4. Модели процесса хранения и накопления данных

В ИС данные являются основой для формирования концептуаль­ной модели реального информационного процесса. Обработка ин­формации при наличии алгоритмов управления требует входных данных, в процессе обработки формируются промежуточные и вы­ходные данные. При структуризации данных могут возникать новые знания, формироваться информационный ресурс с целью оптималь­ного управления производством. При известном наборе функци­ональных задач автоматизированной системы, составляющих ее Функциональную структуру, и совокупности алгоритмов решения вычислительных задач, входящих в алгоритмическую структуру ИС, возникает проблема создания информационного обеспечения. Информационная технология в управлении организацией, в науч­ных исследованиях, в проектировании, в обучении требует целенаправленного накопления данных. В основе этого процесса должны лежать формализованные модели, позволяющие синтезировать ин­формационную базу ИС.

1. Инфологическая модель предметной области

Исходная инфор­мация для синтеза информационной базы формально представляется в виде инфологической модели предметной области. Эта модель совместно с наборами хранимых данных и алгоритмами обработки информации позволяет построить каноническую схему информаци­онной базы, от которой можно перейти к логической схеме, а от нее — к физическому уровню реализации информационного обес­печения. Таким образом, процесс обработки сопровождается накоплением данных. Построение инфологической модели предусматривает определение:

1) множества данных и функциональных отноше­ний между ними;

2) значений данных и функциональных отношений, задающих способы обращения к ним при реализации алгоритмов;

3) выбор оптимальных вычислительных схем алгоритмов.

Будем считать, что вычислительный алгоритм известен и запи­сан на алгоритмическом языке высокого уровня. Обозначим множе­ство данных, используемых в алгоритме, через D, тогда элемент множества dD. Если выделить множества D_l, D₂, ..., D_n то между ними могут существовать определенные отношения. Выберем кор­тежи

(d₁, d₂.....dn, b₁)Ф; (d_u d₂, ..., d,, b₂)Ф.

Подмножество Ф называют функциональным отношением, если b₁=b₂, при этом между элементами множеств (d₁,d₂,..., d_n)D₁D₂,...,D_n, и bВ возникает однозначное соответствие. Функциональное отношение определяется совокупностью кортежей (d₁, d₂, ..., d_n) и имеет область значений bВ. Инфологическую модель предмет­ной области задают следующие параметры: {D_k} — множество имен элементов данных d_k с длиной l_k; z_k — количество изменений значения данных за определенный интервал времени; a_j — множест­во алгоритмов; f_j — частота реализации j-то алгоритма; N=N₁N₂N₃ — множество наборов данных, где N_l,N₂,N₃ — со­вокупности входных, промежуточных и выходных данных соответ­ственно; Ф — совокупность функциональных отношений.

Если алгоритм управления, записанный на алгоритмическом языке высокого уровня представлен в виде граф-схемы, это означа­ет, что заданы процедуры, которые реализуются с помощью либо стандартного, либо разрабатываемого программного обеспечения. Процедура включает в себя совокупность алгоритмов и определяет данные, необходимые для ее реализации. Выполнение процедуры означает вычисление с помощью некоторого оператора значения функционального отношения Ф, что осуществляется за счет задания его аргумента. При укрупнении граф-схемы алгоритма в вершинах располагаются не процедуры, а вычислительные модули. Форм­ирование вычислительных модулей в соответствии с последователь­ностью их функционирования позволяет получить вычислительную схему алгоритма. Как выше было рассмотрено, объединение вычислительных схем приводит к вычислительному графу системы об­работки. Однако вычислительный граф не вскрывает потоков дан­ных и порядок их использования. Поэтому полезно перейти к ин­формационному графу, вершинами которого будут наборы данных, используемых в вычислительном модуле.