Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Matlab / Лекции.pptx
Скачиваний:
124
Добавлен:
19.03.2016
Размер:
1.37 Mб
Скачать

Процессы, обеспечивающие работу информационной системы любого назначения, условно можно представить в виде схемы , состоящей из блоков:

ввод информации из внешних или внутренних источников;

обработка входной информации и представление ее в удобном виде;

вывод информации для представления потребителям или передачи в другую систему;

обратная связь – это информация, переработанная людьми данной организации для коррекции входной информации.

12

Информационная система определяется следующими свойствами:

любая информационная система может быть подвергнута анализу, построена и управляема на основе общих принципов построения систем;

информационная система является динамичной и развивающейся;

при построении информационной системы необходимо использовать системный подход;

выходной продукцией информационной системы является информация, на основе которой принимаются решения;

информационную систему следует воспринимать как человеко-машинную систему обработки информации.

Внедрение информационных систем может способствовать:

повышению качества обучения и контроля знаний;

получению более рациональных вариантов решения научных и управленческих задач за счет внедрения математических методов и интеллектуальных систем и т.д.;

освобождению работников от рутинной работы за счет ее автоматизации;

обеспечению достоверности информации;

замене бумажных носителей данных на магнитные диски или ленты, что приводит к более рациональной организации переработки информации на компьютере и снижению объемов документов на бумаге;

совершенствованию структуры потоков информации, ее анализа и системы документооборота в фирме;

уменьшению затрат на производство продуктов и услуг;

• предоставлению потребителям уникальных услуг.

13

 

1.4. Структура информационной системы Структуру информационной системы составляет совокупность отдельных ее

частей, называемых "подсистемами". Подсистема – это часть системы, выделенная по какому-либо признаку.

Общую структуру информационной системы можно рассматривать как совокупность подсистем независимо от сферы применения. В этом случае говорят о структурном признаке классификации, а подсистемы называют обеспечивающими. Таким образом, структура любой информационной системы может быть представлена совокупностью обеспечивающих подсистем.

14

Унифицированные системы документации создаются на государственном, республиканском, отраслевом и региональном уровнях. Главная цель при этом – обеспечение сопоставимости показателей различных сфер общественного производства. Разработаны стандарты, где устанавливаются требования:

к унифицированным системам документации;

к унифицированным формам документов различных уровней управления;

к составу и структуре реквизитов и показателей;

к порядку внедрения, ведения и регистрации унифицированных форм документов. Однако, несмотря на существование унифицированной системы документации, при

обследовании большинства организаций постоянно выявляется целый комплекс типичных недостатков:

чрезвычайно большой объем документов для ручной обработки;

одни и те же показатели часто дублируются в разных документах;

работа с большим количеством документов отвлекает специалистов от решения непосредственных задач;

• имеются показатели, которые создаются, но не используются, и др.

15

 

1.5. Общая архитектура информационных и информационно-аналитических систем

Поддержка принятия управленческих решений на основе накопленных данных может выполняться в трех базовых сферах.

1. Сфера детализированных данных. Это область действия большинства систем, нацеленных на поиск информации. В большинстве случаев реляционные СУБД отлично справляются с возникающими здесь задачами. Общепризнанным стандартом языка манипулирования реляционными данными является SQL. Информационно- поисковые системы И(ПС), обеспечивающие интерфейс конечного пользователя в задачах поиска детализированной информации, могут использоваться в качестве надстроек как над отдельными базами данных транзакционных систем, так и над общим хранилищем данных. Эти ИПС имеют и будут долгое время иметь чрезвычайно большое распространение в научных исследованиях и учебном процессе, особенно в учебно-творческой деятельности, связанной с проектированием (дипломным, курсовым и т.д.).

17

2.Сфера агрегированных показателей и данных. Комплексный взгляд на собранную в хранилище данных информацию, ее обобщение и агрегация, гиперкубическое представление и многомерный анализ являются задачами систем оперативной аналитической обработки данных (OLAP) Здесь можно или ориентироваться на специальные многомерные СУБД, или оставаться в рамках реляционных технологий. Во втором случае заранее агрегированные данные могут собираться в БД звездообразного вида, либо агрегация информации может производиться на лету в процессе сканирования детализированных таблиц реляционной БД.

3.Сфера закономерностей. Интеллектуальная обработка производится методами интеллектуального анализа данных (ИАД, Data Mining), главными задачами которых являются поиск функциональных и логических закономерностей в накопленной информации, построение моделей и правил, которые объясняют найденные аномалии и/или прогнозируют развитие некоторых процессов. Иными словами, речь идет о развитии информационно-аналитического обслуживания образования и науки на

уровне интеллектуальных систем.

18

Следует отметить, что в последние годы в мире оформился ряд новых концепций хранения и анализа данных:

хранилища данных, или склады данных (Data Warehouse);

оперативная аналитическая обработка (On-Line Analytical Processing, OLAP);

интеллектуальный анализ данных - ИАД (Data Mining).

Технологии OLAP тесно связаны с технологиями построения Data Warehouse и методами интеллектуальной обработки - Data Mining. Поэтому наилучшим вариантом является комплексный подход к их выбору и внедрению. В этой связи уместно рассмотреть несколько концептуальных подходов, полезных разработчику архитектуры ИС.

19

1.6. Концепция хранилищ данных (Data Warehouse)

Хрании́лище даи́нных(англ. Data Warehouse) — предметно- ориентированная информационная база данных, специально разработанная и предназначенная для подготовки отчётов и бизнес- анализа с целью поддержки принятия решений в организации.

Строится

на

базе

систем управления базами данных

и

систем поддержки принятия решений. Данные, поступающие

в

хранилище данных, как правило, доступны только для чтения.

 

20

Данные из OLTP-системы копируются в хранилище данных таким образом, чтобы при построении отчётов и OLAP-анализе не использовались ресурсы транзакционной системы и не нарушалась её стабильность. Есть два варианта обновления данных в хранилище:

•полное обновление данных в хранилище. Сначала старые данные удаляются, потом происходит загрузка новых данных. Процесс происходит с определённой периодичностью, при этом актуальность данных может несколько отставать от OLTP-системы;

•инкрементальное обновление — обновляются только те данные, которые изменились в OLTP-системе.

Принципы организации хранилища

Проблемно-предметная ориентация. Данные объединяются в категории и хранятся в соответствии с областями, которые они описывают, а не с приложениями, которые они используют. Интегрированность. Данные объединены так, чтобы они удовлетворяли всем требованиям предприятия в целом, а не единственной функции бизнеса.

Некорректируемость. Данные в хранилище данных не создаются: то есть поступают из внешних источников, не корректируются и не удаляются.

Зависимость от времени. Данные в хранилище точны и корректны только в том случае, когда они привязаны к некоторому промежутку

или моменту времени.

21

Тут вы можете оставить комментарий к выбранному абзацу или сообщить об ошибке.

Оставленные комментарии видны всем.

Соседние файлы в папке Matlab