Процесс обработки информации.

Обработка информации состоит в получении одних «информа­ционных объектов» из других «информационных объектов» путем выполнения некоторых алгоритмов и является одной из основных операций, осуществляемых над информацией, и главным средст­вом увеличения ее объема и разнообразия.

Виды обработки информации:

• последовательная обработка, применяемая в традиционной фоннеймановской архитектуре ЭВМ, располагающей одним про­цессором;

• параллельная обработка, применяемая при наличии несколь­ких процессоров в ЭВМ;

• конвейерная обработка, связанная с использованием вархи­тектуре ЭВМ одних и тех же ресурсов для решения разных задач.

Основные процедуры обработки данных:

24. Функциональные компоненты реализации процесса принятия решений.

Реализация всех действий, выполняемых в процессе обработки информации, осуществляется с помощью разнообразных про­граммных средств.

Наиболее распространенной областью применения технологи­ческой операции обработки информации является принятие реше­ний.

В зависимости от степени информированности о состоянии управляемого процесса, полноты и точности моделей объекта и системы управления, про­цесс принятия решения протекает в различных условиях:

1. Принятие решений в условиях определенности. В этой задаче модели объекта и системы управления считаются заданными, а влияние внешней среды — несущественным.

2. Принятие решений в условиях риска. Для принятия решений в условиях риска необходи­мо учитывать влияние внешней среды, которое не поддается точ­ному прогнозу.

3. Принятие решений в условиях неопределенности. Между выбором стратегии и конечным результатом отсутствует однозначная связь. Неизвестны также значения вероятностей появления конечных результатов.

4. Принятие решений в условиях многокритериальности. Многокритериальность возникает в случае наличия нескольких самостоятельных, не сводимых одна к другой целей.

Для поддержки принятия решений обязательным является на­личие следующих компонент:

• обобщающего анализа;

• прогнозирования;

• ситуационного моделирования.

В настоящее время принято выделять два типа информацион­ных систем поддержки принятия решений.

Системы поддержки принятия решений DSS (Decision Support System) осуществляют отбор и анализ данных по различным харак­теристикам и включают средства:

• доступа к базам данных;

• извлечения данных из разнородных источников;

• моделирования правил и стратегии деловой деятельности;

• деловой графики для представления результатов анализа;

• анализа «если что»;

• искусственного интеллекта на уровне экспертных систем. Системы оперативной аналитической обработки OLAP (OnLine Analysis Processing) для принятия решений используют следующие средства:

 

• мощную многопроцессорную вычислительную технику в виде специальных OLAP-серверов;

• специальные методы многомерного анализа;

• специальные хранилища данных Data Warehouse.

Реализация процесса принятия решений заключается в по­строении информационных приложений. Выделим в информаци­онном приложении типовые функциональные компоненты, доста­точные для формирования любого приложения на основе БД [2].

25. Процесс хранения информации.

Хранение и накопление являются одними из основных дейст­вий, осуществляемых над информацией и главным средством обес­печения ее доступности в течение некоторого промежутка времени.

База данных может быть определена как совокупность взаимо­связанных данных, используемых несколькими пользователями и хранящихся с регулируемой избыточностью. Хранимые данные не зависят от программ пользователей, для модификации и внесения изменений применяется общий управляющий метод.

Банк данных — система, представляющая определенные услуги по хранению и поиску данных определенной группе пользователей по определенной тематике.

Система баз данных — совокупность управляющей системы, прикладного программного обеспечения, базы данных, операцион­ной системы и технических средств, обеспечивающих информаци­онное обслуживание пользователей.

Хранилище данных — это база, хранящая данные, агрегированные по многим измерениям.

Основные отличия ХД от БД: агрегирование данных; данные из ХД никогда не удаляются; пополнение ХД происходит на периодиче­ской основе; формирование новых агрегатов данных, зависящих от старых — автоматическое; доступ к ХД осуществляется на основе многомерного куба или гиперкуба.

Альтернативой хранилищу данных является концепция витрин данных. Витрины данных — множество тематических БД, содержащих информацию, относящуюся к отдельным инфор­мационным аспектам предметной области.

По отношению к пользователям применяют трехуровневое представление для описания предметной области: концептуальное, логическое и внутреннее (физическое).

Концептуальный уровень связан с частным представлением дан­ных группы пользователей в виде внешней схемы, объединяемых общностью используемой информации. Каждый конкретный поль­зователь работает с частью БД и представляет ее в виде внешней модели.

Логический уровень является обобщенным представлением дан­ных всех пользователей в абстрактной форме. Используются три вида моделей: иерархические, сетевые и реляционные.

Сетевая модель является моделью объектов-связей, допускаю­щей только бинарные связи «многие к одному» и использует для описания модель ориентированных графов.

Иерархическая модель является разновидностью сетевой, являю­щейся совокупностью деревьев (лесом).

Реляционная модель использует представление данных в виде таблиц (реляций), в ее основе лежит математическое понятие тео­ретико-множественного отношения, она базируется на реляцион­ной алгебре и теории отношений.

Физический (внутренний) уровень связан со способом фактиче­ского хранения данных в физической памяти ЭВМ. Основными компо­нентами физического уровня являются хранимые записи, объеди­няемые в блоки; указатели, необходимые для поиска данных.

По наиболее характерным признакам БД можно классифици­ровать следующим образом:

по способу хранения информации:

• интегрированные;

• распределенные;

по типу пользователя:

• монопользовательские;

• многопользовательские;

по характеру использования данных:

• прикладные;

• предметные.