Характеристика современных автоматизированных информационных систем
.pdfпустую БД требуемой структуры и предоставляет средства для наполнения её данными о предметной области и дальнейшей эксплуатации.
По степени универсальности СУБД делят на два класса: СУБД общего назначения (СУБД ОН) и специализированные СУБД (СпСУБД).
СУБД ОН не ориентированы на какую-либо предметную область или на конкретные информационные потребности пользователей. Каждая система такого рода является универсальной и реализует функционально избыточное множество операция над данными. СУБД ОН имеют в своем составе средства настройки на конкретную предметную область, условия эксплуатации и требования пользователей. Производство этих систем поставлено на широкую коммерческую основу.
Специализированные СУБД создаются в тех случаях, когда ни одна из существующих СУБД общего назначения не может удовлетворительно решить задачи, стоящие перед разработчиками, например, не достигается требуемое быстродействие обработки или не обеспечивается поддержка необходимого объёма данных. СпСУБД предназначены для решения конкретной задачи, а приемлемые параметры этого решения достигаются:
за счёт знания особенностей конкретной предметной области,
путём сокращения функциональной полноты системы.
Создание СпСУБД – дело весьма трудоемкое, поэтому для того, чтобы выбрать этот путь, надо иметь действительно веские основания. В дальнейшем будут рассматриваться только СУБД общего назначения.
По модели данных различают иерархические, сетевые, реляционные и объектноориентированные СУБД.
По методам организации хранения и обработки данных СУБД делят на централизованные и распределённые. Первые работают с БД, которая
физически хранится в одном месте (на одном компьютере). Это не означает, что пользователь может работать с БД только за этим же компьютером: доступ может быть удалённым (в режиме клиент–сервер). Большинство централизованных СУБД перекладывает задачу организации удаленного доступа к данным на сетевое обеспечение, выполняя только свои стандартные функции, которые, естественно, усложняются за счёт одновременности доступа многих пользователей к данным.
В качестве основных функций СУБД можно выделить следующие:
1. Хранение, извлечение и обработка данных.
Это основная функция системы, ради которой она создаётся.
2. Наличие языка обработки данных.
Язык обработки данных должен включать все необходимые для управления данными операции.
3. Наличие доступного пользовательского каталога данных.
Каталог (словарь-справочник) содержит метаданные, т.е. информацию о данных. Он должен быть организован с использованием тех же структур, что и сами данные. Это даёт возможность использовать для доступа к нему тот же язык, который используется для доступа к самим данным.
4. Поддержка многопользовательского режима доступа.
База данных создаётся для решения многих задач многими пользователями. Это подразумевает возможность одновременного доступа многих пользователей к данным. Данные в БД являются разделяемым ресурсом, и СУБД должна обеспечивать разграничение доступа к ним.
5. Обеспечение логической независимости данных.
Это свойство позволяет сконструировать несколько различных логических взглядов (представлений) на одни и те же данные для разных групп пользователей, не изменяя их физического представления. При этом логическое представление данных может сильно отличаться от физической структуры их хранения и может синтезироваться динамически на основе хранимых объектов БД в процессе обработки запросов.
6. Обеспечение физической независимости данных.
Под физической независимостью данных подразумевается способность СУБД предоставлять некоторую свободу модификации способов организации базы данных в среде хранения, не вызывая необходимости внесения изменений в логическое представление данных. Это позволяет оптимизировать среду хранения данных с целью повышения эффективности системы, не затрагивая созданных прикладных программ, работающих с БД.
Свойства (5–6) обеспечиваются с помощью одних и тех же механизмов СУБД.
7. Обеспечение логической целостности БД.
Под логической целостностью понимается непротиворечивость данных, то есть все объекты данных в БД должны соответствовать одному и тому же (во времени) состоянию ПО. Это обеспечивается с помощью механизма транзакций (см. следующий раздел).
Значения объектов данных не должны выходить за границы допустимых значений. Ограничения целостности объявляются в схеме БД, и их проверка выполняется всякий раз при модификации данных.
8. Обеспечение физической целостности данных.
Проблема обеспечения физической целостности данных обусловлена возможностью разрушения данных в результате сбоев и отказов в работе вычислительной системы. Развитые СУБД позволяют в большинстве случаев восстановить потерянные данные.
Восстановление данных основано на периодическом создании резервных копий БД и ведении журнала регистрации изменений.
9. Управление доступом.
Для многопользовательских систем актуальна проблема защиты данных от несанкционированного доступа. Каждый пользователь этой системы в соответствии со своим уровнем (приоритетом) имеет доступ либо ко всей совокупности данных, либо только к её части. Управление доступом также подразумевает предоставление прав на проведение отдельных операций над отношениями или другими объектами БД.
5.5 Банки данных.
База данных – совокупность предназначенных для машинной обработки данных, которая служит для удовлетворения нужд большого количества пользователей (в рамках одной или нескольких организаций). Более формальное определение базы данных (БД) – поименованная, целостная, единая система данных, организованная по определенным правилам, которые предусматривают общие принципы описания, хранения и обработки данных.
Создание информационной инфраструктуры требует создания особенно больших баз данных, способных обслуживать одновременно тысячи пользователей. Данные в базе данных располагаются так, чтобы их можно было легко найти и обработать. Эти задачи выполняются системой управления базами данных. Система управления базами данных – специальный комплекс программ, осуществляющий централизованное управление базой данных. СУБД позволяет управлять данными в базе данных, вести базы данных, обеспечивает многопользовательский доступ к данным.
База знаний – это формализованная система сведений о некоторой предметной области, содержащая данные о свойствах объектов, закономерностях процессов и явлений и правила использования в задаваемых ситуациях этих данных для принятия новых решений. Другими словами, база знаний – это корпус информации, которую пользователь или программа использует для выполнения определенных действий.
В отличие от базы данных в базах знаний располагаются познаваемые сведения, содержащиеся в документах, книгах, статьях, отчетах. В базе знаний, в соответствии с принятой в ней методологией классификации, располагаются объекты познания, образующие совокупность знаний. В любом объекте
представляется набор элементов знаний. Элементы знаний, благодаря концептуальным связям, предоставляемым гиперсредой , объединяются, образуя базу знаний. Такие связи бывают 4-х видов:
-общность – связь 2-х элементов по содержанию их характеристик;
-партитивность – подразумевает соотношение целого и его частей;
-противопоставление – встречается в элементах, которые имеют положительные и отрицательные характеристики;
-функциональная взаимосвязь – взаимная зависимость элементов.
Базы данных и базы знаний являются ядром автоматизированного банка данных. Автоматизированный банк данных – база данных, объединенная с системой управления базой данных.
Банк данных предназначен для хранения больших массивов информации, быстрого поиска нужных сведений и документов. Банк данных ограничен в своих возможностях, поэтому он собирает информацию в определенных областях науки, технологии, продукции. Персонал, работающий в банке данных, делится на три группы: сотрудники банка, администратор банка и пользователи. Задача сотрудников – сбор и запись в базу всей первичной информации, определяемой тематикой этой базы. Сотрудники должны также удалять устаревшую информацию
Для поиска информации в базах данных и базах знаний используется информационно-поисковая система. Информационно-поисковая система опирается на базу данных (знаний), в которой осуществляется поиск нужных документов по заявкам пользователей.
Понятие “база знаний” ведет свое происхождение из систем искусственного интеллекта. В этих системах базы знаний генерируются для экспертов и систем, основанных на знаниях, в которых компьютеры используют правила вывода для получения ответов на вопросы пользователя. Хотя приобретение знаний для получения компьютерных заключений все еще остается сложным вопросом, большинство современных разработок обеспечивают знания в удобной для восприятия форме, или поставляют программное обеспечение для обработки этих знаний.
Ресурсы знаний различаются в зависимости от отраслей индустрии и приложений, но как правило, они включают руководства, письма, новости, информацию о заказчике, сведения о конкурентах и данные, накопившиеся в процессе работы. При этом используются разнообразные технологии: электронная почта; базы и хранилища данных; системы групповой поддержки; браузеры и системы поиска; корпоративные сети и Internet; экспертные системы и системы баз знаний; интеллектуальные системы.
Традиционно проектировщики АИС ориентировались лишь на отдельные группы пользователей – главным образом менеджеров. Такие системы содержат набор инструментальных средств для нисходящего доступа к базам данных, информация в которых необходима для поддержки принятия решений в процессе управления. Более современные системы проектируются в расчете на целую организацию. Очевидно, что когда все данные содержатся в едином хранилище, изучение связей между отдельными элементами данных может быть более эффективным, а результатом анализа становятся новые знания, скрытые в анализируемых знаниях.
Если хранилища данных содержат в основном количественные данные, то хранилища знаний ориентированы в большей степени на качественные данные. Знания генерируются из широкого диапазона баз данных, хранилищ данных, рабочих процессов, статей новостей, внешних баз, Web-страниц (как внешних, так и внутренних), и конечно, люди, представляют свою информацию. Хранилища знаний обычно распределены по большому количеству серверов. Базы знаний могут содержать руководства и правила проектирования, спецификации и требования. Другим распространенным приложением является база знаний кадровых ресурсов, содержащая данные о квалификации и профессиональных навыках сотрудников, об образовании, перечень специальностей, сведения об опыте работы и т.д. В связи с бурным развитием Internet, все чаще используют Web-технологии.
Разведка знаний – нетривиальное извлечение точной, ранее неизвестной и потенциально полезной информации из данных – представляет собой новое и быстро развивающееся направление, использующее методы искусственного интеллекта, математики и статистики для получения знаний из хранилищ данных. Этот метод включает инструментарий и различные подходы к анализу как текста, так и цифровых данных.
АИС представляют знания как в форме, удобной для восприятия человеком, так и в машиночитаемом виде. В первом случае доступ к знаниям можно получить используя браузеры и системы интеллектуального поиска, а знания, доступные в машиночитаемой форме, могут быть спроектированы как базы знаний экспертных систем для поддержки принятия решений.
В других случаях, когда информация имеет декларативный характер (факт или утверждения), текст или правила могут использоваться для представления информации и знаний. Например, руководства, информационные бюллетени или другие подобные типы знаний обычно выглядят как документы, списки или правила (хотя могут быть добавлены связи между знаниями для упрощения поиска и понимания).
Используя машиночитаемые знания, экспертные системы “подводят” пользователя к рекомендованным решениям. Экспертные системы могут быть интегрированной частью АИС. Хотя последние иногда содержат элементы
искусственного интеллекта, эти элементы используются только для поиска знаний, представленных в форме, удобной для восприятия человеком.
Качество и актуальность знаний зависит от многих факторов. Например от того, кто поставляет знания в систему. Поскольку качество знаний изменяется от источника к источнику, системы часто отфильтровывают знания, чтобы они были полными и достоверными. Фильтрация не всегда выполняется сотрудниками компании. Чаще всего используется фильтрация сообщений электронной почты по приоритетам и категориям. Кроме того, применяются различные средства, позволяющие отслеживать качество баз знаний. Оценка обычно зависит от потребностей конкретных сотрудников, рабочих групп или интересов всего предприятия.
5.6 Базы знаний.
База знаний – это формализованная система сведений о некоторой предметной области, содержащая данные о свойствах объектов, закономерностях процессов и явлений и правила использования в задаваемых ситуациях этих данных для принятия новых решений. Другими словами, база знаний – это корпус информации, которую пользователь или программа использует для выполнения определенных действий.
В отличие от базы данных в базах знаний располагаются познаваемые сведения, содержащиеся в документах, книгах, статьях, отчетах. В базе знаний, в соответствии с принятой в ней методологией классификации, располагаются объекты познания, образующие совокупность знаний. В любом объекте представляется набор элементов знаний. Элементы знаний, благодаря концептуальным связям, предоставляемым гиперсредой1 , объединяются, образуя базу знаний. Такие связи бывают 4-х видов:
-общность – связь 2-х элементов по содержанию их характеристик;
-партитивность – подразумевает соотношение целого и его частей;
-противопоставление – встречается в элементах, которые имеют положительные и отрицательные характеристики;
-функциональная взаимосвязь – взаимная зависимость элементов.
Базы данных и базы знаний являются ядром автоматизированного банка данных. Автоматизированный банк данных – база данных, объединенная с системой управления базой данных.
Банк данных предназначен для хранения больших массивов информации, быстрого поиска нужных сведений и документов. Банк данных ограничен в своих возможностях, поэтому он собирает информацию в определенных областях науки, технологии, продукции. Персонал, работающий в банке
данных, делится на три группы: сотрудники банка, администратор банка и пользователи. Задача сотрудников – сбор и запись в базу всей первичной информации, определяемой тематикой этой базы. Сотрудники должны также удалять устаревшую информацию
Для поиска информации в базах данных и базах знаний используется информационно-поисковая система. Информационно-поисковая система опирается на базу данных (знаний), в которой осуществляется поиск нужных документов по заявкам пользователей.
Понятие “база знаний” ведет свое происхождение из систем искусственного интеллекта. В этих системах базы знаний генерируются для экспертов и систем, основанных на знаниях, в которых компьютеры используют правила вывода для получения ответов на вопросы пользователя. Хотя приобретение знаний для получения компьютерных заключений все еще остается сложным вопросом, большинство современных разработок обеспечивают знания в удобной для восприятия форме, или поставляют программное обеспечение для обработки этих знаний.
По мере усложнения АИС, многие методы, которые ранее использовались только в исследовательских целях, находили свое место в разработках организационно-технических систем. Методы и средства “управления знаниями” в настоящее время стали применяться в АИС различного назначения, в том числе в производстве, экономике, коммерческих и финансовых приложениях. В таких системах под управлением знаниями понимается установленный в организации формальный порядок работы с информационными ресурсами для облегчения доступа к знаниям и повторного их использования с помощью современных информационных технологий. Основная цель – сделать знания доступными и повторно используемыми на уровне всей организации.
Ресурсы знаний различаются в зависимости от отраслей индустрии и приложений, но как правило, они включают руководства, письма, новости, информацию о заказчике, сведения о конкурентах и данные, накопившиеся в процессе работы. При этом используются разнообразные технологии: электронная почта; базы и хранилища данных; системы групповой поддержки; браузеры и системы поиска; корпоративные сети и Internet; экспертные системы и системы баз знаний; интеллектуальные системы.
Традиционно проектировщики АИС ориентировались лишь на отдельные группы пользователей – главным образом менеджеров. Такие системы содержат набор инструментальных средств для нисходящего доступа к базам данных, информация в которых необходима для поддержки принятия решений в процессе управления. Более современные системы проектируются в расчете на целую организацию. Очевидно, что когда все данные содержатся в едином хранилище, изучение связей между отдельными элементами данных может
быть более эффективным, а результатом анализа становятся новые знания, скрытые в анализируемых знаниях.
Если хранилища данных содержат в основном количественные данные, то хранилища знаний ориентированы в большей степени на качественные данные. Знания генерируются из широкого диапазона баз данных, хранилищ данных, рабочих процессов, статей новостей, внешних баз, Web-страниц (как внешних, так и внутренних), и конечно, люди, представляют свою информацию. Хранилища знаний обычно распределены по большому количеству серверов. Базы знаний могут содержать руководства и правила проектирования, спецификации и требования. Другим распространенным приложением является база знаний кадровых ресурсов, содержащая данные о квалификации и профессиональных навыках сотрудников, об образовании, перечень специальностей, сведения об опыте работы и т.д. В связи с бурным развитием Internet, все чаще используют Web-технологии.
Получили развитие обучающие базы знаний. Например, обучающая база знаний Национального агентства безопасности содержит три типа уроков: информационные, уроки успеха и проблемы.
Разведка знаний – нетривиальное извлечение точной, ранее неизвестной и потенциально полезной информации из данных – представляет собой новое и быстро развивающееся направление, использующее методы искусственного интеллекта, математики и статистики для получения знаний из хранилищ данных. Этот метод включает инструментарий и различные подходы к анализу как текста, так и цифровых данных.
Например система Odie (On demand Information Extractor) каждую ночь сканирует около 1000 статей с последними новостями для извлечения знаний об изменениях в управлении. Odie, разработанная для американских и европейских обозревателей новостей, использует распознавание стилизованных фраз в статьях деловых новостей и знания о синтаксических правилах для распознавания соответствующих событий в сфере бизнеса. Исследуется возможность использования функции, которая отслеживает полуструктурированный текст для сбора информации о других типах событий, связанных с бизнесом, например, крупных приобретениях.
АИС представляют знания как в форме, удобной для восприятия человеком, так и в машиночитаемом виде. В первом случае доступ к знаниям можно получить используя браузеры и системы интеллектуального поиска, а знания, доступные в машиночитаемой форме, могут быть спроектированы как базы знаний экспертных систем для поддержки принятия решений.
В других случаях, когда информация имеет декларативный характер (факт или утверждения), текст или правила могут использоваться для представления информации и знаний. Например, руководства, информационные бюллетени или другие подобные типы знаний обычно выглядят как документы, списки или
правила (хотя могут быть добавлены связи между знаниями для упрощения поиска и понимания).
Используя машиночитаемые знания, экспертные системы “подводят” пользователя к рекомендованным решениям. Экспертные системы могут быть интегрированной частью АИС. Хотя последние иногда содержат элементы искусственного интеллекта, эти элементы используются только для поиска знаний, представленных в форме, удобной для восприятия человеком.
Качество и актуальность знаний зависит от многих факторов. Например от того, кто поставляет знания в систему. Поскольку качество знаний изменяется от источника к источнику, системы часто отфильтровывают знания, чтобы они были полными и достоверными. Фильтрация не всегда выполняется сотрудниками компании. Чаще всего используется фильтрация сообщений электронной почты по приоритетам и категориям. Кроме того, применяются различные средства, позволяющие отслеживать качество баз знаний. Оценка обычно зависит от потребностей конкретных сотрудников, рабочих групп или интересов всего предприятия
5.8 Теоретические основы БД.
Понятия:
Создавая базу данных, пользователь стремится упорядочить информацию по различным признакам и быстро извлекать выборку с произвольным сочетанием признаков. Сделать это возможно, только если данные структурированы.
Структурирование — это введение соглашений о способах представления данных.
üБанк данных – разновидность информационной системы, в которой реализованы ф-ии централизованного хранения и накопления обрабатываемой информации, организованной в одну или несколько БД. Банк данных состоит из таких компонентов как: БД, СУБД, словарь данных, администратор, вычислительная система, обслуживающий персонал.
üБаза данных – это компьютеризированная система хранения записей.
üМодель представления данных – логическая структура хранимых в БД данных.
üСУБД – это комплекс языковых и программных средств, предназначенных для создания, ведения и совместного использования БД многими пользователями.
üПриложение – программа, или комплекс программ, обеспечивающих автоматизацию обработки информации для прикладной задачи.
üСловарь данных – подсистема банка данных, предназначенная для централизованного хранения информации о структурах данных, взаимосвязях файлов БД друг с другом, типах данных и форматах их представления, принадлежности данных пользователям, кодах защиты и разграничения доступа.
üАдминистратор БД – лицо, отвечающее за выработку требований к БД, ее проектирование, создание, эффективное использование и сопровождение. В процессе эксплуатации АБД следит за функционированием ИС, обеспечивает защиту от несанкционированного доступа, контролирует избыточность, непротиворечивость, сохранность и достоверность информации.
üВычислительная система – представляет собой совокупность взаимосвязанных и согласованно действующих ЭВМ или процессоров и др. устройств, обеспечивающих автоматизацию процессов приема, обработки и выдачи информации потребителям.
üОбслуживающий персонал – выполняет ф-ии поддержания технических и программных средств в работоспособном состоянии. Он проводит профилактические, регламентные, восстановительные и др. работы по планам, а также по мере необходимости.
Виды моделей данных: К числу классических моделей данных относятся следующие:
à Иерархическая – в данной модели связи между данными описываются с помощью упорядоченного графа (или дерева). Для описания структуры БД используется тип данных «дерево». Тип «дерево» является составным. Он включает в себя подтипы (поддеревья), каждый из которых является типом «дерево». Каждый из типов «дерево» состоит из одного «корневого» типа и упорядоченного набора (возможно пустого) подчиненных типов. Каждый из элементарных типов, включенных в тип «дерево», является простым или составным типом «запись». Простая «запись» состоит из одного типа, а составная – объединяет некоторую совокупность типов.
Корневым называется тип, который имеет подчиненные типы и сам не является подтипом. Подчиненный тип (подтип) является потомком по отношению к типу, который выступает для него в роли предка (родителя). Потомки одного и того же типа являются близнецами по отношению друг к другу.
Иерархическая БД представляет собой упорядоченную совокупность экземпляров данных типа «дерево», содержащих экземпляры типа «запись». Отношения родства между типами переносят на отношения между самими записями. Обход всех элементов иерархической БД производятся сверху вниз и справа налево. В соответствии с определением типа «дерево», можно заключить, что между предками и потомками автоматически поддерживается контроль целостности связей. Основное правило контроля целостности: