инфа полная / 5

Для проведения простой и краткой идентификации объектов и показателей используются соответствующие идентификационные номера.

Объекты управления и их показатели имеют свою структуру —дополнительные признаки, описывающие их свойства и используемые как при выборке данных, так и при их обработке и оформлении выходных документов.

Состав и число признаков (классификаторов) различно для различных объектов (показателей). Классификатор признака —это не просто список значений: на нем могут быть заданы структуры вхождения и агрегации кодов, а также разрезы, задающие упорядоченные списки кодов признака.

В ИКС должны храниться и обрабатываться совокупности значений показателя объекта управления за определенные временные периоды, то есть динамические (временные) ряды. Таким образом, с объектом наблюдения и показателем может быть связан динамический ряд значений показателя (периодический —формируемый регулярно поступающими данными и произвольный — составленный на основе непериодически поступающих данных).

Поскольку периодичность рассматривается как свойство динамического ряда, последний может иметь несколько видов пери- одичностей, и значения одного показателя с разными видами периодичности хранятся в разных динамических рядах.

На множестве значений каждого признака показателя, кроме того, возможно задать совокупность упорядоченных подмножеств, называемых разрезами.

Введенный аппарат разрезов позволяет описывать произвольные многообразия содержательно однородных совокупностей объектов модели и является мощным средством классификации данных, с помощью которого выделяют понятия "широкие", "узкие", "групповые", "конкретные".

Показатели из базы данных задаются специальным перечнем — системным каталогом; каждый показатель, описанный в нем, имеет уникальный идентификатор и наименование.

Показатели часто не имеют структуры и поэтому определяются только своими идентификационными номерами. Структурированные показатели устроены точно так же, как и объекты. На множестве значений их идентификаторов тоже могут задаваться структуры, определяющие вхождение и агрегацию1, а также разрезы, выделяющие подмножества показателей и объектов соответственно.

Таким образом, совокупность социально-экономической информации любой сложности структурно можно свести к определенному набору минимальных семантических единиц — показателей. Социально-экономический показатель представляет собой контролируемый параметр объекта управления и состоит из основания (наименования и характеристических признаков) показателя и значения.

Иными словами, каждый показатель характеризуется набором признаков, необходимых и достаточных для его идентификации. Минимальный их состав включает:

• идентификаторы объекта (что считается),

• субъекта (кто выполняет расчет);

• используемых процессов (что делается с объектом);

• признаки места (где выполняется расчет);

• времени (когда выполняется процесс);

• функции управления (для чего используется показатель);

• способа расчета (как считается);

единицы измерения реквизита — основания показателя. Совокупность социально-экономических показателей с единым смысловым содержанием объединяется в однородные группы, которые характеризуются одинаковым составом описываемых объектов и своим функциональным назначением.

Кроме показателей и объектов, информация по которым непосредственно хранится в базе данных, есть вычисляемые показатели и вычисляемые объекты — группировки.

Способы их получения задаются формулами, с использованием базовых понятий модели.

Основными в модели информационных ресурсов ИКС являются:

отношения вхождения, определяющие подчиненность одного объекта другому, один показатель как часть или подвид другого;

Агрегация — в моделях данных вид абстракции, когда программа рассматривается как сложная система, представляющая совокупность конечного числа агрегатов, взаимодействие между которыми удовлетворяет ряду предположений.

отношение агрегации, позволяющее получать значение сводного показателя как сумму других показателей;

разрезы, задающие совокупности стандартных группировок на множестве объектов.

Введенные понятия — это то средство, с помощью которого пользователь выбирает нужную ему информацию и способы ее обработки. Это определение задается на языке запросов — путем указания требуемых показателей, объектов, периодов и характеристик обработки в соответствующих меню1 и явного задания формул и группировок.

Функциональные возможности обработки информационных ресурсов ИКС предусматривают:

получение группировок объектов по качественным и количественным признакам с расчетом сводных показателей по группам и статистических характеристик групп;

получение производных показателей по формулам, заданным пользователем;

расчет показателей анализа рядов динамики и статистических характеристик динамики изменения показателей; решение информационно-аналитических задач. Состав показателей, круг наблюдаемых объектов, методология и алгоритмы расчетов показателей изменяются в зависимости от потребностей в получении информации о социально-экономических процессах в условиях меняющейся экономики России и содержатся в системном каталоге показателей.

Свойства информации

Итак, информация является динамическим объектом, образующимся в момент взаимодействия объективных данных и субъективных методов. Как и всякий объект, она обладает свойствами (объекты различимы по своим свойствам). Характерной особенностью информации, отличающей ее от других объектов природы и общества, является отмеченный выше дуализм: на свойства информации влияют как свойства данных, составляющих ее содержательную часть, так и свойства методов, взаимодействующих с данными в ходе информационного процесса. По окончании процесса свойства информации переносятся на свойства новых данных, то есть свойства методов могут переходить на свойства данных.

Можно привести немало разнообразных свойств информации. Каждая научная дисциплина рассматривает те свойства, которые ей наиболее важны. С точки зрения информатики наиболее важными представляются следующие свойства: объективность, полнота, достоверность, адекватность, доступность и актуальность информации.

Объективность и субъективность информации. Понятие объективности информации является относительным. Это понятно, если учесть, что методы являются субъективными. Более объективной принято считать ту информацию, в которую методы вносят меньший субъективный элемент. Так, например, принято считать, что в результате наблюдения фотоснимка природного объекта или явления образуется более объективная информация, чем в результате наблюдения рисунка того же объекта, выполненного человеком. В ходе информационного процесса степень объективности информации всегда понижается. Это свойство учитывают, например, в правовых дисциплинах, где по-разному обрабатываются показания лиц, непосредственно наблюдавших события или получивших информацию косвенным путем (посредством умозаключений или со слов третьих лиц). В не меньшей степени объективность информации учитывают в исторических дисциплинах. Одни и те же события, зафиксированные в исторических документах разных стран и народов, выглядят совершенно по-разному. У историков имеются свои методы для тестирова ния объективности исторических данных и создания новых, более достоверных данных путем сопоставления, фильтрации и селекции исходных данных. Обратим внимание на то, что здесь речь идет не о повышении объективности данных, а о повышении их достоверности (это совсем другое свойство).

Полнота информации. Полнота информации во многом характеризует качество информации и определяет достаточность данных для принятия решений или для создания новых данных на основе имеющихся. Чем полнее данные, тем шире диапазон методов, которые можно использовать, тем проще подобрать метод, вносящий минимум погрешностей в ход информационного процесса.

Достоверность информации. Данные возникают в момент регистрации сигналов, но не все сигналы являются «полезными» — всегда присутствует какой-то уровень посторонних сигналов, в результате чего полезные данные сопровождаются опреде ленным уровнем «информационного шума». Если полезный сигнал зарегистрирован более четко, чем посторонние сигналы, достоверность информации может быть более высокой. При увеличении уровня шумов достоверность информации снижается. В этом случае для передачи того же количества информации требуется использовать либо больше данных, либо более сложные методы.

Адекватность информации — это степень соответствия реальному объективному состоянию дела. Неадекватная информация может образовываться при создании новой информации на основе неполных или недостоверных данных. Однако и полные, и достоверные данные могут приводить к созданию неадекватной информации в случае применения к ним неадекватных методов.

Доступность информации — мера возможности получить ту или иную информа цию. На степень доступности информации влияют одновременно как доступность данных, так и доступность адекватных методов для их интерпретации. Отсутствие доступа к данным или отсутствие адекватных методов обработки данных приводят к одинаковому результату: информация оказывается недоступной. Отсутствие адекватных методов для работы с данными во многих случаях приводит к применению неад