Построение модели данных

Модели данных применят для решения различных задач и это привело к значительному количеству систем обозначений и методик построения моделей. Для понимания информационного описания предметной области и построения структур файлов применяют структурные модели данных. Для организации эффективного накопления и использования данных в многопользовательской среде применяют модели, ориентированные на регулярные структуры, применяемые в базах данных. Попытки внести в модели данных правила обработки данных (так называемые бизнес-правила) привели к созданию баз знаний и соответствующих инструментов построения новых выводов на основании данных и базовых правил.

7.1.1.Структурированное описание данных

Структурированное описание данных [15] названо так не потому, что все другие модели являются неструктурными, а потому, что оно более других методов связано с пошаговой детализацией, характерной для всех структурных методов. Основу структурированного описания данных составляют элементарные единицы информации и правила образования составных единиц информации (СЕИ).

Элементарной единицей информации (или атрибутом, или реквизитом) называют неделимую в смысловом отношении единицу информации. Единица информации (ЕИ) характеризуется именем, типом и значением. Типы элементарных ЕИ аналогичны элементарным типам данных в языках программирования – это целые и вещественные числа, логические данные, строки постоянной или переменной длины, даты и появившееся относительно недавно Binary large object (BLOB) – структуры произвольной величины для хранения графики, текстов и вообще любых объектов.

Составные единицы образуются либо как структуры – коллекция произвольных единиц информации разных типов – полей, выбираемых по имени, либо как массивы – набор однотипных единиц информации, выбираемых по номеру. Динамические структуры: списки, деревья и другие – используются в структурированных моделях данных значительно реже.

При наличии сложных структур и зависимостей между ними информационную модель отображают в виде диаграммы (см. Рис. 16). Атрибуты изображаются прямоугольниками, структуры – в виде дерева: корень – название структуры, потомки – поля. Массив изображается на схемах прямоугольником, наложенным на прямоугольник. Условно присутствующие ЕИ- изображаются на схемах прямоугольником, нарисованным пунктиром.

Рис. 16. Пример составной ЕИ

Все атрибуты делят на атрибуты-признаки и атрибуты-основания. Атрибут-признак отображает качественную характеристику, а атрибут-основание – количественную. Экономический показатель как некоторая количественная характеристика экономического объекта или процесса описывается некоторым набором атрибутов-признаков и одним атрибутом основанием. Атрибуты-признаки указывают какую именно характеристику определяет атрибут-основание. Например, величина прибыли (число) должна быть дополнена признаками, описывающими период, за который прибыль была получена, фирмы, которая прибыль получила, и так далее.

Информационная модель, использующая понятие показателя, имеет вид набора документов, каждый из которых состоит из определенного набора показателей.

Для оценки полноты информационной модели строят граф следования (предшествования) (см. Рис. 17). ЕИ₁ следует из (предшествует) ЕИ₂ , если ЕИ₁ получается на основе (используется для формирования) ЕИ₂. Граф следования позволяет определить исходные ЕИ (вершины без входных дуг), необходимые для получения выходных (вершины без выходных дуг).

Рис. 17. Граф следования для счет-фактуры

Структурные модели данных полезны для описания алгоритмов и структур данных в программах. Иногда на их основе определяют структуры файлов. Однако, специфические структуры файлов редко применяют для построения экономических информационных систем. Обычно, информация хранится в виде баз данных. Это позволяет использовать готовые решения и программы по накоплению и обработке данных.