Вопросы к зачету по АРМ экономиста - файл n1.doc

приобрести
Вопросы к зачету по АРМ экономиста
скачать (304 kb.)
Доступные файлы (1):
n1.doc968kb.15.12.2008 12:32скачать

n1.doc

1   2   3   4
Виды структур данных

В информатике совокупность взаимосвязанных данных называется информационной структурой, или структурой данных. В нашем примере объектами модели являются сотрудники. Свойства же этих объектов находятся в столбцах таблицы, их называют атрибутами объектов. Таким образом, каждая строка таблицы - есть совокупность атрибутов объекта. Такую строку называют записью, а столбец - полем записи.

Помимо сведений, указанных в атрибутах, табличная организация данных позволяет получить дополнительную информацию.

Табличная организация данных называется также реляционной. Кроме табличной структуры данных существуют другие виды структурной организации данных.

Для иерархических структур (рис. 2.1) характерна подчиненность объектов нижнего уровня объектам верхнего уровня. Важно отметить, что в дереве, между верхними и нижними объектами, задано отношение «один ко многим».



Рис. 2.1. Пример иерархической организации данных
Сетевую структуру данных можно представить в виде схемы, рис. 2.2.






Рис. 2.2. Пример сетевой организации данных
Построение структуры данных происходит в следующем порядке:

• определяются объекты описания;

• определяются структуры этих объектов;

• выбирается тип структуры, отображающий отношения между объектами (табличная, иерархическая, сети);

• строится конкретная информационная структура.
Виды баз данных

Дадим основное определение. База данных - это реализованная с помощью компьютера информационная структура (модель), отражающая состояние объектов и их отношения.

Следует учесть, что это определение не является единственно возможным. Информатика в отношении определений чаще всего не похожа на математику с ее полной однозначностью. Если подойти к понятию «база данных» с чисто пользовательской точки зрения, то возникает другое определение: база данных - совокупность хранимых операционных данных некоторого предприятия. Все дело в том, какой аспект доминирует в рассмотрении; в данной лекции первое из определений более уместно.

Поскольку основу любой базы данных составляет информационная структура, базы данных делят на три рассмотренные выше типа; табличные (реляционные), сетевые, иерархические.

Опыт использования баз данных позволяет выделить общий набор их рабочих характеристик:

полнота - чем полнее база данных, тем вероятнее, что она содержит нужную информацию (однако не должно быть избыточной информации);

правильная организация - чем лучше структурирована база данных, тем легче в ней найти необходимые сведения;

актуальность - любая база данных может быть точной и полной, если она постоянно обновляется, т.е. необходимо, чтобы база данных в каждый момент времени полностью соответствовала состоянию отображаемого ею объекта;

удобство для использования - база данных должна быть проста и удобна в использовании и иметь развитые методы доступа к любой части информации.

Соответственно возможностям организации реляционных, иерархических и сетевых информационных структур, существуют и аналогичные виды баз данных. В них данные представлены в формах, адекватных соответствующим структурам. Однако иерархические и сетевые базы данных являются гораздо менее распространенными, чем реляционные и не могут быть реализованы с помощью наиболее популярных СУБД, входящих в состав программного обеспечения ПЭВМ, поэтому на них далее останавливаться не будем.
Реляционные базы данных

Наиболее распространенными в практике являются реляционные базы данных. Название «реляционная» (в переводе с английского relation - отношение) связано с тем, что каждая запись в таблице содержит информацию, относящуюся только к одному конкретному объекту.

Реляционные базы данных удобны еще и тем, что для получения ответов на различные запросы существует разработанный математический аппарат, который называется исчислением отношений или реляционной алгеброй. Ответы на запросы получаются путем «разрезания» и «склеивания» таблиц по строкам и столбцам. При этом ясно, что ответы также будут иметь форму таблиц.

Надо отметить, что база данных - это, собственно, хранилище информации и не более того. Однако, работа с базами данных трудоемкая и утомительная. Для создания, ведения и осуществления возможности коллективного пользования базами данных используются программные средства, называемые системами управления базами данных (СУБД).
Состав и функции систем управления базами данных

База данных предполагает наличие комплекса программных средств, обслуживающих эту базу данных и позволяющих использовать содержащуюся в ней информацию. Такие комплексы программ называют СУБД. СУБД - это программная система, поддерживающая наполнение и манипулирование данными, представляющими интерес для пользователей при решении прикладных задач. Иными словами, СУБД является интерфейсом между базой данных и прикладными задачами.

Ниже перечислены основные функции СУБД.

1. Определение данных - определить, какая именно информация будет храниться в базе данных, задать свойства данных, их тип (например, число цифр или символов), а также указать, как эти данные связаны между собой. В некоторых случаях есть возможность задавать форматы и критерии проверки данных.

2. Обработка данных - данные могут обрабатываться самыми различными способами. Можно выбирать любые поля, фильтровать и сортировать данные. Можно объединять данные с другой, связанной с ними, информацией и вычислять итоговые значения.

3. Управление данными - можно указать, кому разрешено знакомиться с данными, корректировать их или добавлять новую информацию. Можно также определять правила коллективного доступа.

Входящие в состав современных СУБД средства совместно выполняют следующие функции:

• описание данных, их структуры (обычно описание данных и их структуры происходит при инициировании новой базы данных или добавлении к существующей базе новых разделов (отношений); описание данных необходимо для контроля корректности использования данных, для поддержания целостности базы данных);

• первичный ввод, пополнение информации в базе данных;

• удаление устаревшей информации из базы данных;

• корректировку данных для поддержания их актуальности;

• упорядочение (сортировку) данных по некоторым признакам;

• поиск информации по некоторым признакам (для описания запросов имеется специальный язык запросов, он обеспечивает также интерфейс между базой данных и прикладными программами пользователей, позволяет этим программам использовать базы данных);

• подготовку и генерацию отчетов (средства подготовки отчетов позволяют создавать и распечатывать сводки по заданным формам на основе информации базы данных);

• защиту информации и разграничение доступа пользователей к ней (некоторые разделы базы данных могут быть закрыты для пользователя совсем, открыты только для чтения или открыты для изменения; кроме того, при многопользовательском режиме работы с базой данных необходимо, чтобы изменения вносились корректно; для сохранения целостности данных служит механизм трансакций при манипулировании данными - выполнение манипуляций небольшими пакетами, результаты каждого из которых в случае возникновения некорректности операций «откатываются» и данные возвращаются к исходному состоянию);

• резервное сохранение и восстановление базы данных, которое позволяет восстановить утраченную при сбоях и авариях аппаратуры информацию базы данных, а также накопить статистику работы пользователей с базой данных;

В настоящее время выделяют пять уровней проблематики систем управления базами данных:

• реляционные базы данных, 1970 - 90 гг.;

• объектно-ориентированные базы данных, 1980 - 90 гг.;

• интеллектуальные базы данных, 1985 - 90 гг.;

• распределенные базы данных, начало 1990 гг.;

• базы данных мультимедиа и виртуальной реальности настоящего времени.

Архитектурно СУБД состоит из двух основных компонентов: языка описания данных (ЯОД), позволяющего создать схему описания данных в базе, и языка манипулирования данными (ЯМД), выполняющего операции с базой данных (наполнение, обновление, удаление, выборку информации). Данные языки могут быть реализованы в виде тренажеров или интерпретаторов. Помимо ЯОД и ЯМД к СУБД следует отнести средства (или языки) подготовки отчетов (СПО), позволяющие подготовить сводки (отчеты) на основе информации, найденной в базе данных, по заданным формам.

Язык описания данных (ЯОД) - это язык высокого уровня декларативного (непроцедурного) типа, предназначенный для формализованного описания типов данных, их структур и взаимосвязей. Исходные тексты описания данных на этом языке после трансляции отображаются в управляющие таблицы, задающие размещение в памяти ПЭВМ и связи между собой рассматриваемых данных. В соответствии с этими описаниями СУБД находит в базе требуемые данные, правильно преобразует их и передает, например, в прикладную программу пользователя, которой они потребовались. При записи данных в базу СУБД по этим описаниям определяет место в памяти ПЭВМ, куда их требуется поместить, преобразует к заданному виду и устанавливает необходимые связи.

Язык манипулирования данными (или язык запросов) представляет собой систему команд, например, следующего типа:

• произвести выборку данного, значение которого удовлетворяет заданным условиям;

• произвести выборку всех данных определенного типа, значения которых удовлетворяют заданным условиям;

• найти в базе позицию данные и поместить туда новое значение (или удалить данное) и т. д.

Широкое распространение имеют СУБД для персональных компьютеров типа DBASE (DBASE III, IV, FoxPro, Paradox), Clipper, Clarion. Эти СУБД ориентированы на однопользовательский режим работы с базой данных и имеют очень ограниченные возможности. Языки подобных СУБД представляют собой сочетание команд выборки, организации диалога, генерации отчетов. В связи с развитием компьютерных сетей, в которых персональные компьютеры выступают в качестве развитых (интеллектуальных) терминалов, новые версии СУБД все в большей степени включают в себя возможности описанного ниже языка манипулирования данными SQL.

В последнее время стали среди СУБД популярными ACCESS (входит в состав MS Office), Lotus, Oracle.
Язык манипулирования данными SQL

Рассмотрим в качестве примера языка манипулирования данными некоторые команды языка SQL (от английских слов Structured Query Language), ставшего классическим языком реляционных баз данных.

Простейшая операция выборки представляется командой SELECT - FROM -WHERE (выбрать - из - где):

select <список атрибутов> from <отношение> where <условие>.

Например, если необходимо из отношения «Успеваемость», имеющего схему:

Успеваемость (ФИО_студента, Дисциплина, Оценка, Дата, Преподаватель) произвести выборку данных о том, какие оценки студент Иванов И.И. получил и по каким предметам, надо задать команду:

select Дисциплина, Оценка

from Успеваемость

where ФИО_студента = «Иванов И. И.».

Часть команды «where» не является обязательной. Например, можно получить список всех студентов из отношения «Успеваемость» с помощью следующей команды:

select unique ФИО_студента from Успеваемость.

Ключевое слово unique позволяет исключить из результата дубликаты значений атрибута. Выбрать полностью информацию из таблицы можно с помощью команды

select * from Успеваемость.

Условие, следующее за «where», может включать операторы сравнения =, о, >, >=, <, <=, булевы операторы AND, OR, NOT, а также скобки для указания желаемого порядка операций. Например, выбрать из таблицы «Успеваемость» фамилии студентов, сдавших на "5" экзамен по информатике, можно с помощью команды select ФИО_студента.

from Успеваемость

where Дисциплина = «Информатика» AND Оценка=5.

Выборка может быть и вложенной, когда необходимо использовать в условии результаты другой выборки. Например, если надо из отношения «Успеваемость» выбрать только студентов физико-математического факультета, пользуясь отношением «Студент», то команда select может выглядеть так:

select ФИО_студента

from Успеваемость

where ФИО_студента is in

(select Фамилия

from Студент

where Ф_т = «физмат»).

Здесь «is in» является представлением оператора принадлежности элемента множеству. Можно также использовать операторы «is not in» («не принадлежит множеству»), «contains» - содержит, «does not contains» - не содержит. Смысл выражения «A contains В» (А содержит В) тот же, что и выражения «В is in А» (В принадлежит множеству А). Помимо слов select, from, where в команде выборки можно использовать и другие служебные слова, например:

order by <атрибут> asc - определяет сортировку результата выборки в порядке возрастания (asc) или убывания (desc) значения атрибута;

group by <атрибут1> - группирует данные по значениям атрибута;

having set <атрибут2> minus - операция вычитания множеств (данных выборок).

Помимо команды выборки select, язык SQL имеет команды, позволяющие обновлять данные (update), вставлять (insert) и удалять (delete). Например, если студенты переводятся со 2-го курса на третий, информацию можно обновить командой

update Студент

set Kypc=3

where Kypc=2.

Если атрибут «Семенов С.С.» сдал экзамен по информатике на «5» 15 января 1996 г. преподавателю Петрову П. П., то информация об этом может быть добавлена в таблицу «Успеваемость» командой

insert inio Успеваемость:

<«Семенов С.С.», «Информатика», 5, 15/01/96, Петров П.П.>.

Оператор insert может быть использован для включения одной строки (как в этом примере) или произвольного числа строк, определенных списком кортежей, заключенных в скобки, или операций выборки select из какой-либо другой таблицы.

Команда delete используется для удаления информации из таблицы. Например: delete Успеваемость where Оценка=2 - позволяет удалить информацию о студентах, получивших 2 (в случае их отчисления).

Существенно расширяют возможности языка библиотечные функции, такие как count (подсчет), sum (суммирование), avg (среднее), max и min.

Основные понятия базы данных Microsoft Access
В мире существует множество систем управления базами данных. Несмотря на то, что они могут по-разному работать с разными объектами и предоставляют пользователю различные функции и средства, большинство СУБД опираются на единый устоявшийся комплекс основных понятий. Это дает нам возможность рассмотреть одну систему и обобщить ее понятия, приемы и методы на весь класс СУБД. В качестве такого учебного объекта мы выберем СУБД Microsoft Access, входящую в пакет Microsoft Office наряду с рассмотренными ранее пакетами Microsoft Word и Microsoft Excel. В тех случаях, когда конкретные приемы операций зависят от используемой версии программы, мы будем опираться на последнюю версию Microsoft Access 2000, хотя в основном речь будет идти о таких обобщенных понятиях и методах, для которых различия между конкретными версиями программ второстепенны.

Access - в переводе с английского означает «доступ». MS Access - это полная реляционная СУБД. Кроме того, MS Access одна из самых мощных, гибких и простых в использовании СУБД. В ней можно создавать большие приложения, не написав ни единой строки программы, но если нужно создать очень сложное, то на этот случай MS Access предоставляет мощный язык npoграммирования - Visual Basic Aplication.

Популярность СУБД Microsoft Access обусловлена следующими причинами:

•Access является одной из самых легкодоступных и понятных систем, как профессионалов, так и для начинающих пользователей, позволяющая быстро освоить основные принципы работы с базами данных;

• система имеет полностью русифицированную версию;

• полная интегрированность с пакетами Microsoft Office: Word, Excel, Power Point и т.д.;

• идеология Windows позволяет представлять информацию наглядно;

• возможность использования OLE технологии, что позволяет установить связь с объектами другого приложения или внедрить какие-либо объекты данных в Access;

• технология WYSIWIG позволяет пользователю постоянно видеть все результаты своих действий;

• широко и наглядно представлена справочная система;

• существует набор «мастеров» по разработке объектов, облегчающий создание таблиц, форм и отчетов.
Структура простейшей базы данных

Сразу поясним, что если в базе нет никаких данных (пустая база), то это все равно полноценная база данных. Этот факт имеет методическое значение. Хотя данных в базе и нет, но информация в ней все-таки есть — это структура базы. Она определяет методы занесения данных и хранения их в базе. Простейший «некомпьютерный» вариант базы данных — деловой ежедневник, в котором каждому календарному дню выделено по странице. Даже если в нем не записано ни строки, он не перестает быть ежедневником, поскольку имеет структуру, четко отличающую его от записных книжек, рабочих тетрадей и прочей писчебумажной продукции.

Базы данных могут содержать различные объекты, но, забегая вперед, скажем, что основными объектами любой базы данных являются ее таблицы. Простейшая база данных имеет хотя бы одну таблицу. Соответственно, структура простейшей базы данных тождественно равна структуре ее таблицы.

Мы знаем, что структуру двумерной таблицы образуют столбцы и строки. Их аналогами в структуре простейшей базы данных являются поля и записи. Если записей в таблице пока нет, значит, ее структура образована только набором полей. Изменив состав полей базовой таблицы (или их свойства), мы изменяем структуру базы данных и, соответственно, получаем новую базу данных.
Свойства полей базы данных

Поля базы данных не просто определяют структуру базы — они еще определяют групповые свойства данных, записываемых в ячейки, принадлежащие каждому из полей. Ниже перечислены основные свойства полей таблиц баз данных на примере СУБД Microsoft Access. Пример простейшей таблицы базы данных приведен на рис. 2.3.

• Имя поля — определяет, как следует обращаться к данным этого поля при автоматических операциях с базой (по умолчанию имена полей используются в качестве заголовков столбцов таблиц).

• Тип поля — определяет тип данных, которые могут содержаться в данном поле.

• Размер поля — определяет предельную длину (в символах) данных, которые могут размещаться в данном поле.

• Формат поля — определяет способ форматирования данных в ячейках, принадлежащих полю.

• Маска ввода — определяет форму, в которой вводятся данные в поле (средство автоматизации ввода данных).

• Подпись — определяет заголовок столбца таблицы для данного поля (если подпись не указана, то в качестве заголовка столбца используется свойство Имя поля).

• Значение по умолчанию — то значение, которое вводится в ячейки поля автоматически (средство автоматизации ввода данных).


Рис. 2.3. Простейшая таблица базы данных
• Условие на значение — ограничение, используемое для проверки правильности ввода данных (средство автоматизации ввода, которое используется, как правило, для данных, имеющих числовой тип, денежный тип или тип даты).

• Сообщение об ошибке — текстовое сообщение, которое выдается автоматически при попытке ввода в поле ошибочных данных (проверка ошибочности выполняется автоматически, если задано свойство Условие на значение).

• Обязательное поле — свойство, определяющее обязательность заполнения данного поля при наполнении базы;

• Пустые строки — свойство, разрешающее ввод пустых строковых данных (от свойства Обязательное поле отличается тем, что относится не ко всем типам данных, а лишь к некоторым, например к текстовым).

• Индексированное поле — если поле обладает этим свойством, все операции, связанные с поиском или сортировкой записей по значению, хранящемуся в данном поле, существенно ускоряются. Кроме того, для индексированных полей можно сделать так, что значения в записях будут проверяться по этому полю на наличие повторов, что позволяет автоматически исключить дублирование данных.

Здесь мы должны обратить особое внимание читателя на то, что поскольку в разных полях могут содержаться данные разного типа, то и свойства у полей могут различаться в зависимости от типа данных. Так, например, список вышеуказанных свойств полей относится в основном к полям текстового типа. Поля других типов могут иметь или не иметь эти свойства, но могут добавлять к ним и свои. Например, для данных, представляющих действительные числа, важным свойством является количество знаков после десятичной запятой. С другой стороны, для полей, используемых для хранения рисунков, звукозаписей, видеоклипов и других объектов OLE, большинство вышеуказанных свойств не имеют смысла.

Типы данных

С основными типами данных мы уже знакомы. Так, например, при изучении электронных таблиц Microsoft Excel мы видели, что они работают с тремя типами данных:

текстами, числами и формулами. Таблицы баз данных, как правило, допускают работу с гораздо большим количеством разных типов данных. Так, например, базы данных Microsoft Access работают со следующими типами данных (рис. 2.4).

Рис. 2.4. Таблица с полями некоторых типов
• Текстовый — тип данных, используемый для хранения обычного неформатированного текста ограниченного размера (до 255 символов).

• Поле Мемо - специальный тип данных для хранения больших объемов текста (до 65 535 символов). Физически текст не хранится в поле. Он хранится в другом месте базы данных, а в поле хранится указатель на него, но для пользователя такое разделение заметно не всегда.

• Числовой — тип данных для хранения действительных чисел.

• Дата/время — тип данных для хранения календарных дат и текущего времени.

• Денежный — тип данных для хранения денежных сумм. Теоретически, для их записи можно было бы пользоваться и полями числового типа, но для денежных сумм есть некоторые особенности (например, связанные с правилами округления), которые делают более удобным использование специального типа данных, а не настройку числового типа.

• Счетчик — специальный тип данных для уникальных (не повторяющихся в поле) натуральных чисел с автоматическим наращиванием. Естественное использование — для порядковой нумерации записей.

• Логический — тип для хранения логических данных (могут принимать только два значения, например Да или Нет).

• Поле объекта OLE — специальный тип данных, предназначенный для хранения объектов OLE, например мультимедийных. Реально, конечно, такие объекты в таблице не хранятся. Как и в случае полей MEMO, они хранятся в другом месте внутренней структуры файла базы данных, а в таблице хранятся только указатели на них (иначе работа с таблицами была бы чрезвычайно замедленной).

• Гиперссылка — специальное поле для хранения адресов URL Web-объектов Интернета. При щелчке на ссылке автоматически происходит запуск браузера и воспроизведение объекта в его окне.

• Мастер подстановок — это не специальный тип данных. Это объект, настройкой которого можно автоматизировать ввод данных в поле так, чтобы не вводить их вручную, а выбирать из раскрывающегося списка.

Безопасность баз данных

Базы данных — это тоже файлы, но работа с ними отличается от работы с файлами других типов, создаваемых прочими приложениями. Выше мы видели, что всю работу по обслуживанию файловой структуры берет на себя операционная система. Для баз данных предъявляются особые требования с точки зрения безопасности, поэтому в них реализован другой подход к сохранению данных.

При работе с обычными приложениями для сохранения данных мы выдаем соответствующую команду, задаем имя файла и доверяемся операционной системе. Если мы закроем файл, не сохранив его, то вся работа по созданию или редактированию файла пропадет безвозвратно.

Базы данных — это особые структуры. Информация, которая в них содержится, очень часто имеет общественную ценность. Нередко с одной и той же базой (например, с базой регистрации автомобилей в ГИБДД) работают тысячи людей по всей стране. От информации, которая содержится в некоторых базах, может зависеть благополучие множества людей. Поэтому целостность содержимого базы не может и не должна зависеть ни от конкретных действий некоего пользователя, забывшего сохранить файл перед выключением компьютера, ни от перебоев в электросети.

Проблема безопасности баз данных решается тем, что в СУБД для сохранения информации используется двойной подход. В части операций, как обычно, участвует операционная система компьютера, но некоторые операции сохранения происходят в обход операционной системы.

Операции изменения структуры базы данных, создания новых таблиц или иных объектов происходят при сохранении файла базы данных. Об этих операциях СУБД предупреждает пользователя. Это, так сказать, глобальные операции. Их никогда не проводят с базой данных, находящейся в коммерческой эксплуатации, — только с ее копией. В этом случае любые сбои в работе вычислительных систем не страшны.

С другой стороны, операции по изменению содержания данных, не затрагивающие структуру базы, максимально автоматизированы и выполняются без предупреждения. Если, работая с таблицей данных, мы что-то в ней меняем в составе данных, то изменения сохраняются немедленно и автоматически.

Обычно, решив отказаться от изменений в документе, его просто закрывают без сохранения и вновь открывают предыдущую копию. Этот прием работает почти во всех приложениях, но только не в СУБД. Все изменения, вносимые в таблицы базы, сохраняются на диске без нашего ведома, поэтому попытка закрыть базу «без сохранения» ничего не даст, так как все уже сохранено. Таким образом, редактируя таблицы баз данных, создавая новые записи и удаляя старые, мы как бы работаем с жестким диском напрямую, минуя операционную систему.

По указанным выше причинам нельзя заниматься учебными экспериментами на базах данных, находящихся в эксплуатации. Для этого следует создавать специальные учебные базы или выполнять копии структуры реальных баз (без фактического наполнения данными).
Проектирование и режимы работы с базами данных
Проектирование баз данных (любительский подход)

Ниже приведены основные этапы проектирования базы данных:

  1. Определение цели создания базы данных.

  2. Определение таблиц, которые должна содержать база данных.

  3. Определение необходимых в таблице полей.

  4. Задание индивидуального значения каждому полю.

  5. Определение связей между таблицами.

  6. Обновление структуры базы данных.

  7. Добавление данных и создание других объектов базы данных.

  8. Использование средств анализа в Microsoft Access.




  1. Определение цели создания базы данных

На первом этапе проектирования базы данных необходимо определить цель создания базы данных, основные ее функции и информацию, которую она должна содержать. То есть нужно определить основные темы таблиц базы данных и информацию, которую будут содержать поля таблиц.

База данных должна отвечать требованиям тех, кто будет непосредственно с ней работать. Для этого нужно определить темы, которые должна покрывать база данных, отчеты, которые она должна выдавать, проанализировать формы, которые в настоящий момент используются для записи данных, сравнить создаваемую базу данных с хорошо спроектированной, подобной ей базой.


  1. Определение таблиц, которые должна содержать база данных

Одним из наиболее сложных этапов в процессе проектирования базы данных является разработка таблиц, так как результаты, которые должна выдавать база данных (отчеты, выходные формы и др.) не всегда дают полное представление о структуре таблицы.

При проектировании таблиц вовсе не обязательно использовать Microsoft Access. Сначала лучше разработать структуру на бумаге. При проектировке таблиц, рекомендуется руководствоваться следующими основными принципами:

Когда определенная информация храниться только в одной таблице, то и изменять ее придется только в одном месте. Это делает работу более эффективной, а также исключает возможность несовпадения информации в разных таблицах. Например, в одной таблице должны содержаться адреса и телефоны клиентов.

Сведения на каждую тему обрабатываются намного легче, если содержаться они в независимых друг от друга таблицах. Например, адреса и заказы клиентов хранятся в разных таблицах, чтобы при удалении заказа информация о клиенте осталась в базе данных.


  1. Определение необходимых в таблице полей

Каждая таблица содержит информацию на отдельную тему, а каждое поле в таблице содержит отдельные сведения по теме таблицы. Например, в таблице с данными о клиенте могут содержаться поля с названием компании, адресом, городом, страной и номером телефона. При разработке полей для каждой таблицы необходимо помнить:




  1. Задание индивидуального значения каждому полю

С тем чтобы Microsoft Access мог связать данные из разных таблиц, например, данные о клиенте и его заказы, каждая таблица должна содержать поле или набор полей, которые будут задавать индивидуальное значение каждой записи в таблице. Такое поле или набор полей называют основным ключом.


  1. Определение связей между таблицами

После распределения данных по таблицам и определения ключевых полей необходимо выбрать схему для связи данных в разных таблицах. Для этого нужно определить связи между таблицами.

Желательно изучить связи между таблицами в уже существующей базе данных.


  1. Обновление структуры базы данных

После проектирования таблиц, полей и связей необходимо еще раз просмотреть структуру базы данных и выявить возможные недочеты. Желательно это сделать на данном этапе, пока таблицы не заполнены данными.

Для проверки необходимо создать несколько таблиц, определить связи между ними и ввести несколько записей в каждую таблицу, затем посмотреть, отвечает ли база данных поставленным требованиям. Рекомендуется также создать черновые выходные формы и отчеты и проверить, выдают ли они требуемую информацию. Кроме того, необходимо исключить из таблиц все возможные повторения данных.


  1. Добавление данных и создание других объектов базы данных

Если структуры таблиц отвечают поставленным требованиям, то можно вводить все данные. Затем можно создавать любые запросы, формы, отчеты, макросы и модули.


  1. Использование средств анализа в Microsoft Access

В Microsoft Access существует два инструмента для усовершенствования структуры баз данных. Мастер анализа таблиц исследует таблицу, в случае необходимости предлагает новую ее структуру и связи, а также переделывает ее.

Анализатор быстродействия исследует всю базу данных, дает рекомендации по ее улучшению, а также осуществляет их.

Обычно с базами данных работают две категории исполнителей. Первая категория — проектировщики. Их задача состоит в разработке структуры таблиц базы данных и согласовании ее с заказчиком. Кроме таблиц проектировщики разрабатывают и другие объекты базы данных, предназначенные, с одной стороны, для автоматизации работы с базой, а с другой стороны — для ограничения функциональных возможностей работы с базой (если это необходимо из соображений безопасности). Проектировщики не наполняют базу конкретными данными (заказчик может считать их конфиденциальными и не предоставлять посторонним лицам). Исключение составляет экспериментальное наполнение модельными данными на этапе отладки объектов базы.

Вторая категория исполнителей, работающих с базами данных, — пользователи. Они получают исходную базу данных от проектировщиков и занимаются ее наполнением и обслуживанием. В общем случае пользователи не имеют средств доступа к управлению структурой базы — только к данным, да и то не ко всем, а к тем, работа с которыми предусмотрена на конкретном рабочем месте.

Соответственно, система управления базами данных имеет два режима работы: проектировочный и пользовательский. Первый режим предназначен для создания или изменения структуры базы и создания ее объектов. Во втором режиме происходит использование ранее подготовленных объектов для наполнения базы или получения данных из нее.
Проектирование базы данных (профессиональный подход)

Методически правильно начинать работу с карандашом и листом бумаги в руках, не используя компьютер. На данном этапе он просто не нужен. Неоптимальные решения и прямые ошибки, заложенные на этапе проектирования, впоследствии очень трудно устраняются, поэтому этот этап является основополагающим.

Разработка технического задания. Техническое задание на проектирование базы данных должен предоставить заказчик. Однако для этого он должен владеть соответствующей терминологией и знать, хотя бы в общих чертах, технические возможности основных систем управления базами данных. К сожалению, на практике такое положение встречается не всегда. Поэтому обычно используют следующие подходы:

• демонстрируют заказчику работу аналогичной базы данных, после чего согласовывают спецификацию отличий;

• если аналога нет, выясняют круг задач и потребностей заказчика, после чего помогают ему подготовить техническое задание.

При подготовке технического задания составляют:

• список исходных данных, с которыми работает заказчик;

• список выходных данных, которые необходимы заказчику для управления структурой своего предприятия;

• список выходных данных, которые не являются необходимыми для заказчика, но которые он должен предоставлять в другие организации (в вышестоящие структуры, в органы статистического учета, прочие административные и контролирующие организации).

При этом очень важно не ограничиваться взаимодействием с головным подразделением заказчика, а провести обсуждение со всеми службами и подразделениями, которые могут оказаться поставщиками данных в базу или их потребителями. Так, например, при подготовке базы данных для учета абитуриентов и студентов в высшем учебном заведении, необходимо не только изучить документооборот ректората и всех деканатов, но и понять, что хотели бы получить от базы данных службы. Следует изучить работу подразделений, распределяющих учебную нагрузку преподавателей, отвечающих за распределение аудиторного фонда, за проживание студентов в общежитии и других. В расчет должны приниматься и такие службы, как библиотека, отдел кадров и прочие. В любой момент может выясниться, например, что администрация библиотеки должна периодически поставлять кому-то отчеты, характеризующие читательскую активность студентов в зависимости от пола, возраста и социального положения. К возможным пожеланиям заказчика следует готовиться на этапе проектирования, до создания базы.

Разработка структуры базы данных. Выяснив основную часть данных, которые заказчик потребляет или поставляет, можно приступать к созданию структуры базы, то есть структуры ее основных таблиц.

1. Работа начинается с составления генерального списка полей — он может насчитывать десятки и даже сотни позиций.

2. В соответствии с типом данных, размещаемых в каждом поле, определяют наиболее подходящий тип для каждого поля.

3. Далее распределяют поля генерального списка по базовым таблицам. На первом этапе распределение производят по функциональному признаку. Цель — обеспечить, чтобы ввод данных в одну таблицу производился, по возможности, в рамках одного подразделения, а еще лучше — на одном рабочем месте.

Наметив столько таблиц, сколько подразделений охватывает база данных, приступают к дальнейшему делению таблиц. Критерием необходимости деления является факт множественного повтора данных в соседних записях. На рис. 2.5 показана таблица, у которой в поле Адрес наблюдается повтор данных. Это явное свидетельство того, что таблицу надо поделить на две взаимосвязанные таблицы.

Рис. 2.5. Если данные в поле начинают повторяться, это признак того,

что таблицу стоит поделить
4. В каждой из таблиц намечают ключевое поле. В качестве такового выбирают поле, данные в котором повторяться не могут. Например, для таблицы данных о студентах таким полем может служить индивидуальный шифр студента. Для таблицы, в которой содержатся расписания занятий, такого поля можно и не найти, но его можно создать искусственным комбинированием полей «Время занятия» и «Номер аудитории». Эта комбинация неповторима, так как в одной аудитории в одно и то же время не принято проводить два различных занятия.

Если в таблице вообще нет никаких полей, которые можно было бы использовать как ключевые, всегда можно ввести дополнительное поле типа Счетчик — оно не может содержать повторяющихся данных по определению.

5. С помощью карандаша и бумаги расчерчивают связи между таблицами. На рис. 2.6 показан пример взаимосвязи между группой таблиц, составляющих одну базу данных. Такой чертеж называется схемой данных.

Существует несколько типов возможных связей между таблицами. Наиболее распространенными являются связи «один ко многим» и «один к одному». Связь между таблицами организуется на основе общего поля, причем в одной из таблиц оно обязательно должно быть ключевым, то есть на стороне «один» должно выступать ключевое поле, содержащее уникальные, неповторяющиеся значения. Значения на стороне «многие» могут повторяться.

Рис. 2.6. Схема связей между таблицами
Рассмотрим таблицу Клиенты (рис. 2.6). Здесь поле Код клиента является ключевым. Это понятно, поскольку у каждого клиента должен быть свой уникальный код, идентифицирующий его однозначно. Если мы рассмотрим таблицу Заказы, то увидим, что в ней код клиента не может быть уникальным, поскольку каждый клиент мог сделать сколь угодно много заказов. На схеме данных эти поля соединены линией связи. С одной стороны эта линия маркирована знаком «1», с другой стороны — значком «?». Это графический метод изображения связи «один ко многим».

Ключевым полем в таблице заказов является Код заказа — он однозначно идентифицирует, кто, когда, что заказал и на какую сумму. Здесь же можно узнать, какой сотрудник принял заказ к исполнению. Поскольку один сотрудник может принять множество заказов, поле Код сотрудника в таблице заказов не является ни уникальным, ни ключевым, зато в таблице Сотрудники это поле уникально.

Про подобные таблицы говорят, что они связаны реляционными отношениями. Соответственно, системы управления, способные работать со связанными таблицами, называют системами управления реляционными базами данных, а схему данных в технической литературе могут называть схемой реляционных отношений.

6. Разработкой схемы данных заканчивается «бумажный» этап работы над техническим предложением. Эту схему можно согласовать с заказчиком, после чего приступать к непосредственному созданию базы данных.

Следует помнить, что по ходу разработки проекта заказчику непременно будут приходить в голову новые идеи. На всех этапах проектирования он стремится охватить единой системой все новые и новые подразделения и службы предприятия. Возможность гибкого исполнения его пожеланий во многом определяется квалификацией разработчика базы данных. Если схема данных составлена правильно, подключать к базе новые таблицы нетрудно. Если структура базы нерациональна, разработчик может испытать серьезные трудности и войти в противоречия с заказчиком.

Противоречия исполнителя с заказчиком всегда свидетельствуют о недостаточной квалификации исполнителя. Именно поэтому этап предварительного проектирования базы данных следует считать основным. От его успеха зависит, насколько база данных станет удобной, и будут ли с ней работать пользователи. Если отмечается, что пользователи базы «саботируют» ее эксплуатацию и предпочитают работать традиционными методами, это говорит не о низкой квалификации пользователей, а о недостаточной квалификации разработчика базы.

На этом этапе завершается предварительное проектирование базы данных, и на следующем этапе начинается ее непосредственная разработка. С этого момента следует начать работу с системой управления базами данных.

Банки данных. Назначение и структура банков данных.

Банк данных - автоматизированная информационная система централизованного хранения и коллективного использования данных. В состав банка данных входят одна или несколько баз данных, справочник баз данных, СУБД, а также библиотеки запросов и прикладных программ.

Банк данных предназначен для хранения больших массивов информации, быстрого поиска нужных сведений и документов.

Создается банк данных в абонентской системе любой производительности - от персонального компьютера до суперкомпьютера. Но даже самый крупный банк данных ограничен в своих возможностях. Поэтому банки в сети специализируются, собирая информацию в определенных областях науки, технологии, продукции. Ядром банка являются базы данных и базы знаний.

Организация работы с банками данных.

Физические лица, работающие в банке данных, делятся на три группы: сотрудники банка, администратор банка и пользователи.

Задачей сотрудников является сбор и запись в базу всей первичной информации, определяемой тематикой этой базы. Сотрудники должны также удалять устаревшую информацию. Обновление информации может быть разрешено и некоторым пользователям. Сотрудники банка и некоторые пользователи составляют программы, позволяющие из первичной информации получать необходимые вторичные сведения, составлять отчеты.

Администратор обеспечивает руководство банком. Он решает вопросы, связанные с бесперебойной и надежной работой, хранением информации и безопасностью данных. В необходимых случаях администратор осуществляет копирование содержимого баз и организует хранение копий.

Пользователи банка взаимодействуют с необходимыми им банками.

Защита от несанкционированного доступа к базам создается за счет введения паролей и кодов, обеспечивающих идентификацию пользователей. Формирование и ведение банков данных связано с большими затратами, поэтому рентабельность обеспечивается лишь при большом трафике.
Тема 4. Интегрированные информационные системы в коммерческой деятельности, проблемно-ориентированные пакеты прикладных программ по отраслям и сферам деятельности.

Информационные системы и их классификация

Информацию как продукт производства и применения отличает, прежде всего, предметное содержание. Она очень разнообразна и подразделяется по виду обслуживаемой ею человеческой деятельности: научная, техническая, производственная, управленческая, экономическая, социальная, правовая и т.п. Каждый из видов информации имеет свои технологии обработки, смысловую ценность, формы представления и отображения на физическом носителе, требования к точности, достоверности, оперативности отражения фактов, явлений, процессов.

Предметом дальнейшего рассмотрения будет управленческая и экономическая информация, важнейшими свойствами которой являются:

• достоверность и полнота;

• ценность и актуальность;

• ясность и понятность.

Информация достоверна, если она не искажает истинное положение дел. Недостоверная информация может привести к неправильному пониманию или принятию неправильных решений.

Информация полна, если ее достаточно для понимания и принятия решений. Неполнота информации сдерживает принятие решений или может повлечь ошибки.

Ценность информации зависит от того, какие задачи решаются с ее помощью. Актуальную информацию важно иметь при работе в постоянно изменяющихся условиях. Если ценная и актуальная информация выражена непонятными словами, она может стать бесполезной. Информация становится ясной и понятной, если она выражена языком, на котором говорят те, кому предназначена эта информация.

Совокупность больших сложных человеко-машинных информационных систем является важнейшей составляющей инфраструктуры общества, где информация выступает одним из главных ресурсов жизнедеятельности. Являясь связующим звеном между разными видами интеллектуальной и материальной деятельности коллективов людей, между управлением и производством, информация в отличие от других видов ресурсов, в частности природных ресурсов, не убывает со временем, а наоборот, ее объем постоянно увеличивается, создавая условия для накопления опыта, способствуя выработке обоснованных управленческих решений.

Информация, которая обслуживает процессы производства, распределения, обмена и потребления материальных благ и обеспечивает решение задач организационно-экономического управления народным хозяйством и его звеньями, называется управленческой. Она представляет собой разнообразные сведения экономического, технологического, социального, юридического, демографического и другого содержания. В информационном процессе, каким является управленческая деятельность, информация выступает как один из важнейших ресурсов наряду с энергетическими, материальными, трудовыми, финансовыми. В технологии обработки первичные сведения о производственных и хозяйственных операциях, людях, выпуске продукции, фактах приобретения и продажи товаров выполняют роль предметов труда, а получаемая результатная информация — продукта труда; она используется для анализа и принятия управленческих решений.

Важнейшей составляющей управленческой информации является экономическая информация, представляющая собой совокупность различных сведений экономического характера, которые можно фиксировать, передавать, обрабатывать, хранить и использовать в процессе планирования, учета, контроля, анализа на всех уровнях отраслевого и регионального управления народным хозяйством.

Экономическая информация включает сведения о составе трудовых, материальных и денежных ресурсов и состоянии объектов управления на определенный момент времени. Экономическая информация отражает деятельность предприятий и организаций посредством натуральных, стоимостных и других показателей.

Для экономической информации характерны:

• большие объемы;

• многократное повторение циклов ее получения и преобразования в установленные временные периоды (месяц, квартал, год и т.д.);

• многообразие ее источников и потребителей;

• значительный удельный вес логических операций при ее обработке.

Эти свойства экономической информации предопределяют научно-техническую необходимость и экономическую целесообразность использования средств вычислительной техники и, прежде всего, компьютеров при ее сборе, накоплении, передаче и обработке, что в свою очередь требует умения определять структуру и объемы перерабатываемой информации.

Структура экономической информации достаточно сложна и может включать различные комбинации информационных совокупностей, обладающих определенным содержанием. Под информационной совокупностью понимается группа данных, характеризующих объект, процесс, операцию. По структурному составу информационные совокупности можно разделить на:

• реквизиты;

• показатели;

• документы.

Элементарными неделимыми единицами экономической информации являются реквизиты, выражающие определенные свойства объекта. Реквизиты подразделяются на реквизиты-признаки и реквизиты-основания. Реквизиты-признаки характеризуют качественные свойства описываемого объекта (время и место действия, фамилия, имя, отчество исполнителя, наименование работы и т.д.). Реквизиты-основания дают количественную характеристику явлений, выраженную в определенных единицах измерения (сумма вклада в рублях, ставка налога в процентах и т.д.). Отдельно взятые реквизиты-признаки и реквизиты-основания экономического смысла не имеют, поэтому применяются только в сочетании друг с другом.

Совокупность логически связанных реквизитов-признаков и реквизитов-оснований, имеющая экономический смысл, образует показатель.

На основе показателей строятся документы. Документы, используемые в процессе управления, планирования и учета, могут включать один или несколько показателей с обязательным указанием лица, ответственного за содержащуюся в них информацию.

При проектировании автоматизированной обработки информации важное значение имеет изучение ее элементов в трех основных аспектах: прагматическом, семантическом и синтактическом.

Прагматический аспект рассматривает информацию с точки зрения ее практической полезности, ценности для потребителя и принятия им решений. Прагматическое изучение информации позволяет установить состав показателей, необходимых для принятия решений на различных уровнях управления, разработать унифицированную систему показателей и документов.

Семантический аспект при изучении информации дает возможность раскрыть ее содержание и показать отношение между смысловыми значениями ее элементов.

Синтактический аспект рассматривает отношения между единицами информации. На этом уровне исследуются закономерности образования информационных совокупностей: показателей из реквизитов, документов из показателей. Количественная оценка информации на этом уровне позволяет получить данные для описания процессов преобразования информации, выбора рациональных маршрутов движения документов и технологических вариантов их обработки.

Изучение экономической информации в различных аспектах дает возможность выявить состав информационных совокупностей и их структуру, закономерности преобразования, объемно-временные и качественные характеристики (полноту, достоверность, своевременность, точность), а также способы их получения, обработки, защиты и последующего использования.

В России в условиях становления рыночных отношений скорость обновления информации на государственном, территориальном, отраслевом уровне и уровне предприятия очень высока. Спрос на достоверную, актуальную и полную информацию возрастает. Это обусловливает появление фирм, предоставляющих информационные услуги, например «Консультант-Плюс», «Гарант» и др. Фирмы предлагают правовые общезначимые документы, постоянно необходимые юристам, аудиторам, бухгалтерам, работникам банковских и финансовых структур, государственным чиновникам и руководителям предприятий. Общий объем комплексов составляет десятки тысяч документов законодательного и нормативного характера. Обновление и пополнение информации осуществляется фирмами еженедельно на основании прямых договоров об информационном обмене с органами власти и управления Российской Федерации. Региональные банки правовой информации дают своим клиентам возможность использовать в работе труднодоступные документы органов власти и управления регионального уровня.

Таким образом, накопленная и систематизированная информация с соответствующими средствами ее хранения, накопления и просмотра становится объектом купли-продажи, получает оценку своей потребительной полезности в виде стоимости.

В научно-технической литературе часто используются термины «система», «система управления», «автоматизированная система управления», «автоматизированные информационные системы».

Слово «система» происходит от греческого systema, что означает целое, составленное из частей или множества элементов, связанных друг с другом и образующих определенную целостность, единство.

Понятие «система» имеет широкую область применения.

Под системой понимается совокупность связанных между собой и с внешней средой элементов или частей, функционирование которых направлено на получение конкретного полезного результата.

В соответствии с этим определением практически каждый объект можно рассматривать как систему, стремящуюся в своем функционировании к достижению определенной цели. В качестве примера можно назвать систему образования, энергетическую, транспортную, экономическую и др.

Для системы характерны следующие основные свойства:

Сложность системы зависит от множества входящих в нее компонентов, их структурного взаимодействия, а также от сложности внутренних и внешних связей и динамичности.

Делимость системы означает, что она состоит из ряда подсистем или элементов, выделенных по определенному признаку, отвечающему конкретным целям и задачам.

Целостность системы означает, что функционирование множества элементов системы подчинено единой цели.

Многообразие элементов системы и различия их природы связано с их функциональной специфичностью и автономностью. Например, в материальной системе объекта, связанной с преобразованием вещественно-энергетических ресурсов, могут быть выделены такие элементы, как сырье, основные и вспомогательные материалы, топливо, полуфабрикаты, запасные части, готовая продукция, трудовые и денежные ресурсы.

Структурированность системы определяет наличие установленных связей и отношений между элементами внутри системы, распределение элементов системы по уровням иерархии.

Управление — важнейшая функция, без которой немыслима целенаправленная деятельность любой социально-экономической, организационно-производственной системы (предприятия, организации, территории).

Систему, реализующую функции управления, называют системой управления. Важнейшими функциями, реализуемыми этой системой, являются прогнозирование, планирование, учет, анализ, контроль и регулирование.

Управление связано с обменом информацией между компонентами системы, а также системы с окружающей средой. В процессе управления получают сведения о состоянии системы в каждый момент времени, о достижении (или не достижении) заданной цели с тем, чтобы воздействовать на систему и обеспечить выполнение управленческих решений.

Таким образом, любой системе управления экономическим объектом соответствует своя информационная система, называемая экономической информационной системой.

Экономическая информационная система (ЭИС) это совокупность внутренних и внешних потоков прямой и обратной информационной связи экономического объекта, методов, средств, специалистов, участвующих в процессе обработки информации и выработке управленческих решений.

Информационная система является системой информационного обслуживания работников управленческих служб и выполняет технологические функции по накоплению, хранению, передаче и обработке информации. Она складывается, формируется и функционирует в регламенте, определенном методами и структурой управленческой деятельности, принятой на конкретном экономическом объекте, реализует цели и задачи, стоящие перед ним.

Современный уровень информатизации общества предопределяет использование новейших технических, технологических, программных средств в различных информационных системах экономических объектов.

Автоматизированная информационная система (ИС) представляет собой совокупность информации, экономико-математических методов и моделей, технических, программных, технологических средств и специалистов, предназначенную для обработки информации и принятия управленческих решений.

Информационные системы разнообразны и могут быть классифицированы по ряду признаков.

  1. По масштабу информационные системы подразделяются на следующие группы:

Одиночные информационные системы реализуются, как правило, на автономном персональном компьютере (сеть не используется). Такая система может содержать несколько простых приложений, связанных общим информационным фондом, и рассчитана на работу одного пользователя или группы пользователей, разделяющих по времени одно рабочее место. Подобные приложения создаются с помощью так называемых настольных или локальных систем управления базами данных (СУБД). Среди локальных СУБД наиболее известными являются Clarion, Clipper, FoxPro, Paradox, dBase и Microsoft Access.

Групповые информационные системы ориентированы на коллективное использование информации членами рабочей группы и чаще всего строятся на базе локальной вычислительной сети. При разработке таких приложений используются серверы баз данных (называемые также SQL-серверами) для рабочих групп. Существует довольно большое количество различных SQL-серверов, как коммерческих, так и свободно распространяемых. Среди них наиболее известны такие серверы баз данных, как Oracle, DB2, Microsoft SQL Server, InterBase, Sybase, Inforqix.

Корпоративные информационные системы являются развитием систем для рабочих групп, они ориентированы на крупные компании и могут поддерживать территориально разнесенные узлы или сети. В основном они имеют иерархическую структуру из нескольких уровней. Для таких систем характерна архитектура клиент-сервер со специализацией серверов или же многоуровневая архитектура. При разработке таких систем могут использоваться те же серверы баз данных, что и при разработке групповых информационных систем. Однако в крупных информационных системах наибольшее распространение получили серверы Oracle, DB2 и Microsoft SQL Server.

  1. По способу организации групповые и корпоративные информационные системы подразделяются на следующие классы:

  1. По сфере функционирования объекта управления ИС могут быть:

и т. д.

Так как классификация систем по сфере функционирования объекта управления очевидна, рассмотрим следующие признаки.

  1. По видам процессов управления информационные системы подразделяются на:

ИС управления технологическими процессами — это человеко-машинные системы, обеспечивающие управление технологическими устройствами, станками, автоматическими линиями.

ИС управления организационно-технологическими процессами представляют собой многоуровневые системы, сочетающие ИС управления технологическими процессами и ИС управления предприятиями.

Для ИС организационного управления объектом служат производственно-хозяйственные, социально-экономические функциональные процессы, реализуемые на всех уровнях управления экономикой, в частности;

• банковские ИС;

• ИС фондового рынка;

• финансовые ИС;

• страховые ИС;

• налоговые ИС;

• ИС таможенной службы;

• статистические ИС;

• ИС промышленных предприятий и организаций (особое место по значимости и распространенности в них занимают бухгалтерские ИС) и др.

ИС научных исследований обеспечивают высокое качество и эффективность межотраслевых расчетов и научных опытов. Методической базой таких систем служат экономико-математические методы, технической базой — самая разнообразная вычислительная техника и технические средства для проведения экспериментальных работ моделирования. Как организационно-технологические системы, так и системы научных исследований могут включать в свой контур системы автоматизированного проектирования работ (САПР).

Обучающие ИС получают широкое распространение при подготовке специалистов в системе образования, при переподготовке и повышении квалификации работников разных отраслей.

  1. В соответствии со следующим признаком классификации (уровень в системе государственного управления) выделяют отраслевые, территориальные и межотраслевые ИС, которые одновременно являются системами организационного управления, но уже следующего — более высокого уровня иерархии.

Отраслевые ИС функционируют в сферах промышленного и агропромышленного комплексов, в строительстве, на транспорте. Эти системы решают задачи информационного обслуживания аппарата управления соответствующих ведомств.

Территориальные ИС предназначены для управления административно-территориальными районами. Деятельность территориальных систем направлена на качественное выполнение управленческих функций в регионе, формирование отчетности, выдачу оперативных сведений местным государственным и хозяйственным органам.

Межотраслевые ИС являются специализированными системами функциональных органов управления национальной экономикой (банковских, финансовых, снабженческих, статистических и др.). Имея в своем составе мощные вычислительные комплексы, межотраслевые многоуровневые ИС обеспечивают разработку экономических и хозяйственных прогнозов, государственного бюджета, осуществляют контроль результатов и регулирование деятельности всех звеньев хозяйства, а также контроль наличия и распределения ресурсов.

Определяя ИС как организованную для достижения общей цели совокупность специалистов, средств вычислительной и другой техники, математических методов и моделей, интеллектуальных продуктов и их описаний, а также способов и порядка взаимодействия указанных компонентов, следует подчеркнуть, что главным звеном и управляющим субъектом в перечисленном комплексе элементов был и остается по сей день человек, специалист. Однако современные специалисты, работающие в компьютерной среде, отличаются от тех, которые трудились десять лет назад, когда преобладающей была технология централизованной обработки информации в условиях вычислительных центров. Прежде всего, в нынешних условиях функционирования новых информационных технологий нет четкого различия между экономистом-пользователем системы, постановщиком задач, оператором, программистом, представителем обслуживающего технического персонала, как это было раньше. Более того, рухнула непреодолимая до недавнего времени стена между разработчиком и пользователем ИС. Сегодня существуют готовые инструментальные программные средства, которые позволяют методом интерпретации быстро разрабатывать собственные программно-ориентированные продукты — пакеты прикладных программ (ППП). Для этого нужно быть, прежде всего, хорошим специалистом в своей области и в меньшей степени владеть программированием. В помощь пользователю все активнее внедряется объектно-ориентированный подход, который позволяет специалисту работать с теми же разновидностями первичных документов, что и до внедрения ИС.

Пакеты прикладных программ: понятие и классификация.

Пакеты прикладных программ (ППП) служат программным инструментарием решения функциональных задач и являются самым многочисленным классом программных продуктов. В данный класс входят программные продукты, выполняющие обработку информации различных предметных областей.

Пакет прикладных программ (application program package) – это комплекс взаимосвязанных программ для решения задач определенного класса конкретной предметной области.

Характеристика пакетов прикладных программ

Данный класс программных средств наиболее разнообразен, что обусловлено, прежде всего, широким применением средств компьютерной техники во всех сферах деятельности человека, созданием автоматизированных информационных систем различных предметных областей.

Классификация прикладного программного обеспечения:


ППП автоматизированного проектирования предназначены для поддержания работы конструкторов и технологов, занимающихся построением чертежей, схем, диаграмм, графическим модулированием и конструированием, созданием библиотеки стандартных элементов чертежей и их многократным использованием, созданием демонстрационных иллюстраций и анимаций. Отличительными особенностями этого класса программных продуктов являются высокие требования к технической части системы обработки данных, наличие библиотек встроенных функций, объектов, интерфейсов с графическими системами и базами данных.

ППП общего назначения содержит широкий перечень программных продуктов, поддерживающих преимущественно информационные технологии конечных пользователей. Кроме конечных пользователей, этими программными продуктами, благодаря встроенным средствам технологии программирования, могут пользоваться и программисты для создания усложненных программ обработки данных.

Представители данного класса программных продуктов – настольные системы управления базами данных (СУБД), обеспечивающие организацию и хранение локальных баз данных на автономно работающих компьютерах, либо централизованное хранение баз данных на файл-сервере и сетевой доступ к ним.

Методо-ориентированные ППП включают программные продукты, обеспечивающие, независимо от предметной области и функции информационных систем, математические, статические и другие методы решения задач. Наиболее распространены методы математического программирования, решение дифференциальных уравнений, имитационного моделирования, исследования операций.

Офисные ППП включают программы, обеспечивающие организационное управление деятельностью офиса такие, как органайзеры (планировщики), программы-переводчики, средства проверки орфографии и распознавания текста, коммуникационные ППП.

Настольные издательские системы включают программы, обеспечивающие информационную технологию компьютерной издательской деятельности.

Программные средства мультимедиа предназначены для создания и использования аудио- и видеоинформации.

Системы искусственного интеллекта реализуют отдельные функции интеллекта человека. Основными компонентами систем искусственного интеллекта являются база знаний, интеллектуальный интерфейс с пользователем и программа формирования логических выводов.

Проблемно-ориентированные ППП.

Программные продукты данного класса можно классифицировать по разным признакам:

Для некоторых предметных областей возможна типизация функций управления, структуры данных и алгоритмов обработки. Это вызвало разработку значительного числа ППП одинакового функционального назначения и, таким образом, создало рынок программных продуктов:

Основные тенденции в области развития проблемно-ориентированных программных средств:

Для подобного класса программ высоки требования к оперативности обработки данных (например, пропускная способность для банковских систем должна составлять несколько сот транзакций в секунду). Велики объемы хранимой информации, что обусловливает повышенные требования к средствам администрирования данных БД (актуализации, копирования, обеспечения производительности обработки данных).

Наиболее важно для данного класса программных продуктов создание дружественного интерфейса для конечных пользователей.

Данный класс программных продуктов развивается как в плане реализуемых ими функций, так и в плане используемого для их создания инструментария разработчика. Со временем границы компьютеризации информационных систем, как правило, расширяются, что приводит к изменению функций существующих ППП.
Тема 5. Экспертные системы и системы поддержки принятия решений, моделирования и прогнозирования в коммерческой деятельности.

Интеллектуальный интерфейс информационной системы

Одним из направлений повышения качества управления сложными системами является создание интеллектуальных информационных технологий. Разработка интеллектуальных программ отличается от обычного программирования. В обычной программе реализуется связь «Программа = Алгоритм + Данные», а в интеллектуальной программе реализуется иная связь — «Программа = Знания + Стратегия обработки знаний». Интеллектуальные системы работают со знаниями.

Исследования в области развития систем искусственного интеллекта осуществляются по следующим направлениям:

- обеспечение возможности общения систем на естественном языке и моделирование диалога;

- развитие экспертных систем;

- разработка интеллектуальных пакетов прикладных программ;

- решение комбинаторных задач;

- автоматическое доказательство теорем;

- развитие робототехники;

- распознавание образов.

Инструментальными средствами разработки интеллектуальных систем являются:

- системы программирования на языках высокого уровня (C++, Паскаль, Фортран, Лисп, Бейсик и других). В наименьшей степени ориентированы на решение задач искусственного интеллекта, не содержат средств для представления и обработки знаний;

- системы программирования на языках представления знаний имеют специальные средства, предназначенные для создания систем искусственного интеллекта. Это собственные средства представления знаний (к примеру, язык Пролог) и поддержки логического вывода;

- средства автоматизированного создания экспертных систем - это гибкие программные системы, допускающие использование нескольких моделей представления знаний, разных способов логического вывода и видов интерфейса, содержащие вспомогательные средства создания экспертных систем;

- оболочки экспертных систем представляют собой готовые экспертные системы без базы знаний. Из базы знаний готовой экспертной системы знания предварительно удаляются, а затем база заполняется новыми знаниями, ориентированными на другие приложения. В этом случае специалисту достаточно только заполнить оболочку, не занимаясь созданием программ.

В качестве информационных технологий для создания искусственных интеллектуальных систем используются:

Анализ развития средств вычислительной техники позволяет утверждать, что она постоянно эволюционирует в двух направлениях. Первое из них связано с улучшением параметров существующих компьютеров, повышением их быстродействия, увеличением объемов их оперативной и дисковой памяти, а также с совершенствованием и модификацией программных средств, ориентированными на повышение эффективности выполнения ими своих функций. Это можно назвать развитием по горизонтали.

Второе направление определяет изменения в технологии обработки информации, приводящие к улучшению использования компьютерных систем. Развитие в этом направлении связано с появлением новых типов компьютеров и качественно новых программных средств, дополняющих уже существующие. Такое развитие можно назвать развитием по вертикали.

Развитие программных средств идет по пути увеличения их дружественности, т.е. такого упрощения управления ими, что от пользователя не требуется специальной подготовки, и система создает максимально комфортные условия для его работы. Основной ориентир в совершенствовании вычислительных систем - превращение их в удобного партнера конечного пользователя при решении задач в ходе его профессиональной деятельности.

Для обеспечения наибольшей дружественности интерфейса программного средства с пользователем первый должен стать интеллектуальным. Интеллектуальный интерфейс, обеспечивающий непосредственное взаимодействие конечного пользователя и компьютера при решении задачи в составе человеко-машинной системы, должен выполнять три группы функций:

Структура системы (рис. 3.1), удовлетворяющей требованиям новой технологии решения задач, состоит из трех компонент:



Рис. 3.1. Структура современной системы решения прикладных задач
Такая система существенно отличается от создававшихся на более ранних этапах развития информатики и вычислительной техники. Путь реализации новейших информационных технологий предполагает использование вычислительных систем, построенных на основе представления знаний предметной области задачи и интеллектуального интерфейса.
Структура современной ИС решения прикладных задач

Разработки систем искусственного интеллекта шли сначала по пути моделирования общих интеллектуальных функций индивидуального сознания. Однако, развитие вычислительной техники и программного обеспечения в 90-х годах опровергает прогнозы предыдущих десятилетий о скором переходе к ПЭВМ 5-го поколения. Интеллектуальные функции основной массы программных систем общения на естественном языке пока не находят широкого внедрения в промышленных масштабах.

Характерную инфляцию претерпело такое понятие, как «новая информационная технология». Первоначально это понятие означало интеллектуальный интерфейс к базе данных, позволяющий прикладным пользователям общаться с ней непосредственно на естественном языке. Ныне под «новыми информационными технологиями» понимают просто технологии, существенно использующие вычислительную технику в обработке информации, в том числе основанные на применении текстовых и табличных процессоров, а также информационных систем.

Столкнувшись с непреодолимыми проблемами, разработчики систем, обладающих «общим» искусственным интеллектом, пошли по пути все большей и большей специализации, вначале по направлению к экспертным системам, затем - к отдельным очень специфичным интеллектуальным функциям, встроенным в инструментальные программные средства, не считавшиеся до настоящего времени сферой разработок по искусственному интеллекту. Например, такие системы сейчас часто обладают возможностями аналитических математических вычислений, перевода технических и деловых текстов, распознавания текста при вводе сканером, синтаксического анализа фраз и предложений, самонастраиваемостью и т.д.

Парадигма исследований и разработок в области искусственного интеллекта постепенно пересматривается. По-видимому, возможности скорого развития программных систем, моделирующих интеллектуальные функции индивидуального сознания, в значительной мере исчерпаны. Необходимо обратить внимание на новые возможности, которые открывают в отношении общественного сознания информационные системы и сети. Развитие вычислительных систем и сетей ведет, по-видимому, к созданию нового типа общественного сознания, в которое информационные средства будут органично встроены как технологическая среда обработки и передачи информации. После этого человечество получит именно гибридный человеко-машинный интеллект не столько в масштабе индивидуального сознания, сколько в сфере социальной практики.
Экспертные системы

Наиболее широкое применение методы ИИ нашли в программах, называемых экспертными системами (ЭС). Отличительной чертой этих программ является способность накапливать знания и опыт квалифицированных профессионалов (экспертов) в какой-либо узкой предметной области. Затем при помощи знаний, накопленных в ЭС, специалисты с не очень высокой квалификацией могут решать сложные задачи на столь же высоком уровне, как и эксперты, иными словами, данные программы поддерживают средствами автоматизации не только и не столько вычислительные функции, сколько функции мыслительные, интеллектуальные, помогая пользователю принимать решения в сложных неоднозначных ситуациях.

Единого строгого определения ЭС пока нет. Чаще всего в литературе и среди специалистов используется понимание экспертной системы - как компьютерной программы, созданной для выполнения тех видов деятельности, которые под силу только человеку - эксперту, например проектирование, планирование, перевод, выдача рекомендаций. Эти программы моделируют образ мышления человека-эксперта на основе механизмов логического вывода и эвристических методов.

Определение, одобренное Комитетом по экспертным системам Британского компьютерного общества, гласит, что под экспертной системой понимается система, объединяющая возможности компьютера со знаниями и опытом эксперта в такой форме, что система может предложить РАЗУМНЫЙ СОВЕТ или осуществить РАЗУМНОЕ РЕШЕНИЕ поставленной задачи. Такая система должна уметь объяснять ход своих рассуждений в понятной форме.

Все экспертные системы являются системами искусственного интеллекта, но не все системы искусственного интеллекта являются ЭС. Например, программа распознавания печатного текста или голосовых сообщений относится к интеллектуальным системам, но не является экспертной системой, поскольку решение подобной задачи под силу любому человеку. Для ЭС характерно наличие цели функционирования, состоящей в решении сложных проблем, решение которых под силу специалисту высокой квалификации - эксперту.

На основе приведенных определений выделим характерные черты ЭС:

Различают ЭС предметно-ориентированные и ЭС-оболочки, предназначенные для наполнения любым предметным знанием. Экспертные системы могут строиться на основе представления знаний в виде набора правил (rule-based - подход) и на базе адаптивного подхода, основанного на обучении системы на примерах (case-based - подход).

Экспертные системы первого поколения строились преимущественно на основе правилоориентированного подхода. Такие экспертные системы назывались правилоориентированными или продукционными.

В ЭС, основанных на правилах, предметные знания представляются набором правил, которые проверяются через набор фактов или знаний о текущей ситуации.

Специализированные продукционные системы нашли широкое применение в различных областях человеческой деятельности. Однако наиболее популярными ЭС являются оболочки Guru, KEE, LOOPS, которые могут быть наполнены любым предметным знанием.
Технология использования экспертных систем

Основой экспертной системы является совокупность знаний (базы знаний), структурированных в целях формализации процесса принятия решений. Экспертные системы разрабатываются с расчетом на обучение и способны обосновать логику выбора решения, т.е. обладают свойствами адаптивности и ее аргументирования. У большинства экспертных систем имеется механизм объяснения. Этот механизм использует знания, необходимые для объяснения того, каким образом система пришла к данному решению. Очень важным является определение области применения экспертной системы, границ ее использования и действия.

Преимущества экспертных систем по сравнению с использованием опытных специалистов в следующем:

Недостатком экспертных систем, характерным для их современного состояния, является меньшая приспособляемость к обучению новым правилам и концепциям, к творчеству и изобретательству. Использование экспертных систем позволяет во многих случаях отказаться от высококвалифицированных специалистов, но предполагает оставить в системе место эксперту с более низкой квалификацией. Экспертные системы служат средством для расширения и усиления профессиональных возможностей конечного пользователя. Типичные категории ЭС систем приведены в табл. 3.2.
1   2   3   4


Виды структур данных
Учебный материал
© nashaucheba.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации