŝna dojść do wniosku, iŝ zmiany te nie miały identycznej tendencji w poszczególnych grupach obszarowych. Przy ogólnych tendencjach spadkowych zanotowano wzrost tylko w grupie gospodarstw najmniejszych czyli w przedziale 1-2 ha, tj. o 3,8% (o 54,6 tys.), co moŝna interpretować jako chęć sięgnięcia po dopłaty bezpośrednie z Unii Europejskiej. Największą grupą w ogólnej liczbie gospodarstw stanowiły jednostki o powierzchni do 15 ha (pod względem liczbowym 1756,3 tys. UŜytkowników) 89,0% ogólnej populacji (w ,2%).

138 138 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 Bardziej dokładną analizę kierunków zmian struktury agrarnej gospodarstw małych i średnich, będzie moŝna dokonać poprzez ocenę wielkości statystycznego gospodarstwa w poszczególnych grupach obszarowych. W gospodarstwach funkcjonujących w grupie do 15 ha, nie stwierdzono statystycznie istotnej róŝnicy między tymi jednostkami w świetle spisów rolnych z 1996 i 2002r. natomiast przyrost wielkości gospodarstw rolnych zanotowano w grupach powyŝej 15 ha (Powszechny Spis Rolny, 2003), Polska posiada duŝe zasoby uŝytków rolnych, jednakŝe struktura obszarowa gospodarstw rolnych w kraju wykazuje duŝe zróŝnicowanie i rozdrobienie. W strukturze gospodarstw rolnych w 2002r. dominowały zatem liczebnie gospodarstwa małe o powierzchni 1-5 ha, które stanowiły ponad połowę (58,7% -wzrost o 3,4 % w stosunku do 1996r.) ogólnej liczby jednostek i uŝytkowały 19,1% uŝytków rolnych. Gospodarstwa większe, powyŝej 20 ha UR stanowiły 5,8% (wobec 4,1% w 1996r.) i w ich uŝytkowaniu pozostawało 34,7% UR. Udział gospodarstw średnich (od 5 do 20 ha) uległ zmniejszeniu w stosunku do 1996r o 5,0 pkt procentowych wynosił 35,5%. Gospodarstwa te uŝytkowały 46,2 % UR. Warto zauwaŝyć, iŝ średnia wielkość gospodarstwa w kraju wykazywała znaczne zróŝnicowania regionalne. Największe rozdrobienie gospodarstw indywidualnych występowało w województwach południowych, w których średnia powierzchnia uŝytków rolnych w gospodarstwie wynosiła ponad 4,0 ha. Przykładowo w woj. małopolskim wynosiła 3,92 ha, w woj. podkarpackim - 4,02 ha i w woj. śląskim - 4,40 ha. największa średnią powierzchnię uŝytków rolnych posiadały gospodarstwa w województwach północnych, w tym woj. warmińsko-mazurskim - 18,74 ha, w woj. zachodniopomorskim 17,27 ha.i w woj. pomorskim 14,91 ha. Z przeprowadzonych badań wynika, iŝ średnia powierzchnia badanych gospodarstw wynosiła 38,8 ha (kilkakrotnie przewyŝszając średnią dla Polski), przy bardzo duŝej rozpiętości od zaledwie 0,4 ha do ponad 5000 ha. Przeciętnie największe gospodarstwa występowały w pasie przygranicznym 51,9 ha, zaś najmniejsze w części wewnętrznej województwa 29,4 ha (tab. 1). Tabela 1. Powierzchnia badanych gospodarstw Pas wewnętrzny Pas przygraniczny Pas nadmorski Razem Wyszczegól. X min max X min max X min max X min max Powierzchnia 29,4 1, ,9 0, ,4 0, ,8 0, Źródło: Badania własne Korelacja rang gamma wykazała, Ŝe wystąpiła istotna dodatnia zaleŝność pomiędzy wykształceniem i powierzchnią badanych gospodarstw. Oznacza to, Ŝe większe gospodarstwa posiadali relatywnie lepiej wykształceni rolnicy. Jak wynika z danych zawartych w tabeli 2, największa liczba respondentów posiadała gospodarstwa w przedziale do 5 ha 34 ha Kolejne miejsca zajęli badani prowadzący gospodarstwa od 5 do 10 ha oraz powyŝej 50 ha (po 14,9%)

139 Paweł Mickiewicz Wpływ dopłat bezpośrednich na zmiany zachodzące w strukturze agrarnej w rolnictwie województwa zachodniopomorskiego 139 Wyszczegól. Tabela 2. Powierzchnia badanych gospodarstw w przedziałach wielkości Pas wewnętrzny Pas przygraniczny Pas nadmorski Razem n % resp n % resp n % resp n % resp Do 5 ha 86 32, , , ,0 od 5 do , , , ,9 od 10 do ,8 18 7, ,3 52 8, , , , , ,4 16 6,2 8 6,2 38 5, , ,5 4 3,1 64 9,8 PowyŜej , , , ,5 Razem Źródło: Badania własne Analiza testu Chi-kwadrat wykazała istotne róŝnice jedynie między pasem nadmorskim i przygranicznym. W pierwszym obszarze stwierdzono więcej gospodarstw najmniejszych i mniej o areale powyŝej 50 ha. W przypadku pozostałych obszarów nie wystąpiły istotne róŝnice. Jak wynika z przeprowadzonych badań respondenci uŝytkowali zarówno grunty będące ich własnością jak równieŝ grunty dzierŝawione. Na uwagę zasługuje fakt, Ŝe średnia powierzchnia gruntów własnych była mniejsza od średniej powierzchni gruntów dzierŝawionych. RóŜnica wynosiła blisko 8 ha. Ta sytuacja jest typowa dla krajów UE o rozwiniętej gospodarce rynkowej głównym sposobem wzrostu powierzchni gospodarstw jest dzierŝawa gruntów rolnych. W Belgii, we Francji i w Niemczech udział dzierŝawionych gruntów w 2002 r. przekraczał 70%. W kolejnej grupie krajów, takich jak Holandia, Luksemburg, Wielka Brytania i Włochy, udział dzierŝaw w 2002 r. przekraczał 40%. Nieco mniejszy był udział dzierŝaw w Danii, gdzie wynosił 26,5%. Kolejną prawidłowością jest utrzymywanie się wysokiego poziomu dzierŝaw w niektórych krajach, np. w Belgii, gdzie po przejściowym, niewielkim obniŝeniu w latach udział dzierŝaw w 2002 r. wynosił 74,7%, a w 1975 r. 72,9%. Podobna prawidłowość wystąpiła w Holandii. W pozostałych krajach nastąpił zdecydowany wzrost udziału dzierŝaw, np. we Francji udział gruntów w dzierŝawie wzrósł z 48,2% w 1975 r. do 82,1% w 2002 r. Jeszcze wyŝszy był wzrost dzierŝaw w Niemczech. Podobne tendencje występują w Polsce, gdzie udział dzierŝaw w 2002 r. wynosił 22,5%, w tym 14,5% stanowiły dzierŝawy z Zasobu Własności Rolnej Skarbu Państwa, a pozostałą część dzier- Ŝawy sąsiedzkie. W Polsce istotny przyrost nastąpił w latach , kiedy udział dzierŝaw wzrósł z 6,1% do 22,5%. Głównym czynnikiem powoduj ą cym wzrost znaczenia dzierŝaw są wysokie ceny gruntów rolnych w krajach UE (Ziętara W. 2006). Rozpatrując ten problem w układzie poszczególnych obszarów badawczych stwierdzono, Ŝe tylko w pasie przygranicznym średnia powierzchnia gruntów własnych (36,9 ha) przekraczała areał gruntów dzierŝawionych (32,1 ha) (tab. 3).

140 140 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 Tabela 3. Struktura własności gruntów Wyszczegól. Pas wewnętrzny Pas przygraniczny Pas nadmorski Razem X min max X min max X min max X min max grunty własne 20,3 0, ,9 0, ,9 0, ,9 0, dzierŝawa 26,1 0, ,1 0, ,7 0, ,3 0,2 650 Źródło: Badania własne DzierŜawione grunty pochodziły z trzech podstawowych źródeł: od osób prywatnych, gminy oraz Agencji Nieruchomości Rolnych oraz z zasobów gminnych. Ogólnie największe znaczenie na badanym terenie miała Agencja Nieruchomości Rolnych, z której usług skorzystało 15,4% respondentów. W badaniach waŝne było sprawdzenie struktury uŝytkowania gruntów, która została przedstawiona w tabeli 4. Grunty orne zajmowały średnio 35 ha, przy rozpiętości od 0,1 do 281 ha. Gleby w badanych gospodarstwach charakteryzowały się dobrą jakością. Dominowały grunty klasy IIIb, IVa i IVb (średnio 29,7 ha). Na uwagę zasługuje relatywnie duŝy udział uŝytków zielonych wynoszący średnio 6,7 ha, przy rozpiętości od 0,1 do 80 ha. Jest to pozytywne zjawisko, gdyŝ obok duŝego znaczenia gospodarczego uŝytki zielone, odgrywają waŝną rolę w ochronie gleb przed erozją, ochronie gleb torfowych, ochronie jezior i innych zbiorników wodnych. Tabela 4. Struktura uŝytkowania gruntów Wyszczegól. Pas wewnętrzny Pas przygraniczny Pas nadmorski Razem X min max X min max X min max X min max grunty orne 39,2 1,0 180,1 36,5 0,4 180,0 30,2 0,0 281,7 35,1 0,1 281,7 klasa I,II,IIIa 25,6 0,5 270,0 11,3 1,0 40,0 9,6 1,0 36,2 14,3 0,5 270,0 klasa IIIb, IVa, i IVb 21,4 0,2 200,0 29,2 0,4 160,0 51,3 1,0 650,0 29,7 0,2 650,0 klasa V, VI, VIz 18,4 0,5 220,0 11,9 0,2 80,0 5,0 0,4 19,6 15,3 0,2 220,0 łąki i pastwiska 6,9 0,4 80,0 7,0 0,1 40,0 5,8 0,4 50,0 6,7 0,1 80,0 sady i uprawy ogrodnicze 1,2 0,1 6,0 1,3 0,2 10,0 0,6 0,1 2,5 1,1 0,1 10,0 lasy i grunty zadrzewione 3,6 0,1 15,0 1,1 0,2 2,4 0,8 0,1 1,9 2,5 0,1 15,0 budowlane 0,5 0,1 2,0 0,8 0,3 2,0 0,6 0,1 1,2 0,6 0,1 2,0 rekreacyjne 3,0 0,8 7,0 0 0,0 0,0 0 0,0 0,0 3,0 0,8 7,0 inne 6,0 0,3 24,0 0,4 0,4 0,4 0,7 0,7 0,7 4,7 0,3 24,0 Źródło: Badania własne W ostatnich kilku latach moŝna było dostrzec w rolnictwie polskim ciekawe i pozytywne na ogół zjawiska, świadczące o tym, Ŝe nawet w okresie głębokiej dekoniunktury występują w pewnej grupie gospodarstw procesy dostosowawcze do warunków, jakie podyktował rynek. Zjawiska te nasiliły się tuŝ przed ale głównie po wejściu Polski do Unii Europejskiej. Dzisiaj nawet sceptycy muszą przyznać, Ŝe polskie gospodarstwa rolne sporo zyskują na tym wejściu, doświadczają bo-

141 Paweł Mickiewicz Wpływ dopłat bezpośrednich na zmiany zachodzące w strukturze agrarnej w rolnictwie województwa zachodniopomorskiego 141 wiem skutków wsparcia finansowego w róŝnej postaci, a zwłaszcza powszechnych dopłat bezpośrednich (Gorzelak E., 2005). Jak wynika z przeprowadzonych badań, poziom dopłat bezpośrednich absorbowanych przez respondentów osiągał bardzo zróŝnicowany poziom, uzaleŝniony od posiadanego areału. Średnio na terenie województwa zachodniopomorskiego kwota dopłat wyniosła w badanym okresie zł, przy olbrzymiej rozpiętości od 100 zł do 800 tysięcy zł. W odniesieniu do poszczególnych pasów nie stwierdzono większych rozbieŝności (tab. 5). Ze względu na średnio niewielkie kwoty uzyskiwane przez respondentów z dopłat bezpośrednich, stanowiły one niewielki procent ogólnego dochodu uzyskiwanego w badanych gospodarstwach. Średnio, zdaniem badanych, dopłaty bezpośrednie stanowiły zaledwie 0,4% ogólnego dochodu. Stwierdzono jednak występowanie duŝych rozbieŝności. Udział środków finansowych pochodzących z dopłat bezpośrednich wynosił bowiem od zaledwie 0,01% do 35%. Rozpatrując powyŝsze zagadnienie w ujęciu poszczególnych subobszarów, zaobserwowano duŝą róŝnicę na niekorzyść pasa wewnętrznego. Średnio dopłaty obszarowe stanowiły tam średnio 0,2%, jednak maksymalny udział wynosił tylko 1% (tab. 6). Tabela 5. Poziom dopłat bezpośrednich w badanych gospodarstwach Pas wewnętrzny Pas przygraniczny Pas nadmorski Razem Wyszczegól. X min max X min max X min max X min max Dopłaty Źródło: Badania własne Tabela 6. Udział dochodu z dopłaty bezpośredniej w dochodzie ogółem Pas wewnętrzny Pas przygraniczny Pas nadmorski Razem Wyszczegól. X min max X min max X min max X min max Dopłaty 0,2 0,01 1 0,4 0, ,5 0,02 22,5 0,4 0,01 35 Źródło: Badania własne Dopłaty bezpośrednie miały w załoŝeniu poprawić sytuację finansową polskich rolników i jak wynika z przeprowadzonych badań w części spełniły swoje zadanie. Na obszarze objętym badaniami, ponad 45% respondentów było zdania, Ŝe dopłaty bezpośrednio wpłynęło na poprawę sytuacji finansowej w ich gospodarstwach. Kolejnych 32,9% badanych właścicieli gospodarstw nie umiało jednoznacznie odpowiedzieć na tak postawione pytanie, zaś 21,6% respondentów stwierdziło, Ŝe dopłaty nie zmieniły poziomu ich dochodów. Jak wynika z przeprowadzonych badań najczęściej pozytywną opinię o skuteczności dopłat posiadali właściciele największych obszarowo gospodarstw. Jak twierdzi Rowiński (2003) jakkolwiek część gospodarstw odczuje korzyści spowodowane wprowadzeniem mechanizmu dopłat bezpośrednich w pierwszych latach członkostwa, to jednak będą one miały wyraźny wpływ na sytuację dochodową rolnictwa jako całości dopiero od 2008 roku, gdy potencjalne płatności bezpośrednie z budŝetu UE będą kształtować się na poziomie 50% pełnych płatności (Rowiński J. 2003). Przeprowadzona analiza Chi-kwadrat wykazała róŝnice jedynie pomiędzy pasem wewnętrznym i nadmorskim. W pierwszym wypadku większa liczba respondentów (o 10%) stwierdziła poprawę swojej sytuacji finansowej związanej z pozyskaniem dopłat bezpośrednich. Analiza nie wykazała istotnych róŝnic pomiędzy pozostałymi obszarami.

142 142 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 Kolejna zbadana kwestia związana z dopłatami bezpośrednimi dotyczyła przeznaczania pozyskanych w ten sposób środków finansowych. Stwierdzono, iŝ blisko połowa respondentów (48,8%) przeznaczała je na inwestycje w gospodarstwie. Gospodarstwo rolne, tak jak kaŝde inne przedsiębiorstwo, aby się rozwijać wymaga ciągłych inwestycji. Jak podaje Woś (1996), potencjały gospodarcze sukcesywnie zuŝywają się, wobec czego w celu podtrzymania ich zdolności produkcyjnych i usługowych muszą być odtwarzane w formie inwestycji (Woś A., 1996). Zakładając, Ŝe gospodarstw rolne jest podmiotem rozwojowym, to wcześniej czy później staje wobec dylematu bariery rozmiarów produkcji, technologii wytwarzania, jakości produkcji, potrzeby zmian w zarządzaniu, w tym zwłaszcza produkcją finalną. Wią- Ŝe się to zwykle z potrzebą podejmowania procesu inwestycyjnego, który musi być racjonalnie uzasadniony i przygotowany. Inwestycja musi godzić zwykle sprzeczne interesy gospodarstwa domowego (w okresie krótkim) i gospodarstwa rolnego (Musiał W., Mikołajczyk J. 2004). Wspomniana wyŝej sprzeczność interesów gospodarstwa rolnego i domowego, znalazła potwierdzenie w niniejszych badaniach. Kolejna pod względem liczebności grupa badanych (36%) stwierdziła bowiem, Ŝe pieniądze z dopłat jest zmuszona przeznaczać na bieŝące potrzeby związane z potrzebami socjalno-bytowymi rodziny. Taka sytuacja miała wyraźne miejsce w pasie nadmorskim, gdzie respondenci deklarowali przeznaczenie większych sum pieniędzy na bieŝące potrzeby, aniŝeli na inwestycje (tab. 7). Pozostałe cele na które przeznaczano środki finansowe z dopłat bezpośrednich, takie jak oszczędności, dokształcanie czy inwestowanie w działania związane z pozarolniczą działalnością gospodarczą nie przekroczyły bariery 4%. Tabela 7. Przeznaczenie uzyskanych środków finansowych z dopłat bezpośrednich Wyszczególnienie Pas wewnętrzny Pas przygraniczny Pas nadmorski Razem n % resp n % resp n % resp n % resp bieŝąca konsumpcja 97 36, , , ,0 inwestycje w gospodarstwie , , , ,8 dokształcenie 14 5,3 5 1,9 0 0,0 19 2,9 podjęcie dodatkowej działalności 5 1,9 2 0,8 1 0,8 8 1,3 gospodarczej oszczędności 5 1,9 14 5,4 2 1,5 21 3,2 inne 15 5,7 19 7, ,1 51 7,8 Razem Źródło: Badania własne Wśród wspomnianych wyŝej inwestycji w badanych gospodarstwach, tylko jedna trzecia (31,8%) dotyczyła powiększania posiadanych zasobów ziemi. Wynikało to miedzy innymi z faktu, Ŝe badane gospodarstwa charakteryzowały się relatywnie duŝą powierzchnią w porównaniu do średniej w kraju i województwie (tab. 8). Rozpatrując ten problem pod katem podziału na pasy, nie stwierdzono większych rozbieŝności.

143 Paweł Mickiewicz Wpływ dopłat bezpośrednich na zmiany zachodzące w strukturze agrarnej w rolnictwie województwa zachodniopomorskiego 143 Wyszczególnienie Tabela 8. Wpływ dopłat bezpośrednich na powiększenie areału gospodarstwa Pas wewnętrzny Pas przygraniczny Pas nadmorski Razem n % resp n % resp n % resp n % resp tak 68 25, , , ,8 nie , , , ,2 Razem Źródło: Badania własne Znamienne jest to, Ŝe respondenci, którzy planowali powiększenie areału gospodarstw, w większości (21,4%) byli zainteresowani dzierŝawą dodatkowych gruntów. Chęć zakupu ziemi deklarowało zaledwie 13,5% badanych. 4. Podsumowanie Działalność gospodarcza (w tym takŝe działalność rolnicza) jest prowadzona w celu zwiększenia efektywności gospodarowania, co wyraŝa się wzrostem produktywności ponoszonych nakładów. Wprawdzie cele działalności podmiotów gospodarczych w rolnictwie mogą być róŝnorodne, ale głównym celem jest poprawa efektywności produkcji, prowadząca do wzrostu dochodów. W gospodarstwie rodzinnym oznacza to dąŝenie da maksymalizacji dochodu rolniczego. W wyniku przeprowadzonych badań stwierdzono, iŝ pomimo korzystnego wpływu dopłat bezpośrednich na wzrost dochodowości gospodarstw, tylko 1/3 badanych rolników skłonna była powiększać swoje gospodarstwo w dalszym ciągu. Głównym sposobem powiększenia gospodarstw była chęć dzierŝawa aniŝeli zakupu ziemi. Niestety w dalszym ciągu blisko jedna trzecia środków finansowych przeznaczana była na bieŝącą konsumpcję. Optymistycznym jest fakt, iŝ prawie połowa badanych przeznaczała dopłaty na inwestycje w gospodarstwo. Rolnicy natomiast nie myśleli o dokształcaniu się lub odkładaniu oszczędności. W województwie zachodniopomorskim struktura obszarowa gospodarstw kształtuje się o wiele korzystniej aniŝeli w województwach południowych i wschodnich oraz w porównaniu do średniej ogólnopolskiej. DuŜą część stanowią gospodarstwa wielkoobszarowe. Zmiany w strukturze agrarnej w kierunku koncentracji gruntów będą się nadal dokonywały. Proponuje się podjęcie działań, które umoŝliwiałyby utworzenie regionalnych baz badawczych dotyczących gospodarstw indywidualnych regionu, które byłyby uzupełniane badaniami prowadzonymi w celach naukowych oraz badań wykonywanych na zlecenie podmiotów gospodarczych i badań własnych. 5. Literatura 1. Gorzelak E Rozwój polskiego rolnictwa przed i po 2004 roku. Zagadnienia ekonomiki rolnej 2 (303). 2. Musiał W., Mikołajczyk J Inwestycje produkcyjne, jako czynnik wzrostu dochodu rolniczego [w:] Adamowicz M. (red.) Wiejskie gospodarstwa domowe w obliczu problemów transformacji, integracji i globalizacji Prace Naukowe KPAiM SGGW nr 33, Wyd. SGGW Warszawa 3. Poczta W., Wysocki F Struktura obszarowa rolnictwa polskiego próba prognozy zmian do roku Postępy Nauk Rolniczych, 1.

144 144 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, Powszechny Spis Rolny, Rowiński J. 2003: Koszty i korzyści członkostwa Polski w UE (rolnictwo). Raport z badań Koszty i korzyści członkostwa Polski w Unii Europejskiej, Centrum Europejskie Natolin, Warszawa. s Szemberg, Woś A Agrobiznes -makroekonomia. t. I. Wydawnictwo Key Text, Warszawa. s Woś Ziętara W DzierŜawa jako czynnik przemian w strukturze gospodarstw, Zeszyty Naukowe Ekonomika i Organizacja Gospodarki śywnościowej NR 58 INFLUENCE OF DIRECT PAYMENTS ON AGRICULTURAL STRUCTURE CHANGES IN WEST POMERANIAN VOIVODESHIP Summary: The major weakness of polish agriculture is division of land for many farms. It means that farms are rather small. It results by social and economical aspects as well as low level of farmers income. Direct payments had positive influence on agricultural structure changes in west Pomeranian voivodeship. Research covers the first period of Polish membership in EU. Key words: direct payments, agricultural structure changes Paweł Mickiewicz Pracownia Ekonomiki Przestrzennej i Środowiskowej Katedra Prawa i Gospodarki Nieruchomościami Wydział Ekonomiczny Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny Szczecin, ul. śołnierska 47

145 GraŜyna Owczarczyk-Szpakowska Zarządzanie przez podatki 145 GRAśYNA OWCZARCZYK-SZPAKOWSKA Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy ZARZĄDZANIE PRZEZ PODATKI Streszczenie Podatek ukazuje się jako złoŝona konstrukcja prawna, realizująca określone idee i cele, będące wyrazem wybranych koncepcji społeczno-politycznych i ekonomicznych. Odpowiednie zarządzanie podatkami i ukształtowanie obciąŝeń podatkowych jest podstawowym instrumentem państwa, które pozwala stymulować wzrost gospodarczy. Przedmiotem artykułu jest konstrukcja podatkowa, za pomocą której Państwo realizuje szereg funkcji fiskalnych i pozafiskalnych, wpływając tym samym na warunki społeczno-gospodarcze kraju. Słowa kluczowe: podatki, państwo, opodatkowanie, wysokość obciąŝeń podatkowych, funkcje podatkowe, system podatkowy 1. Wprowadzenie Konieczność tworzenia odpowiednich zasobów finansowych państwa powoduje rozwój instytucji i narzędzi finansowych, jakimi są podatki. JuŜ w staroŝytnej Grecji i Rzymie zauwaŝono potrzebę gromadzenia środków finansowych, które umoŝliwiały wydatki państwa związane wówczas z prowadzeniem wojen i podbojów oraz utrzymaniem. Współcześnie podatki są równie istotnym zagadnieniem finansowym, gospodarczym i prawnym, które staje się często przedmiotem rozwaŝań teoretyków i praktyków. Dziś bowiem, w dobie kryzysu finansowego, rozwiązania dotyczące kwestii opodatkowania, w tym takŝe problem funkcji, istoty i charakteru obciąŝeń podatkowych wywołują Ŝywe spory i dyskusje. W polityce finansowej państwa instrumenty podatkowe mają najdłuŝszą tradycję, odgrywając stale bardzo istotną rolę fiskalną i pozafiskalną. W literaturze podkreśla się często, Ŝe chociaŝ racją istnienia podatków jest funkcja podstawowa, czyli fiskalna, a więc gromadzenie środków niezbędnych do realizacji zadań publicznych, to na tym rola podatków się nie kończy. Podatki stworzone zostały takŝe w celu wielokierunkowych moŝliwości oddziaływania państwa na określone dziedziny Ŝycia podmiotów zobowiązanych do ich zapłaty. Dla nich to właśnie uiszczanie podatków kojarzy się z niemiłym doświadczeniem, poniewaŝ fiskus zabiera część ich dochodów na rzecz ogółu. Jednak w taki sposób respektowana jest zasada powszechności i równości opodatkowania, w myśl której podatek jako świadczenie przymusowe powinien spoczywać na wszystkich i wszyscy muszą przyczyniać się do pokrywania wspólnych potrzeb, niezaleŝnie od pochodzenia, rasy czy religii. Polski system podatkowy składa się z wielu podatków odgrywających róŝną rolę fiskalną, gospodarczą i społeczno-polityczną. KaŜdy podatek ma odmienny charakter, połączony jest z inną sferą stosunków ekonomicznych i społecznych a takŝe pobierany jest na rzecz innej wspólnoty terytorialnej, np. państwa, województwa, powiatu czy gminy

146 146 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, Definicja i istota podatków Podatek jest jedną z podstawowych kategorii pojęciowych funkcjonujących we współczesnej świadomości społecznej. Stosunek do polityki podatkowej łączy bądź dzieli róŝne grupy społeczne, projekty reform podatkowych są składnikiem programów partii politycznych, a obietnice podatkowe stają się często elementem gry wyborczej. Podatki są waŝnym czynnikiem funkcjonowania kaŝdego państwa. Stanowiąc źródło dochodów budŝetowych, wpływają na moŝliwości finansowania polityki gospodarczej i społecznej realizowanej przez rządy. Są jednym z podstawowych instrumentów regulowania gospodarki, oddziałującym na konsumpcję, oszczędności oraz na działalność podmiotów gospodarczych. Podatki są daninami, które odgrywają współcześnie ogromną rolę. Ich zakres przedmiotowy i podmiotowy jest o wiele szerszy aniŝeli opłat i ceł, zaliczanych równieŝ do danin publicznych. Za pomocą podatków państwo realizuje szereg zadań o charakterze fiskalnym i pozafiskalnym. Podatek jest świadczeniem powodującym przepływ określonej wartości ekonomicznej z majątku podatnika do majątku państwa. Przepływ ten nie jest obojętny ani w skali mikroekonomicznej, ani teŝ w skali makroekonomicznej, stanowiąc istotny czynnik wpływający na gospodarkę [1]. Podatki są to obowiązkowe płatności na rzecz skarbu Państwa lub na rzecz samorządu, będące wyrazem przymusowego przejmowania środków przez sektor publiczny na rzecz finansowania zadań publicznych, tj. w celu wytwarzania dóbr publicznych, zaspokajających potrzeby, których obywatel (mieszkaniec) własnym działaniem, z reguły nie jest w stanie sam zaspokoić [2]. W ujęciu ekonomicznym podatek jest formą przewłaszczenia na rzecz państwa lub związku publicznoprawnego części dochodów, przychodów lub majątku od podmiotów im podporządkowanych [3]. Podatnik postrzegany jest obecnie nie tylko jako podmiot dostarczający dochodów państwu lub innemu związkowi publicznoprawnemu, lecz przede wszystkim jako członek społeczeństwa, podmiot tworzący produkt społeczny [4]. W aspekcie prawnym (przepisów prawa) podatek jako świadczenie ekonomiczne zdefiniowany jest w art. 6 Ordynacji podatkowej [5] poprzez określenie cech tego świadczenia. Ustawa wskazuje, Ŝe jest to świadczenie publicznoprawne, nieodpłatne, przymusowe, bezzwrotne, na rzecz Skarbu Państwa, województwa lub gminy. W tej ustawowej definicji zostały zawarte prawne, stałe cechy kaŝdego podatku. Podatki są publicznoprawne bowiem stanowią naleŝności na rzecz jednostek prawa publicznego, które w zakresie zobowiązania podatkowego pozostają w stosunkach nadrzędności nad podmiotami zobowiązanymi do zapłaty owego świadczenia. Obowiązek podatkowy jest bezwarunkowy, gdyŝ podatek ma charakter jednostronnego aktu władzy przyjętego w formie ustawy. Element władczości, a nie porozumienia (umowy), świadczy o nierównorzędności dwóch podmiotów państwa i podatnika. Podatek jest świadczeniem jednostki na rzecz państwa (władcy), któremu nie towarzyszy wzajemne świadczenie państwa. Podatek ma równieŝ określone znaczenie polityczne (ustrojowe), poniewaŝ dotyczy bezpośrednio stosunku między państwem a obywatelem. Aspekt ustrojowy podatku odzwierciedla sytuację polityczną państwa, gdyŝ o tym jakiego rodzaju podatki będą ustanowione i jaką przybiorą formę decyduje większość polityczna w parlamencie. Jednak zasadniczą podstawę normatywną podatków stanowi Konstytucja [6], która wywiera znaczący wpływ na stanowienie ustaw podatkowych i daje moŝliwość oceny zgodności tych ustaw z nią samą. Poprzez tworzenie prawa podatkowego normodawca wkracza bezpośrednio w sferę majątkową obywateli, powołując do Ŝycia stosunki społeczne pomiędzy nimi a państwem. Zasady tworzenia prawa podatkowego wyprowa-

147 GraŜyna Owczarczyk-Szpakowska Zarządzanie przez podatki 147 dzone z norm konstytucyjnych powinny dawać podstawowe gwarancje ochrony prawnej obywateli, tak gdy chodzi o sposób powoływania do Ŝycia norm prawa podatkowego, jak i ich treść [4]. WaŜne jest przy tym, aby granice konstytucyjności prawa podatkowego odnosić zarówno do całego systemu, jak i do konstrukcji poszczególnych podatków [4]. 3. Funkcje fiskalne i pozafiskalne podatków Podatki w skali całej gospodarki nie powinny w krótkich okresach wpływać na nią hamująco, zaś w perspektywie długookresowej powinny przyczyniać się do jej rozwoju. Chodzi przede wszystkim o sprzyjanie wzrostowi gospodarczemu, stabilizowanie wartości pieniądza a takŝe przeciwdziałanie bezrobociu. Przy zbyt wysokich obciąŝeniach podatkowych nie tylko nie jest moŝliwy rozwój gospodarczy, lecz takŝe bardzo często nie jest moŝliwe przejęcie zaplanowanych dochodów budŝetowych. W literaturze dotyczącej podatków dokonał się charakterystyczny przełom w sposobie formułowania funkcji, które dzięki opodatkowaniu mogą być realizowane. Obok podstawowej funkcji fiskalnej, jaką jest pokrycie zapotrzebowania państwa na dochód publiczny[7], coraz większą rolę odgrywają funkcje pozafiskalne gospodarcze i społeczne. Zasadnicze znaczenie ma jednak funkcja fiskalna sprowadzająca się do tego, Ŝe za pośrednictwem podatków państwo i samorząd gromadzą zdecydowaną większość wszystkich dochodów budŝetowych. Opodatkowanie o charakterze fiskalnym słuŝy skutecznemu finansowaniu wydatków publicznych państwa. W realizacji tej funkcji fiskalnej ustawodawca podatkowy powinien: ocenić, czy źródło podatku jest wystarczająco wydajne, ocenić, czy podatek w stosunkowo krótkim czasie reaguje na wzrost i spadek zapotrzebowania państwa na dochód publiczny czy jest elastyczny, unikać przesadnego kształtowania cięŝaru podatkowego, gdyŝ to nie prowadzi do podwyŝszenia realnego dochodu z podatku a wręcz przeciwnie szkodzi ekonomicznej stabilności państwa i społeczeństwa, uwzględniać zasadę powszechności i równomierności opodatkowania, czyli w jaki sposób rozłoŝyć obciąŝenia podatkowe na podatników, utrzymać na moŝliwie niskim poziomie obciąŝenia podatkowe wraz z kosztami ich realizacji, przestrzegać nakazu zachowania źródła podatkowego, czyli nie stosować podatków, które osłabiają i naruszają kapitał finansowy i gospodarczy a w rezultacie wpływają negatywnie na kształtowanie przyszłych dochodów budŝetowych. Do podstawowych funkcji o charakterze fiskalnym naleŝy zaliczyć funkcję redystrybucyjną, która polega na podziale przychodu lub dochodu opodatkowanych podmiotów w sposób pośredni lub bezpośredni i przekazaniu go na rzecz budŝetu. Podatki stanowią, bowiem jeden z podstawowych instrumentów dystrybucji dochodu narodowego, dzieląc powstały produkt na rzecz innych podmiotów mikroekonomicznych i makroekonomicznych. Poprzez redystrybucję środków finansowych następuje nagromadzenie zasobów u jednego z uczestników redystrybucji (państwa), przy jednoczesnym zmniejszeniu posiadanych zasobów u drugiego (podatnika). Ta funkcja fiskalna juŝ od wieków towarzyszy podatkom, które z załoŝenia mają na celu gromadzenie dochodów budŝetowych.

148 148 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 Cele (funkcje) fiskalne opodatkowania uzaleŝnione są głównie od wydatków budŝetowych państwa, te zaś z kolei od tego, na ile państwo ingeruje w Ŝycie gospodarcze i społeczne. MoŜna przyjąć, Ŝe rozstrzygnięcia o wydatkach państwa mają w znacznej mierze charakter polityczny, co stwarza niebezpieczeństwo preferowania w systemie podatkowym jego celów fiskalnych. Rozbudowane wydatki budŝetowe mogą powodować trudności w uzyskiwaniu środków pienięŝnych niezbędnych do ich realizacji, a takŝe znacznie ograniczać podstawowe zasady gospodarki rynkowej iniewłaściwie ukształtować relacje pomiędzy państwem a podatnikiem. WaŜne jest takŝe to, aby przyjęte w danym systemie konstrukcje podatkowe były tworzone z myślą o moŝliwościach długotrwałego pokrywania potrzeb budŝetowych. Nie oznacza to jednak, Ŝe cele fiskalne opodatkowania, związane z samą istotą podatku, mogą zdominować system podatkowy. Jego konstrukcja powinna bowiem zmierzać do swego rodzaju kompromisu pomiędzy celami fiskalnymi, gospodarczymi i społecznymi opodatkowania. Projekty naprawy finansów publicznych, przygotowywane przez rząd, zawierają liczne propozycje zmian w systemie podatków i opłat oraz wydatków budŝetu państwa. Przyjęcie niektórych z nich przyczyni się do zwiększenia dochodów budŝetu państwa, a tym samym spowoduje wzrost obciąŝeń finansowych obywateli. W sondaŝu przeprowadzonym przez CBOS [8], zapytano ankietowanych, które ze zmian byłyby najbardziej, a które najmniej dla nich dotkliwe. Ankietowanym została przedstawiona lista propozycji zmian, z której mogli wybrać dwie, te ich zdaniem najbardziej lub najmniej uciąŝliwe dla społeczeństwa. W tabeli 1 zestawiono procentowy udział wskazań propozycji naprawy finansów państwa z podziałem na uciąŝliwe i nieuciąŝliwe. Tabela 1. Propozycje naprawy finansów państwa z podziałem na uciąŝliwe i nieuciąŝliwe społecznie Lista propozycji naprawy finansów państwa Udział wskazań uciąŝliwych [%] Udział wskazań mało uciąŝliwych [%] Likwidacja większości ulg podatkowych, Zaniechanie automatycznego podnoszenia emerytur i płac w gospodarce uspołecznionej wraz ze wzrostem wskaźnika cen, 32 7 Zlikwidowanie wspólnego opodatkowania małŝeństw, Wprowadzenie podatku od wartości nieruchomości, Likwidacja moŝliwości odpisywania kosztów uzyskania dochodów osobistych, Wprowadzenie zryczałtowanego podatku dla rolników, Wprowadzenie opłat za egzaminy i dyplomy (świadectwa) na studiach Źródło: opracowanie własne na podstawie badań CBOS Okazuje się, Ŝe zdecydowanie najbardziej niechętnie Polacy odnoszą się do zapowiedzi likwidacji większości ulg podatkowych. Niemal dwie piąte badanych (39%) wskazało tę propozycję zmian jako najbardziej uciąŝliwą. Do tej samej kategorii - likwidacji ulg - naleŝy równieŝ zaliczyć zniesienie wspólnego opodatkowania małŝeństw, wybrane przez ponad jedną czwartą responden-

149 GraŜyna Owczarczyk-Szpakowska Zarządzanie przez podatki 149 tów (28%). 32% badanych uwaŝa za najbardziej uciąŝliwe zaniechanie automatycznej waloryzacji emerytur i płac w gospodarce uspołecznionej - obawiając się, zapewne, obniŝenia ich poziomu Ŝycia i wzrostu trudności finansowych. Spośród propozycji naprawy finansów państwa, których obawia się społeczeństwo, stosunkowo duŝo wskazań ma wprowadzenie podatku od wartości nieruchomości - zmiany tej obawia się niemal co piąty ankietowany (19%). Natomiast inne propozycje wskazywano z nieco niŝszą częstotliwością. Były to wspomniana wyŝej: likwidacja odpisów kosztów, wprowadzenie podatku dla rolników oraz opłat za egzaminy i dyplomy na studiach. NaleŜy przy tym pamiętać, Ŝe badani mogli wybrać z podanej listy nie więcej niŝ dwie propozycje, zatem niewielki odsetek nie oznacza, Ŝe tylko tyle osób uwaŝa dane rozwiązanie za uciąŝliwe - mogło ich być więcej, ale nie wszyscy spośród nich uznali je za jedno z dwóch najbardziej dotkliwych. Badani wskazywali takŝe, które z wymienionych propozycji byłyby najmniej uciąŝliwe. Okazało się, Ŝe ze względu na takie kryterium obraz propozycji jest odmienny nie jest zwykłą odwrotnością listy zmian wskazywanych najczęściej jako najbardziej uciąŝliwe dla społeczeństwa. Rozwiązania rzadko uznawane za najbardziej uciąŝliwe nie muszą być automatycznie uwaŝane za najmniej uciąŝliwe. MoŜna do nich mieć stosunek ambiwalentny. MoŜe być równieŝ tak, iŝ niektóre rozwiązania mają charakter kontrowersyjny i przez znaczną część respondentów uwaŝane są za dotkliwe, a przez inną duŝą grupę za niedotkliwe. Dlatego istotne jest analizowanie osobno uszeregowań pod względem subiektywnie postrzeganej dolegliwości oraz jej braku. Tylko dwie pierwsze propozycje - postrzegane najczęściej jako najmniej uciąŝliwe są tymi samymi, które były najrzadziej wskazywane jako najbardziej uciąŝliwe (wprowadzenie opłat za egzaminy i dyplomy na studiach oraz zryczałtowanego podatku dla rolników). Zlikwidowanie większości ulg podatkowych, które na liście zmian postrzeganych jako najbardziej uciąŝliwe zajęło zdecydowanie pierwsze miejsce - w kontekście rozwiązań najmniej uciąŝliwych wskazywane było znacznie rzadziej (przez 12% badanych). Taką samą liczbę wskazań uzyskała propozycja wprowadzenia podatku od wartości nieruchomości. Natomiast ostatnie miejsce - w zgodzie z częstością obaw, jakie budzi - zajęła propozycja zaniechania waloryzacji: za najmniej uciąŝliwą uznało ją zaledwie 7% ankietowanych. Biorąc pod uwagę wyniki badań CBOS, moŝna wysnuć wniosek, Ŝe podatnicy boją się zmian, które wpłyną na ich sytuację finansową związaną z obciąŝeniami podatkowymi. Wskazane przez rząd propozycje naprawy finansów państwa zawierające przede wszystkim zmiany w obciąŝeniach podatkowych, oprócz skutków fiskalnych spowodują określone następstwa o charakterze społecznym i gospodarczym, które określa się mianem następstw (skutków) niefiskalnych [3]. Za pomocą opodatkowania niefiskalnego państwo wywiera określony wpływ na ekonomiczne i gospodarcze zachowanie się podmiotów opodatkowanych. Podatki o funkcjach niefiskalnych słuŝą powodowaniu pewnych poŝądanych zmian w Ŝyciu gospodarczym i społecznym. Za pomocą podatków państwo moŝe dąŝyć do ochrony i utrzymania oraz zmiany i przekształcenia stanu zjawisk społecznogospodarczych. Zadaniem systemu podatkowego jest obok celów fiskalnych funkcja alokacyjna i stymulacyjna, które są motorem gospodarki [9]. Podatek moŝe pełnić funkcję stymulacyjną (bodźcową), która polega na pobudzaniu do określonego działania, a co za tym idzie do osiągania odpowiednich wyników ekonomicznych i finansowych oraz poŝądanych zysków. Z drugiej strony podatek moŝe słuŝyć zahamowaniu i dyskryminowaniu form i rozmiarów określonej działalności objętej opodatkowaniem. Funkcja pobudzająca i ograniczająca określone działania dokonuje się przez kształt podstawy opodatkowania, stawki, ulgi, zniŝki, zwolnienia i wyłączenia podatkowe. Cel społeczny podatku powinien być realizowany z myślą o racjonalnym dopasowaniu interesów

150 150 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 publicznych i interesów prywatnych, gdyŝ opodatkowanie ma słuŝyć w pierwszym rzędzie zaspokajaniu dobra wspólnego. Podatnik to nie tylko osoba, która dostarcza dochodów budŝetowych, lecz członek reprezentujący róŝne interesy grupowe np. rolnik, pracodawca, których opodatkowanie nie moŝe pogłębiać a znaleźć pomiędzy nimi rozsądny kompromis. Realizacja celów społecznych podatku przez państwo dokonuje się poprzez odpowiedni podział dochodu narodowego na tworzenie kapitału lub na konsumpcję [10]. JeŜeli z punktu widzenia polityki gospodarczej państwa, tworzenie kapitału w porównaniu do konsumpcji, jest zbyt niskie, to jednym ze sposobów wzmocnienia tworzenia kapitału moŝe być obniŝenie opodatkowania. Działanie takie będzie skuteczne wówczas gdy dochód zaoszczędzony w formie podatkowej, przeznaczony zostanie na tworzenie kapitału. JeŜeli tworzenie kapitału jest zbyt wysokie, to podatki zostają uŝyte do zmiany relacji między tworzeniem kapitału a konsumpcją. Podstawowym warunkiem właściwego działania podatków w gospodarce jest ich zgodność z zasadami funkcjonowania rynku, przede wszystkim z zasadą wolności gospodarczej i konkurencji. Istotne jest, aby podatki automatycznie dostosowywały się do zmiennych w czasie zjawisk gospodarczych. W ten sposób moŝna z jednej strony zapewnić trwałość pokrycia potrzeb publicznych, bez konieczności ciągłej zmiany konstrukcji podatkowych, a z drugiej strony stworzyć podmiotom gospodarczym moŝliwości wydłuŝania horyzontu czasowego rachunku ekonomicznego. Podatek jest bowiem w gospodarce rynkowej jednym z podstawowych elementów planowania gospodarczego [4]. W interesie całej gospodarki leŝy stabilizacja poziomu cen, wysoki stopień zatrudnienia, równowaga w handlu zagranicznym, stały i równomierny wzrost gospodarczy. JeŜeli obciąŝenia podatkowe zostaną przekroczone to główne cele gospodarcze zostaną naruszone, gdyŝ istnieje związek między wzrostem gospodarczym, zatrudnieniem a opodatkowaniem. Istnieje związek realizacji celów społecznych opodatkowania z respektowaniem zasad podatkowych. NaleŜałoby dąŝyć do optymalizacji systemu podatkowego jako mechanizmu społecznogospodarczego. JeŜeli w państwie ma być realizowana i ukierunkowana na wybrane cele strategia gospodarcza, to powinna być ona odpowiednio wspomagana właściwą polityką wykorzystywania funkcji pozafiskalnych podatków. Funkcje te mogą być przy tym dobrze realizowane pod warunkiem, Ŝe prawidłowo spełniana jest funkcja fiskalna podatków [11]. 4. Kontrowersje wokół zarządzania podatkami przez Państwo Polityka fiskalna państwa wywiera decydujący wpływ na sytuację finansową firm i obywateli, przede wszystkim za pośrednictwem systemu podatkowego, który przejmuje z reguły znaczną część przychodów przez nie osiąganych. Istotne znaczenie przy podejmowaniu decyzji finansowych ma zatem znajomość systemu podatkowego, a takŝe tendencji zmian w tej dziedzinie [12]. Przekształcenia społeczno-gospodarcze zachodzące w naszym kraju zmieniają warunki funkcjonowania i wymuszają nieustanne poszerzanie wiedzy z zakresu szeroko pojętych finansów, rachunkowości oraz róŝnych dziedzin prawa. To właśnie dzięki nowym aktom prawnym, tworzeniu nowych instytucji finansowych, reorganizacji samorządu terytorialnego mogły nastąpić istotne zmiany w warunkach funkcjonowania polskich podmiotów gospodarczych [13]. Konkurencja w dobie globalizacji, dotyczy nie tylko przedsiębiorstw, ale takŝe państw, a więc i poszczególnych systemów podatkowych. System podatkowy jest bowiem jednym z istotnych determinantów decyzji biznesowych, w tym w szczególności tych dotyczących miejsca lokowania nowych inwestycji. Począwszy od wczesnych lat 90-tych polski system podatkowy przechodzi stopniową reformę. In-

151 GraŜyna Owczarczyk-Szpakowska Zarządzanie przez podatki 151 tencją jest, aŝeby system ten zachęcał do inwestowania w Polsce oraz, w konsekwencji, do tworzenia nowych miejsc pracy. Na reformę systemu podatkowego nałoŝony został proces dostosowawczy prawa polskiego do prawa Unii Europejskiej. Zaowocowało to harmonizacją naszego prawa podatkowego z prawem unijnym [14]. Wzrost i rozwój gospodarczy uzaleŝniony jest przede wszystkim od odpowiedniego zarządzania i administrowania Państwa w zakresie polityki podatkowej. Aby podatki stymulowały wzrost gospodarczy ustawodawca powinien oprzeć je na kilku podstawowych kanonach: podatki powinny być równe, wysokość podatków powinna być stabilna, a nie stanowić kaprysu poborcy podatkowego, podatki powinny być tak zorganizowane, by ich ściąganie było wygodne, podatki powinny być ekonomiczne, czyli zebrana kwota powinna być wyŝsza od kosztów jej ściągnięcia, podatki powinny bezstronnie traktować wszystkich podatników, podatki powinny być zgodne z polityką państwa, podatki nie powinny zniechęcać do cięŝkiej pracy i przedsiębiorczości [15], podatki nie mogą pozbawiać podatnika dochodu (majątku) w takim stopniu, który uniemoŝliwia korzystanie z prawa własności, podatki muszą zapewnić poszanowanie dla majątku podatnika, podatki nie mogą prowadzić do zagroŝeń egzystencji podatnika, nie mogą równieŝ zagra- Ŝać prawu do prowadzenia działalności gospodarczej, podatki nie mogą naruszać istoty dziedziczenia, podatki muszą uwzględniać zarówno interes publiczny jak i ekonomiczne połoŝenie podatnika [3], konfiskaty i kary pienięŝne nakładane na podatników nie powinny ich rujnować, działalność podatników nie powinna być poddawana zbyt częstym i uciąŝliwym kontrolom przez poborców podatkowych, podatek nie powinien hamować przedsięwzięć gospodarczych ludności i naruszać źródła dochodu, z którego płacone są podatki. Z tezy tej wynika postulat ochrony źródeł podatkowych. Uszczuplenie lub zniszczenie źródeł podatkowych jest działaniem niepoŝądanym i szkodliwym dla państwa. Dlatego teŝ uzasadniona jest ochrona działalności gospodarczej przynoszącej zysk, zwiększającej zatrudnienie, dającej płace, z których płacone są podatki. Jest oczywistym, Ŝe obywatele nie lubią płacić podatków. Nie lubią aŝ tak bardzo, Ŝe wysokie podatki prowadzą do obniŝania chęci do pracy. Teoretycznie wyŝsze podatki obniŝają względny koszt "nie-pracowania", tj. większy podatek zmniejsza róŝnicę między zyskiem z pracowania i z nie-pracowania. MoŜe to skłonić niektórych podatników do rezygnacji z podjęcia jakiejkolwiek pracy. Innym waŝnym skutkiem wysokich podatków jest wzrost chęci do unikania ich płacenia. Wysokie podatki sprawiają, Ŝe osoby o duŝych dochodach - np. przedsiębiorcy, gwiazdy filmowe i inni ludzie sukcesu - zmieniają kraj pobytu, wybierając takie kraje, gdzie podatki są niŝsze. Jeszcze innym efektem wysokich podatków jest ucieczka w szarą strefę ekonomii. Przy zbyt wysokich podatkach ludzie uznają za racjonalne unikanie płacenia podatków, nawet przy znacznym ryzyku poniesienia kary, w przypadku wykrycia oszustwa. Coraz częściej podatnicy zaczynają się teŝ za-

152 152 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 stanawiać nad problemem oceny słuszności czy sprawiedliwości podatków. Chodzi o ocenę proporcji poziomu pobieranych podatków i poziomu usług świadczonych przez państwo. Kiedy podatnik widzi, Ŝe za jego podatki minister odbywa wystawne bankiety, urzędnik rozbudowuje kwestionariusze podatkowe, a on z powodu wzrostu zagroŝenia przestępczością boi się wyjść na ulicę, a gdy zachoruje, musi czekać na wizytę u lekarza w ogromnych kolejkach, to nic dziwnego, Ŝe ma poczucie niesprawiedliwej wymiany miedzy sobą i państwem. U wielu podatników narasta przekonanie, Ŝe obciąŝenia podatkowe są za duŝe w stosunku do otrzymywanych w zamian od państwa usług [16]. W obniŝeniu opodatkowania upatruje się kilku powiązanych ze sobą następstw finansowo-gospodarczych: niskie podatki zachęcają do tego by je płacić, do budŝetu wpływają realne dochody gdyŝ podatnicy nie poszukują sposobów omijania podatków, niskie opodatkowanie zachęca do inwestycji, w wyniku których wzrasta produkcja i zostają tworzone nowe miejsca pracy, ze wzrostem produkcji związany jest wzrost dochodów z tytułu podatku pośredniego VAT, nowe miejsca pracy to zmniejszenie wydatków państwa z tytułu wypłaty zasiłków dla bezrobotnych, którzy sami zaczynają płacić podatki w związku z otrzymywanymi dochodami. PodwyŜka podatków nie przyczynia się do szybkiego rozwoju kraju, gdyŝ im wyŝsze podatki, tym wolniejszy rozwój. Gdy wprowadza się nowe podatki, a stare podnosi, trzeba liczyć się z nieprzyjemnymi konsekwencjami dla gospodarki i społeczeństwa. 5. Podsumowanie Istnieje związek przyczynowo-skutkowy między filozofią społeczną i głoszonymi hasłami politycznymi, a sposobem funkcjonowania społeczeństwa, zachowaniami poszczególnych jego członków i całych grup społecznych oraz stanem gospodarki. Jeśli głosimy jakąś ideę, to nie moŝemy się dziwić skutkom, które ona wywołuje [17]. Tak samo kaŝdy podatek wywiera bezpośredni wpływ na alokację zasobów w gospodarce i jest źródłem tak zwanego efektu akcyzowego. JeŜeli coś opodatkowujemy, to, z definicji, tego czegoś jest mniej. Gdy opodatkowujemy dochód, zmniejszamy go, o czym przekonuje się kaŝdy, kto bezpośrednio rozlicza się z fiskusem. Gdy opodatkowujemy oszczędności to teŝ jest ich mniej - a w konsekwencji ilość kapitału dostępnego na rynku jest mniejsza. Państwo zabiera podatnikom tę część dochodów, która mogłaby zostać przez nich zaoszczędzona i przeznaczona na finansowanie rozwoju gospodarczego. Gdy bezpośrednio opodatkowujemy kapitał, teŝ jest go mniej, albowiem kapitał wybiera takie miejsca inwestycji, w których fiskus nie jest nadmiernie zachłanny, a spodziewane zyski są najwyŝsze. Jak zmniejsza się ilość kapitału, którym moŝna finansować inwestycje, to ilość inwestycji zostaje ograniczona. Mniejsze inwestycje z kolei to zmniejszenie ilości pracy dostępnej na rynku. Gdy dodatkowo opodatkowujemy tę pracę, to tej pracy jest jeszcze mniej. Jak jest mniej pracy, to bezrobocie jest większe, a w konsekwencji mniejszy jest popyt wewnętrzny. Jeśli równocześnie opodatkowujemy konsumpcję (VAT, cło akcyza), to popyt zmniejsza się jeszcze bardziej. W konsekwencji zmniejsza się produkcja, na którą brakuje zapotrzebowania, a zatem zmniejsza się jeszcze bardziej zapotrzebowanie na siłę roboczą i jeszcze bardziej rośnie bezrobocie. Tempo wzrostu gospodarczego maleje. Dochody budŝetu spadają, a pogarszająca się sytuacja rodzi presję społeczną na zwiększenie wydatków socjalnych - a więc wydatki budŝetu rosną. Rośnie teŝ deficyt budŝetowy, którego sfinanso-

153 GraŜyna Owczarczyk-Szpakowska Zarządzanie przez podatki 153 wanie pochłania coraz większą część i tak zbyt niskich oszczędności. To sprawia, Ŝe mimo spadającej inflacji stopy procentowe są nadal wysokie - koło przyczyn i skutków się zamyka, stagnacja gospodarcza przybiera na sile. Jak moŝna zauwaŝyć podatki mają swoje konsekwencje. Dlatego tak waŝne jest aby umiejętnie i odpowiednio do sytuacji społeczno-gospodarczej zarządzać systemem dochodów podatkowych. Od dobrze skonstruowanego systemu podatkowego wymaga się przede wszystkim aby: wspierał rozwój gospodarczy, tzn. by zachęcał do inwestowania, innowacji i tworzenia miejsc pracy, zapewniał określone i stabilne dochody podatkowe, przy moŝliwie małych negatywnych konsekwencjach dla gospodarki, społecznie akceptowalnie rozkładał obciąŝenia podatkowe, był przyjazny, przejrzysty, prosty [18]. Istotne znaczenie ma równieŝ promowanie takich rozwiązań w mechanizmie ustalania i pobierania podatku, które będą jak najmniej uciąŝliwe dla podatnika. CzyŜ zatem nie jest dokładnie tak, jak powiedział Albert Einstein: Do podatków nie wystarczy umysł (nawet genialnego) matematyka, tutaj potrzebny jest filozof Literatura 1. Zdzitowiecki J.: System podatkowy, RPEiS, 1961, nr 1, s Borodo A.: Dochody jednostek samorządu terytorialnego, TNOiK, Toruń 2004, s Gomułowicz A., Małecki J.: Podatki i prawo podatkowe, Poznań 1998, s Mastalski R.: Wprowadzenie do prawa podatkowego, C. H. BECK, Warszawa 1995, s Ustawa z dnia roku Ordynacja podatkowa (Dz. U. nr 160, poz z późn. zm.) 6. Ustawa z dnia roku Konstytucja Rzeczypospolitej Polskiej (Dz. U. nr 78, poz. 483) 7. Głuchowski J.: Polskie prawo podatkowe, PWN, Warszawa 1996, s. 12 i n 8. Komunikat CBOS nr 155: Opinie o niektórych propozycjach naprawy finansów państwa, BS/73 9. Wach K.: Systemy podatkowe krajów Unii Europejskiej, Oficyna Ekonomiczna, Kraków 2005, s Wersalski M.: Funkcje podatków a instrumenty podatkowe, [w:] System instytucji prawnofinansowych PRL, tom III, 1985, s. 56 i n. 11. Sokołowski J.: Zarządzanie przez podatki, Warszawa 1995, s. 23 i n. 12. Bień W.: Zarządzanie finansami przedsiębiorstwa, Difin, Warszawa 1998, s Kołosowska B., Dynus M., Patyk J.: Konkurencyjność polskiej gospodarki wobec procesu integracji europejskiej, Toruń 2006, s Marciniuk i Wspólnicy: System podatkowy, Spółka Doradztwa Podatkowego, Whitehead G.: Ekonomia, Wyd. Zysk i S-ka, Poznań 1996, s Tyszka T.: Reakcje ludzi na wysokie podatki, Internetowy magazyn zwolenników wolnego rynku, Gwiazdowski R.: Podatki mają konsekwencje, Internetowy magazyn zwolenników wolnego rynku,

154 154 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, Ministerstwo Finansów, Strategia podatkowa, Warszawa 2004 MANAGEMENT BY TAXES Summary The tax appears as folded legal construction, realizing the definite ideas and the aims, being with word of chosen of social-political and economic conceptions. Suitable management taxes and form tax burdens is basic instrument state, which permits to stimulate economic growth. The tax construction is the object of article, for help which State realizes the row of fiscal and the unfiscal functions, influencing the same on social-economic conditions of country. Keywords: the taxes, state, the taxation, height of tax burdens, tax functions, the tax system GraŜyna Owczarczyk-Szpakowska Katedra InŜynierii Zarządzania Wydział Zarządzania, Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy gszpakowska@op.pl

155 Maria Parlińska, Marcin Adamczyk Aspekty ekonomiczne zarządzania wiedzą w organizacji na bazie Distance Seminar 155 MARIA PARLIŃSKA, MARCIN ADAMCZYK Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie ASPEKTY EKONOMICZNE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ W ORGANIZACJI NA BAZIE DISTANCE SEMINAR Streszczenie Przełom XX i XXI wieku przyniósł dynamiczny, niespotykany w dotychczasowej historii wzrost znaczenia wiedzy jako podstawowego czynnika rozwoju cywilizacyjnego i gospodarczego. Świadomość znaczenia wiedzy jest dzisiaj w krajach rozwiniętych powszechna, chociaŝ jej tworzenie i skuteczne wykorzystywanie nie jest łatwe. Koncepcja zarządzania wiedzą jest przedmiotem zainteresowania naukowców, a takŝe stosowana w praktyce w wielu róŝnych organizacjach. Realizacja koncepcji zarządzania wiedzą w organizacjach uczących się, takich jak uczelnia wyŝsza, bazuje na wykorzystaniu zaawansowanych technologii multimedialnych umoŝliwiających szybką i ograniczającą koszty komunikację. W tym celu wykorzystuje się platformy edukacyjne pozwalające organizować międzynarodowe telekonferencje, seminaria czy spotkania robocze. Słowa kluczowe: zarządzanie wiedzą, distance seminar, społeczeństwo informacyjne, platformy edukacyjne, technologie informacyjne 1. Wprowadzenie Postęp techniczny i technologiczny drugiej połowy XX wieku doprowadził do powstania nowych, wysoko zaawansowanych technologicznie gałęzi przemysłu oraz do rewolucyjnych zmian w metodach i sposobach wytwarzania i zarządzania. Współczesny świat zdominowały technologie informacyjne, które wkraczają do kaŝdej dziedziny Ŝycia gospodarczego. Powstanie sieci komputerowych, a zwłaszcza Internetu, oraz rozwój nowoczesnych środków łączności sprawiły, Ŝe mniej istotne stają się bariery w komunikacji międzyludzkiej. W nowoczesnym społeczeństwie informacyjnym oraz gospodarce opartej na wiedzy istnieje moŝliwość błyskawicznego przesłania ogromnych ilości informacji w dowolne miejsce na świecie. W nowoczesnej globalnej gospodarce konkurencyjność organizacji zaleŝy od ich dostępu do informacji, posiadanej wiedzy i innowacyjnych rozwiązań. Fundamentem rozwoju organizacji jest umiejętność wykorzystania informacji oraz wiedzy zgromadzonej w organizacji. WdroŜenie właściwego systemu informacyjnego jest czynnikiem pozwalającym na efektywne wykorzystanie zasobów informacji. Zarządzanie wiedzą jest przedmiotem zainteresowania naukowców teoretyków, a takŝe koncepcja ta jest stosowana w praktyce w wielu róŝnych organizacjach. Realizacja koncepcji zarządzania wiedzą w organizacjach uczących się, takich jak uczelnia wyŝsza, bazuje na wykorzystaniu zaawansowanych technologii multimedialnych, jak platformy edukacyjne, internetowe bazy danych oraz inne platformy do pracy wspólnej.

156 156 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 Peter M. Senne, który w 1990 roku zdefiniował pojęcie Learning Organisation, określa organizację słowami: Gdzie pracownicy w sposób ciągły poszerzają swoje kompetencje niezbędne do osiągnięcia celów w obszarze ich działania, gdzie rozwijane są nowe wzorce myślenia innowacyjność i swobodna współpraca, gdzie pracownicy nieustannie uczą się, jak uczyć się razem. 1 Autorzy prezentowanego artykułu przedstawiają między innymi swoje doświadczenia z udziału w projektach na odległość, a takŝe próbują wskazać ewentualne problemy wynikające z obecnego kryzysu na rynkach finansowych. 2. Idea zarządzania wiedzą w organizacji Zarządzanie wiedzą (ang. Knowledge management) to zespół sformalizowanych sposobów gromadzenia i wykorzystywania wiedzy formalnej oraz wiedzy personalizowanej uczestników organizacji. Jest to metodyka najlepszego wykorzystania wiedzy, która jest dostępna w organizacji, tworzenie nowej wiedzy oraz zwiększanie jej zrozumienia. Podział na wiedzę formalną, znajdującą się w bazach informacyjnych w postaci danych, informacji i dokumentów elektronicznych oraz wiedzę cichą, która znajduje się w umysłach współpracowników pozwala wytłumaczyć róŝne podejścia do zarządzania wiedzą. Jedno podejście charakteryzuje przykładanie większego znaczenia kodyfikacji, drugie natomiast personalizacji. Oba podejścia wymagają jednak wykorzystania nowoczesnych technologii jako bazy umoŝliwiającej naukowcom, studentom, pracownikom organizacji wykorzystanie doświadczeń innych osób. Aktualnie kwestia definicji zarządzania wiedzą, która byłaby powszechnie akceptowana zarówno w teorii, jak i w praktyce jest ciągle otwarta. Bezsporne są jednak fakty, Ŝe zarządzanie wiedzą: powinno mieć charakter kompleksowy; powinno przekształcać aktywa intelektualne organizacji w wynik ekonomiczny; powinno być wspierane przez technologię i kulturę organizacyjną powinno kreować sieć współpracy tych, którzy posiadają wiedzę z tymi, którzy jej potrzebują. Wśród teoretyków największy wkład w opracowanie definicji zarządzania wiedzą wnieśli naukowcy z Wielkiej Brytanii. W wyniku ich prac i badań powstała następująca definicja: Zarządzanie wiedzą to ogół procesów umoŝliwiających tworzenie, upowszechnianie i wykorzystywanie wiedzy do realizacji celów organizacji. 2 Z badań przeprowadzonych w ponad 700 firmach amerykańskich wynika, Ŝe wiedza przydatna do zarządzania firmą znajduje się zarówno w formalnych dokumentach, jak i umysłach pracowników. Wyniki tych badań przedstawia Rysunek 1. 1 Senege P. (1990), The Fifth Discipline, New York Doubleday 2 M. Grudzewski, I. Hejduk, Przedsiębiorstwo wirtualne, Difin, Warszawa 2002.

157 Maria Parlińska, Marcin Adamczyk Aspekty ekonomiczne zarządzania wiedzą w organizacji na bazie Distance Seminar 157 Źródło: Neumann Management Review 3 Rys. 1 Knowledge Management 3. Praktyczne wykorzystanie technologii na odległość Platformy edukacyjne Informacja i jej szybki przepływ, są często kluczowymi elementami budującymi sukces organizacji. Informatycy stworzyli platformy informacyjne, które zostały zaadoptowane przez naukowców i pedagogów. Stosuje się je szczególnie w przypadkach, gdy jest konieczność zredukowania lub wyeliminowania odległości partnerów. Gdy praca powinna być zrealizowania, w krótkim czasie, a jednoczesne uczestnictwo w niej obu stron nie jest moŝliwe. Platforma moŝe być teŝ wykorzystana w pracy długoterminowej, która wymaga przemyśleń i dostępu do róŝnych zasobów informacji, indywidualnych działań, a potem połączenia, gdy jest to projekt realizowany przez wspólnych partnerów. Platforma edukacyjna jest systemem LMS (Learning Management System) tzn. Systemem zdobywania wiedzy za pośrednictwem Internetu lub sieci lokalnej (intranetu). Oferta rynkowa internetowych platform edukacyjnych jest bardzo bogata, ale wybór odpowiedniej platformy nie zawsze leŝy w moŝliwościach uŝytkownika, bowiem są to rozwiązania drogie. Obok komercyjnych platform edukacyjnych są równieŝ platformy oparte na licencji promowanej przez Free Software Foundation, której celem jest swoboda udostępniania uŝytkownikowi oprogramowania, a takŝe moŝliwość zmiany udostępnionego oprogramowania (systemy Open Source, które oferowane są nieodpłatnie razem z kodem źródłowym). Tempo rozwoju systemów Open Source jest nawet szybsze, niŝ aplikacji komercyjnych. 4 Najpopularniejszym systemem edukacyjnym opartym na Open Source jest platforma Moodle, autorstwa Martina Dougiamasa. Wśród innych systemów zarządzania nauczaniem z tej grupy w Polsce dostępne są: - Ilias (ma dość wysokie oceny) - Caroline (mniej interakcyjny, skupiony na wspieraniu procesu samokształcenia), - ATutor (mocną stroną są moŝliwości administratora projektowania strony estetycznej plat- 3 Knowledge Management. Neumann Management Review [w:] System informacji strategicznej, praca zbiorowa pod red. R. Borowieckiego i M. Romanowskiej, Warszawa Nowicki K., Hasse M., Analiza porównawcza systemów zarządzania nauczaniem opartych na licencji Open Source, [w:] Kształcenie na odległość metody i narzędzia, Z. Wiśniewski (red.) Akademia Morska, Gdynia 2004

158 158 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 formy), - Bazar (mniej rozbudowany, o nieco mniejszej popularności),5 jak równieŝ: Eduzope, CHEF, Adept, LRN, eclass,net, WBT-Master, Open Course i kilkadziesiąt innych6 Platforma Microsoft Office SharePoint Server 2007 SharePoint Server 2007 jest zintegrowaną komercyjną platformą słuŝącą do udostępniania i przetwarzania informacji. Program ten słuŝy do zarządzanie informacją, usprawnia i upraszcza wewnętrzne procesy w organizacji, dzięki czemu obieg wiedzy jest prostszy, szybszy i bardziej efektywny. Technologia SharePoint umoŝliwia takŝe współpracę z partnerami zewnętrznymi. 7 SharePoint wchodzi w skład większego pakietu roboczego jakim jest Office System. Dzięki temu pozwala na integrację z programami pakietu Microsoft Office (Word, Excel, InfoPath). Dodatkowo uŝytkownicy systemu SharePoint 2007 mają do dyspozycji wydajny silnik wyszukiwania pozwalający na indeksowanie treści z wielu źródeł jak: strony internetowe, pliki udostępnione czy zewnętrze systemy informatyczne. SharePoint Server 2007 jest produktem skierowanym do zespołów i uŝytkowników indywidualnych, duŝych i średnich organizacji, których celem jest m.in. usprawnienie pracy grupowej, komunikacji wśród pracowników, zarządzania portalami i treścią witryn, a takŝe zarządzania projektami i procesami w organizacji. Platforma SharePoint jest narzędziem prostym w obsłudze, posiadającym przyjazny i spójny interfejs, dzięki czemu moŝe być obsługiwana przez uŝytkowników posiadających podstawową znajomość pakietu Office. Platforma SharePoint Server 2007 umoŝliwia organizacjom: łatwe przechowywanie i zarządzanie dokumentami, usprawnienie procesu podejmowania świadomych decyzji dzięki prezentowaniu kluczowych dla firmy informacji w jednym miejscu, zwiększenie wydajności pracy, łączenie pracowników z informacjami i wiedzą, elektroniczną implementacje procesów biznesowych, społecznościową wymianę wiedzy (blog, wiki, RSS), pełną integrację z istniejącymi systemami typu CRM, ERP, wydajne wyszukiwanie informacji Z kolei program Windows SharePoint Services 3.0 jest produktem rozprowadzanym w ramach darmowej licencji, poniewaŝ korzysta z modelu licencjonowania systemu operacyjnego, na którym został zainstalowany - Windows 2003 Server lub Windows 2008 Server. Organizacje posiadające licencję na Windows Server mogą wdroŝyć Windows SharePoint Services 3.0 bez dodatkowych opłat licencyjnych. Projekt Support For Virtual Study In V4 Countries Przykładem wykorzystania nowoczesnych technologii moŝe być projekt realizowany w 2007 roku dotyczący wsparcia działań w zakresie studiów wirtualnych pod oryginalnym tytułem, Support For Virtual Study in V4 Countries, którego głównym koordynatorem był Wydział Stu- 5 Bednarek J., Lubina E., Kształcenie na odległość Podstawy dydaktyki, Warszawa Meyer I., Porównanie i klasyfikacja wybranych systemów zdalnego nauczania o otwartym kodzie źródłowym, [w:] Kształcenie na odległość metody i narzędzia, Z. Wiśniewski (red.) Akademia Morska, Gdynia

159 Maria Parlińska, Marcin Adamczyk Aspekty ekonomiczne zarządzania wiedzą w organizacji na bazie Distance Seminar 159 diów Regionalnych Uniwersytetu Rolniczego w Nitrze, a personalnie doc. Eleonora Marisova Projekt miał strukturę modułową, w skład której wchodziły trzy moduły: Moduł 1: Regional development Rozwój regionalny Moduł 2: Public administration of the EU Administracja publiczna UE Moduł 3: Rural tourism development Rozwój turystyki wiejskiej Wszystkie moduły zostały podzielone na trzy obszary obejmujące wprowadzenie do omawianych zagadnień, szerszą prezentację tematu oraz charakterystykę problemów w czterech krajach V4 tj. Słowacji, Czech, Węgier i Polski. Zagadnienia opracowane przez naukowców dydaktyków z Uczelni Rolniczych krajów V4 zostały posadowione na platformie Moodle trzy miesiące przed planowaną na wrzesień sesją podsumowującą pracę. W ciągu tych 3 miesięcy miało miejsce kilka sesji z wykorzystaniem technologii ICT. Projekt międzynarodowych seminariów naukowych na zasadach Distance Seminar Celem projektu było zbadanie wpływu i kompatybilności dostępnych narzędzi informatycznych na proces wspomaganej elektronicznie (róŝne, dostępne w krajach uczestniczących, platformy komunikacyjne TCPiP, posiadane oprogramowanie, doświadczenia i dokumenty normatywne) integracji środowisk naukowych w procesach realizacji międzynarodowych seminariów i wypracowanie określonej naukowej i technicznej metodologii realizacji tych zagadnień na bazie SGGW Warszawa oraz Consortium of Cooperating Universities in the Field Virtual Study and Scientific Programmes. Metody badawcze ustalane w trybie roboczym w trakcie zaplanowanych sesji z kooperującymi uczelniami w zaleŝności od postępu i uzyskiwanych rezultatów kaŝdej sesji dały zróŝnicowane rezultaty. Dla realizowania załoŝonego celu w pierwszym roku zakupiono: notebook z wbudowanymi róŝnymi urządzeniami komunikacyjnymi, kamerą internetową i mikrofonem. Efektem realizowanego grantu w pierwszym roku projektu była przeprowadzona pilotaŝowa konferencja w grudniu 2007 roku, w ramach Consortium of Cooperating Universities in the Field Virtual Study and Scientific Programmes z Wydziałem Regionalnego Rozwoju Uniwersytetu Rolniczego w Nitrze na Słowacji (info: prodziekan Eleonora Marisova). Projekt był kontynuowany w 2008 roku i w tym celu zakupiono dalszy sprzęt, jakim jest bezprzewodowy, przenośny projektor wizyjny. W 2008 roku planowane były kolejne konferencje w ramach konsorcjum, ale ze względów formalnych proces ten przesunięty został na 2009 rok. Realizacja zakupu sprzętu miała miejsce dopiero w grudniu 2008 r., nastąpiła teŝ zmiana współpracujących Uczelni. Aktualnie tego typu spotkania słuŝące do wymiany myśli naukowej, a takŝe prowadzenia wspólnych projektów naukowych oraz dydaktycznych są realizowane w ramach współpracy z naukowcami uniwersytetów ELLS. Dzięki zastosowanej technice, skrócono czas potrzebny na odbycie spotkań do minimum, a jednocześnie uzyskano obniŝenie kosztów międzynarodowych seminariów naukowych, co przy ograniczonych funduszach na badania i sporych obciąŝeniach dydaktycznych ma niebagatelne znaczenie. Halo HP Wideokonferencje XXI wieku Halo HP jest nową generacją wideokonferencji pozwalającą na doskonałą komunikację z osobami znajdującymi się w róŝnych miejscach na świecie. Wideokonferencja odbywa się w pomieszczeniach organizacji, w których znajdują się duŝe wyświetlacze (np.: telewizory LCD), dzięki którym moŝna prowadzić dyskusję z osobami znajdującymi się w dowolnym punkcie na świecie. Technologia ta pozwala na uzyskanie bardzo dobrej jakości obrazu i dźwięku.

160 160 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 Rys.2. Pokój Halo, w którym odbywają się międzynarodowe wideokonferencje Źródło: Serwis HP.com Mimo, iŝ zakup takiego rozwiązania, wiąŝe się z duŝymi wydatkami dla organizacji, to jeśli pracownicy często muszą podróŝować, w związku z udziałem w seminariach i konferencjach, a jednocześnie są ograniczeni ze względu na inne obowiązki i czas jaki przy tym tracą, to aparatura do wideokonferencji HP jest dla nich idealnym rozwiązaniem. Dzięki zastosowaniu innowacyjnych rozwiązań Halo HP uczestnicy wideokonferencji po minutach mają wraŝenie, Ŝe znajdują się w jednym pomieszczeniu zapominając, Ŝe często dzielą ich tysiące kilometrów. Technologia Halo HP pozwala na włączenie w proces komunikacji na odległość komunikatów niewerbalnych, jak mimika twarzy i róŝnego rodzaju gesty. HP zainstalowało obecnie ok. 60 pokoi Halo, które słuŝą właśnie do tego rodzaju zdalnych konferencji. HP dostarcza rozwiązania technologiczne klientom indywidualnym, przedsiębiorstwom i instytucjom na całym świecie. Oferta firmy obejmuje infrastrukturę informatyczną, urządzenia komputerowe i dostępowe, kompleksowe usługi informatyczne oraz przetwarzania obrazu i druku. 4. Nowoczesne technologie w warunkach kryzysu finansowego Firma Sybase Polska od 27 listopada do 15 grudnia 2008 r. przeprowadziła badanie na temat prognoz i trendów na rynku IT w Polsce w 2009 roku. W badaniu wzięło udział 149 osób, spośród klientów i partnerów firmy Sybase. Ponad połowa respondentów pracuje dla duŝych organizacji zatrudniających ponad 500 osób. Pomimo trudnej sytuacji gospodarczej na świecie z wyników ankiet płyną stosunkowo optymistyczne wnioski.

161 Maria Parlińska, Marcin Adamczyk Aspekty ekonomiczne zarządzania wiedzą w organizacji na bazie Distance Seminar 161 Źródło: Sybase Polska Rys. 3 Wpływ kryzysu finansowego na inwestycje w IT w 2009 roku Wyniki badań, wskazują, Ŝe światowy kryzys gospodarczy będzie miał ograniczony wpływ na inwestycje w IT w 2009 roku. Respondenci wypełnili anonimową ankietę składającą się z 4 pytań: Czy kryzys finansowy wpłynie na Państwa inwestycje planowane w IT 2009 roku? W jakich obszarach IT planują Państwo inwestycje w 2009 roku? Jakie dostrzegają Państwo bariery rozwoju w Pani/Pana firmie? Liczba zatrudnionych osób? Wśród ankietowanych osób, 66% uwaŝa, Ŝe kryzys finansowy nie wpłynie na planowane inwestycje. Badania wykazały równieŝ, Ŝe dla firm duŝo większą barierą rozwoju są problemy kadrowe (37%), natomiast brak środków finansowych jest barierą rozwoju IT w 16% ankietowanych firm. Firmy mają zamiar inwestować głównie w sprzęt IT i narzędzia programistyczne (16% ankietowanych) oraz rozwiązania mobilne i Business Intelligence (12%).

162 162 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 Źródło: Sybase Polska Rys. 4 Plany inwestycyjne w IT w 2009 roku Z drugiej strony agencje analityczne, m.in. IDC oraz DiS, które jeszcze przed pierwszym uderzeniem kryzysu prognozowały duŝy wzrost rynku systemów ERP w Polsce, aktualnie weryfikują te prognozy uwaŝając, Ŝe wzrost ten będzie duŝo niŝszy. Organizacje będą bowiem ograniczać budŝety na rozwiązania TCI, podobnie jak w latach i , podczas kryzysów azjatyckiego i rosyjskiego oraz po 11 września 2001 r. Zdaniem ekspertów sektora IT zatrudnionych w polskich firmach wdroŝeniowych, w takich sytuacjach firmy redukują przede wszystkim budŝety na wdroŝenia nowych technologii. Jak wynika z informacji nieoficjalnych, oszczędzanie juŝ się rozpoczęło - polskie oddziały globalnych koncernów i duŝych firm zagranicznych otrzymały instrukcje ze swoich central, aby wstrzymać wszystkie wdroŝenia i zakupy sprzętu, które nie są niezbędne. 8 Organizacje mają takŝe oszczędzać na inwestowaniu w sprzęt i licencje oprogramowania. W najlepszym wypadku decyzje dotyczące wdraŝanych systemów informatycznych przekładane są na następny rok. Przed polskimi firmami stoi kolejny problem, związany z Prawem o zamówieniach publicznych, które obliguje organizacje, aby wybierając dostawców, kierowały się ceną. WdraŜając ERP moŝna uzyskać oszczędność poprzez dobry wybór systemu, wejście na szybką ścieŝkę wdroŝeniową, obniŝenie kosztu analizy przed wdroŝeniem i zatrudnienie dobrego menedŝera projektu. Oszczędność na samym procesie wdroŝenia, według firm wdroŝeniowych, oznacza, Ŝe moŝe się znów upowszechnić, tak jak to miało miejsce podczas ostatniego kryzysu na początku dekady, szybka ścieŝka wdroŝeniowa typu rapid implementation. Chodzi o szybkie wdroŝenie systemu 8 Mejssner B., Wielkie oszczędzanie CIO Magazyn Dyrektorów IT grudzień 2008

163 Maria Parlińska, Marcin Adamczyk Aspekty ekonomiczne zarządzania wiedzą w organizacji na bazie Distance Seminar 163 w konfiguracji standardowej, praktycznie bez modyfikacji. W ten sposób moŝna zaoszczędzić na wdroŝeniu nawet do 50%, gdyŝ takie są orientacyjne koszty analizy systemu, analizy biznesowej i mapowania procesów. W przypadku standardowego systemu wydatki są znacząco mniejsze. W Europie Zachodniej wdroŝenie systemu w konfiguracji standardowej nie jest niczym nadzwyczajnym. Liczba modyfikacji jest wtedy niewielka. Tymczasem u nas większość budŝetu poŝerają właśnie modyfikacje - mówi Piotr Szczerbiak z Columbus IT Podsumowanie O wadze poruszanych w niniejszym artykule zagadnień świadczy fakt, iŝ problematyka społeczeństwa informacyjnego była jednym trzech głównych pól badawczych projektu Narodowy Program Foresight - Polska Pole badawcze Technologie Informacyjne i Telekomunikacyjne zostało podzielone na kilka szczegółowych tematów: dostęp do Informacji, ICT a społeczeństwo, ICT a edukacja, e-biznes, Nowe Media. 10 Wykorzystanie technologii na odległość zwiększa efektywność wykorzystania wiedzy w organizacji, zwiększa szybkość podejmowania decyzji. Łatwiejsza i duŝo tańsza w stosunku do spotkań face-to-face staje się wymiana doświadczeń pomiędzy współpracującymi organizacjami niezaleŝnie od odległości, redukując znacząco ilość, a tym samym koszty podróŝy. Ograniczenie liczby podróŝy ma takŝe znaczący wymiar ekologiczny. Według danych HP zespół składający się z czterech osób, który zamiast odbyć podróŝ na trasie Nowy York Londyn wykorzysta urządzenia Halo HP zaoszczędzi z tytułu emisji 6000 kg CO 2, co stanowi równowartość wyłączenia z ruchu drogowego 360 samochodów na jeden dzień. 6. Literatura 1. Senege P. (1990), The Fifth Discipline, New York Doubleday 2. Nowicki K., Hasse M., Analiza porównawcza systemów zarządzania nauczaniem opartych na licencji Open Source, [w:] Kształcenie na odległość metody i narzędzia, Z. Wiśniewski (red.) Akademia Morska, Gdynia 3. Bednarek J., Lubina E., Kształcenie na odległość Podstawy dydaktyki, Warszawa Meyer I., Porównanie i klasyfikacja wybranych systemów zdalnego nauczania o otwartym kodzie źródłowym, [w:] Kształcenie na odległość metody i narzędzia, Z. Wiśniewski (red.) Akademia Morska, Gdynia Mejssner B., Wielkie oszczędzanie CIO Magazyn Dyrektorów IT grudzień Kleiber M., Narodowy Program Foresight - Polska 2020, Rzeczpospolita, Serwis HP.com 9 Mejssner B., Wielkie oszczędzanie CIO Magazyn Dyrektorów IT grudzień Kleiber M., Narodowy Program Foresight - Polska 2020, Rzeczpospolita,

164 164 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 ECOMOMICS ASPECTS OF KNOWLEDGE MANAGEMENT ON THE BASE OF DISTANCE SEMINAR Summary Last years of the XX and XXI century are years of unexpected, not seen in the history increase of the importance of knowledge as the basic factor of civilization and economy development. The importance of knowledge is known very well in developed countries, although the building and successful using of new knowledge is not easy. The concept of knowledge management is the topic of interests for scientists as well is used in many different organizations. The realization of the concept of the knowledge management in learning organizations like universities, basis on the using of the advanced multimedia technology, which allow rapid and costs limiting communication. For this reason educational platforms are used for organizing the teleconferences, seminars and other meetings. The authors also present some of own experiences in taking part in distance projects and also try to show problems going out from the financial crisis. Keywords: knowledge management, distance seminar, information society, educational platforms, information technology Maria Parlińska Zakład Metod Ilościowych Katedra Ekonomiki Rolnictwa i Międzynarodowych Stosunków Gospodarczych Wydział Nauk Ekonomicznych Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie Warszawa, ul. Nowoursynowska maria_parlinska@sggw.pl Marcin Adamczyk Katedra Informatyki Wydział Zastosowań Matematyki i Informatyki Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie Warszawa, ul. Nowoursynowska marcin_adamczyk@sggw.pl

165 Jan Studziński Metody zwalczania sytuacji kryzysowych w miejskich systemach zaopatrzenia w wodę 165 JAN STUDZIŃSKI IBS PAN Warszawa METODY ZWALCZANIA SYTUACJI KRYZYSOWYCH W MIEJSKICH SYSTEMACH ZAOPATRZENIA W WODĘ 1 Streszczenie W artykule omówiono metody przewidywania i zapobiegania sytuacjom kryzysowym występującym w złoŝonych miejskich systemach wodociągowych. Sytuacja kryzysową w takim systemie jest awaria sieci wodociągowej, groŝąca stratami wody w sieci i przerwami w dostawach wody do odbiorców. Są to z jednej strony straty finansowe przedsiębiorstwa wodociągowego, z drugiej strony straty społeczne związane z niezadowoleniem mieszkańców i stratą ich zaufania do producenta i dystrybutora wody. Aby przeciwdziałać takim zagroŝeniom, opracowuje się róŝne metody zaradcze, polegające z jednej strony na prognozowaniu zdarzeń awaryjnych, aby je odpowiednio wcześnie wyeliminować, z drugiej strony na szybkim zlokalizowaniu awarii, jeŝeli juŝ wystąpi. Są to wszystko metody wspomagane komputerowo, czy to w postaci pojedynczych programów, czy całych systemów informatycznych wspomagania decyzji. Trzy takie metody omówiono w artykule. Słowa kluczowe: Komputerowe zarządzanie wiedzą, systemy wspomagania decyzji, komputerowe zarządzanie sytuacjami kryzysowymi, miejskie systemy wodociągowe 1. Wprowadzenie Miejskie przedsiębiorstwa wodociągowe są zwykle przedsiębiorstwami komunalnymi, podległymi miejskim władzom samorządowym, i ich poprawne funkcjonowanie w istotnym stopniu decyduje o jakości Ŝycia w mieście i jednocześnie o zaufaniu, jakim cieszy się lokalna władza w o- czach miejskiej społeczności. Stąd to poprawne funkcjonowanie jest często kluczowe dla poziomu Ŝycia i zadowolenia mieszkańców. Funkcje miejskiego systemu zaopatrzenia w wodę dotyczą dostarczania wody odbiorcom w sposób bezawaryjny i po moŝliwie niskich kosztach, przy czym woda powinna być dostarczana w wymaganej ilości, pod odpowiednim ciśnieniem i odpowiednio dobrej jakości. JuŜ z tego wyliczenia funkcji widać, Ŝe jest to zadanie optymalizacji wielokryterialnej, gdzie poszczególne kryteria celu, na przykład: dobra jakość i niska cena, lub: bez-awaryjność dostaw i wysokie ciśnienie, są wzajemnie przeciwstawne. Miejskie sieci wodociągowe produkują dziennie ogromne ilości wody, na przykład sieć w Rzeszowie, mieście średniej wielkości o liczbie mieszkańców , produkuje około m 3 wody/dobę. PoniewaŜ koszt wody wynosi średnio w Polsce około 3 zł/m 3, więc dzienna produkcja wody, na przykład w mieście wielkości Rzeszowa, to około zł, co w skali roku wynosi juŝ około 66 mln zł. Są to duŝe kwoty i równieŝ duŝe są straty finansowe, gdy występują awarie powodujące wycieki wody z sieci. Wysoka awaryjność sieci wodociągowej podraŝa jej eksploatację, co zwiększa w konsekwencji koszty wo- 1 Praca wykonana w ramach realizacji projektu rozwojowego MNiSzW nr R

166 166 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 dy płacone przez mieszkańców. Awaryjność sieci powoduje przerwy w dostawach wody, ale takŝe chwilowe pogorszenie jej jakości, i wszystkie te czynniki wpływają negatywnie na atmosferę społeczną. Stąd widać, jak waŝnym zagadnieniem jest podejmowanie takich działań, aby sytuacje awaryjne, czyli kryzysowe na sieci wodociągowej wyeliminować. Zasadniczo są trzy grupy metod postępowania proponowanych do zwalczania sytuacji kryzysowych w systemach zaopatrzenia w wodę. Pierwsza grupa metod polega na szacowaniu ryzyka wystąpienia awarii i proponowaniu przedsięwzięć na wypadek, gdy awaria wystąpi, oraz na monitoringu zdarzeń zachodzących w systemie zaopatrzenia w wodę, aby taką awarię dostatecznie wcześnie zlokalizować. Druga grupa metod polega na prognozowaniu zdarzeń awaryjnych i eliminowaniu moŝliwych przyczyn ich wystąpienia, czyli na zapobieganiu awariom. Wreszcie trzecia grupa metod polega na lokalizowaniu awarii, które właśnie wystąpiły, w celu ich szybkiego usunięcia, dla zminimalizowania strat nimi powodowanych. W drugiej i trzeciej grupie metod równieŝ kluczową rolę odgrywa monitoring sieci wodociągowej a takŝe model hydrauliczny badanej sieci słuŝący do obliczeń symulacyjnych względnie testowania zaproponowanych rozwiązań antykryzysowych. Trzy metody reprezentacyjne dla przedstawionych grup zostaną zaprezentowane w kolejnych punktach artykułu. Artykuł ma charakter przeglądowo-opisowy, to znaczy przedstawia metody opracowane w róŝnych ośrodkach badawczych, krajowych i zagranicznych, i podejmuje próbę oceny ich skuteczności i uŝyteczności, głównie na podstawie doniesień literaturowych. Jednocześnie w Instytucie Badań Systemowych PAN są prowadzone prace związane z implementacją tych metod w wodociągach rzeszowskich a takŝe z rozwojem i modyfikacją metod z grupy drugiej i trzeciej. 2. Metoda wyznaczania ryzyka awarii Metody wyznaczania ryzyka awarii w systemach zaopatrzenia w wodę są w Polsce rozwijane między innymi na Politechnice Rzeszowskiej przez zespół kierowany przez Janusza Raka [4,5,6,7]. Kluczowym elementem metody jest wyznaczenie tzw. matrycy ryzyka wystąpienia zdarzeń awaryjnych powodujących określone straty. Tworzenie matrycy ryzyka rozpoczyna się od ustalenia tabeli kategorii częstości wystąpienia awarii i tabeli kategorii spowodowanych nimi strat. W podanym niŝej przykładzie zastosowano pięciostopniowe skale dla obu rodzajów kategorii związanych z ryzykiem awarii [6,7]. Kategoria częstości Tabela 1. Kategorie częstości zdarzeń awaryjnych (źródło [8]). Opis Waga punktowa Częste A Częściej niŝ 1 raz w ciągu roku: 1 [1/rok] 5 Prawdopodobne B 1 raz w okresie od 1 do 5 lat: 1 0,2 [1/rok] 4 Okazjonalne C 1 raz w okresie od 5 do 20 lat: 0, [1/rok] 3 Mało prawdopodobne D 1 raz w okresie od 20 lat do 50 lat: [1/rok] 2 Nieprawdopodobne E 1 raz w okresie od 50 lat do 100 lat i więcej: [1/rok] 1 166

167 Jan Studziński Metody zwalczania sytuacji kryzysowych w miejskich systemach zaopatrzenia w wodę 167 Tabela 2. Kategorie strat spowodowanych awariami (źródło [8]) Kategoria strat Opis Waga punktowa Katastrofalne F Strata finansowa powyŝej 10 6 EUR 5 PowaŜne G Strata finansowa rzędu EUR 4 Znaczące H Strata finansowa rzędu EUR 3 Małe I Strata finansowa rzędu EUR 2 Pomijalne J Strata finansowa poniŝej EUR 1 W tabeli 1 przedstawiono kategorie częstości wystąpienia zdarzeń awaryjnych. W tabeli 2 przedstawiono kategorie strat związanych z wystąpieniem tych zdarzeń. Natomiast kluczowa dla metody matryca ryzyka wyznaczona na podstawie tabel 1 i 2 została pokazana w tabeli 3. W rezultacie przyjętych pięciostopniowych skali kategorii częstości i kategorii strat otrzymuje się pięciostopniową skalę poziomów ryzyka: RND ryzyko niedopuszczalne RNA ryzyko nieakceptowalne RK ryzyko kontrolowane 6 10 RT ryzyko tolerowane 3 5 RZ ryzyko zaniedbywalne 1 2 Kategoria częstości A = 5 B = 4 C = 3 D = 2 E = 1 Tabela 3. Matryca ryzyka (źródło [8]). Kategoria strat F = 5 G = 4 H = 3 I = 2 J = 1 A x F = 25 RND B x F = 20 RND C x F = 15 RNA D x F = 10 RK E x F = 5 RT A x G = 20 RND B x G = 16 RNA C x G = 12 RNA D x G = 8 RK E x G = 4 RT Stopień ryzyka A x H = 15 RNA B x H = 12 RNA C x H = 9 RK D x H = 6 RK E x H = 3 RT A x I = 10 RK B x I = 8 RK C x I = 6 RK D x I = 4 RT E x I = 2 RZ A x J = 5 RT B x J = 4 RT C x J = 3 RT D x J = 2 RZ E x J = 1 RZ

168 168 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 Przyjmując, Ŝe będzie tworzona trójwarstwowa matryca ryzyka, przybierze ona postać pokazaną na rys. 1 [6,7]. 1 RND RND RNA RK RT 2 RND RNA RNA RK RT RT 3 RN A RNA RK RK RT RT RT RK RK RK RT RZ RZ RZ RT RT RT RZ RZ RZ RZ RT RT RZ RZ RZ RZ RT RZ RZ RZ RZ Rys. 1. Trójwarstwowa matryca ryzyka (źródło [7]). Poszczególne warstwy matrycy, oznaczone liczbami 1, 2 i 3, oznaczają: 1 barierę zapobiegania; 2 barierę ochrony; 3 barierę przeciwdziałania. Na rys. 2 pokazano rozwinięte warstwy matrycy ryzyka. RND RND RNA RK RT RNA RNA RK RT RT RK RK RT RT RT RND RNA RNA RK RT RNA RK RK RT RT RK RT RZ RZ RZ RNA RNA RK RK RT RK RK RT RZ RZ RT RZ RZ RZ RZ RK RK RK RT RZ RT RT RZ RZ RZ RT RZ RZ RZ RZ RT RT RT RZ RZ RT RT RZ RZ RZ RT RZ RZ RZ RZ Rys. 2. Rozwinięte warstwy (bariery) matrycy ryzyka. W dalszym ciągu metody naleŝy zdefiniować warstwy matrycy ryzyka (bariery obronne, czyli przedsięwzięcia zapobiegania awariom) oraz oszacować stopnie ryzyka wystąpienia zdarzeń awaryjnych (kryzysowych), uruchamiające poszczególne bariery obronne. Niech badana aglomeracja miejska będzie zaopatrywana w wodę z rzeki. Zdarzeniem awaryjnym niech będzie pojawienie się skaŝonej wody w sieci wodociągowej. Dla trójwarstwowej matrycy ryzyka definiuje się następujące bariery obronne [6,7]: Bariera zapobiegania 1 ma tworzyć warunki wczesnego ostrzegania poprzez monitoring jakości wody surowej w stacji poboru, czyli węźle źródłowym sieci wodociągowej. 168

169 Jan Studziński Metody zwalczania sytuacji kryzysowych w miejskich systemach zaopatrzenia w wodę 169 Bariera ochrony 2 ma chronić system dystrybucji przed wodą złej jakości poprzez monitoring wody uzdatnionej, czyli pompowanej do sieci wodociągowej. Bariera przeciwdziałania 3 oznacza podjęcie skutecznej akcji informacyjnej w celu ograniczania negatywnych skutków związanych ze spoŝyciem skaŝonej wody. Oszacowanie stopni ryzyka zdarzeń awaryjnych moŝe wyglądać następująco [6,7]: W ciągu roku wykonuje się 730 analiz jakości wody surowej i uzdatnionej. Prawdopodobieństwo popełnienia błędu analizy, polegającego na niewykryciu skaŝenia, wynosi 0,001. Częstość z tym związana wynosi: 0,001 x 730 = 0,73 [1/rok]. Na podstawie danych historycznych oszacowano prawdopodobieństwo złej jakości wody na ujęcia równe 0,03. Określenie poziomu ryzyka dla matrycy dla bariery 1: Częstość nie wykrycia skaŝenia wody wynosi: 2 f 1 = 0,03 0,73 = 2, / rok Odpowiada to klasie częstości D. Straty związane ze złą jakością wody oszacowano na przynaleŝne do klasy G. Odpowiada to stopniowi ryzyka D x G, czyli RK. Określenie poziomu ryzyka dla matrycy dla bariery 2: Częstość nie wykrycia skaŝenia wody wynosi: 2 2 f 2 = f1 0,73 = 2, ,73 = 1, / rok Odpowiada to klasie częstości D. Przyjmijmy, Ŝe uzdatnianie wody nie spowoduje zmniejszenia negatywnych skutków, czyli zostaje zachowana klasa G. Odpowiada to stopniowi ryzyka D x G, czyli RT. Określenie poziomu ryzyka dla matrycy dla bariery 3: Prawdopodobieństwo skuteczności akcji informacyjnej ludności o skaŝeniu wody oszacowano na 0,9. Częstość korzystania ze skaŝonej wody wodociągowej wynosi: 2 2 f 3 = f2 0,9 = 1, ,9 = 1, / rok Odpowiada to klasie częstości E. Przyjęto, Ŝe akcja informacyjna o skaŝeniu wody w wodociągu publicznym spowoduje zmniejszenie negatywnych skutków o jeden rząd wielkości, czyli kategoria strat spada do klasy H. Odpowiada to stopniowi ryzyka E x H, czyli RZ. Metoda polega w ogólności na opracowywaniu scenariuszy postępowania w sytuacji, gdy wystąpi określone zagroŝenie, i na szacowaniu prawdopodobieństwa wystąpienia tego zagroŝenia. Z jednej strony jest to metoda dosyć wygodna, gdyŝ proponuje stosowanie określonych procedur postępowania, opracowanych wcześniej, w określonych sytuacjach kryzysowych. Z drugiej strony przyjmuje się niej dosyć duŝo arbitralnych załoŝeń, co powoduje, Ŝe opracowane scenariusze nie zawsze będą zgodne z rzeczywistymi sytuacjami zachodzącymi w systemie zaopatrzenia w wodę i nie zawsze będą właściwie przewidywać wystąpienie rzeczywistych zagroŝeń. 3. Metoda przeciwdziałania ryzyku poprzez planowanie prac rewitalizacyjnych Metoda przeciwdziałania ryzyku, czyli minimalizująca prawdopodobieństwa wystąpienia awarii w systemie zaopatrzenia w wodę, jest realizowana w postaci złoŝonych zintegrowanych systemów informatycznych. Generują one scenariusze prac rewitalizacyjnych sieci wodociągowej w odniesieniu do obiektów, które zostały wcześniej zidentyfikowane jako najbardziej podatne na wystąpienie awarii. Takie systemy przeznaczone dla sieci wodociągowych [3], jak równieŝ dla sieci kanalizacyjnych [2], są rozwijane na przykład przez norweską organizację naukową SINTEF, któ-

170 170 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 rej struktura i profile działania przypominają Polską Akademię Nauk czy niemiecką Fraunhofer Gesellschaft. System opracowany przez SINTEF dla miejskich sieci wodociągowych, o nazwie CARE-W (Computer Aided REhabilitation of Water networks), składa się z systemu GIS, generującego mapę numeryczną sieci wodociągowej, modelu hydraulicznego, stosowanego do symulacji komputerowej sieci po zmianach wprowadzonych przez wygenerowane plany rewitalizacji i przed ich wdroŝeniem, oraz z systemu monitoringu do kalibracji modelu hydraulicznego. Zastosowanie tego systemu pozwala realizować następujące zadania: identyfikacja stanu technicznego sieci wodociągowej i jej poszczególnych obiektów identyfikacja odcinków sieci najbardziej naraŝonych na awarie wyznaczenie trendów awaryjności dla całej sieci, jej poszczególnych obszarów i pojedynczych obiektów generowanie scenariuszy prac rewitalizacyjnych według stopnia ich waŝności, to znaczy większej lub mniejszej potrzeby ich realizacji określenie moŝliwości inwestycyjnych przedsiębiorstwa wybór scenariusza rewitalizacji do realizacji opracowanie scenariusza do optymalnego zarządzania siecią wodociągową w funkcji potrzeb i moŝliwości przedsiębiorstwa. CARE-W prototype CARE-W MANAGER Graphical user interface (GUI) CARE-W central database Performance indicators (PI tool) Failure forecasting Water supply reliability Long-term rehabilitation planning Annual rehabilitation planning Identify the performance of a water supply system for monitoring, target setting and benchmarking Identify individual pipes and areas with a high failure potential Identify the most vulnerable points in a water supply system and the associated pipes Explore the future rehab investment needs and consequences and define the optimal rehab strategy Select the most cost-efficient rehab projects for an annual rehab programme under consideration of various criteria 8 / 29 Źródło: Materiał szkoleniowy SINTEF, 2007 [3] Rys. 3. Schemat funkcjonalny systemu CARE-W Schemat systemu CARE-W jest pokazany na rys. 3. Ma on budowę modułową, gdzie poszczególne moduły realizują wymienione wyŝej zadania. Podstawowym elementem systemu jest branŝowa baza danych, w której są zgromadzone wszystkie moŝliwe informacje na temat stanu 170

171 Jan Studziński Metody zwalczania sytuacji kryzysowych w miejskich systemach zaopatrzenia w wodę 171 sieci, jej obiektów, parametry techniczne, technologiczne i dane znamionowe tych obiektów a tak- Ŝe dane archiwalne i bieŝące dotyczące stanów awaryjnych, ich lokalizacji i przyczyn. Na podstawie tych ostatnich danych dokonuje się prognoz statystycznych awaryjności w odniesieniu do poszczególnych obiektów sieci i jej wybranych fragmentów. Przedstawiony system jest bardzo skuteczny pod warunkiem, Ŝe dane zebrane i zgromadzone w branŝowej bazie danych są rzetelne i wyczerpujące, to znaczy, gdy badane przedsiębiorstwo prowadzi dokładną rejestrację wszystkich zdarzeń związanych z siecią a takŝe gdy sieć znajduje się pod ciągłą kontrolą i jest właściwie serwisowana. Wtedy opracowywane prognozy awaryjności są trafne a prowadzone według opracowanych planów rewitalizacji prace inwestycyjne są efektywne. Pokazuje to rys. 4, na którym przedstawiono przykładowy pozytywny wpływ dokonywanej rewitalizacji sieci wodociągowej na jej awaryjność: w miarę wykonywanych inwestycji liczba awarii na sieci wyraźnie maleje. Jednak taka sytuacja zdarza się niestety dosyć rzadko i regułą, przynajmniej w krajowych przedsiębiorstwach wodociągowych, jest, Ŝe dane archiwalne o sieci są niekompletne, nieaktualne lub wręcz nieprawdziwe i nie prowadzi się równieŝ dokładnej rejestracji o awariach występujących na sieci. Ponadto wymagania systemu CARE-W są takie, Ŝe w przedsiębiorstwie wodociągowym powinna juŝ być zainstalowana mapa numeryczna sieci wodociągowej oraz powinien być skalibrowany i uruchomiony model hydrauliczny, co wymaga z kolei posiadania na sieci dosyć rozbudowanego systemu monitoringu. Niestety, te wymagania nie są spełnione w sposób zadowalający praktycznie w Ŝadnym przedsiębiorstwie wodociągowym w Polsce, co oznacza, Ŝe bezpośrednie zastosowanie tego systemu w prezentowanej postaci nie jest moŝliwe. Z kolei wadą samego systemu jest jego duŝa złoŝoność, mała przejrzystość i konieczność wprowadzenia ogromnej liczby danych, co sprawia duŝe trudności inŝynierom i pracownikom branŝowym zajmującym się eksploatacją sieci wodociągowej. Dlatego obecnie system CARE-W ma raczej charakter akademicki i raczej wyznacza kierunek rozwoju narzędzi minimalizujących liczbę sytuacji kryzysowych na sieci wodociągowej, niŝ sam jest takim uŝytecznym narzędziem. Indicators, example 17 / 29 Rys. 4. Przykład skuteczności działania systemu CARE-W Źródło: Materiał szkoleniowy SINTEF, 2007 [3]

172 172 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, Metoda lokalizacji zaistniałych awarii Ostatnia prezentowana tu metoda zwalczania sytuacji kryzysowych na sieci wodociągowej polega na minimalizowaniu strat spowodowanych awarią w momencie, gdy taka awaria juŝ wystąpiła. Zadaniem tej metody jest szybka i wiarygodna lokalizacja awarii i sygnalizacja o tym zdarzeniu do operatora sieci w celu wysłania brygady remontowej do jej usunięcia. Do zastosowania tej metody wymaga się, podobnie jak poprzednio w metodzie drugiej, określonego stopnia informatyzacji przedsiębiorstwa wodociągowego. W tym przypadku przedsiębiorstwo powinno dysponować co najmniej skalibrowanym modelem hydraulicznym sieci wodociągowej oraz odpowiednio rozbudowanym systemem monitoringu zainstalowanym na sieci. Prace związane z rozwijaniem i stosowaniem tej metody są prowadzone między innymi w Niemczech przez firmę REUS [9] i takŝe w Polsce w Instytucie Badań Systemowych PAN. Algorytm działania metody jest następujący: Wyznaczyć za pomocą modelu hydraulicznego rozkład ciśnień i rozkład przepływów w sieci wodociągowej dla typowych (standardowych) stanów pracy sieci. Wyznaczyć za pomocą modelu hydraulicznego powierzchnie rozkładów ciśnień i przepływów dla zdarzeń awaryjnych (wycieków) symulowanych kolejno w kaŝdym węźle sieci wodociągowej. Monitorować stan pracy sieci za pomocą systemu monitoringu, którego punkty pomiarowe są w miarę równomiernie rozmieszczone na sieci. Porównywać wartości ciśnień i przepływów monitorowane w punktach pomiarowych z wartościami tych parametrów właściwymi dla wyznaczonych wcześniej standardowych powierzchni rozkładów. W przypadku zauwaŝenia niezgodności między wartościami zmierzonymi i wartościami obliczonymi dla rozkładów standardowych, znaleźć w zbiorze powierzchni rozkładów wyznaczonych podczas symulowania wycieków taką powierzchnię, która najbardziej odpowiada zmienionym wartościom mierzonych parametrów. Sygnalizować operatorowi sieci wodociągowej stan awaryjny w punkcie (węźle) sieci, dla którego była wyznaczona znaleziona (zidentyfikowana) powierzchnia rozkładów. 172

173 Jan Studziński Metody zwalczania sytuacji kryzysowych w miejskich systemach zaopatrzenia w wodę 173 Rys. 5. Ekran programu OHIO do obliczeń hydraulicznych sieci wodociągowej Źródło: materiał własny Na rys. 5 pokazano ekran programu OHIO (Obliczenia Hydrauliczne I Optymalizacji) do obliczeń hydraulicznych sieci wodociągowej, który został opracowany w Instytucie Badań Systemowych PAN i wdroŝony w wodociągach rzeszowskich [1]. Przedstawiony algorytm wydaje się prosty, jednak jego realizacja jest związana z koniecznością wykonania ogromnej liczby obliczeń symulacyjnych i zapamiętania podobnie duŝej liczby tabel z zapisanymi w nich powierzchniami rozkładów ciśnień i przepływów oraz z koniecznością instalacji na sieci odpowiednio rozbudowanego systemu monitoringu. Po pierwsze, samych rozkładów standardowych jest co najmniej kilkanaście: dla róŝnych pór roku, dla róŝnych dni tygodnia, dla róŝnych typowych godzin obciąŝenia sieci: szczytu porannego, szczytu wieczornego, godzin dziennych południowych, godzin nocnych itp. Ponadto, w zaleŝności od wielkości sieci wodociągowej, otrzymujemy odpowiednio duŝą liczbę powierzchni rozkładów odpowiadającą liczbie węzłów sieci. NaleŜy pamiętać, Ŝe średniej wielkości sieć wodociągowa ma około kilku tysięcy węzłów i kilku tysięcy odcinków. W końcu, o dokładności lokalizacji awarii decyduje równieŝ liczba punktów pomiarowych w systemie monitoringu. Przy małej liczbie punktów dokładność takiej lokalizacji jest mała. Jed-

174 174 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 nocześnie koszty inwestycyjne i równieŝ eksploatacyjne systemu monitoringu sieci wodociągowej są dosyć wysokie i dlatego niewiele przedsiębiorstw wodociągowych decyduje się na takie przedsięwzięcia. Reasumując moŝna stwierdzić, Ŝe omawiana metoda, chociaŝ łatwiejsza do realizacji, niŝ metoda druga, jest równieŝ dosyć uciąŝliwa tak w implementacji, jak i w późniejszej eksploatacji, i obecnie jest rzadko stosowana w praktyce a w Polsce nie jest stosowana w Ŝadnym przedsiębiorstwie wodociągowym. Podobną koncepcję lokalizacji awarii w złoŝonej (pierścieniowej) miejskiej sieci wodociągowej bada się na Politechnice Śląskiej [11]. W prowadzonych tam badaniach stosuje się takŝe model sieci wodociągowej do symulowania wycieków w róŝnych punktach sieci oraz rejestruje się rozkłady ciśnień i przepływów zmieniające się w zaleŝności od lokalizacji symulowanego wycieku, aby móc później porównywać te rozkłady z rozkładem aktualnie mierzonym za pomocą zainstalowanego na sieci systemu monitoringu. RóŜnica w metodach polega na tym, Ŝe w tych badaniach sieć wodociągową modeluje się za pomocą sieci neuronowej i równieŝ sieci neuronowe stosuje się do identyfikacji awaryjnych rozkładów ciśnień i przepływów, podczas gdy poprzednia metoda posługuje się modelem fizykalnym (hydraulicznym) sieci, opracowanym na podstawie klasycznych równań Kirchhoffa, zaadoptowanych z elektrotechniki [1]. 5. Uwagi końcowe Przedstawiono trzy metody przeciwdziałania sytuacjom kryzysowym lub minimalizowania ich skutków w systemach zaopatrzenia w wodę, przy czym metody te są bardzo zróŝnicowane pod względem złoŝoności, skuteczności a takŝe stopnia skomputeryzowania. Najprostsza jest metoda wyznaczania ryzyka awarii: zasadniczo nie wymaga ona wysokiego stopnia zinformatyzowania badanego przedsiębiorstwa wodociągowego a jedynie archiwizację danych o stanach awaryjnych dla wyznaczenia prawdopodobieństw ich zajścia, wykorzystywanych przy szacowaniu stopni ryzyka zdarzeń awaryjnych. Ta prostota jest jej zaletą, lecz jednocześnie wadą, poniewaŝ zmniejsza dokładność i przez to wiarygodność wyznaczanych scenariuszy działań (barier) obronnych. Najbardziej złoŝona jest metoda planowania prac rewitalizacyjnych: wymaga ona wysokiego stopnia informatyzacji przedsiębiorstwa wodociągowego i ogromnej liczby danych wprowadzanych do systemu informatycznego, nie zawsze moŝliwych do uzyskania w sposób rzetelny w badanym przedsiębiorstwie. Dlatego obsługa systemu realizującego tą metodę jest bardzo uciąŝliwa i właściwie nie są znane przypadki uŝycia jej w praktyce. Ta złoŝoność jej wadą, lecz jednocześnie zaletą, poniewaŝ w przypadku spełnienia wszystkich wymagań metody zapewnia ona duŝą skuteczność w eliminowaniu przyczyn zdarzeń awaryjnych. Metoda lokalizacji awarii plasuje się pośrodku między wymienionymi dwiema metodami: jest mniej złoŝona od metody drugiej i bardziej skuteczna od metody pierwszej. Niemniej jej właściwe zastosowanie jest równieŝ uciąŝliwe, w szczególności w odniesieniu do konieczności wyznaczania powierzchni rozkładów ciśnień i przepływów dla symulowanych wycieków we wszystkich węzłach sieci. Dlatego nie dziwi, Ŝe właściwie nie jest ona szeroko stosowana. Reasumując naleŝy stwierdzić, Ŝe właściwie wszystkie przedstawione metody mają obecnie charakter raczej akademicki a nie uŝytkowy, co oznacza, Ŝe dalszym ciągu istnieje potrzeba opracowywania i testowania w praktyce nowych metod względnie wprowadzania ukierunkowanych aplikacyjnie zmian w metodach przedstawionych. 174

175 Jan Studziński Metody zwalczania sytuacji kryzysowych w miejskich systemach zaopatrzenia w wodę 175 W Instytucie Badań Systemowych PAN prowadzi się obecnie prace związane z opracowaniem algorytmów rewitalizacji sieci wodociągowych, podobnych do tych działających w norweskim systemie CARE-W, jednak prostszych w obsłudze i wymagających mniejszej liczby przyjmowanych arbitralnie załoŝeń. Algorytmy te będą włączone do struktury systemu informatycznego rozwijanego w IBS PAN i wdraŝanego w Rzeszowie do zarządzania tamtejszą siecią wodociągową [10]. Podobnie prowadzi się prace związane z modyfikacją metod lokalizacji awarii i ich adaptacją do moŝliwości technicznych krajowych przedsiębiorstw wodociągowych na przykładzie przedsiębiorstwa wodociągowego w Rzeszowie. Przy tym są rozwijane algorytmy lokalizacji awarii wykorzystujące do symulacji sieci wodociągowej zarówno deterministyczny (fizykalny) model hydrauliczny sieci (na przykład wspomniany wcześniej model OHIO [1]), jak i model w postaci sieci neuronowych. W tym pierwszym przypadku korzysta się z doświadczeń niemieckich i bezpośrednich kontaktów z firmą REUS [9], w drugim przypadku korzysta się z wyników prac prowadzonych na Politechnice Śląskiej [11]. 6. Literatura 1. Barski A., Pawlak A., Studzinski J.: Komputerowy model hydrauliczny miejskiej sieci wodociągowej. W: Badania Operacyjne i Systemowe: Środowisko Naturalne, Przestrzeń, Optymalizacja. PAN IBS, Seria Badania Systemowe, tom 63, , Warszawa CARE-S: System rewitalizacji sieci kanalizacyjnych. Prezentacja SINTEF, Politechnika Krakowska CARE-W: System rewitalizacji sieci wodociągowych. Prezentacja SINTEF, Politechnika Krakowska Rak J.: Istota ryzyka w funkcjonowaniu systemu zaopatrzenia w wodę. Oficyna Wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej, 1-113, Rzeszów Rak J.: Podstawy bezpieczeństwa systemów zaopatrzenia w wodę. Wydawnictwo PAN - Komitet InŜynierii Środowiska, tom 28, 1-215, Rak J., Tchórzewska-Cieślak B.: Metody analizy i oceny ryzyka w systemie zaopatrzenia w wodę. Oficyna Wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej. Rzeszów Rak. J., Tchórzewska-Cieślak B.: Czynniki ryzyka w eksploatacji systemów zaopatrzenia w wodę. Oficyna Wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej, Rzeszów Rak J., Tchórzowska-Cieślak B., Studzinski J.: Wybrane problemy bezpieczeństwa systemu zaopatrzenia w wodę. Gaz, Woda i Technika Sanitarna 2009 (w druku) 9. Straubel R.: REH: Programm zur Rechnergestützten EntscheidungsHilfe. REUS GmbH, Berlin Studzinski J.: Projektowanie zintegrowanego systemu informatycznego zarządzania miejską siecią wodociągową. Studia i Materiały PSZW (A. Januszewski, red.) tom 17, PSZW Bydgoszcz 2008, Wyczółkowski R.: Inteligentny system monitorowania sieci wodociągowych. Eksploatacja i Niezawodność, 1/2008,

176 176 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 METHODS OF CRISIS EVENTS CONTROL IN COMMUNAL WATER DISTRIBUTION SYSTEMS Summary In the paper some methods of forecasting and preventing the crisis situations arising in complex communal water distribution systems are described. A crisis situation in such the systems is mostly a failure of the water net pipe that results with water losses in the network and with breaks in water supply to the end users of the water net. This results farther with the financial losses for the waterworks and also with some social losses concerning the people removed from water for many times and for longer time. To avoid such threats different remedy methods are developed which are based on the forecasting of failure events for their elimination and on the fast identification of failures when they have already arisen. They all are the computer aided methods in the form of individual programs or complex information system for decisions making. Three of such the methods are presented in the paper. Key words: Computer knowledge management, decisions making systems, computer management of crisis situations, municipal waterworks and water networks Jan Studzinski Instytut Badań Systemowych PAN Warszawa studzins@ibspan.waw.pl 176

177 Jan Studziński, Andrzej Ziółkowski Komputerowe wspomaganie zarządzania projektami badawczymi 177 JAN STUDZINSKI Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy ANDRZEJ ZIÓŁKOWSKI WSISiZ Warszawa KOMPUTEROWE WSPOMAGANIE ZARZĄDZANIA PROJEKTAMI BADAWCZYMI 1 Streszczenie W artykule przedstawiono koncepcję i realizację systemu komputerowego wspomagającego zarządzanie, to znaczy kontrolę przebiegu, administrację i prowadzenie duŝych projektów badawczych o charakterze badawczym, rozwojowym i wdroŝeniowym. System pod nazwą STUDIO-7 został opracowany w Instytucie Badań Systemowych PAN i przetestowany przy realizacji duŝego projektu związanego z opracowaniem i wdroŝeniem komputerowego systemu wspomagania decyzji dla operatora miejskiej sieci wodociągowej. Słowa kluczowe: Komputerowe zarządzanie wiedzą, systemy wspomagania decyzji, komputerowe zarządzanie projektami badawczymi 1. Wprowadzenie DuŜe projekty badawcze wymagają profesjonalnego zarządzania. System projektów badawczych został wprowadzony w Polsce na początku lat 90-tych ubiegłego wieku jako mechanizm wspomagający finansowanie pracowników naukowych i instytutów badawczych. Przyznawaniem projektów i dystrybucja środków finansowych na ich realizację zajmował się specjalnie utworzony do tego celu Komitet Badań Naukowych. Początkowo były to nieduŝe projekty dotyczące badań podstawowych i ze stosunkowo niskim finansowaniem. Stopniowo system projektów rozszerzał się i obecnie obejmuje juŝ liczne programy badawcze, wśród których kluczowe role zajmują: program grantów, program projektów celowych i program projektów rozwojowych. Granty w dalszym ciągu dotyczą badań podstawowych, projekty celowe badań wdroŝeniowych a projekty rozwojowe dotyczą tzw. badań przed-aplikacyjnych, czyli takich, które wyszły juŝ z fazy badań podstawowych ale nie kończą się jeszcze konkretnym wdroŝeniem. Włączenie badań aplikacyjnych i prac wdroŝeniowych do systemu projektów badawczych spowodowało, Ŝe same projekty zaczęły być coraz bardziej złoŝone i jednocześnie znacznie wzrosły kwoty ich dofinansowania. Wzrost rozmiarów, a więc i rangi projektów, spowodował, Ŝe wzrosła ranga samego Komitetu Badań Naukowych, który został przekształcony w Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa WyŜszego, odpowiedzialne obecnie za przyznawanie projektów i przydział środków finansowych do ich wykonywania, ale wzrosła tez złoŝoność projektów, co spowodowało, Ŝe ich realizacja stała się znacznie bardziej skomplikowana, niŝ poprzednio. Projekty o charakterze aplikacyjno-wdroŝeniowym są na ogół interdyscyplinarne, to znaczy wymagają do realizacji specjalistów z róŝnych dziedzin, ponadto duŝy rozmiar projektu wymaga równieŝ większego zespołu reali- 1 Praca wykonana w ramach realizacji projektu rozwojowego MNiSzW nr R

178 178 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 zacyjnego. Wszystko to utrudnia znacznie ich wykonanie. Jednocześnie nie zmieniła się w instytutach badawczych forma nadzorowania i prowadzenia projektów, wyglądająca identycznie, jak w przypadku realizowanych wcześniej i jedynych wówczas projektów grantowych. Granty są zwykle monotematyczne i mało-zadaniowe, więc administracja nimi nie wymaga wiele pracy. Projektem kieruje kierownik projektu i zdany jest on przy tym na pracowników administracji instytutu, dla których zainteresowanie danym projektem jest zwykle zadaniem bardzo ubocznym. Dlatego przy duŝych projektach zaczynają się problemy o charakterze organizacyjno-logistycznym i kierownik projektu zaczyna większość czasu poświęcać na sprawy administracyjne kosztem prac merytorycznych. Biorąc to pod uwagę opracowano koncepcję systemu komputerowego STUDIO-7, który ma wspomagać kierownika duŝego projektu badawczego w jego pracy organizacyjnej. System został przetestowany na przykładzie danych dotyczących realizacji duŝego projektu związanego z opracowaniem i wdroŝeniem komputerowego systemu wspomagania decyzji dla operatora miejskiej sieci wodociągowej. W projekcie uczestniczyło kilkadziesiąt osób z kilkunastu instytutów, firm usługowych i przedsiębiorstw produkcyjnych, zlokalizowanych na terenie całego kraju, i realizacja tego projektu przed zastosowaniem systemu STUDIO-7 była niezwykle uciąŝliwa, co się zmieniło i usystematyzowało po opracowaniu i implementacji systemu. 2. Funkcje systemu System STUDIO-7 jest aplikacją internetową wspomagającą zarządzanie projektami badawczymi. Jego drugą, niemniej waŝną funkcja, jest zdalne prowadzenie zajęć dydaktycznych w szkołach wyŝszych. Funkcje dydaktyczne systemu STUDIO-7 zostały dokładnie przedstawione w pracy [10] i nie będą tu omawiane. Do zarządzania projektami badawczymi moŝna uŝywać standardowych narzędzi pakietów biurowych, które zawierają rozbudowane funkcje harmonogramowania np. MS Project lub ułatwiają tworzenie zestawień finansowych, na przykład MS Excel. Aby zapewnić wymianę informacji między uczestnikami projektu badawczego moŝna wykorzystać pocztę elektroniczną, czat lub komunikatory głosowe na przykład Skype. Korzystanie ze standardowych rozwiązań nie zawsze jest wygodne. Najczęściej potrzebujemy niewielką część funkcji udostępnianych przez bardzo uniwersalne programy, natomiast pewne potrzebne nam funkcje są niedostępne a ich realizacja jest trudna. System STUDIO-7 jest prostym systemem wspomagającym zarządzanie projektami badawczymi, w którym uwzględniono fatyczne potrzeby uŝytkowników i aktualną praktykę i doświadczenie autorów. Podstawowe funkcje realizowane przez system STUDIO-7 to: Utrzymywanie hierarchicznej struktury projektów, tematów i zadań ułatwiającej szybki dostęp i szybką aktualizacje informacji. Zapewnienie wymiany informacji z wykonawcami. Kontrola harmonogramów realizowanych projektów badawczych. Tworzenie planów finansowych i kontrola ich wykonania. Wspomaganie wystawiania umów i kontrola realizacji wykonania. Tworzenie listy publikacji opracowanych w ramach projektu badawczego.

179 Jan Studziński, Andrzej Ziółkowski Komputerowe wspomaganie zarządzania projektami badawczymi Zastosowane technologie informatyczne System STUDIO-7 jest typową aplikacją internetową dostępną za pośrednictwem ogólnie dostępnych przeglądarek internetowych. System zrealizowano w języku PHP wykorzystując bazę danych MySQL do przechowywania danych tekstowych i graficznych. Aby zapewnić wygodny interfejs uŝytkownika, wykorzystano język JavaScript. Edycja udostępnianych treści moŝe być wykonywana w standardowym edytorze tekstowym lub edytorze HTML typu WYSIWYG. Zastosowano odpowiednio zintegrowany z całą aplikacją edytor TinyMCE. UŜyte technologie nie wymagają dodatkowych licencji ani opłat. 4. UŜytkownicy systemu WyróŜniamy dwie podstawowe grupy uŝytkowników systemu STUDIO-7: Administratorzy zarządzający projektami. Wykonawcy projektów. Do pierwszej grupy uŝytkowników, administratorów, zaliczamy osoby przygotowujące materiały warte zapoznania się z nimi przez wykonawców projektu, formułujące zadania i podzadania badawcze, określające terminy wykonania tych zadań, odbierające i oceniające raporty i sprawozdania z wykonanych prac, zajmujące się równieŝ wystawianiem umów na wykonanie zamówionych prac. Osoby te mają pełne moŝliwości edycji treści materiałów i zadań badawczych, które mogą udostępniać względnie zlecać wybranym grupom uczestników względnie indywidualnym uczestnikom projektu. Druga grupa uŝytkowników, wykonawcy, moŝe przeglądać udostępnione treści, wykonywać zlecone zadania i sprawdzać oceny i odpowiedzi opracowane przez administratorów. MoŜliwości edycji są w tym przypadku ograniczone. Mogą edytować oni jedynie wyniki przydzielonych do wykonania zadań. Dostęp do zasobów systemu uŝytkownicy uzyskują po zalogowaniu. Do indywidualnego logowania się w systemie wykorzystuje się adres owy uŝytkownika i 6-cio znakowe hasło generowane przez system na podstawie tego adresu. Hasła są zapamiętywane w systemie. Jeśli uŝytkownik zapomni swojego hasła, to po podaniu podczas logowania adresu owego bez hasła zostanie mu wysłane przypomnienie hasła na podany adres owy. Rys. 1. Sposób logowania się w systemie STUDIO-7

180 180 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 Nowi uŝytkownicy muszą być zarejestrowani w systemie. Najczęściej uczestnicy rejestrują się sami na wybrany temat, kurs lub projekt po udostępnieniu przez administratora nazwy tematu, kursu lub projektu i odpowiedniego hasła rejestracji. Zalogowania uczestnika szkolenia moŝe dokonać równieŝ administrator systemu, znający jego adres owy. 5. Struktura informacji Informacje gromadzone w systemie Studio-7 tworzą strukturę hierarchiczną zbudowaną z następujących składników / poziomów: Instytucja Projekt Temat Zadanie Podzadanie Materiał pomocowy Rezultaty Pytania i odpowiedzi Na rys. 2 pokazano przykładowy ekran systemu. Z lewej strony ekranu znajduje się rozwijalne menu ze składnikami hierarchicznej struktury, przy czym róŝnymi kolorami oznacza się róŝne jej poziomy. Poziom Instytucji, to w tym przypadku IBS PAN, czyli Instytut Badań Systemowych Polskiej Akademii Nauk; poziom Projektu, to na przykład Sieci wodociągowe i kanalizacyjne; poziom tematu, to na przykład Struktura bazy danych; poziom zadań to na przykład Baza danych sieci wodociągowej z wydzielonymi elementami: finanse i publikacje. W górnej części ekranu znajduje się pasek zadaniowy z ikonami dostępnych funkcji wyświetlanymi w zaleŝności od uprawnień uŝytkownika i rodzaju wybranego elementu menu. Korzystając z tych funkcji uprawniony uŝytkownik moŝe dodawać lub usuwać projekty, tematy i zadania oraz edytować ich treść. Do edycji treści wykorzystano edytor TinyMCE stron HTML. Jest to edytor typu WYSI- WYG, którego interfejs jest wzorowany na interfejsie programów biurowych (np. MS WORD) do edycji dokumentów. Zastosowanie formatu HTML pozwala zamieszczać tabele, listy, rysunki oraz odpowiednio formatować zamieszczane teksty. Ekran edycji systemu pokazano na rys. 3. Na górze ekranu w pasku narzędziowym znajdują się ikony zmiany widoku struktury oraz uruchamiania róŝnych funkcji edycyjnych systemu: kopiowania, wstawiania nowych składników struktury, dodawania elementów (na tym samym poziomie struktury), dodawania pod-elementów (na niŝszym poziomie struktury), usuwania składników (elementów, pod-elementów) oraz edycji w trybie tekstowym lub w trybie WYSIWYG (dołączania do danych poziomów struktury materiałów pomocowych: odpowiedniej literatury, tekstów artykułów i referatów, wybranych tekstów ksiąŝkowych).

181 Jan Studziński, Andrzej Ziółkowski Komputerowe wspomaganie zarządzania projektami badawczymi 181 Rys. 2. Ekran z przykładową strukturą informacji w systemie Studio-7 Rys. 3. Ekran edycji treści tematu wykorzystujący edytor TinyMCE

182 182 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, Harmonogramy Dla poszczególnych składników struktury moŝna ustalać indywidualnie okres ich realizacji, przy czym okres kolejnego poziomu jest zawsze podzbiorem poziomu wyŝszego. Informacje o terminie rozpoczęcia i zakończenia tematu projektu pozwala wyświetlać harmonogram realizacji projektu w rozbiciu na tematy a terminy rozpoczęcia i zakończenia pozwalają wyświetlać harmonogramy realizacji tematów w rozbiciu na zadania i podzadania (rysunki 4 i 5). Rys. 4. Przedstawienie harmonogramu projektu. Rys. 5. Ekran edycji harmonogramu

183 Jan Studziński, Andrzej Ziółkowski Komputerowe wspomaganie zarządzania projektami badawczymi Zarządzanie finansami projektu WaŜnym elementem zarządzania projektem badawczym jest dokładne i terminowe śledzenie wydatkowania środków finansowych oraz zgodności ponoszonych kosztów z harmonogramem zadaniowo-finansowym projektu. Rys. 6. Edycja planowanych kosztów projektu Zwykle pracami tymi zajmuje się dział finansowo-księgowy instytutu, jednak praca takiego działu charakteryzuje się duŝą bezwładnością i pozyskiwanie stamtąd informacji na temat aktualnego stanu finansowego projektu nie jest moŝliwe na Ŝądanie a jedynie po upływie określonego czasu, zwykle kilku tygodni, to znaczy po zakończeniu danego miesiąca rozliczeniowego. Nie jest to problemem w przypadku realizacji projektów grantowych, natomiast staje się istotnym utrudnieniem w przypadku projektów aplikacyjnych i wdroŝeniowych, gdy zawiera się liczne umowy na wykonanie prac z wieloma podmiotami zewnętrznymi. Rys. 7. Ekran edycji umów zawieranych podczas realizacji projektu

184 184 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Seria: Studia i Materiały, nr 19, 2009 Rys. 8. Wprowadzanie danych osobowych związanych z realizacją umów System STUDIO-7 umoŝliwia dlatego prowadzenie ewidencji umów zawieranych przy realizacji poszczególnych tematów, zadań i podzadań projektu. Opis umowy zawiera datę rozpoczęcia i zakończenia, kwotę umowy i kwotę realizacji. W zaleŝności od rodzaju umowy (umowa o dzieło, umowa na pracę zleconą, umowa z pracownikiem instytutu macierzystego lub z pracownikiem podmiotu zewnętrznego) obliczane jest automatycznie obciąŝenie tematu. Do kaŝdego opisu umowy moŝna dołączyć plik zawierający szczegóły umowy (tekst umowy). W systemie przechowywane są w postaci zakodowanej dane osób, z którymi zawarto umowy. Dane te są potrzebne przy wystawianiu rachunków oraz dokumentów sprawozdawczych. Na rysunkach 6, 7 i 8 pokazano ekrany systemu związane z działaniami finansowymi podczas realizacji projektu. 8.Tworzenie list publikacji Przydatnym a nawet niezbędnym elementem systemu STUDIO-7 jest moŝliwość tworzenia listy publikacji opracowanych i wydanych przez uczestników projektu oraz przechowywania tekstów tych publikacji w formie elektronicznej. Rozliczanie projektu badawczo-rozwojowego w Ministerstwie odbywa się między innymi na podstawie liczby i rangi wykonanych publikacji i dlatego skrupulatna sprawozdawczość w tym zakresie jest bardzo istotna. Na rys. 8 pokazano ekran systemu związany z rejestracją i archiwizacją publikacji wykonanych przez uczestników projektu.

185 Jan Studziński, Andrzej Ziółkowski Komputerowe wspomaganie zarządzania projektami badawczymi Uwagi końcowe Rys. 8. Edycja listy publikacji. Przedstawiono system informatyczny wspomagający zarządzanie złoŝonymi projektami badawczymi. Jest on rozwinięciem wcześniejszego systemu opracowanego do elektronicznego wspomagania nauczania w szkołach wyŝszych, opisanego w pracy [10]. Pięć głównych funkcji prezentowanego systemu, to rejestracja uczestników projektu; rozdział między nich zadań badawczych do wykonania; harmonogramowanie wykonania tych zadań; prowadzenie księgowości projektu; oraz rejestracja i archiwizacja opublikowanych materiałów, to znaczy raportów badawczych, artykułów, referatów i wydawnictw ksiąŝkowych. System został przetestowany na przykładzie realizacji jednego projektu badawczego i zapewnił istotną pomoc w jego prowadzeniu, szczególnie w zakresie ciągłego nadzoru nad wykonaniem zadań projektowych, systematyzacji całokształtu prac badawczych i wdroŝeniowych oraz bieŝącej kontroli wydatków. Jednocześnie jest to system otwarty, znajdujący się w ciągłej fazie rozbudowy i doskonalenia i są w nim na bieŝąco uwzględniane wszelkie uwagi krytyczne i pomysły słuŝące jego ulepszeniu. Podobne systemy juŝ istnieją, jednak autorzy zdecydowali się na opracowanie własnego programu głównie dlatego, Ŝe stwarzało to moŝliwość adaptacji w nim własnych pomysłów i rozwiązań a tak- Ŝe tworzenia indywidualnych form raportów, sprawozdań i innych dokumentów zgodnie z własnymi wymaganiami i równieŝ wymaganiami lub sugestiami określonymi przez Ministerstwo lub przez współwykonawców projektu. Kolejnym krokiem w rozbudowie systemu będzie stworzenie funkcji umoŝliwiającej sporządzanie raportów rocznych i końcowych zgodnie z wymaganiami Ministerstwa i odpowiednio do rodzaju realizowanego projektu, to znaczy grantu, projektu celowego lub projektu rozwojowego.