- •Понятие информации. Классификация информации. Свойства информации
- •Экономическая информация и ее особенности. Структура экономической информации
- •Классификация экономической информации
- •Информация и данные. Информационные ресурсы, информационные продукты, знания
- •Понятие информатизации общества. Основные тенденции информатизации
- •Понятие сетевой экономики. Основные направления развития сетевой экономики
- •Классификация ит
- •Современные информационные технологии. Виды, характеристика
- •Понятие информационной системы. Состав информационной системы
- •Классификация информационных систем
- •Моделирование информационных систем. Позадачный и процессный подходы к моделированию информационных систем
- •Понятие бизнес-процесса. Виды бизнес процессов
- •Основные принципы разработки информационных систем
- •Системы управления ресурсами предприятия (erp- системы)
- •Этапы разработки информационных систем для решения экономических задач. Роль специалистов в предметной области в проектировании информационной системы
- •Автоматизация операционных задач на предприятиях. Понятие арм. Виды арм
- •Понятие информационного обеспечения арм. Назначение, виды
- •Структура внемашинного ио
- •Классификация и кодирование экономической информации. Основные системы кодирования
- •Внутримашинное информационное обеспечение. Характеристика, основные формы
- •Файловые системы. Особенности организации и использования
- •Базы данных. Их применение для решения экономических задач
- •Базы знаний. Их применение для решения экономических задач
- •Дерево вывода. Создание, использование
- •Дерево целей. Создание, использование
- •Семантические сети. Назначение, создание, использование
- •Хранилища данных. Их применение для решения экономических задач
- •Пакетный и диалоговый режимы обработки экономической информации. Характеристика, особенности
- •Электронный документооборот
- •Защита информации в информационных системах. Основные методы и средства
- •Защита информации в сетях
- •Защита информации от несанкционированного доступа
- •Криптографические методы защиты информации
- •Защита информации от компьютерных вирусов
- •Применение интеллектуальных технологий для решения экономических задач
- •Современные программные средства моделирования информационных систем
- •Технологии искусственного интеллекта. Понятие, общая характеристика, назначение
- •Технологии искусственного интеллекта: экспертные системы
- •Технологии искусственного интеллекта: нейросети
Семантические сети. Назначение, создание, использование
Семантическая сеть. Это ориентированный граф, в узлах которого находятся имена объектов, а стрелки указывают на отношения между ними. Из неизмеримого множества отношений часто используются часть-целое, свойства и функциональные связи (производит, находится и т.д.).
Семантическая сеть обрабатывается на основе принципа сопоставления объекта и отношения, указанных в запросе, с объектами и отношениями, имеющимися в семантической сети.
Пример
Хранилища данных. Их применение для решения экономических задач
Дальнейшее развитие баз данных привело к появлению хранилищ данных (ХД) – предметно-ориентированного, неизменяемого и поддерживающего хронологию набора данных. ХД используются для формирования решений. В отличие от баз данных, которые предназначены для обслуживания повседневной деятельности предприятия, ХД ориентированы на многолетний, оперативный, многомерный анализ данных, результаты которого могут быть использованы для принятия решений.
Предметная ориентированность ХД означает, что данные должны представлять предметы (объекты), а не процессы (выписка счета, продажа товара); неизменяемость указывает на то, что данные не обновляются, а пополняются за счет баз данных, а хронологическая поддержка указывает на обязательную привязку данных ко времени, т.к. они накапливаются на протяжении длительного периода (10 – 15 лет).
Моделью данных в ХД служат гиперкубы, т.е. многомерные базы данных, в ячейках которых находятся анализируемые данные. По осям многомерного куба указываются измерители объекта с различных точек зрения.
Измерение – это последовательность значений одного из анализируемых параметров. Например, для параметра «время»это последовательность месяцев, для параметра «регион» -список городов. Каждое измерение может быть представлено в виде иерархической структуры. Например, измерение «исполнитель» может иметь следующие иерархические уровни: предприятие – подразделение – служащий.
На пересечении осей измерения находятся данные, количественно характеризующие события, факты, процессы (объемы продаж, остатки на складах, прибыль, затраты и т.д.).
Оси измерения позволяют создавать многомерную модель данных (гиперкуб), над которым можно выполнять следующие операции:
- срез;
- вращение;
- консолидация или детализация.
Операция среза позволяет выделить из многомерного куба те данные, которые соответствуют фиксированному значению одного или нескольких элементов измерений. Из одного куба можно создать множество срезов. Срезы позволяют представить информацию таким образом, что появляется возможность определить причины неудач в деятельности предприятия, выявить тенденции в тех или иных процессах, построить соответствующие диаграммы, что в конечном счете обеспечивает формирование решения.
Операция вращения – это изменение расположения измерений в пространстве, что, возможно, облегчит принятие решений.
Операции консолидации и детализации предназначены либо для агрегирования (обобщения) данных, либо для их детализации. Осуществить эти операции возможно благодаря иерархии, установленной среди измерителей.