Архітектура автоматизованих інформаційних систем
У процесі створення й у ході функціонування автоматизованих інформаційних технологій управління виділяють деякі аспекти внутрішньої будови системи управління (так звану архітектуру автоматизованої інформаційної системи), розрізняючи відповідно до цим різні види структур системи: організаційного, функціональну, комплексу технічних засобів і ін.
Організаційна архітектура системи управління визначає наявність підрозділів різного рівня (відділів, підвідділів, цехів, ділянок і ін.) і їх взаємне адміністративне підпорядкування.
Функціональною структурою називають структуру, елементами якої є підсистеми, функції автоматизованої інформаційної системи управління чи їх частини, а зв'язками між елементами виступають потоки інформації, що циркулює в системі.
У архітектурі систем адміністративно-організаційного управління прийнято виділяти підсистеми по функціональній ознаці. Це дозволяє чітко виділяти комплекси задач у підсистемах відповідно до визначеної функції керування. У цих системах функціональна й організаційна структури часто багато в чому збігаються. Це порозумівається прагненням створити постійний колектив людей, що працюють під єдиним керівництвом, для систематичної і кваліфікованої реалізації визначеної функції керування.
Автоматизована інформаційна технологія управління складається як би з декількох частин:
1.загальносистемна частина, що містить загальний опис і обґрунтування рішень, прийнятих у проекті АСУ,
2.функціональна частина, що реалізує функціональні підсистеми
3. частина, що забезпечує, необхідна для успішної роботи функціональних підсистем і складається з опису різних видів забезпечення. Розрізняють наступні види забезпечення:
• технічне забезпечення — комплекс технічних среден is, застосовуваних для функціонування автоматизованої інформаційної технології управління;
• математичне забезпечення — сукупність використовуваних економіко-математичних методів, моделей і алгоритмів;
• програмне забезпечення — сукупність загальносистемного і прикладного програмного забезпечення. Загальносистемне програмне забезпечення включає операційні системи, транслятори, утиліти, бази даних і т.п. Прикладне програмне забезпечення включає прикладні програми, що реалізують функціональні запити користувачів і різного роду опису (користувача, оператора, програміста і т.д.), що дозволяють успішно застосовувати програмне забезпечення;
• інформаційне забезпечення — сукупність реалізованих рішень по обсязі, розміщенню і формам організації інформації, що циркулює в системі керування. Воно включає нормативно-довідкову інформацію, необхідні класифікатори техніко-економічної інформації, уніфіковані документи, масиви даних, контрольні приклади, використовувані при рішенні задач керування; • організаційно-методичне забезпечення — сукупність документів, що регламентують діяльність персоналу в умовах функціонування системи керування. Воно призначено для опису змін організаційної структури керування об'єктом, зв'язаних зі створенням АСУ (схема організаційної структури, опис організаційної структури); для опису дії персоналу по забезпеченню функціонування АСУ (технологічна інструкція, інструкція з експлуатації); для установлення функцій, прав і обов'язків посадових осіб по забезпеченню функціонування АСУ (посадова інструкція); • лінгвістичне забезпечення — сукупність інформаційних мов, методів індексування, а також лінгвістичної бази (словників, тезаурусів, рубрикаторів) і методів її ведення.
• правове забезпечення — сукупність правових норм, що регламентують правовідносини при функціонуванні АСУ і юридичний статус результатів її функціонування.
Комплекс технічних засобів і інформаційне забезпечення є загальними для всіх задач, розв'язуваних у системах керування. Інші види забезпечення використовуються стосовно до конкретних задач і конкретним АСУ і, як правило, їх у самостійні підсистеми не виділяють.
Сховища даних
Системне проектування в порівнянні з побудовою моделей діяльності має важливу особливість у техніку структурування моделі: особливу роль грають сховища (нагромаджувачі) даних, тому що практично всі процеси моделі зв'язані не прямо, а через ці нагромаджувачі. Основний принцип: дані повинні заноситися в нагромаджувач один раз у тім місці, де вони з'являються. До виявлення базових нагромаджувачів треба відноситися надзвичайно ретельно, тому що саме з ними будуть працювати бізнеси-процеси на усіх без винятку рівнях деталізації моделі. Задачі керування вимагають уміння використовувати й обробляти великий обсяг інформації, проводити аналіз цієї інформації, моделювати процеси і ситуації і структурувати матеріал для прийняття рішень.
Актуальність проблеми збереження й оперативного пошуку даних привела до появи такого поняття, як «сховище даних». Варто згадати про необхідності використання єдиних інформаційних сховищ в аналітичних системах і в першу чергу в системах підтримки прийняття рішень (СППР). Системи СППР користаються інформацією, зібраної за допомогою комп'ютерних мереж з безлічі систем обробки даних (СОД). Дані в СОД збираються, зберігаються і по досягненні встановленого терміну вивантажуються. Дані в різних СОД можуть бути не погоджені між собою, інформація в них може бути по-різному структурована, ступінь її вірогідності визначити відразу буває досить важко. Усе це свідчить про те, що архівні дані із СОД без попередньої доробки використовувати в інформаційних сховищах недоцільно.
В даний час для спільного використання даних здійснюється інтеграція різних СОД на основі єдиного довідника метаданних, тобто по кожнім новому запиті передбачається динамічне вивантаження даних з різних СОД, їхнє узгодження, агрегація і транспортування користувачу. З запропонованої схеми видно, що в ній отсутствует інтерактивна взаємодія з користувачем для проведення динамічного аналізу.
Інформаційні сховища для СППР повинні володіти деякими специфічними властивостями. Вони повинні забезпечувати збереження інформації в хронологічному порядку, тому що без підтримки хронології даних не можна говорити про рішення задач прогнозування й аналізу тенденцій (основних задач СППР). Основна вимога, пропонована до інформаційних сховищ, — навіть не оперативність, також дуже необхідна, а вірогідність інформації, що без погодженості даних забезпечити неможливо. Справа в тому, що різні СОД на той самий запит можуть дати різні відповіді з ряду причин:
· асинхронність модифікації даних у різних СОД; розходження в трактуванні подій, понять і т.д.; зміна семантики даних у процесі розвитку предметної області; помилки при введенні й обробці;
· часткова утрата фрагментів інформації з архіву і т.п.
Задача створення інформаційних сховищ надзвичайно складна. Її рішення зв'язане з поруч проблем глобального характеру. Перша проблема полягає в тому, що сховища даних працюють із зовнішніми джерелами, тобто різними інформаційними системами, електронними архівами, каталогами і довідниками, статистичними збірниками і т.д. Усі зовнішні джерела реалізовані на основі різних програмних і апаратних засобів. На основі цих різнорідних засобів і рішень необхідно побудувати єдину інформаційну систему, функціонально погоджену.
· Друга проблема полягає в тому, щоб ця єдина інформаційна система мала розподілене рішення, тобто варто фізично розділити вузли комп'ютерної мережі, де відбувається операційна обробка інформації, і вузли, у яких виконується аналіз даних. Третя проблема — це метаданние і засобу їхнього представлення. Колись метаданними користалися розроблювачі й у меншому ступені адміністратори баз даних, тобто фахівці. В даний час метаданние застосовуються всіма користувачами і засобу їхнього представлення повинний відповідати рівню підготовки простого користувача. Для аналітичних систем, для СППР база метаданних життєво необхідна, як путівник для туриста в незнайомому місті. Користувачу, крім структури і взаємозв'язків даних, необхідно знати: • джерела одержання даних і ступінь їхньої вірогідності, тому що та сама інформація може потрапити в сховище з різних джерел; • періодичність відновлення, тобто не тільки коли були обновлені дані, але і коли вони будуть знову обновлятися; • власників даних, щоб визначити, які кроки користувач повинний почати для доступу до цих даних; • статистичну оцінку запитів, оцінку часу і обсягу отриманої відповіді.
Зібравши інформацію про історію розвитку організації, її успіхах і невдачах, причинах цих невдач, взаєминах з постачальниками і замовниками, історії і розвитку ринку, менеджери одержують унікальну можливість для аналізу минулого, що тече ситуації і складання обґрунтованих прогнозів. Але виникає четверта проблема — проблема захисту інформації. Регіональний менеджер повинний мати інформацію з регіону, а менеджер підрозділу — по підрозділі. Остання проблема, про яку варто згадати, — це проблема великих обсягів сховищ. В даний час 50% організацій уже планують обсяг сховищ у 100 гігабайт. Середній коефіцієнт, на який потрібно множити цю цифру для розрахунку реально необхідного обсягу сховища, дорівнює 4,87, але він може бути різним у залежності від виду інформації. Створення єдиних сховищ даних припускає використання технологій статистичної обробки інформації для її попереднього аналізу, визначення складу і структури тематичних рубрик. Початковий етап попереднього аналізу — виділення груп з однорідне даними і розчленовування інформації на одноякісні інтервали, тобто угруповання по типі інформації.
Якщо існуючі в даний час технології аналізу даних у сховищах розподілити по збільшенню аналітичних можливостей, то список буде виглядати так: Online Transaction Processing (OLTP); Online Analytical Processing (OLAP); Data Mining. Технологія оперативного аналізу розподілених даних (OL/lP-технологія), що займає середнє положення в цьому списку, найбільш поширена. Ця технологія забезпечує:
· побудову багатомірних моделей баз даних
· ієрархічне представлення інформації із семантичних зв'язків;
· виконання складних аналітичних розрахунків;
· динамічна зміна структури звіту;
· відновлення бази даних і т.д.
Аналітичні додатки для підтримки прийняття рішень у бізнесі ґрунтуються на моделі даних, розробленої для кінцевого користувача. Такою моделлю може бути багатомірна модель, представлена у виді куба. Організувати й обробляючи інформацію з реляционних баз даних і інших плоских таблиць багатомірним образом, користувачі можуть розглядати свої дані так само, як вони розглядають свій бізнес. Багатомірної моделі даних можуть супроводжувати функції аналізу, прогнозування, моделювання і побудови запитів «якщо». Програмні продукти, що використовують ОLAР-технологию, сполучать модель представлення даних, оптимизированную для аналізу, із простими й інтуїтивними засобами доступу до цих даних. Від цих засобів виграють і постачальники аналітичної інформації, тобто фінансові, маркетингові й інші аналитики, і її споживачі, тобто керівники і менеджери різного рівня. Перші виявляють тенденції і виняткові ситуації за допомогою рішення задач прогнозування і планування, будують моделі «якщо». Другі складають, наприклад, інтерактивні звіти, діаграми, що можуть відповісти на питання господарської практики (наприклад, яким буде обсяг продажів у регіоні в наступному чи кварталі наскільки зросте обсяг замовлень у поточному кварталі, якщо покупці будуть робити форвардні угоди, і т.д.).
Усвідомлення значимості, даних, необхідності централізованого управління ними і прагнення розв'язатити наведені вище проблеми розвитку АІС призвели до виникнення нової концепції спільного використання даних—концепції баз даних.
Таким чином, основною причиною закономірного виникнення концепції баз даних є прагнення підвищити гнучкість автоматизованих інформаційних систем, тобто зробити їх менш залежними від змін вимог до АІС з обробки інформації і більш придатними для розвитку і подальшої модифікації.
Насамперед проголосимо основні ідеї, що лежать в основі концепції бази даних:
1. Ізолювати будь-яку прикладну програму від впливу змін в інших програмах через спільні дані шляхом розмежування логічних записів, що використовуються прикладними програмами, від записів, що реально (фізично) запам'ятовуються на магнітних носіях.
2. Усунути надмірне дублювання даних.
3. Централізувати управління даними.
Отже, суть концепції баз даних полягає в інтегрованому збереженні й диференційованому використанні прикладними програмами всієї інформації про об'єкти предметної області, що представляють певний інтерес для організації. За таких умов, з одного боку, формати представлення даних описуються на логічному (зрозумілому) для кожної програми рівні, але, з іншого боку, усі інші дані, що зберігаються у базі даних і не мають ніякого відношення до певної прикладної програми, є для неї "прозорими". Це означає, що їхню присутність програма не відчуває.
Тобто всі дані розміщуються в єдиному сховищі. Користувачі АІС мають можливість звертатися до будь-яких даних, що їх цікавлять. Ті самі дані можуть бути в різних комбінаціях і по-різному представлені відповідно до потреб користувачів (прикладних програм). Це забезпечується за рахунок занурення бази даних у спеціальне програмне середовище, що виконує функції доступу і перетворення структур даних, і називається системою управління базами даних (СУБД).
Використана література
1. Мартин Дж. Организация баз данных в вычислительных системах.—М.:Мир,1980.
2. Тиори Т., Фрай Дж. Проектирование структур баз данных: В 2-х кн.—М.:Мир, 1985.
3. Четвериков В.Н. и др. Базы и банки данных.— М.: Высшая школа, 1987.
4. Змитрович А.И. Базы данных.—Минск.: Университетское, 1981.
Немає коментарів:
Дописати коментар