Социологические методы исследования систем управления

     Объектом  называется элемент информационной системы, информацию о котором мы сохраняем. В реляционной теории баз данных объект называется сущностью. Объект может быть реальным (например, человек, какой-либо предмет или населенный пункт) и абстрактным (например, событие, счет покупателя или изучаемый студентами курс). Так, для складского учета примерами объектов могут служить ПОСТАВЩИК, ТОВАР, ПОЛУЧЕНИЕ и т. д. Каждый объект обладает набором определенных свойств, которые запоминаются в информационной системе. При обработке данных часто приходится иметь дело с совокупностью однородных объектов, например служащие, и записывать информацию об одних и тех же свойствах для каждого из них.

     Классом объектов называют совокупность объектов, обладающих одинаковым набором свойств. Таким образом, для объектов одного класса набор свойств будет одинаков, хотя значения этих свойств для каждого объекта, конечно, могут быть разными. Объекты и их свойства являются понятиями реального мира. Для информационного пространства употребляется понятие атрибута объекта.

     Атрибут - это информационное отображение  свойств объекта. Каждый объект характеризуется  рядом основных атрибутов. Например, сотрудник предприятия имеет  такие атрибуты, как фамилию, имя, отчество, адрес и возможно идентификационный  номер. Каждый атрибут в модели должен иметь уникальное имя - идентификатор. Атрибут при реализации информационной модели на каком-либо носителе информации часто называют элементом данных, полем данных или просто полем. Взаимосвязь между перечисленными выше понятиями проиллюстрирована схемой.

       Таблица - это некоторая регулярная  структура, состоящая из конечного набора однотипных записей. Каждая запись одной таблицы состоит из конечного числа полей, причем конкретное поле каждой записи одной таблицы может содержать данные только одного типа.

     Ключевым  элементом данных называется такой  элемент, по которому можно определить значения других элементов данных. Однозначно идентифицировать объект могут два и более элемента данных. В этом случае их называют «кандидатами» в ключевые элементы данных. Вопрос о том, какой из кандидатов использовать для доступа к объекту, решается разработчиком системы. Выбирать ключевые элементы данных следует тщательно, поскольку правильный выбор способствует созданию достоверной концептуальной модели данных.

     Первичные ключ - это атрибут (или группа атрибутов), которые единственным образом идентифицируют каждую строку в таблице. Понятие первичного ключа является исключительно важным в связи с понятием целостности баз данных.

       Альтернативный ключ - это атрибут  (или группа атрибутов), несовпадающий с первичным ключом и уникально идентифицирующий экземпляр объекта. Например, для объекта «служащий», который имеет атрибуты «ИДЕНТИФИКАТОР», «ФАМИЛИЯ», «ИМЯ», «ОТЧЕСТВО», группа атрибутов «ФАМИЛИЯ», «ИМЯ», «ОТЧЕСТВО» может являться альтернативным ключом по отношению к атрибуту «ИДЕНТИФИКАТОР».

     Запись  данных - это совокупность значений связанных элементов данных. Записи хранятся на некотором носителе, в качестве которого может выступать человеческий мозг, лист бумаги, память ЭВМ, внешнее запоминающее устройство и т.д.

     Тип данных характеризует вид хранящихся данных. В современных базах данных допускается хранение символьных, числовых данных, битовых строк, специализированных числовых данных (например, суммы в денежных единицах), а также данных специального формата (дата, время, временной интервал и т.д.). В любом случае при выборе типа данных необходимо учитывать возможности системы управления базами данных (СУБД), с помощью которой реализуется физическая модель информационной системы.

     Доменом называется набор значений элементов  данных одного типа, отвечающий поставленным условиям. В самом общем виде домен  определяется заданием некоторого базового типа данных, к которому относятся элементы домена, и произвольного логического выражения, применяемого к элементу типа данных, который «забраковывает» недопустимые значения. Если вычисление этого логического выражения дает результат «истина», то элемент данных является элементом домена. Понятие домена может также характеризоваться как потенциальное множество допустимых значений одного типа.

     Представление - это сохраняемый в базе данных именованный запрос на выборку данных (из одной или нескольких таблиц). Результатом выполнения любого запроса на выборку данных является таблица, и поэтому концептуально можно относиться к любому представлению как к таблице.

     Связь - это функциональная зависимость  между сущностями. Если между некоторыми сущностями существует связь, то факты из одной сущности ссылаются или некоторым образом связаны с фактами из другой сущности [12, с. 24]. Поддержание непротиворечивости функциональных зависимостей между сущностями называется ссылочной целостностью. Поскольку связи содержатся «внутри» реляционной модели, реализация ссылочной целостности может выполняться как приложением, так и самой системой управления базами данных (СУБД) с помощью механизмов декларативной ссылочной целостности и триггеров. Связи могут быть представлены пятью основными характеристиками:

• тип связи (идентифицирующая, не идентифицирующая, полная/неполная категория, неспецифическая связь);
• родительская сущность;
• дочерняя (зависимая) сущность;
• мощность связи;
• допустимость пустых значений.

     Связь называется идентифицирующей, если экземпляр  дочерней сущности идентифицируется (однозначно определяется) через ее связь с родительской сущностью. Атрибуты, составляющие первичный ключ родительской сущности, при этом входят в первичный ключ дочерней сущности. Дочерняя сущность при идентифицирующей связи всегда является зависимой. Связь называется не идентифицирующей, если экземпляр дочерней сущности идентифицируется иначе, чем через связь с родительской сущностью. Атрибуты, составляющие первичный ключ родительской сущности, при этом входят в состав не ключевых атрибутов дочерней сущности. Хранимые процедуры - это приложение (программа), объединяющее запросы и процедурную логику (операторы присваивания, логического ветвления и т.д.) и хранящиеся в базе данных. Хранимые процедуры позволяют содержать вместе с базой данных достаточно сложные программы, выполняющие большой объем работы без передачи данных по сети и взаимодействия с клиентом.  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     ГЛАВА 2. ПРОБЛЕМЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ НА ПРЕДПРИЯТИИ

     2.1. Этапы проектирования системы обработки данных 

     Процесс проектирования систем  обработки  данных (СОД) включает следующие этапы:

     1) выявление информационных потребностей конечных пользователей;

     2) концептуальное проектирование;

     3) разработка архитектуры СРОД;

     4) логическое проектирование;

     5) отладка и тестирование прикладных программ;

     6) сопровождение.

     На  первом этапе на основе анализа ПО строится функциональный граф, связывающий  функции будущей системы с  входными и выходными данными. Выходные данные одной функции могут служить входными для других. Большинство универсальных компьютеров имеют архитектуру фон Неймана, предполагающую разделение процессов и данных. Это вынуждает разработчиков систем уже после первого этапа проектирования отделять данные от функций. Далее работы по проектированию схем данных и процессов (задач) выполняются как бы параллельно, что является источником многих противоречий. На втором этапе данные структурируются в КС БД, а функции объединяются в задачи будущей системы. При разработке КС БД проектировщик руководствуется следующими абстракциями: агрегацией, обобщением, ассоциацией. Концептуальная схема БД изображается ERD-диаграммами (диаграммы Чена или Баркера) [13, с. 40]. На этом этапе также разрабатываются спецификации будущей системы, т.е. определяются входные и выходные данные и алгоритмы связей между ними. Концептуальный проект не зависит от реализации и отражает содержательную сторону будущей системы. На этапе разработки архитектуры СОД решаются следующие задачи:

 
 
 

 
 
 
 

 

 
 

 
 

 
 
 
 
 

 
 

 

 

 
 

     Рисунок. Этапы проектирования системы обработки  данных 

     • осуществляется выбор структуры комплекса технических средств (КТС);

     • определяется состав общесистемных пакетов (ОС, СУБД и др.);

     • выполняется распределение задач по машинам СОД.

     На  этапе логического проектирования выполняется отображение КС БД и  спецификаций прикладных задач в  СУБД-ориентированную среду. При  этом КС БД преобразуется в логическую схему БД, а спецификации задач  — в ПП на конкретном языке. Проектирование систем распределенной обработки данных по рассмотренной схеме довольно часто приводило к неутешительным результатам: сразу после внедрения они признавались морально устаревшими. 

     2.2.  Кризис проектирования и принцип устройства для обработки информации 

     В начале 80-х гг. XX в. Дж. Мартином были проведены исследования причин кризисной  ситуации, которая сложилась к  этому моменту в области проектирования ИС. Им было проанализировано большое  число разработок и построены  диаграммы распределения ошибок по этапам цикла проектирования систем и затрат на их устранение. Это показало, что больше всего ошибок (56%) допускается при выявлении информационных потребностей пользователей и на этапе концептуального проектирования, т.е. еще до реализации проекта. На их устранение требуется 82% затрат от общего объема издержек на устранение ошибок проектирования. Эта тенденция носила довольно устойчивый характер [11, с. 263].

     На  основании этих результатов Дж. Мартин сформулировал принцип неопределенности: процесс автоматизации задач, которые пользователь хочет решать с помощью системы обработки данных, изменяет его представление об этих задачах. Другими словами, процесс внедрения информационной системы корректирует требования к этой системе. Этот принцип указывает на обратное влияние информационных технологий (Information Technology — IT) на реконструкцию бизнес-процессов (Business Process Reengineering — BPR), т.е. средствами вычислительной техники пользователь решает свои задачи иначе, чем без их использования. В 1995 г. В.П. Меллинг сформулировал выводы о взаимосвязи IT и BPR, которые, по существу, являются обобщением принципа неопределенности Мартина:

     1) существует двунаправленное воздействие бизнес- и ИТ-платформы предприятия;

     2) если бизнес- или ИТ-платформа меняется, то маловероятно, что соответствующая наследуемая ИТ-архитектура предприятия сохранится;

     3) соответствие между бизнес- и ИТ-архитектурой является решающим фактором успеха, но это требует значительного времени [10, с. 51].

             Принцип системной организации технологического процесса состоит в том, что при создании СОД необходима комплексная механизация и автоматизация операций на всех этапах сбора и обработки данных, сопряжения применяемых технических средств по пропускной способности и другим техническим параметрам. В противном случае, единый технологический процесс разрывается и эффективность СОД резко снижается. 
На настоящий момент, единственное, известное человеку, «устройство для обработки информации» — это сам человек.   Поэтому, то, что называют современными «информационными технологиями», сводится, по большей части, к обработке данных с помощью различных методов, включая применение современных компьютеров и программ для них, а также - методы создания и издания: 
•    книг,

•    фильмов,

•    музыки,

•    веб-сайтов,

•    справочников,

•    учебных пособий.

     При этом данные, по сути, являются формой представления информации вне сознания отдельного человека.

     Общие задачи обработки данных

     •    сбор данных

     •    оценка качества данных

     •    ввод данных в различные информационные системы

     •    автоматический ввод данных

     •    ручной ввод данных

     •    контроль и исправление ошибок ручного ввода

     •    накопление данных

     •    хранение накопленных данных, в том числе:

     •    длительное хранение данных

     •    надёжность хранения данных

     •    учёт и инвентаризация данных

     •    сортировка данных

     •    классификация данных

     •    доступ к данным

     •    поиск нужных данных в накопленных массивах данных