Рассмотрены концептуальные основы применения одного из направлений аналитических ин­формационных технологий - data mining или интеллектуального анализа данных как средства повы­шения качества оперативного управления электроснабжением промышленного предприятия. Интел­лектуальный анализ данных - новейшее направление в области информационных систем, включаю­щее последние достижения в областях прикладной математики, кибернетики и компьютерных техно­логий. Основным назначением ИАД является решение задач в интересах системы поддержки приня­тия решений (СППР) на основе количественных и качественных исследований сверхбольших масси­вов разнородных ретроспективных данных. Рассмотрены основные концептуальные положения или принципы, позволяющие сформировать единую теоретическую базу построения систем ИАД как инст­румента управления электроснабжением предприятия: принцип историзма, принцип системности и принцип гибридного человеко-машинного интеллекта. По своей природе методология ИАД опирается на сочетание автоматического компьютерного анализа сверхбольших объемов данных с экспертными заключениями, ориентированными на семантические аспекты решаемой задачи. Реализация пока­занного в статье принципа в СППР требует от ИАД решения проблемы рационального распределения функций в человеко-машинных системах и формирования интеллектуально-эргономических интер­фейсов, наиболее согласованных с профессиональными представлениями предметных экспертов и лиц, принимающих решение.

The conceptual basis for the use of one of the directions of analytical information technology - data mining or intelligent data analysis as a means of improving the quality of operational management of power supply of an industrial enterprise - is considered. Intelligent data analysis is the newest direction in the field of information systems, including the latest achievements in the fields of applied mathematics, cybernetics and computer technology. The main purpose of IAD is to solve problems in the interests of decision support system (DSS) on the basis of quantitative and qualitative studies of ultra-large arrays of heterogeneous retrospective data. The main conceptual provisions or principles allowing to form a unified theoretical basis for building IAD systems as an instrument of enterprise power supply management are considered: the principle of historicism, the principle of systematicity and the principle of hybrid human-machine intelligence. By its nature, the methodology of IAD relies on the combination of automatic computer analysis of super large volumes of data with expert opinions focused on semantic aspects of the problem to be solved. Implementation of the principle shown in the article in SPR requires IAD to solve the problem of rational distribution of functions in human-machine systems and formation of intelligent-ergonomic interfaces, most consistent with the professional views of subject experts and decision-makers.