Аналитический и системный подходы

Аналитический подход. Традиционноенаучное мышление, которое стало доминирующим примерно 300 лет назад, и обеспечивало успешное развитие человечества в течение трех столетий, базируется на понятии редукции или анализа (от греческого analisis – разложение).

Если перед нами стоит какая-либо проблема, то обычно мы вначале упрощаем ее или расчленяем на части, затем решаем эти более простые задачи и переносим решение на всю проблему. Однако такой подход применим далеко не всегда, особенно если мы имеем дело со сложными системами, включающими людей.

Основой редукционистского подхода является предположение, что можно выделить элементы слабо влияющие друг на друга, либо взаимодействующие достаточно простым образом. Именно поэтому в научном анализе, как правило, рассматриваются только относительно простые модели, понятным образом зависящие от 1-5 параметров.

Путем использования хитрых методов «планирования эксперимента» и мощнейшей вычислительной техники ученным удается решать задачи с несколькими десятками существенно влияющих параметров. Однако задачи с сотнями и тысячами параметров, как правило, не подвластны решению обычными научными методами.

На порядок более сложной является противоположная анализу задача синтеза или создания новых решений, конструкций на базе имеющихся знаний о явлении. Именно поэтому практика конструирования, обычно идет по пути создания изделий из типовых, модульных (слабо взаимодействующих) элементов и блоков. При этом оптимизация решения достигается методом перебора и сравнения всех возможных вариантов. В отличие от них высокоэффективные конструкторские решения уровня изобретений являются продуктом творчества и очень высоко ценятся.

Именно неудачи при разработке в XX веке сверхсложных технических систем, типа компьютерных и авиационных, стали одной из основных причин того, что стала понятной ограниченность аналитического подхода. Многократно более сложными являются системы, включающие людей, в частности и маркетинговые.

Парадоксы сложных систем. В конце 60-х годов в Штутгарте градостроители попытались сделать более свободным движение транспорта в центре города, добавив еще одну магистраль. Однако с ее появлением положение только ухудшилось, причем настолько, что дорогу пришлось закрыть, что привело к некоторому улучшению ситуации.

Выяснилось, что проблема коренилась не в дорогах, а в перекрестках и развязках, т. е. во взаимосвязях между дорогами – там, где и возникают заторы. Добавление новой дороги привело к росту количества перекрестков и появлению новых мест заторов [33].

Ловушка Эшера. В маркетинге для демонстрации сложности реальных систем используется понятие ловушки Эшера. Рассмотрите литографию известного голландского художника М. Эшера (рис. 3.1). Если сосредоточить свой взгляд на каждой отдельной фигуре и ее окружении, то картина выглядит вполне естественной. Неестественность изображения станет заметной, когда Вы охватите взором всю картину. Отдельные фрагменты не соединяются в единое целое, все оказывается неустойчивым и несовпадающим одно с другим [3].

Более того, все процессы в маркетинге развиваются во времени. Едва вы достигли успеха в понимании потребителя, как ситуация уже кардинально изменилась и нужно, как в «зазеркалье» все время двигаться, чтобы оставаться на месте.

Творческий подход. Со сказанным выше связаны и недостатки точных маркетинговых рекомендаций, что и в каком случае следует делать, которые можно встретить в некоторых учебниках. Они разработаны применительно к конкретному набору условий и стоит измениться даже одному существенному параметру, как воспроизведение этих рекомендаций может привести к просчетам.

Такая сложная система, как маркетинг не может быть сведена только к набору четких алгоритмов, повторяя которые можно добиться успеха. Это тем более существенно, что маркетинг, в отличие от многих других видов деятельности, ориентирован на будущее, на создание нового, на достижение конкурентных преимуществ. Поэтому повторение того, что уже было сделано, само по себе несет в себе определенную опасность.

Для понимания поведения сложных систем требуется применение не только логических рассуждений, базирующихся на памяти (репродуктивных), но и творческого мышления, связанного с умением самостоятельно находить новые связи, законы поведения и перспективы развития [33].

Системный подход. Некий дух академической торжественности витает над теорией систем, как будто системы – неприкасаемая вотчина профессиональных математиков и инженеров. На самом деле системное мышление – нечто достататочно простое, почти заурядное и чрезвычайно практическое [33].

Привычное мышление оказывается при изучении систем неэффективным, поскольку оно направлено на поиски простых цепочек причинно-временных связей, протянутых во времени, а не на выявление всей конкретной сложности сочетания тесно взаимосвязанных факторов.

Кратко, под понятием системный подход подразумевается весь комплекс идей, связанных с обдумыванием целостной картины исследуемого процесса, с учетом возможных изменений [34]. Системный подход предполагает применение для решения проблем системных понятий и методологий.

Сущность системного подхода заключается в том [35], чтобы изменить метод мышления и видеть:

¨ Взаимозависимости, а не линейные цепочки причинно-следственных связей.

¨ Процессы изменений, а не статичные состояния.

Что такое система? В качестве первого из системных понятий приведем определение системы, которое соответствует тому, которое дано в курсе Открытого университета «Управление развитием и изменением».

Как видите, ничего особенного в этом определении нет, кроме последнего пункта, который по существу означает, что наше видение системы субъективно, т. е. зависит от целей лица, которое ее определяет.

Для того чтобы проиллюстрировать, что это именно так, обратим еще раз внимание на рис. 1.4 (стр. 10). Автор мог изобразить это схему по-другому, например, упростить ее, убрав надписи над стрелками. Но он хотел дать более сложную, целостную картину.

Проявление позиций и устремлений авторов происходит практически всегда и этого бесполезно избегать. Фактически изображения систем появляются только и только в сознании человека. Однако мы должны отдавать себе отчет, с чьей точки зрения мы рассматриваем систему.

Примерами систем могут служить живой организм, организация, система планирования в подразделении, персональный компьютер, система центрального отопления, телефонная сеть, система нашего мировоззрения и т. д. Ясно, что эти системы существенно различаются по уровню сложности.

Системы, которые состоят из совершенно различных элементов, ведут себя в соответствии с некоторыми едиными принципами и закономерностями. Поэтому можно прогнозировать поведение систем, даже не зная, из каких конкретно элементов они состоят.

Следует отличать систему от неупорядоченной совокупности элементов, которую условно можно назвать «кучей» [33]:

Система	Куча
Составляющие связаны друг с другом и действуют, как единое целое	Случайный набор компонент
Изменяется, если удалить или добавить новые компоненты.	При добавлении или удалении составляющих основные свойства не изменяются.
Если разделить систему пополам, мы получим разрушенную систему, а не две маленьких.	Разделите кучу пополам – и Вы получите две кучи меньших размеров.
Поведение системы определяется ее структурой, в целом. Измените структуру – и поведение тоже изменится.	Поведение кучи если вообще чем-либо определяется, то лишь размерами и количеством составляющих

Важной характеристикой систем является то, что они обладают особыми системными свойствами, которые невозможно обнаружить в их элементах.

Простые и сложные системы. Существует много определений понятия сложность. Чаще всего они связываются с количеством элементов расматриваемой ситуации или доступностью ее для понимания, например, если не удается с помощью одной модели выразить полное понимание явления, – некоторые его грани ускользают от исследователя [34].

Существует два основных типа сложности систем:

· Детальная сложность, связанная с количеством и разнообразием элементов.

· Динамическая сложность, связанная с разнообразием взаимодействия элементов.

Для иллюстрации влияния разнообразия взаимосвязей рассмотрим пример взаимодействия всего трех различных элементов. Если возможен только один вариант связей между элементами, то система может принимать одно состояние. Если же между элементами может быть два различных варианта связей, то система может находиться уже в восьми различных состояниях (рис. 3.2.).

Если система состоит из 5 элементов, то количество однородных связей между элементами равно n*(n-1) = 20. При двух вариантах связей количество состояний системы выражается уже необъятной цифрой 2 в 20-й степени или около одного миллиона. Совершенно невообразимым становится количество состояний реальных систем, разнообразие связей между элементами которой значительно больше, чем в приведенном выше примере.

Примером системы с детально сложным строением может служить замок, сложенный из сотен тысяч кирпичных блоков. К динамически сложным системам относятся шахматные позиции. Количество фигур на доске относительно невелико, но вариантов взаимодействия двух фигур может быть очень много, поскольку их взаимное влияние зависит от расположения других фигур. Это делает шахматные позиции чрезвычайно сложными системами.

Восприятие сложных систем. В главе 1 мы уже рассматривали такой подход к пониманию сложных систем, как «Взгляд с вертолета», а в данной главе – ловушку Эшера. Мы отметили, что система определена, т. е. воспринимается только с позиции конкретного субъекта, причем сложные системы не удается понять с помощью одной модели.

Многие особенности восприятия и понимания систем связаны с ограниченностью человеческого мышления ‑ мы мыслим с помощью того набора понятий, который у нас имеется и, как правило, представляем образы явлений линейными, например, в виде текста или плоской схемы. Наши средства отображения знаний плохо приспособлены для обозначения важности отдельных объектов или взаимосвязей и приходится выделять наиболее важные концепции, фокусируя определенную «точку зрения» на рассматриваемое явление (см., например рис. 1.4 –1.8).

В результате некоторые явления, в представлении различных теорий, моделей, источников информации выглядят, по-разному, как бы противоречиво. Как к этому относится? Примерно так же, как к разному положению одного и того же объекта при стереоскопическом видении. Именно несколько различное видение в разных теориях позволяет понять многомерную, сложную картину реальной системы, которая складывается у нас в сознании. Задача в том, чтобы свести эти картины в одну, а не видеть несколько различных изображения одного явления.