Модульний конспект лекцій з курсу «Системний аналіз та проектування комп’ютерних інформаційних систем»

Кузнецов В.І., канд. техн. наук, ст. наук. співробітник,

доцент кафедри «Інформаційні технології і системи» Національної металургійної академії України, м. Дніпропетровськ

Рекомендована література

Основна:

1 Сорока К.О. Основи теорії систем і системного аналізу: Навчальний посібник. – Х.: Тимченко, 2005. – 288 с.

2 Катренко О.П. Основи системного аналізу об’єктів та процесів комп’ютерізації: Навч. посібник. – Львів: Новий світ, 2003. –424 с.

3 Згуровский М.З, Панкратова Н.Д. Основы системного анализа. - К.: BHV, 2005 – 400 с.

4 Жилин Д.М. Теория систем: опыт построения курса. – М.: Едиториал УРСС, 2004. – 184 с.

5 Саати Т.Л. Принятие решений при зависимостях и обратных связях:Аналитические сети. – М.: Изд-во ЛКИ, 2008. – 360 с.

6 Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений: Учебник. – М.: Логос, 2000. – 296 с.

7 Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. М.: Физматлит, 1996. – 340 с.

8 Коваленко И.И., Бидюк П.И., Баклан И.В. Системный анализ и информационные технологии в управлении проектами. – К.: Экономика и право, 2001. – 270 с.

9 Анфилатов В.С., Емельянов А.А., Кукушкин А.А. Системный анализ в управлении: Учебное пособие. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 368 с.

10 Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ. – М.: Высш. школа, 1989. – 367 с.

Допоміжна:

1 Згуровский М.З, Панкратова Н.Д. Системный анализ: проблемы, методология, приложения. - К.: Наук. думка, 2005. – 744 с.

2 Губанов В.А., Захаров В.В., Коваленко А.Н. Введение в системный анализ: Учебное пособие. – Л.: Изд. ЛГУ, 1988. – 230 с.

3 Тоценко В.Г. Методы и системы поддержки принятия решений. – К.: Наукова думка, 2002. – 382 с.

4 Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений. – М.: Мир, 1990. – 208 с.

5 Юдин Д.Б. Вычислительные методы теории принятия решений. М.: Наука, 1989. – 320 с.

6 Маклаков С.В. BPwin и ERwin. CASE-средства разработки информационных систем. – М.: Диалог-МИФИ, 2000.- 256 с.

7 Дюк В., Самойленко А. Data Mining: Учебный курс. - СПб.: Питер, 2001. – 368 с.

8 Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. Методы анализа данных: OLAP и Data Mining. – СПб.: БХВ-Петербург, 2004. – 336 с.

9 Люгер Дж.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е изд. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2003. – 864 с.

10 Чернавский Д.С. Синергетика и информация – М.: УРСС, 2005. – 300 с.

11 Згуровский М.З, Панкратова Н.Д. Технологическое предвидение. - К.: Политехника НТУ «КПИ», 2005. – 154 с.

Часть 4. Прикладной Системный анализ (модуль 4)

Прикладний системний аналіз

Системный анализ и компьютеры

Из всех видов информационных процессов: передача, получение, хранение, обработка, анализ информации нам в нашем курсе, конечно же, наиболее интересен анализ. В третьем разделе курса рассматриваются вопросы применения современных информационных технологий в прикладном системном анализе.

Вспомним, что термин «прикладной системный анализ» (сам системный анализ – прикладная наука) относится к системному анализу с использованием компьютеров и специального программного обеспечения.

Прикладной системный анализ сложных проблем на современном уровне невозможен без информационно-аналитической системы (ИАС) особого типа. Это - система поддержки принятия решений (СППР), использующая передовые информационные технологии. К таким технологиям сегодня следует отнести в первую очередь: хранилища данных (Data Warehouse), оперативный анализ данных (OLAP-технологии) [Барсегян и др.]) интеллектуальный анализ данных (Data Mining). [Дюк и Самойленко, Барсегян и др.].

При разработке таких систем используются СASE-технологии [Марка и Мак-Гоуэн], такие, как SADT (при структурном подходе к проектированию систем и программного обеспечения) и «унифицированный язык моделирования» UML (при объектно-ориентированном подходе)..

Технологии Data Mining («разработка данных») служат для обнаружения закономерностей в данных, взаимосвязей между данными, в общем – для интеллектуального анализа больших массивов данных [Дюк и Самойленко, Барсегян и др.]. Многокритериальные методы (часть 2) и технологии Data Mining - это основные современные инструменты прикладного системного анализа.

Эти технологии представляют собой «оболочку» СППР, «ядром» же являются методы системного анализа, в том числе – рассмотренные в предыдущем разделе. Любая СППР, независимо от методов и технологий, должна обеспечивать возможность оперативного диалога с исследователем (экспертом, аналитиком-консультантом или лицом, принимающим решение). То есть она должна быть интерактивной, или как говорили в прошлом веке, человеко-машинной.

Новые термины (подробности –ниже):

CASE –Computer Aided System/Software Engineering

OLAP – On-Line Analytical Processing

SADT – Structured Analysis and Design Technique

UML – Unified Modeling Language

Переведите сами, постарайтесь понять смысл названий