11. Информационное обеспечение асу на транспортных предприятиях

Информационное обеспечение – это часть системы управления, которая представляет собой совокупность данных о фактическом и возможном состоянии элементов производства и внешних условий функционирования производственного процесса и о логике изменения и преобразования элементов производства. При характеристике информации в системе управления выделяются две ее части:

1. Первичные элементы информации (данные)

2. Схемы классификационных связей

Они в большей мере связаны со спецификой объекта. Это позволяет выделить два уровня характеристик информационного обеспечения:

1. Элементный

2. Системный

Процесс формирования информационного обеспечения включает несколько этапов:

• Описание состояния объекта

• Моделирование классификационных связей

• Отражение в информационных моделях динамики отдельных элементов и процессов

Порядок формирования определяет подход к анализу состава информации. Организация информации в значительной степени предопределяет порядок ее хранения, регистрации, обновления, передачи и использования. Четкая организация банков данных позволяет более полно обосновать направления движения, интенсивность потоков, закономерности ее преобразования, методику запросов и получения.

База данных как основа информационного обеспечения

База данных — совокупность взаимосвязанных данных, кото­рую можно использовать оптимальным образом для одного или нескольких приложений в определенной предметной области че­ловеческой деятельности.

В современных системах управления БД пользователь имеет дело с содержательной стороной своих данных, а не с деталями их пред­ставления в ЭВМ. Сами системы управления базами данных вы­полняют следующие две основные функции:

• хранение и ведение представления структурной информации (данных);

• преобразование по некоторому запросу хранимого представ­ления в структурную информацию.

Каждая из систем управления базами данных (СУБД) основы­вается на определенной модели, отражающей взаимосвязи между объектами. Существуют иерархические, сетевые и реляционные модели данных. Большинство современных СУБД используют ре­ляционную модель. С помощью такой модели могут быть представ­лены объекты предметной области и взаимосвязи между ними.

Использование БД обеспечивает независимость данных и про­грамм, реализацию отношений между данными, совместимость компонентов БД, простоту изменения логической и физической структур БД, целостность, восстановление и защиту БД и др. К другим целям использования БД относятся: сокращение избы­точности в хранимых данных, устранение несовместимости в хра­нимых данных с помощью автоматической корректировки и под­держки всех дублирующих записей, уменьшение стоимости разра­ботки программ, а также программирование запросов к БД.

Программа передачи запросов рабочей станции

Сервер базы данных Рабочая станция

Рис. 3.2. Распределенная среда обработки запросов в сетях ЭВМ

Особенности построения современных информационных систем

Актуальность проблемы хранения и оперативного поиска дан­ных привела к появлению такого понятия, как хранилище данных. Следует упомянуть о необходимости использования единых ин­формационных хранилищ в аналитических системах и в первую очередь в системах поддержки принятия решений (СППР). СППР пользуются информацией, собранной с помощью компьютерных сетей из множества систем обработки данных (СОД).

В настоящее время для совместного использования данных осу­ществляется интеграция различных СОД на основе единого спра­вочника метаданных.

Важнейшее требование, предъявляемое к информационным хранилищам, — даже не оперативность, также необходимая, а достоверность ин­формации, которую без согласованности данных обеспечить не­возможно. Дело в том, что различные СОД на один и тот же зап­рос могут дать различные ответы по ряду причин:

• асинхронность модификации данных в разных СОД;

• различия в трактовке событий, понятий и т.д.;

• изменение семантики данных в процессе развития предмет­ной области;

• ошибки при вводе и обработке;

• частичная утрата фрагментов информации из архива и т.п.

Если единая информационная система должна иметь распреде­ленное решение, то следует физически разделить узлы компью­терной сети, где происходит операционная обработка информа­ции, и узлы, в которых выполняется анализ данных.

Создание единых хранилищ данных предполагает использова­ние технологий статистической обработки информации для ее пред­варительного анализа, определения состава и структуры темати­ческих рубрик. Начальный этап предварительного анализа — выде­ление групп с однородными данными и расчленение информации на однокачественные интервалы, т.е. группировка по типу инфор­мации.

Если существующие в настоящее время технологии анализа дан­ных в хранилищах распределить по увеличению аналитических воз­можностей, то список будет выглядеть так: Online Transaction Processing (OLTP), Online Analytical Processing (OLAP), Data Mining. Технология оперативного анализа распределенных данных (OLAP- технология), занимающая среднее положение в этом списке, наи­более распространена. Эта технология обеспечивает:

• построение многомерных моделей баз данных;

• иерархическое представление информации по семантическим связям;

• выполнение сложных аналитических расчетов;

• динамическое изменение структуры отчета;

• обновление БД.

К основным преимуществам OLAP-технологии относятся:

• возможность пользователя работать с данными самому, а не через посредника-программиста;

• время ответа на сложный запрос, предполагающий анализ боль­шого объема данных, в этих технологиях намного меньше, чем в OLTP-технологии;

• OLAP-приложения предназначены и наиболее эффективны для анализа большого объема данных.