Информационное обеспечение систем управления

2. ИНФОРМАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 2.1. Информация и данные Очень часто как в обиходе, так и в научно-технической литературе термины информация и специфический вид информации   данные используются как синонимы. Мы будем стараться их различать. Термин “информация” широко используется в естественных и технических дисциплинах. Существует количественная теория информации, в которой термин количество информации определяют формально, как вероятность уменьшения неопределённости системы (энтропии) при получении определённых сведений. Более широкий смысл этот термин имеет в естественных дисциплинах (физике, философии, химии и др.). Здесь его считают фундаментальным, наряду с такими понятиями как материя, энергия, система. Он связывается с тем или иным неотъемлемым свойством материи: отражением, движением, разнообразием, структурой, неоднородностью распределения вещества и энергии в пространстве и времени и т.п. Информация в строгом смысле не может быть определена, однако можно перечислить ее основные свойства: а) информация приносит знания об окружающем мире, которых в рассматриваемой точке не было до получения информации; б) информация не материальна, но она проявляется в форме материальных носителей – дискретных знаков или сигналов в форме функций времени; в) информация может быть заключена как в знаках, как таковых, так и в их взаимном расположении (торт, сорт); г) знаки и сигналы несут информацию только для получателя, способного распознать их. Распознание состоит в отождествлении знаков и сигналов с объектами и их отношениями в реальном мире. Поэтому информацию интуитивно на содержательном уровне можно «определить» как результат моделирования или описания определенной части реального мира. В технических дисциплинах под информацией, как правило, понимают любые данные об объектах определенной предметной области, которые могут восприниматься, передаваться, преобразовываться, храниться или использоваться субъектом этой области. Что тогда понимается под термином “данные”? Представим следующую абстрактную ситуацию   имеется некоторая материальная система, информация, о состояниях которой представляет интерес для наблюдателя. Он способен воспринимать внешние состояния этой системы и в определённой форме фиксировать их в своей памяти. Никаких других действий наблюдатель не выполняет. В этом случае говорят, что в памяти наблюдателя находятся “данные”, описывающие состояние наблюдаемой системы. Таким образом, данные можно определить как информацию, фиксированную в определённой форме, пригодной для последующей обработки, хранения и передачи. В первом случае мы определили термин “информация” посредством термина “данные”, а во втором   наоборот. Получился замкнутый круг. В технической литературе подобная ситуация достаточно типична. Например: описание объектов и явлений окружающего мира вне зависимости от того, достигается ли их полное понимание или нет – это данные; информация – это приращение знаний, которое может быть выведено на основе данных. Понятие «данные» в области баз данных – это определенный структурированный набор числовых или символьных знаков характеризующих объекты заданной предметной области и пригодный для обработки автоматическими средствами. Если попытаться уточнить понятия данные и обработка данных, в конечном итоге можно обнаружить, что это уже давно сделано известными уточнениями понятия о вычислимости (например, машины Тьюринга). Рассмотрим пример. Что характеризует следующий набор символов? {Сидоров Иван Петрович, 175, 72, 46}. Мы можем считать его информацией о предметной области "ПАЦИЕНТЫ", если сообщим каждому пользователю в этой области смысловое содержание всех элементов данного набора. Сделать это сообщение можно в различных формах. На рис. 2.1 приведен один из возможных графических вариантов. Э тот же набор символов мы будем считать данными, если он будет представлен в вычислительной системе на логическом уровне, например, в рамках следующей структуры Fio, C17 Rt, N6.2 Vk, N6.2 Gt, N2 Сидоров Иван Петр 175.00 72.00 46 Забегая вперед, отметим, что логическую структуру, представляющую данные в ВС, называют моделью данных. Когда мы видим два числа, например, 175 и 72, то для нас они не дают никаких сведений. Но когда мы встретим эти же два числа в предложении: его рост 175 см., а вес – 72 кг., то они позволяют составить представление о человеке. Поэтому говорят, что информация – это интерпретированные данные. Интерпретация данных – это процесс наделения их смысловым содержанием. Интерпретация субъективна, например, его рост 1,75 м. Программная интерпретация имеет четкие границы – данные интерпретируются единственным способом. В базе данных допускается множественная интерпретация. Например, данные о преподавателях в университете в отделе кадров интерпретируются как данные о сотрудниках, в учебном отделе – как об исполнителях, в профилактории – как о пациентах и т.п. Соответственно двум терминам – "информация" и "данные" в банках данных различают два аспекта рассмотрения вопросов проектирования баз данных   это инфологический и датологический аспекты. Инфологический аспект употребляется при рассмотрении вопросов, связанных со смысловым содержанием данных, независимо от способов их представления в памяти автоматизированной информационной системы. На этапе инфологического проектирования базы данных должны быть решены следующие два основных вопроса. О каких объектах или явлениях реального мира требуется накапливать и обрабатывать информацию в системе? Какие их основные характеристики и взаимосвязи между собой будут учитываться? Таким образом, инфологический аспект связан с выделением части реального мира, определяющей информационные потребности АИС. Как известно, эту часть называют предметной областью. Датологический аспект употребляется при рассмотрении вопросов представления информации о предметной области в памяти АИС. При этом решаются две основные задачи, а именно: выбор и обоснование СУБД; представление информации в такой форме, которую поддерживает данная СУБД. 2.2. Классификация информационных моделей Поскольку модель – это любое знание о чём-либо, то любая информация, любые данные о предметной области можно считать моделью. В базе данных определенным образом отражается ее предметная область. Поскольку это отражение искусственное (субъективное, неполное, природа богаче всяких правил), постольку его принято называть информационной моделью (ИМ) предметной области. Отражать предметную область можно с разных позиций, следовательно, возможно существование большого числа ИМ в данной области. Чтобы иметь ориентиры в многообразии ИМ следует дать их классификацию. Для классификации чаще других используются следующие основания: отношение к среде хранения; отношение к пользователю; форма модели данных. На рис. 2.2 приведен один из возможных вариантов классификации информационных моделей. Первый критерий делит множество информационных моделей на инфологические или внешние, которые не учитывают особенности среды хранения базы данных, и датологические или внутренние – они, напротив, существуют только в рамках определенной СУБД. По второму критерию ИМ делят на концептуальную и множество внешних представлений конечных пользователей о предметной области. Концептуальная модель для данной предметной области в данный момент времени единственная и отражает знание-представление администратора базы данных, часто концептуальную модель называют схемой базы данных. Представление каждого конечного пользователя – это подсхема данной схемы. Далее аббревиатуру БД будем использовать для термина "база данных". В нешние представления (подсхемы) могут совпадать, пересекаться или строго не совпадать. Например, на прошлой лекции три представления: отдел сбыта; склад и бухгалтерия – пересекались. В зависимости от формы представления датологические модели чаще всего делят на три класса: иерархические, сетевые и реляционные. Рис. 2.2. Классификация информационных моделей Саму форму представления информационной датологической модели принято также называть моделью, а именно моделью данных. То есть в терминологии БД следует различать два вида информационных моделей: модель – как отражение ПО (информационная модель – самый общий термин; инфологическая и датологическая модель); модель – как форма представления (модель данных). В общем случае модель данных можно определить следующим образом. Модель данных – это совокупность правил, определяющих допустимые информационные единицы и связи между ними, а также набор операций, допустимый при манипулировании данными. Из определения следует, что модель данных в основном определяет функциональные возможности БД, а именно: из модели вытекает ответ на вопрос “что является элементами данных в БД?” (информационная константа, информационная переменная, массив информационных переменных, запись, таблица и др.); “как данные связаны между собой?” (это влияет на языковое обеспечение СУБД); “какие действия допустимы с имеющимися данными?” (соединение таблиц, получение подфайла из заданного файла, множество возможных запросов и т.п.), т.е. определяются языки запросов и манипулирования данными. Для сравнения приведем еще одно определение. Модель данных – это совокупность правил и средств, предназначенных для определения логической структуры базы данных и для динамического моделирования допустимых состояний предметной области в базе данных. В последнем определении подчеркнуты два важных аспекта. Во-первых, говорится о "средствах", а это означает, что модель данных поддерживаться СУБД. Во-вторых, фрагмент "множество допустимых состояний" характеризует в общем виде множество ограничений целостности базы данных. Возможные ограничениях целостности описаны в подразделе , там же обсуждаются ограничения поддерживаемые СУБД VFP. Базы данных, разработанные и используемые в соответствии с определенной моделью данных, принято называть фактографическими. Существующей практике в области информационных технологий известны и другие базы дынных, принципиальное отличие их от фактографических – отсутствие концепции модели данных. Приведем примеры таких систем. Текстографические базы данных, хранящие, например, архивы научно-технических текстов, изменения в которых не требуются или крайне редки. Слабоструктурированные системы – гипертекстовые и гипермедийные базы данных, файловые системы, объектно-ориентированные базы данных, базы знаний и др. Мы будем рассматривать только фактографические системы. По критерию «модель данных», мы разбили БД на три класса: реляционные; иерархические; сетевые. Далее остановимся в общих чертах на особенностях каждого класса. 2.3. Типовые информационные модели Реляционная модель данных. Эту модель и две другие будем рассматривать на примере предметной области, связанной с комплектацией некоторого производства крепежными деталями. В данной предметной области будет логично выделить следующие объекты: поставщики, детали и поставки. Рассмотрим представление этих данных в реляционной форме. Для каждого объекта создадим отдельную таблицу (табл. 2.1 - 2.3). ПОСТАВКИ Таблица 2.2 №П №Д Кол. Тип тары П1 Д1 300 1 П1 Д2 200 0 П1 Д3 400 2 П2 Д1 300 1 П2 Д2 400 2 П3 Д2 200 0 ПОСТАВЩИКИ Таблица 2.1 №П ФИО Статус Город П1 Иванов 20 Киев П2 Сидоров 10 Москва П3 Петров 30 Москва ДЕТАЛИ Таблица 2.3 №Д Наимен. Тип мет. Вес Город Д1 Болт СТ45 15 Киев Д2 Гайка СТ20 20 Москва Д3 Шпонка СТ65 20 Одесса Д4 Шпонка СТ45 17 Киев

Похожие:

	«Учебно-методический комплекс дисциплины «Информационное обеспечение систем управления»		Пояснительная записка «Современная организация и технология документационного обеспечения управления». Он связан с курсами «Документоведение», «Информационное...
	Исследование систем управления процесс определения организационной... Место исследований систем управления в комплексе дисциплин по теории и практке управления		Программное обеспечение для отладки систем управления упругими объектами Целью данной работы является разработка программного обеспечения для лабораторного стенда для изучения систем управления упругими...
	Рабочая программа дисциплины «Информационное обеспечение, базы данных» Факультет информационных систем и технологий Кафедра Прикладной математики и вычислительной техники		Учебная программа по дисциплине " информационное обеспечение управления " Изучение теоретических, методических и практических вопросов разработки, внедрения и совершенствования информационного обеспечения...
	Российской Федерации Самарский государственный архитектурно-строительный... Информационные системы” являются информационные системы и сети, их математическое, информационное и программное обеспечение, способы...		Рабочая программа дисциплины «Архитектура ЭВМ и вычислительных систем»... «Автоматизированные системы обработки информации и управления» (по отраслям) и 230105 «Программное обеспечение вычислительной техники...
	Исследование систем управления Целью работы является рассмотрение частных методов исследования систем управления, а именно эксперимент, наблюдение и опрос		Примерная тематика рефератов по курсу «Исследование систем управления» Современный менеджмент и необходимость исследования систем управления социально-экономической организацией
	Организационно-правовое обеспечение правовой деятельности Информационное обеспечение организации и проведения внеучебной работы		Исследование систем управления Специальности: «Менеджмент организации» «Исследование систем управления» является ведущей,в учебном процессе среди смежных дисциплин
	Реферат по дисциплине "Избирательное право" тема: Информационное... Информационное обеспечение выборов. Правовое регулирование предвыборной агитации в РФ		Информационное обеспечение управления В настоящее время классификационные схемы (классификаторы) строятся не только на основе соподчинения понятий (метод иерархии), но...
	Курсовая работа По дисциплине «Базы данных» Программное обеспечение для создания систем управления базами данных		Рабочая программа учебной дисциплины «исследование систем управления» Студенты научатся методам планирования эксперимента и организации исследования систем управления и научатся использовать приобретенные...