— отбор из полученного массива данных и моделей тех, которые релевантны данной задаче;
— установление отличий данной конкретной задачи от ранее решавшихся;
— установление тех блоков данных и компонентов моделей, которые не могут быть применены для решения данной задачи;
— поиск методов адаптации существующих моделей и установление направлений исследований;
— восстановление сведений об источниках информации, привлекавшихся для получения данных при решении аналогичных задач, формирование гипотезы о направлениях информационно-поисковых мероприятий;
— анализ парка инструментальных средств проведения исследований и их доступности на текущий момент времени;
— анализ потребностей в развитии парка инструментальных средств и оценка финансовых затрат на его пополнение и возможностей повторного использования вновь приобретенных средств, определение стратегии финансирования (приобретение, лизинг, аренда);
— оценка трудоемкости отдельных операций и потенциальных трудозатрат на пополнение информационных ресурсов, необходимых для решения задачи;
— оценка стоимости информационной продукции, приобретаемой у сторонних субъектов ИАР в интересах решения данной задачи;
— установление факта достижимости поставленной цели ИАР/решения задачи;
— подготовка заключения о сроках и стоимости мероприятий по пополнению информационных ресурсов, парка инструментальных средств, методологического обеспечения в интересах решения задачи;
— передача документа, содержащего заключение заказчику.
— для субъекта ИАР: оценка трудозатрат, стоимости и направлений исследований, направления пополнения информационных ресурсов и инструментального парка, направления расходования средств и оценка прибыли;
— для потребителя информационной продукции: заключение о возможности решения поставленной перед субъектом ИАО задачи, краткое описание содержания предстоящих работ, смета и технико-экономическое обоснование.
4. Поиск, отбор и экспресс-анализ данных
Задачи поиска, отбора и экспресс-анализа данных являются базисными для любой отрасли ИАР, требуют творчества от сотрудников и имеют, подчас, весьма нетривиальные решения. Причин тут масса — перечислим лишь основные:
— данные могут иметь разнообразные формы представления;
— данные могут быть как обеспечены, так и не обеспечены моделями их интерпретации;
— данные могут быть распределены в массе различных по своей физической природе, временной и пространственной локализации источников;
— источники данных могут быть в различной степени доступны или наблюдаемы.
Вам доводилось видеть по телевизору церемонии открытия олимпийских игр? Допустим, да. Тогда вам приходилось видеть, как по сигналу церемониймейстера на трибунах из отдельных щитов, управляемых сидящими на трибунах людьми, складываются государственные флаги, олимпийская символика и прочие замысловатые узоры. А теперь представьте себе, что вы сидите на этой трибуне, и все, что вы можете наблюдать — это разноцветные щиты с номерами в ногах у себя и своих ближайших соседей, а вам по системе оповещения сообщают с каким номером щит вам предстоит поднять на счет «три». Так вот, задачи поиска и установления информативности источников сходны с задачей определения того, какой флаг через мгновение увидит телезритель, и того, в какой части трибуны вероятность правильного распознавания была бы выше.