Главная
Коллекция "Otherreferats"
Программирование, компьютеры и кибернетика
Теоретические основы информационных технологий
Теоретические основы информационных технологий
Понятие информационных технологий, их виды и системы организации информационных процессов в различных областях деятельности человека. Распределительные информационные системы и технологии компьютерного моделирования. Создание программного обеспечения.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | курс лекций |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 05.08.2013 |
| Размер файла | 826,1 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
§ система поддержки принятия решений (СППР) в роли вычислительного звена и объекта управления;
§ лица, принимающего решение, оценивающего полученный результат вычислений на компьютере.
Окончание итерационного процесса происходит по воле человека. В этом случае можно говорить о способности информационной системы совместно с пользователем создавать новую информацию для принятия решений. Дополнительно к этой особенности информационной технологии поддержки принятия решений можно указать еще ряд ее отличительных характеристик:
§ ориентация на решение плохо структурированных (формализованных) задач;
§ сочетание традиционных методов доступа и обработки компьютерных данных с возможностями математических моделей и методами решения задач на их основе;
§ направленность на непрофессионального пользователя компьютера;
§ высокая адаптивность, обеспечивающая возможность приспосабливаться к особенностям имеющегося технического и программного обеспечения, а также требованиям пользователя.
Информационная технология поддержки принятия решений может использоваться на любом уровне управления. Кроме того, решения, принимаемые на различных уровнях управления, часто должны координироваться. Поэтому важной функцией и систем, и технологий является координация лиц, принимающих решения, как на разных уровнях управления, так и на одном уровне.
Основные компоненты
Рассмотрим структуру системы поддержки принятия решений (рис. 2.4), а также функции составляющих ее блоков, которые определяют основные технологические операции.
Рис. 2.4 - Основные компоненты информационной технологии поддержки принятия решений
В состав системы поддержки принятия решений входят три главных компонента: база данных, база моделей и программная подсистема, которая состоит из системы управления базой данных (СУБД), системы управления базой моделей (СУБМ) и системы управления интерфейсом между пользователем и компьютером.
База данных играет в информационной технологии поддержки принятия решений важную роль. Данные могут использоваться непосредственно пользователем для расчетов при помощи математических моделей. Рассмотрим источники данных и их особенности.
1) Часть данных поступает от информационной системы операционного уровня. Чтобы использовать их эффективно, эти данные должны быть предварительно обработаны.
2) Помимо данных об операциях фирмы для функционирования системы поддержки принятия решений требуются и другие внутренние данные, например данные о движении персонала, инженерные данные и т.п., которые должны быть своевременно собраны, введены и поддержаны.
3) Важное значение, особенно для поддержки принятия решений на верхних уровнях управления, имеют данные из внешних источников. В числе необходимых внешних данных следует указать данные о конкурентах, национальной и мировой экономике. В отличие от внутренних данных внешние данные обычно приобретаются у специализирующихся на их сборе организаций.
4) В настоящее время широко исследуется вопрос о включении в базу данных еще одного источника данных - документов, включающих в себя записи, письма, контракты, приказы и т.п. Если содержание этих документов будет записано в памяти и затем обработано по некоторым ключевым характеристикам (поставщикам, потребителям, датам, видам услуг и др.), то система получит новый мощный источник информации.
База моделей. Целью создания моделей являются описание и оптимизация некоторого объекта или процесса. Использование моделей обеспечивает проведение анализа в системах поддержки принятия решений. Модели, базируясь на математической интерпретации проблемы, при помощи определенных алгоритмов способствуют нахождению информации, полезной для принятия правильных решений.
Пример. Модель линейного программирования дает возможность определить наиболее выгодную производственную программу выпуска нескольких видов продукции при заданных ограничениях на ресурсы.
Использование моделей в составе информационных систем началось с применения статистических методов и методов финансового анализа, которые реализовывались командами обычных алгоритмических языков. Позже были созданы специальные языки, позволяющие моделировать ситуации типа "что будет, если?" или "как сделать, чтобы?". Такие языки, созданные специально для построения моделей, дают возможность построения моделей определенного типа, обеспечивающих нахождение решения при гибком изменении переменных.
Существует множество типов моделей и способов их классификации, например, по цели использования, области возможных приложений, способу оценки переменных и т. п.
По цели использования модели подразделяются на оптимизационные, связанные с нахождением точек минимума или максимума некоторых показателей (например, управляющие часто хотят знать, какие их действия ведут к максимизации прибыли или минимизации затрат), и описательные, описывающие поведение некоторой системы и не предназначенные для целей управления (оптимизации).
По способу оценки модели классифицируются на детерминированные, использующие оценку переменных одним числом при конкретных значениях исходных данных, и стохастические, оценивающие переменные несколькими параметрами, так как исходные данные заданы вероятностными характеристиками.
Детерминированные модели более популярны, потому что они менее дорогие, их легче строить и использовать. К тому же часто с их помощью получается вполне достаточная информация для принятия решения.
По области возможных приложений модели разбиваются на специализированные, предназначенные для использования только одной системой, и универсальные - для использования несколькими системами.
Специализированные модели более дорогие, они обычно применяются для описания уникальных систем и обладают большей точностью.
В системах поддержки принятия решения база моделей состоит из стратегических, тактических и оперативных моделей, а также математических моделей в виде совокупности модельных блоков, модулей и процедур: используемых как элементы для их построения (см. рис.6).
Стратегические модели используются на высших уровнях управления для установления целей организации, объемов ресурсов, необходимых для их достижения, а также политики приобретения и использования этих ресурсов. Они могут быть также полезны при выборе вариантов размещения предприятий, прогнозировании политики конкурентов и т.п. Для стратегических моделей характерны значительная широта охвата, множество переменных, представление данных в сжатой агрегированной форме. Часто эти данные базируются на внешних источниках и могут иметь субъективный характер. Горизонт планирования в стратегических моделях, как правило, измеряется в годах. Эти модели обычно детерминированные, описательные, специализированные для использования на одной определенной фирме.
Тактические модели применяются управляющими (менеджерами) среднего уровня для распределения и контроля использования имеющихся ресурсов. Среди возможных сфер их использования следует указать: финансовое планирование, планирование требований к работникам, планирование увеличения продаж, построение схем компоновки предприятий. Эти модели применимы обычно лишь к отдельным частям фирмы (например, к системе производства и сбыта) и могут также включать в себя агрегированные показатели. Временной горизонт, охватываемый тактическими моделями, - от одного месяца до двух лет. Здесь также могут потребоваться данные из внешних источников, но основное внимание при реализации данных моделей должно быть уделено внутренним данным фирмы. Обычно тактические модели реализуются как детерминированные, оптимизационные и универсальные.
Оперативные модели используются на низших уровнях управления для поддержки принятия оперативных решений с горизонтом, измеряемым днями и неделями. Возможные применения этих моделей включают в себя ведение дебиторских счетов и кредитных расчетов, календарное производственное планирование, управление запасами и т.д. Оперативные модели обычно используют для расчетов внутрифирменные данные. Они, как правило, детерминированные, оптимизационные и универсальные (т.е. могут быть использованы в различных организациях).
Математические модели состоят из совокупности модельных блоков, модулей и процедур, реализующих математические методы. Сюда могут входить процедуры линейного программирования, статистического анализа временных рядов, регрессионного анализа и т.п. - от простейших процедур до сложных ППП.
Пример.
Программный продукт Forecast Expert, также разработанный фирмой Про-Инвест-Консалтинг, представляет собой универсальную систему прикладного прогнозирования. Forecast Expert предназначен для построения прогноза временного ряда. В качестве прогнозируемых могут выступать параметры как сфер производства и обращения - цены мирового рынка, спрос на изделия, объемы закупок комплектующих и производственных запасов при увеличении объема производства, цены комплектующих, параметры технологических процессов, так и финансового рынка - цены покупки и продажи акций, деловая активность участников рынка, объем предложений свободных средств инвесторами и многое другое.
Применение Forecast Expert позволяет проанализировать имеющиеся данные и построить прогноз с указанием границ доверительного интервала (при заданной вероятности прогноза) на период времени. Модель определяет степень влияния сезонных факторов и учитывает их при построении прогноза.
Экспертные системы
Наибольший прогресс среди компьютерных информационных систем отмечен в области разработки экспертных систем (ЭС), основанных на использовании элементов искусственного интеллекта. Экспертные системы дают возможность менеджеру или специалисту получать консультации экспертов по любым проблемам, на основе которых этими системами накоплены знания.
Под искусственным интеллектом (ИИ) обычно понимают способности компьютерных систем к таким действиям, которые назывались бы интеллектуальными, если бы исходили от человека. Чаще всего здесь имеются в виду способности, связанные с человеческим мышлением. Работы в области искусственного интеллекта не ограничиваются экспертными системами. Они также включают в себя создание роботов, систем, моделирующих нервную систему человека, его слух, зрение, обоняние, способность к обучению.
Решение специальных задач требует специальных знаний. Главная идея использования технологии экспертных систем заключается в том, чтобы получить от эксперта его знания и, загрузив их в память компьютера, использовать всякий раз, когда в этом возникнет необходимость. Являясь одним из основных приложений искусственного интеллекта, экспертные системы представляют собой компьютерные программы, трансформирующие опыт экспертов в какой-либо области знаний в форму эвристических правил. На практике ЭС используются прежде всего как системы-советчики в тех ситуациях, где специалист сомневается в выборе правильного решения. Экспертные знания, хранящиеся в памяти системы, более глубокие и полные, чем соответствующие знания пользователя.
ЭС находят распространение при решении задач с принятием решений в условиях неопределенности (неполноты) для распознавания образов, в прогнозировании, диагностике, планировании, управлении, конструировании и т.д.
Типичная экспертная система состоит из решателя (интерпретатора), БД (базы данных), БЗ (базы знаний), компонентов приобретения знаний, объяснительного и диалогового компонентов.
БД предназначена для хранения исходных и промежуточных данных, используемых для решения задач, фактографических данных.
Решатель, используя исходные данные из БД и знания из Б3, обеспечивает решение задач для конкретных ситуаций.
Компонент приобретения знаний автоматизирует процесс наполнения Б3.
Объяснительный компонент объясняет, как система получила решение задачи (или почему не получила) и какие знания она при этом использовала. Диалоговый компонент обеспечивает диалог между экспертной системой и пользователем в процессе решения задачи и приобретения знаний.
Экспертные системы создаются для решения разного рода задач профессиональной деятельности человека, и в зависимости от этого выполняют разные функции.
Типы экспертных систем
Можно назвать несколько типов современных экспертных систем.
1) Экспертные системы первого поколения. Предназначены для решения хорошо структурированных задач, требующих небольшого объема эмпирических знаний. Сюда относятся классификационные задачи и задачи выбора из имеющегося набора вариантов.
2) Оболочки ЭС. Имеют механизм ввода-вывода, но Б3 пустая. Требуется настройка на конкретную предметную область. Знания приобретаются в процессе функционирования ЭС, способной к самообучению.
3) Гибридные ЭС. Предназначены для решения различных задач с использованием Б3. Это задачи с использованием методов системного анализа, исследования операций, математической статистики, обработки информации. Пользователь имеет доступ к объективизированным знаниям, содержащимся в Б3 и пакетах прикладных программ.
4) Сетевые ЭС. Между собой связаны несколько экспертных систем. Результаты решения одной из них являются исходными данными для другой системы. Эффективны при распределенной обработке информации.
При разработке экспертных систем должны участвовать: эксперт той предметной области, задачи которой будет решать система; инженер по знаниям - специалист по разработкам систем; программист - специалист по разработке инструментальных средств. Эксперт определяет знания, то есть описывает предметную область в виде совокупности данных и правил, обеспечивает полноту и правильность введенных в экспертную систему знаний. Данные определяют объекты, их характеристики и значения. Правила указывают на способы манипулирования данными.
Инженер по знаниям помогает эксперту: выявить и структурировать знания, необходимые для функционирования экспертной системы; осуществить выбор инструментальных средств, которые наиболее эффективны для решения задач в данной предметной области; указать способы представления знаний. Программист разрабатывает инструментальную среду, включающую все компоненты экспертной системы, производит ее сопряжение с другими существующими системами.
Виды знаний
1) Понятийные знания. Это набор понятий, которыми пользуется ЛПР, работающий в некоторой области интеллектуальной, управляющей деятельности, а также свойства и взаимосвязи этих понятий. Эта категория знаний в основном вырабатывается в сфере фундаментальных наук.
2) Конструктивные знания (близкие к понятийным знаниям).Это знания о структуре и взаимодействии частей различных объектов. Они в основном составляют содержание технических, прикладных наук. К примеру, если взять программирование, то понятийное знание - знание о структуре операторов, данных, языка программирования. Конструктивное знание - это знание об устройстве конкретных программ, о типичных алгоритмах.
3) Процедурные знания. К ним относятся методические правила решения различных задач, с которыми ЛПР уже сталкивался и их решать. В производственной сфере аналогом процедурных знаний являются технологические знания различных производственных процессов. Процедурные знания - это опыт интеллектуальной, управляющей деятельности ЛПР в определенной предметной области.
4) Фактографические знания. Они включают в себя количественные и качественные характеристики конкретных объектов, явлений и их элементов. Их накопление ведется в виде таблиц, справочников, файлов, БД.
Способы формализованного представления знаний в БЗ
Формализованное представление знаний в информационных технологиях управления в виде интеллектуальных систем является первичным. Рассмотрим распространенные способы их формализованного представления.
1) Представление знаний продукционными правилами. Продукционные правила представляют знания в форме ЕСЛИ - ТО. Системы, использующие представления знаний продукционными правилами, называются продукционными. Это самый наглядный и простой способ. В таких системах представления знаний имеются средства, позволяющие использовать в данных и правилах нечеткую информацию с определенной вероятностью, называемой фактором уверенности.
2) Логика предикатов (раздел математической логики). Константы и переменные определяют отдельные объекты и обозначаются буквами или набором букв (U, V, W, X, Y). Последовательность из n констант или переменных (n - конечно, n > 1) называется функцией. Атомарным предикатом называется последовательность из n сущностей и понятий, описанных константами, переменными или функциями.
Предикат принимает одно из двух значений: истина или ложь. Предикат, в котором все переменные, константы и функции связаны между собой, называется предложением. Предложения используются для представления знаний. Логика предикатов обеспечивает высокий уровень модульности знаний (представляет их как единое целое в определенной предметной области) и позволяет выяснить, имеются или отсутствуют противоречия между новыми и уже существующими знаниями. Но чрезмерный уровень формализации представления знаний, трудность их прочтения снижают эффективность обработки. Кроме этого, в логике предикатов все отношения описываются предикатами, что не позволяет при компьютерной обработке полностью отразить свойства структуры данных. Для программирования используется язык логического типа ПРОЛОГ.
3) Модель доски объявлений. Модель представляется как совокупность отдельных проблем, каждая из которых составляет отдельное множество знаний. Все множества модели используются согласованно как единое целое и управляются через общую рабочую область памяти, называемую доской объявлений. Отдельное множество знаний называется источником знаний (ИЗ), и каждый ИЗ строится как продукционная система.
4) Семантические сети. Знания можно рассматривать как отношения между понятиями и сущностями, являющимися конкретными объектами реального мира. Понятия и отношения можно представить в виде семантической сети, состоящей из вершин и дуг. В вершинах располагаются понятия, а направленные связи между вершинами соответствуют различного рода отношениям между этими понятиями. Семантические сети могут быть выполнены обучаемыми и растущими, что означает возможность автоматического добавления в сеть новых узлов по мере появления в опыте ее использования новых понятий, а также увеличение весовых коэффициентов, соответствующих дугам. В процессе ее обучения между существующими узлами также могут устанавливаться дополнительные связи.
5) Фреймовые системы. Фреймы рассматриваются как структура описания отдельной сущности или понятия. Они могут быть в виде их совокупностей, представляемых как отдельное множество знаний, относящихся к одному объекту. Каждый фрейм состоит из множества элементов, называемых слотами, которые в свою очередь представляются определенной структурой данных. Каждый фрейм и слот имеют имя, единственное во всей фреймовой системе. В значение слота содержит конкретную информацию.
Фреймы не связаны в сеть. Управление большим числом источников знаний выполняется самим пользователем путем вызова нужных процедур (в других способах это выполняет сама система). Для поиска нужного объекта задаются значения слотов. Если данные удовлетворяют условиям всех слотов, то объект считается найденным.
Области применения ЭС
ЭС в задачах интерпретации, как правило, используют информацию от датчиков для описания ситуации. В качестве примера приведем интерпретацию показаний измерительных приборов на химическом заводе для определения состояния процесса. Интерпретирующие системы имеют дело не с четкими символьными представлениями проблемной ситуации, а непосредственно с реальными данными. Они сталкиваются с затруднениями, которых нет у систем других типов, потому что им приходится обрабатывать информацию зашумленную, недостаточную, неполную, ненадежную или ошибочную. Им необходимы специальные методы регистрации характеристик непрерывных потоков данных, сигналов или изображений и методы их символьного представления.
Интерпретирующие ЭС могут обработать разнообразные виды данных. Например, системы анализа сцен и распознавания речи, используя естественную информацию, - в одном случае визуальные образы, в другом - звуковые сигналы, - анализируют их характеристики и понимают их смысл. Интерпретация в области химии использует данные дифракции рентгеновских лучей, спектрального анализа или ядерно-магнитного резонанса для вывода химической структуры веществ. Интерпретирующая система в геологии использует каротажное зондирование - измерение проводимости горных пород в буровых скважинах и вокруг них, - чтобы определить подповерхностные геологические структуры. Медицинские интерпретирующие системы используют показания следящих систем (например, значения пульса, кровяного давления), чтобы установить диагноз или тяжесть заболевания. Наконец, в военном деле интерпретирующие системы используют данные от радаров, радиосвязи и сонарных устройств, чтобы оценить ситуацию и идентифицировать цели.
ЭС в задачах прогнозирования определяют вероятные последствия заданных ситуаций. Примерами служат прогноз ущерба урожаю от некоторого вида вредных насекомых, оценивание спроса на нефть на мировом рынке в зависимости от складывающейся геополитической ситуации и прогнозирование места возникновения следующего вооруженного конфликта на основании данных разведки. Системы прогнозирования иногда используют имитационное моделирование, т.е. программы, которые отражают причинно-следственные взаимосвязи в реальном мире, чтобы сгенерировать ситуации или сценарии, которые могут возникнуть при тех или иных входных данных. Эти возможные ситуации вместе со знаниями о процессах, порождающих эти ситуации, образуют предпосылки для прогноза.
ЭС в задачах диагностики используют описания ситуаций, характеристики поведения или знания о конструкции компонент, чтобы установить вероятные причины неправильного функционирования диагностируемой системы. Примерами служат: определение причин заболевания по симптомам, наблюдаемым у пациентов; локализация неисправностей в электронных схемах и определение неисправных компонент в системе охлаждения ядерных реакторов. Диагностические системы часто являются консультантами, которые не только ставят диагноз, но также помогают в отладке. Они могут взаимодействовать с пользователем, чтобы оказать помощь при поиске неисправностей, а затем предложить порядок действий по их устранению. Медицина представляется вполне естественной областью для диагностирования, и действительно, в медицинской области было разработано больше диагностических систем, чем в любой другой отдельно взятой предметной области.
ЭС, применяемые в области проектирования, разрабатывают конфигурации объектов с учетом набора ограничений, присущих проблеме. Учитывая то, что проектирование столь тесно связано с планированием, многие проектирующие системы содержат механизмы разработки и уточнения планов для достижения желаемого проекта. Наиболее часто встречающиеся области применения планирующих ЭС - химия, электроника и военное дело.
ЭС, которые используются для решения задач наблюдения, сравнивают действительное поведение с ожидаемым поведением системы. Примерами могут служить слежение за показаниями измерительных приборов в ядерных реакторах с целью обнаружения аварийных ситуаций или оценку данных мониторинга больных, помещенных в блоки интенсивной терапии. Наблюдающие ЭС подыскивают наблюдаемое поведение, которое подтверждает их ожидания относительно нормального поведения или их предположения о возможных отклонениях. Наблюдающие ЭС по самой своей природе должны работать в режиме реального времени.
ЭС в задачах отладки находят рецепты для исправления неправильного поведения устройств. Примерами могут служить настройка компьютерной системы с целью преодолеть некоторый вид затруднений в ее работе; выбор типа обслуживания, необходимого для устранения неисправностей в телефонном кабеле; выбор ремонтной операции для исправления известной неисправности в насосе.
ЭС в задачах ремонта аппаратуры следуют плану, который предписывает некоторые рецепты восстановления. Примером является настройка масс-спектрометра, т.е. установка ручек регулировки прибора в положение, обеспечивающее достижение оптимальной чувствительности, совместимой с правильным отношением величин пиков и их формы. Пока что было разработано очень мало ремонтных ЭС отчасти потому, что необходимость фактического выполнения ремонтных процедур на объектах реального мира дополнительно усложняет задачу. Ремонтным системам также необходимы диагностирующие, отлаживающие и планирующие процедуры для производства ремонта.
ЭС в области обучения подвергают диагностике, "отладке" и исправлению ("ремонту") поведение обучаемого. В качестве примеров приведем обучение студентов отысканию неисправностей в электрических цепях, обучение военных моряков обращению с двигателем на корабле и обучение студентов-медиков выбору антимикробной терапии. Обучающие системы создают модель того, что обучающийся знает и как он эти знания применяет к решению проблемы. Системы диагностируют и указывают обучающемуся его ошибки, анализируя модель и строя планы исправлений указанных ошибок. Они исправляют поведение обучающихся, выполняя эти планы с помощью непосредственных указаний обучающимся.
ЭС в задачах управления адаптивно руководят поведением системы в целом. Примерами служат управление производством и распределением компьютерных систем или контроль за состоянием больных при интенсивной терапии. Управляющие ЭС должны включать наблюдающие компоненты, чтобы отслеживать поведение объекта на протяжении времени, но они могут нуждаться также и в других компонентах для выполнения любых или всех из уже рассмотренных типов задач: интерпретации, прогнозирования, диагностики, проектирования, планирования, отладки, ремонта и обучения. Типичная комбинация задач состоит из наблюдения, диагностики, отладки, планирования и прогноза.
Раздел 3. ОРГАНИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ
Модели информационных процессов передачи, обработки, накопления данных
Обобщенная схема технологического процесса обработки информации
При производстве информационного продукта исходный информационный ресурс в соответствии с поставленной задачей подвергается в определенной последовательности различным преобразованиям. Динамика этих преобразований отображается в протекающих при этом информационных процессах. Таким образом, информационный процесс - это процесс преобразования информации. В результате информация может изменить и содержание, и форму представления.
Управляющие воздействия формируются на основе накопленной и функционирующей в системе управления информации, а также поступающих по каналам прямой и обратной связи сведений из внешней среды.
Таким образом, важнейшая функция любой системы управления - получение информации, выполнение процедур по ее обработке с помощью заданных алгоритмов и программ, формирование на основе полученных сведений управленческих решений, определяющих дальнейшее поведение системы.
Поскольку информация фиксируется и передается на материальных носителях, необходимы действия человека и работа технических средств по восприятию, сбору информации, ее записи, передаче, преобразованию, обработке, хранению, поиску и выдаче. Эти действия обеспечивают нормальное протекание информационного процесса и входят в технологию управления. Они реализуются технологическими процессами обработки данных с использованием электронных вычислительных машин и других технических средств.
Фазы преобразования информации в информационной технологии достаточно многочисленны. Однако если провести структуризацию технологии, обобщенная схема технологического процесса обработки информации может быть представлена схемой, показанной на рис. 3.1.
Рис.3.1 - Обобщенная схема технологического процесса обработки информации
При обработке данных формируются четыре основных информационных процесса: сбор и регистрация, обмен, обработка, накопление и хранение информации. Рассмотрим их модели.
Сбор и регистрация информации
Сбор и регистрация информации происходят по-разному и в различных объектах.
Процесс перевода информации в выходные данные в технологических системах управления может быть полностью автоматизирован, так как для сбора информации о состоянии производственной линии применяются разнообразные электрические датчики, которые уже по своей природе позволяют проводить преобразования физических параметров, вплоть до превращения их в данные, записываемые на машинных носителях информации, без выхода на человеческий уровень представления. Это оказывается возможным благодаря относительной простоте и однозначности физической информации, снимаемой датчиками (давление, температура, скорость и т.п.).
В организационно-экономических системах управления информация, осведомляющая человека о состоянии объекта управления семантически сложна, разнообразна и ее сбор не удается автоматизировать. Поэтому в таких системах информационная технология на этапе превращения исходной (первичной) информации в данные в основе своей остается ручной. На рис.3.2 приведена последовательность фаз процесса преобразования информации в данные в информационной технологии организационно-экономических систем управления.
Рис.3.2 - Процесс преобразования информации в данные
Сбор информации состоит в том, что поток осведомляющей информации, поступающей от объекта управления, воспринимается человеком и переводится в документальную форму (записывается на бумажный носитель информации). Составляющими этого потока могут быть показания приборов (например, пробег автомобиля по спидометру), накладные, акты, ордера, ведомости, журналы, описи и т.д.
Для перевода потока осведомляющей информации в автоматизированный контур информационной технологии необходимо собранную информацию передать в места ее ввода в компьютер, так как часто пункты получения первичной информации от них пространственно удалены. Передача осуществляется, как правило, традиционно, с помощью курьера, телефона.
Собранная информация для ввода должна быть предварительно подготовлена, поскольку модель предметной области, заложенная в компьютер, накладывает свои ограничения на состав и организацию вводимой информации. В современных информационных системах ввод информации осуществляется по запросам программы, отображаемым на экране дисплея, и часто дальнейший ввод приостанавливается, если оператором проигнорирован какой-либо важный запрос. Очень важными на этапах подготовки информации и ввода являются процедуры контроля.
Контроль подготовленной и вводимой информации направлен на предупреждение, выявление и устранение ошибок, которые неизбежны в первую очередь из-за так называемого "человеческого фактора". Человек устает, его внимание может ослабнуть, кто-то может его отвлечь - в результате возникают ошибки. Ошибки при сборе данных и подготовке информации могут быть и преднамеренными. Любые ошибки приводят к искажению вводимых данных, к их недостоверности, а значит, к неверным результатам обработки и в конечном итоге к ошибкам в управлении системой. При контроле собранных данных и подготовленной информации применяют совокупность приемов, как ручных, так и формализованных, направленных на обнаружение ошибок.
Вообще процедуры контроля полноты и достоверности информации и данных используются при реализации информационных процессов повсеместно и могут быть подразделены на визуальные, логические и арифметические.
Визуальный метод широко используется на этапе сбора и подготовки начальной информации и является ручным. При визуальном методе производится зрительный просмотр документа в целях проверки полноты, актуальности, подписей ответственных лиц, юридической законности и т.д.
Логический и арифметический, являясь автоматизированными методами, применяются на последующих этапах преобразования данных.
Логический метод контроля предполагает сопоставление фактических данных с нормативными или с данными предыдущих периодов обработки, проверку логической непротиворечивости функционально-зависимых показателей и их групп и т.д.
Арифметический метод контроля включает подсчет контрольных сумм по строкам и столбцам документов, имеющих табличную форму, контроль по формулам, признакам делимости или четности, балансовые методы, повторный ввод и т.п.
Для предотвращения случайного или намеренного искажения информации служат и организационные, и специальные мероприятия. Это четкое распределение прав и обязанностей лиц, ответственных за сбор, подготовку, передачу и ввод информации в системе информационной технологии. Это и автоматическое протоколирование ввода, и обеспечение санкционированного доступа в контур ИТ.
В настоящее время в нашей стране, как и во всем мире, персональные компьютеры все шире применяются на рабочих местах служащих, ответственных за сбор, подготовку и предварительный контроль первичной информации. В этом случае используются автоматизированные подготовка и контроль собранной необработанной информации и, таким образом, фазы подготовки и ввода объединяются.
Ввод первоначальной информации при создании информационной технологии в организационно-экономической системе в конечном итоге является ручным - пользователь ЭВМ "набирает" данные (алфавитно-цифровые) на клавиатуре, визуально контролируя правильность вводимых символов по отображению на экране дисплея. Каждое нажатие клавиши - это преобразование символа, изображенного на ней, в электрический двоичный код, т.е. в машинные данные. Этап ввода - заключительный этап процесса преобразования исходной информации в машинные данные. Конечно, сейчас есть, помимо клавиатуры, и другие устройства ввода, позволяющие убыстрить и упростить этот трудоемкий и изобилующий ошибками этап, например сканеры или устройства ввода с голоса. Однако указанные устройства, особенно последние, далеки от совершенства и имеют довольно высокую стоимость.
Для решения задач ИТ, помимо ввода осведомляющей информации об объекте управления, необходимо также подготавливать и вводить информацию о структуре и содержании предметной области (т.е. модель объекта управления), а также информацию о последовательности и содержании процедур технологических преобразований для решения поставленных задач (т.е. алгоритмическую модель). Суть подготовки информации такого вида состоит в написании программ и описании структур и данных на специальных формальных языках программирования. Этап разработки и ввода программ в настоящее время автоматизирован благодаря использованию развивающихся многофункциональных систем программирования. С их помощью существенно облегчаются процесс создания программ, их отладка и ввод. Тем не менее, сам процесс моделирования, т.е. разработки моделей предметной области решаемых задач и их алгоритмической реализации, остается творческим и на этапе разработки информационных технологий в своей основе практически неавтоматизируем.
Таким образом, после сбора, подготовки, контроля и ввода исходная информация (документы, модели, программы) превращается в данные, представленные машинными (двоичными) кодами, которые хранятся на машинных носителях и обрабатываются техническими средствами информационной технологии.
Передача информации
Информационный процесс обмена предполагает обмен данными между процессами информационной технологии. Из рисунка 1 видно, что процесс обмена связан взаимными потоками данных со всеми информационными процессами на уровне переработки данных.
Передача информации осуществляется различными способами: с помощью курьера, пересылка по почте, доставка транспортными средствами, дистанционная передача по каналам связи, с помощью других средств коммуникаций. При дистанционной передаче по каналам связи (рис. 3.3) можно выделить два основных типа процедур. Это процедуры передачи данных по каналам связи и сетевые процедуры, позволяющие осуществить организацию вычислительной сети. Процедуры передачи данных реализуются с помощью операции кодирования - декодирования, модуляции - демодуляции, согласования и усиления сигналов. Процедуры организации сети включают в себя в качестве основных операции по коммутации и маршрутизации потоков данных (трафика) в вычислительной сети. Процесс обмена позволяет, с одной стороны, передавать данные между источником и получателем информации, а с другой - объединять информацию многих ее источников.
Рис. 3.3. Передача данных по каналу связи
Дистанционная передача по каналам связи сокращает время передачи данных, однако, для ее осуществления необходимы специальные технические средства, что удорожает процесс передачи. Предпочтительным является использование технических средств сбора и регистрации, которые, собирая автоматически информацию с установленных на рабочих местах датчиков, передают ее в ЭВМ для последующей обработки, что повышает ее достоверность и снижает трудоемкость.
Дистанционно может передаваться как первичная информация с мест ее возникновения, так и результатная в обратном направлении. В этом случае результатная информация фиксируется различными устройствами: дисплеями, табло, печатающими устройствами. Поступление информации по каналам связи в центр обработки в основном осуществляется двумя способами: на машинном носителе или непосредственно вводом в ЭВМ при помощи специальных программных и аппаратных средств. Дистанционная передача информации с помощью современных коммуникационных средств постоянно развивается и совершенствуется. Особое значение этот способ передачи информации имеет в многоуровневых межотраслевых системах, где применение дистанционной передачи значительно ускоряет прохождение информации с одного уровня управления на другой и сокращает общее время обработки данных.
Модель обмена данными включает в себя формальное описание процедур, выполняемых в вычислительной сети: передачи, маршрутизации, коммутации. Именно эти процедуры и составляют информационный процесс обмена. Для качественной работы сети необходимы формальные соглашения между ее пользователями, что реализуется в виде протоколов сетевого обмена. В свою очередь, передача данных основывается на моделях кодирования, модуляции, каналов связи. На основе моделей обмена производится синтез системы обмена данными, при котором оптимизируются топология и структура вычислительной сети, метод коммутации, протоколы и процедуры доступа, адресации и маршрутизации.
В подсистему обмена данными входят комплексы программ и устройств, позволяющих реализовать вычислительную сеть и осуществить по ней передачу и прием сообщений с необходимыми скоростью и качеством.
Физическими компонентами подсистемы обмена служат устройства приема - передачи (модемы, усилители, коммутаторы, кабели, специальные вычислительные комплексы, осуществляющие коммутацию, маршрутизацию и Доступ к сетям). Программными компонентами подсистемы являются программы сетевого обмена, реализующие сетевые протоколы, кодирование - декодирование сообщений и др.
Обработка информации
Обработка информации производится на ПЭВМ, как правило, децентрализовано, в местах возникновения первичной информации, где организуются автоматизированные рабочие места специалистов той или иной управленческой службы (отдела материально-технического снабжения и сбыта, отдела главного технолога, конструкторского отдела, бухгалтерии, планового отдела и т.п.). Обработка, однако, может производиться не только автономно, но и в вычислительных сетях, с использованием набора ПЭВМ программных средств и информационных массивов для решения функциональных задач.
Процесс обработки данных связан с преобразованием данных и их отображением.
Процедуры преобразования данных на логическом уровне представляют собой алгоритмы и программы обработки данных и их структур. Сюда включаются стандартные процедуры, такие, как сортировка, поиск, создание и преобразование статистических и динамических структур данных, а также нестандартные процедуры, обусловленные алгоритмами и программами преобразования данных при решении конкретных информационных задач. Моделями процедур отображения данных являются компьютерные программы преобразования данных, представленных машинными кодами, в воспринимаемую человеком информацию, несущую в себе смысловое содержание. В современных ЭВМ данные могут быть отражены в виде текстовой информации, в виде графиков, изображений, звука, с использованием средств мультимедиа, которые интегрируют в компьютере все основные способы отображения.
Процедура отображения данных - одна из важнейших в информационной технологии. Без возможности восприятия результата обработки информации человеческими органами чувств этот результат оставался бы вещью в себе (ведь мы не ощущаем машинное представление информации).
В современных информационных технологиях при воспроизведении информации предпочтение отдано графическим режимам работы дисплеев (в отличие от исторически более ранних текстовых режимов) как наиболее универсальным. Графический режим позволяет выводить на экран дисплея любую графику (ведь буквы и цифры тоже графические объекты), причем с возможностью изменения масштаба, проекции, цвета и т.д. звитие информационных технологий относительно ввода и вывода информации идет по пути создания объектно-ориентированных систем, в которых настройка систем, программирование функциональных задач, ввод и вывод информации осуществляются с помощью графических объектов, отображаемых на экране дисплея (примером могут служить широко распространенный графический интерфейс Windows, объектно-ориентированные языки Delphi, Java и т.д.).
Отображение информации на экране дисплея в виде графических объектов (графиков, геометрических фигур, изображений и т. д.) носит название компьютерной графики.
В ходе решения задач на ЭВМ в соответствии с машинной программой формируется результатная информация, которая в дальнейшем используется на этапе принятия решения.
Принятие решения в автоматизированной системе организационного управления, как правило, осуществляется специалистом с применением или без применения технических средств, но в последнем случае на основе тщательного анализа результатной информации, полученной на ЭВМ. Задача принятия решений осложняется тем, что специалисту приходится искать из множества допустимых решений наиболее приемлемое, сводящее к минимуму потери ресурсов (временных, трудовых, материальных и т.д.). Благодаря применению персональных ЭВМ и терминальных устройств повышается аналитичность обрабатываемых сведений, а также обеспечивается постепенный переход к автоматизации выработки оптимальных решений в процессе диалога пользователя с вычислительной системой. Этому способствует использование новых технологий экспертных систем поддержки принятия решений.
Модель обработки данных включает в себя формализованное описание процедур организации вычислительного процесса, преобразования данных и отображения данных. Под организацией вычислительного процесса понимается управление ресурсами компьютера (память, процессор, внешние устройства) при решении задач обработки данных. Эта процедура формализуется в виде алгоритмов и программ системного управления компьютером. Комплексы таких алгоритмов и программ получили название операционных систем.
Операционная система (ОС) - комплекс программ, организующих вычислительный процесс в вычислительной системе.
Вычислительная система - совокупность аппаратных и программных средств ЭВМ, взаимодействующих для решения задач обработки информации.
Для выполнения функций подсистемы обработки данных используются электронные вычислительные машины различных классов. В настоящее время при создании автоматизированных информационных технологий применяются три основных класса ЭВМ: на верхнем уровне - большие универсальные ЭВМ (по зарубежной классификации - мэйнфреймы), способные накапливать и обрабатывать громадные объемы исходных данных и используемые как главные ЭВМ; на среднем - абонентские вычислительные машины (серверы); на нижнем уровне - персональные компьютеры либо управляющие ЭВМ. Обработка данных, т.е. их преобразование и отображение, производится с помощью программ решения задач в той предметной области, для которой создана информационная технология.
Хранение и накопление информации
Хранение и накопление информации вызвано многократным ее использованием, применением условно-постоянной, справочной и других видов информации, необходимостью комплектации первичных данных до их обработки. Назначение технологического процесса накопления данных состоит в создании, хранении и поддержании в актуальном состоянии информационного фонда, необходимого для выполнения функциональных задач системы управления. Хранение и накопление информации осуществляется в информационных базах в виде информационных массивов, где данные располагаются по установленному в процессе проектирования порядку.
С хранением и накоплением непосредственно связан поиск данных, т. е. выборка нужных данных из хранимой информации, включая поиск информации, подлежащей корректировке или замене. Процедура поиска информации выполняется автоматически на основе составленного пользователем или ПЭВМ запроса на нужную информацию.
Указанные функции, выполняемые в процессе накопления данных, реализуются по алгоритмам, разработанным на основе соответствующих математических моделей.
Процесс накопления данных состоит из ряда основных процедур, таких, как выбор хранимых данных, хранение данных, их актуализация и извлечение.
Информационный фонд систем управления должен формироваться на основе принципов необходимой полноты и минимальной избыточности хранимой информации. Эти принципы реализуются процедурой выбора хранимых данных, в процессе выполнения которой производится анализ циркулирующих в системе данных и на основе их группировки на входные, промежуточные и выходные определяется состав хранимых данных. Входные данные - это данные, получаемые из первичной информации и создающие информационный образ предметной области. Они подлежат хранению в первую очередь. Промежуточные данные - это данные, формирующиеся из других данных при алгоритмических преобразованиях. Как правило, они не хранятся, но накладывают ограничения на емкость оперативной памяти компьютера. Выходные данные являются результатом обработки первичных (входных) данных по соответствующей модели, они входят е состав управляющего информационного потока своего уровня и подлежат хранению в определенном временном интервале. Вообще, данные имеют свой жизненный цикл существования, который фактически и отображается в процедурах процесса накопления.
Процедура хранения состоит в том, чтобы сформировать и поддерживать структуру хранения данных в памяти ЭВМ. Современные структуры хранения данных должны быть независимы от программ, использующих эти данные, и реализовывать вышеуказанные принципы (полнота и минимальная избыточность). Такие структуры получили название баз данных. Осуществление процедур создания структуры хранения (базы данных), актуализации, извлечения и удаления данных производится с помощью специальных программ, называемых системами управления базами данных.
В процессе накопления данных важной процедурой является их актуализация. Под актуализацией понимается поддержание хранимых данных на уровне, соответствующем информационным потребностям решаемых задач в системе, где организована информационная технология. Актуализация данных осуществляется с помощью операций добавления новых данных к уже хранимым, корректировки (изменения значений или элементов структур) данных и их уничтожения, если данные устарели и уже не могут быть использованы при решении функциональных задач системы.
Процедура извлечения данных из базы необходима для пересылки требуемых данных либо для преобразования, либо для отображения, либо для передачи по вычислительной сети.
При выполнении процедур актуализации и извлечения обязательно выполняются операции поиска данных по заданным признакам и их сортировки, состоящие в изменении порядка расположения данных при хранении или извлечении.
На логическом уровне все процедуры процесса накопления должны быть формализованы, что отображается в математических и алгоритмических моделях этих процедур.
Модель накопления данных формализует описание информационной базы, которая в компьютерном виде представляется базой данных.
Процесс перехода от информационного (смыслового) уровня к физическому описывается трехуровневой системой моделей представления информационной базы: концептуальной, логической и физической схем.
Концептуальная схема информационной базы описывает информационное содержание предметной области, т.е. какая и в каком объеме информация должна накапливаться при реализации информационной технологии.
Логическая схема информационной базы должна формализовано описать ее структуру и взаимосвязь элементов информации. При этом могут быть использованы различные подходы: реляционный, иерархический, сетевой. Выбор подхода определяет и систему управления базой данных, которая, в свою очередь, определяет физическую модель данных - физическую схему информационной базы, описывающую методы размещения данных и доступа к ним на машинных (физических) носителях информации. Модель данных - формализованное описание информационных структур и операций над ними.
Системный подход к решению функциональных задач и к организации информационных процессов
Пока автоматизация решения задач управления носила локальный, частный характер, а количество таких задач было невелико, схема технологического процесса создания программных средств, при которой каждая функциональная задача рассматривалась отдельно от других задач, могла в большей или меньшей степени удовлетворять разработчиков. Когда возникла потребность создания систем автоматизированной обработки информации, внедрение которых могло обеспечить совершенствование организационно-экономического управления, такая схема оказалась непригодной, так как она не отражала основного принципа разработки - принципа системного подхода, что проявилось особенно ярко в виде массового дублирования данных в информационных массивах.
Подобные документы
Теоритические аспекты информационных технологий на предприятиях. Системы, используемые в информационных технологиях. Особенности применения информационных технологий в маркетинговой деятельности. Влияние информационных технологий на туристическую отрасль.
курсовая работа [498,9 K], добавлен 29.10.2014Роль структуры управления в информационной системе. Примеры информационных систем. Структура и классификация информационных систем. Информационные технологии. Этапы развития информационных технологий. Виды информационных технологий.
курсовая работа [578,4 K], добавлен 17.06.2003Теоретические аспекты некоторых областей информационных технологий: программы обработки данных, глобальная сеть Internet. Характеристика методов использования информационных технологий в различных областях бизнеса, опасностей и сложностей в их применении.
реферат [1,4 M], добавлен 11.04.2010Основные характеристики и принцип новой информационной технологии. Соотношение информационных технологий и информационных систем. Назначение и характеристика процесса накопления данных, состав моделей. Виды базовых информационных технологий, их структура.
курс лекций [410,5 K], добавлен 28.05.2010Понятие информационных технологий, этапы их развития, составляющие и основные виды. Особенности информационных технологий обработки данных и экспертных систем. Методология использования информационной технологии. Преимущества компьютерных технологий.
курсовая работа [46,4 K], добавлен 16.09.2011Информационные технологии и системы. Связь организаций и информационных систем. Интегрированная система управления промышленными предприятиями. Возможности информационных технологий в бизнесе, их влияние на организацию и роль менеджеров в этом процессе.
курсовая работа [147,7 K], добавлен 07.05.2012Информационные технологии, сущность и особенности применения в строительстве. Анализ деятельности информационных технологий, основные направления совершенствования применения информационных технологий, безопасность жизнедеятельности на ООО "Строитель".
дипломная работа [1,7 M], добавлен 26.09.2010Понятие и содержание информационной технологии на современном этапе, ассортимент изделий данной группы на рынке. Объекты информационных технологий и результаты их работы. Средства и методы информационных технологий, особенности и сферы их применения.
реферат [17,9 K], добавлен 05.11.2010Условия повышения эффективности управленческого труда. Основные свойства информационных технологий. Системные и инструментальные средства. Классификация информационных технологий по типу информации. Главные тенденции развития информационных технологий.
реферат [15,4 K], добавлен 01.04.2010История развития информационных технологий. Классификация, виды программного обеспечения. Методологии и технологии проектирования информационных систем. Требования к методологии и технологии. Структурный подход к проектированию информационных систем.
дипломная работа [1,3 M], добавлен 07.02.2009
