Интеллектуальная обработка данных в СЭД

Раздел IV. Новые информационные технологии

АЛ. Калякин, Н.Е. Сергеев, С.Ю. Фомин,

В.Б. Бабенко, Ю.В. Матузкова, О.В. Штогрина

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ В СЭД .

переходить от традиционного (бумажного) документооборота к системам электронного документооборота (СЭД). Основной целью внедрения подобных систем является создание в организациях полноценной, развитой системы автоматизированного документооборота, механизмов для выполнения технологических процессов обработки документов, цепочек взаимоувязанных работ, а также для организации контроля и управления за этими процессами.

В Таганрогском государственном радиотехническом университете ( ) ( -) , следствием сложной структуры университета. Одна из особенностей заключается в ,

от друга. Данный фактор и большой поток документов (внутренние - порядка 1900 документов в год, входящие - порядка 1300 документов в год, исходящие - порядка 6000 документов в год) потребовали решения задачи автоматизации делопроиз-.

, -

.

РауБох, поэтому было принято решение на её приобретение. СЭД РауБох предназначена для управления корпоративными документами и бизнес-процессами. Гибкость и настраиваемость системы, возможность создавать и обрабатывать любые типы документов и отчетов, встраивать в систему собственные алгоритмы обработки позволяют строить на основе РауБох решения для предприятий и организаций самых разных областей деятельности.

1. Система электронного документооборота ТРТУ. Внедрению системы электронного документооборота предшествовало изучение структуры университета, особенностей делопроизводства. Для того, чтобы определить алгоритм прохождения документов (входящих, внутренних, исходящих) была проанализирована распорядительная документация университета.

К распорядительным документам относят: указания, приказы по общим вопросам, приказы по личному составу, приказы по студентам. Документы, требующие принятия управленческого решения либо выполнения каких-либо действий, ставятся на контроль. Контроль исполнения задания является одной из функций . -ственного исполнения поручений и решения вопросов. Контролю подлежат документы, требующие исполнения: подготовки ответа, проверки изложенных фактов, . .

В качестве примера рассмотрим схему прохождения приказов по общим вопросам с контролем исполнения, представленную на рис.1.

Рис.1. Схема прохождения приказов по общий вопросам с контролем исполнения

1) Создание проекта приказа (блок а).

Жизненный цикл внутреннего распорядительного документа начинается с того, что сотрудник университета (начальник отдела, руководитель структурного подразделения, проректор) вносит проект приказа.

2) Согласование (а-11-4.11-4.1.-4.15-4.2-5/9-Ь).

Лица, с которыми необходимо согласовать документ, визируют его. На данной стадии определяется, переходит ли документ к следующему состоянию (Ут-) .

В системе информация о согласовании приказа отражена в информационном окне в качестве статуса документа.

Доработка: Если документ п одлежит доработке, то он начинает свой путь заново. При этом проект создается с учетом замечаний, внесенных согласующими .

Список согласующих лиц формируется должностным лицом, составляющим . ,

, ,

руководители структурных подразделений и начальники служб, ответственные за .

3) Передача документа на подпись (2.12-1).

Согласованный документ отправляется на подпись ректору или первому про,

в случае нахождения ректора в отпуске, в командировке или на больничном.

4) Передача для регистрации (1-С-2.1.1).

Затем приказ направляется в канцелярию, где ему придается регистрационный номер и дата. Далее записываются данные в журнал регистрации приказов по , , , .

В системе также существует регистрационная карточка, в которой отражены

,

.

5) Передача приказа для рассылки (2.1.1-2.1.2).

После визирования и подписания документа, на нем указывается список рассылки, в который входят структурные подразделения, в которые направляется документ - для исполнения или ознакомления. Список рассылки не фигурирует на , , .

6) Контроль (2.1.2).

Одной из важных задач является контроль исполнения документа. Как прави-, , . Однако независимо от этого любой приказ, который нужно выполнить в опреде-, .

, , -.

Документ создается на базе шаблона, предлагаемого СЭД. Шаблон документа представляет собой набор реквизитов, по которому строится предварительный просмотр и заполняется документ. Шаблон также содержит маршрут движения документа по умолчанию. В системе должна существовать возможность создания новых шаблонов документов.

Система предусматривает организацию поиска документов по заданным па,

.

2. .

формирование электронного документа, его прохождения по службам, хранении и работу с ним. В СЭД автоматически отслеживаются изменения в документах, сроки исполнения документов, движение документов, а так же контролируются все их версии и подверсии. Такой подход к СЭД позволяет обеспечить эффективную работу ТРТУ но, практически, не дает никакой информации для дальнейшего анализа и оптимизации деятельности университета, что важно для современного рынка . ,

.

порядке со стандартными атрибутами (время создания документа, размер файла, автор, внесение изменений и т.п.). Такой массив данных малопригоден для получения новых знаний, например, алгоритмами Data Mining.

Существуют различные определения термина Data Mining. Наиболее распространенные из них: 1) Data mining— технология выявления скрытых взаимосвязей внутри больших баз данных [1]; 2) Data mining — процесс анализа баз данных, направленный на поиск новой полезной информации, обычно представленной в форме ранее неизвестных отношений между переменными [2].

Таким образом, data mining представляет собой совокупность методов аналитической обработки больших массивов данных (часто связанных с деловой активностью) с целью выявить в них значимые закономерности и/или систематические связи между переменными, которые затем можно применить к новым совокупностям данных.

Для интеллектуализации БД, в первую очередь, необходимо производить краткий анализ каждого документа, для чего предлагается формировать дополни, . Например, при формировании приказа по движению контингента студентов, представленного на рис.2, предлагается автоматически заполнять следующие ячейки массива: кто вносит приказ, дата документа, № документа, список согласующих лиц, записывается тип документа и подтип и т.п.

Индекс

Автор

документа

Дата

документа

№

документа

Тип

документа

Подтип

документа

Содержание

Содержат. > компоненты

Приказ

Движение

зачисление

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ТАГАНРОГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ РАДИОТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

ПРИКАЗ

£

№ 11-ст <-

О движении контингента

Подпись

Рис. 2. Взаимосвязь приказа и формуляра приказа

, -

ной форме, что упрощает обработку документов из БД для алгоритмов data mining.

Для полей 2-7 данные формируются в процессе автоматизированной обработки документов. Остановимся на формировании полей 1 и 8. Поле 1 «Индекс» содержит кодовую комбинацию документов, соответствующую вершине графа

.

рис.3.

Индекс представляет собой идентификатор вершин в графе классификации документов. Индекс конкретного документа, например, 2.2.1, позволяет организовать автоматизированную обработку (извлечение знаний различной степени общ). 2.2.1 , . 8 « -» -та или указатели на них. Содержательная часть отражена в виде предикатов, например, 2.2.1 Движение контингента студентов (Студент, Зачисление). На рис.3

з

6

5

2

4

2.1.2

.

11

ст

01.01.2006

ФИО

приведены значения полей «Индекс» и «Содержание» для приказов по движению контингента студентов.

ПР

1

О'

Назначение и выплата

Движение

контингента

Направление на практику

Проведение

курсов

Зачисление Выпуск Отчисление Перевод Оставление Восстанов

студентов специалистов студентов студентов на студентов на ление

другие повторный год студентов

специальности обучения

Рис.3. Граф классификации приказов

Такое представление документов в СЭД-ТРТУ позволяет организовать обработку БД документов, например, для автоматического формирования списка рассылки документа после его утверждения или выявления скрытых закономерностей, связанных с деятельностью университета. Для решения этих задач можно использовать алгоритмы: «деревья решений» - алгоритм предназначен для определения фактов, влияющих в наибольшей степени на определенный атрибут; «ассоциативные правила» - предназначен для выявления взаимосвязей между различными характеристиками и их значениями; «кластеризация действий» - предназначен для выявления групп на основании последовательности действий.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Дюк В.А. Data mining - интеллектуальный анализ данных. -

http://www.olap.ru/basic/dm2.asp.

2. Буров К. «Обнаружение знаний в хранилищах данных» / «Открытые системы», №05-06, 1999.

3. Материалы сайта компании BI Partner http://www.bipartner.ru/services/dm.html.