Оглавление
Вопрос
1. Понятие информационных систем. Структура ИС.
Вопрос
3. Системный подход в исследованиях ИС. Содержание системного анализа.
Вопрос
5. Основы методологии IDEF0.
Вопрос
6. Технология разработки SADT функциональной модели информационных систем.
Информационная система (ИС) –
взаимосвязанная совокупность средств, методов и персонала используемых для
хранения, обработки и выдачи информации в интересах достижения поставленной
цели.
В ИС протекают процессы, которые
реализуются с помощью информационных технологий. Процессы состоят из следующих
этапов:
1. Ввод исходной информации
2. Обработка информации
3. Выдача информации
Информация поступает либо в
другую информационную систему, либо пользователю.
Рисунок 1 - Процессы, протекающие в ИС
Структура
ИС
Структуру любой ИС можно
представить состоящей из обеспечивающих систем. Такими обеспечивающими
системами будут следующие:
-
информационное
обеспечение,
-
техническое
обеспечение,
-
математическое
и программное обеспечение,
-
организационное
обеспечение,
-
правовое
обеспечение.
Информационное
обеспечение –
совокупность единой системы классификации и кодирования информации,
унифицированные системы документации, схемы информационных потоков,
циркулирование в организации, а также методология построения баз данных и
знаний.
Техническое
обеспечение –
комплекс технических средств, предназначенных для работы ИС, а также
соответствующая документация на эти средства и технологические процессы.
Математическое
и программное обеспечение
– совокупность математических методов, моделей, аппаратуры и программ для
реализации целей и задач в ИС, а также нормы функционирования комплекса
технических средств.
Организационное обеспечение – совокупность методов и средств
регламентирующих взаимодействие работника с техническими средствами и между
собой в процессе эксплуатации ИС, а также при ее разработке.
Правовое
обеспечение –
совокупность правовых норм определяющих создание, юридический статус и
функционирование ИС, регламентирующие порядок получения, преобразования и
использования информации.
Многообразие ИС можно
классифицировать по различным признакам:
-
по
признаку структурированности задач;
-
по
функциональному признаку и уровню управления;
-
по
временной зависимости;
-
по
сложности;
-
по
степени автоматизации процесса обработки информации;
-
по
сфере применения
-
по
другим признакам.
По признаку структурированности задач
различают ИС:
1. Структурированные,
2. Не структурированные,
3. Частично структурированные.
По функциональному
признаку различают:
1.
производственные,
2.
маркетинговые (анализ рынка, реклама),
3.
финансовые,
4.
кадровые,
5.
прочие (контроль за деятельностью фирмы, стратегический
анализ и т.п.)
По уровню управления:
1.
оперативные,
2.
тактические,
3.
стратегические.
В каждом из этих
уровней может применяться ИС. С ИС работают люди различной квалификации. На
каждом уровне может выполняться несколько функциональных подсистем. Эти системы
взаимодействуют между собой. Системы имеют различные направления работы.
По степени автоматизации технического сбора и
обработки информации различают:
1.
системы автоматического управления (САУ),
2.
автоматизированные системы управления (АСУ).
САУ –
используется тогда, когда известна вся информация и алгоритмы ее обработки,
управляющие воздействие автоматики доводится до объекта управления, человек
отсутствует в контуре управленияи не принимает решения в выборе последующих
действий.Системы хорошо формализованы.
Фактические экономические ИС автоматизируются АСУ. В
таких системах решение принимает человек и рпинятое решение реализуется
исполнительными органами. Почти все существующие ИС являются АСУ.
По временной зависимости различают:
1.
статистические ИС,
2.
динамические ИС.
В статистических
системах с течением времени состояние не изменяется, а в динамических системах
происходит изменение ее состояния в процессе функционирования. Динамические
системы с точки зрения наблюдателя могут быть детерминированными и
вероятностными.
Целесообразность использования
системной методологии для описания ИС зависит от того, какая неопределенность в постановке задачи
имеет место на начальном этапе ее рассмотрения.
Основная особенность системного
анализа заключается в том, что он ориентирует исследования не на то, чтобы в
результате исследования представить сразу окончательное решение, а ориентирован
на разработку методики содержащей средства, позволяющие постепенно формировать
модель, обосновывать ее адекватность на каждом шаге формирования с участием
ЛПР.
Вначале, при выборе элементарной базы, затем при формировании цели и
выборе критериев, далее при выборе методов моделирования, при получении
вариантов решения из которых ЛПР выбирает лучшее решение, главным в методике
системного анализа является процесс постановки задачи, а после получения модели
необходимость в системном анализе в ряде случаев отпадает.
Содержание
системного анализа.
Обычно при изучении сложных
взаимосвязанных проблем чаще всего используется системный анализ. В основе
системного анализа лежит понятие системы под которой понимается множество
объектов, компонентов обладающих фиксированными свойствами и с фиксированными
между ними отношениями. Системный анализ складывается из четырех этапов:
1. Состоит в постановке задачи.
На этом этапе определяется
объект, цели и задачи исследования, а также критерии для изучения и управления
объектом. Этот этап является очень важным, так как неправильная постановка цели
может привести к большим затратам и свести на нет результаты последующего
анализа.
2.
Очерчивание
границы изучаемой системы и определение ее структуры.
Объекты и процессы, имеющие
отношение к поставленной цели разделяются на изучаемую систему и внешнюю среду.
При этом могут образовываться замкнутые и открытые системы. При изучении
замкнутых систем влиянием внешней среды пренебрегают. Затем выделяют отдельные
составные части системы, устанавливаются
взаимосвязи между ними. Примером замкнутых систем могут служить безотказные
технологические процессы, которые перспективны как с точки зрения экономики ,
так и с точки зрения экологии.
3. Составление математической модели
исследуемой системы.
В начале производится
параметризация системы, описываются выделенные элементы системы и их взаимосвязи в зависимости от
особенностей объекта и целей используют тот или иной математический аппарат для
анализа системы. Аналитические методы используют для описания небольших систем
из-за громоздкости метода и трудности решения сложных систем уравнений. Так при
исследовании дискретных систем используют теорию множеств (алгебра множеств,
алгебраические высказывания, математическая логика и другие). Широко
используются вероятностные
методы, так как в объекте исследования преобладают стохастические процессы. В
результате третьего этапа системного анализа формируется математическая модель
системы, описанная на формальном языке (используются алгоритмические языки
СИ++, Паскаль и так далее, а также системные языки IDEF0).
4. Проводится анализ полученной
математической модели.
Определяются ее экстремальные
условия с целью оптимизации и последующего формирования выводов. Такими
критериями могут быть получение максимальной прибыли, минимальный расход
энергетических ресурсов при определенной производительности, минимальная
себестоимость изготовления продукции и другие. Практически при выборе системы
приходится использовать несколько критериев. Зачастую эти критерии бывают
противоречивыми. Выбор решения при многих критериях осуществляется с
использованием схем решающих компонентов.
Рассмотрим пример использования
системного подхода при совершенствовании организационной структуры управления
предприятием.
Структура предприятия должна быть
гибкой и содержать механизмы самоорганизации. Рассмотрим системный целевой
подход. Этот подход может быть представлен следующими этапами.
1
этап: Разработка концепции развития самого предприятия и системы управления
2
этап: Обследование существующей структуры управлением предприятия.
3
этап: Формирование структуры целей системы управления.
Может производиться с
использованием методологии использующей среду и целепологания. Строится
древовидная структура целей и функций.
4
этап: оценка функций с точки зрения значимости для конечного результата
деятельности предприятия.
5
этап: Формирование вариантов организации структуры управления предприятием.
6
этап: разработка будущей организационной структуры.
1. Цели инициирования выше стоящей
системы.
2. Цели инициирования
подведомственной системы.
3. Цели инициирования существующей
среды.
4. Цели инициирования исследуемой
системы.
5. Производство конечного продукта.
6. Потребление конечного продукта.
7.
Кадры.
8.
Средства
деятельности.
9.
Предметы
деятельности.
10. Отношение.
11. Прогнозирование.
12. Планирование.
13. Организация самого
производственного процесса.
14. Контроль.
15. Анализ проблемной ситуации.
16. Использование.
17. Со исполнение.
18. Согласование.
19. Утверждение.
Существует
четыре подхода к автоматизации процессов создания и анализа информационных
систем:
1. элементарный,
2. подсистемный,
3. объектный,
4. модельный.
Элементарный
подход предусматривает
использование типов элементов (проектных решений) по отдельным функциональным
задачам управления.
Подсистемный
подход
использует опытное проектирование функциональных подсистем. Например,
подсистема планирования, бухгалтерского учета, кадров, и т. д.
При объектном подходе используются типовые проектные решения
автоматизации целого класса объектов. Например, SAB R3 ориентирован на класс предметов
автоматизации промышленности.
Модельный
подход считается
наиболее прогрессивным. Суть метода заключается в последовательном
преобразовании управления, начиная от общего математического моделирования
управления до алгоритмической модели решения функциональных задач. Модельный
подход предполагает следующие этапы работы:
1. предпроектный анализ,
2. концептуальное проектирование,
3. логическое проектирование,
4. физическое проектирование.
Модельный подход к автоматизации
проекта организации, информационные системы управления нашел отражение в
технологии получившей на западе название CASE- технологии.
CASE- технологии явились ответом на
ряд трудностей возникающих при создании и эксплуатации компьютеров и систем.
Учитывая неудачи многих проектов заказчики стремились получить хорошо
проработанные объективный проекты с тестированием программного обеспечения.
CASE – COMPUTED AIDET SOFTWARE ENGINEERING – система создания программ с
помощью компьютера.
Разработчик с помощью CASE систем описывает объектную область, входящие в нее объекты и
ее свойства, связи между объектами и их свойства. В результате формируется
модель, описывающая основных участников системы, их полномочия, потоки
финансовых документов. В ходе такого описания создается электронная версия
проекта, которая выводиться на печать и представляется на согласование всем
участникам проекта.
В процессе создания проекта
системы выделяются следующие этапы:
1.
Формирование
требований, разработка и выбор вариантов концепции системы.
2. Разработка и утверждение
технического задания на систему.
3.
Эскизы
и технические проекты с описанием всех компонентов и архитектуры системы.
4.
Рабочее
проектирование, представляющее разработку и отладку программ, описание
структуры БД, создание документации на
поставку и установку технических средств.
5.
Ввод
в действие, предполагающее установку и подключение аппаратных средств.
Инсталляция программного обеспечения, загрузка БД, тестирование системы и
обучение персонала.
6.
Эксплуатация
системы, предусматривающая сопровождение программных средств и всего проекта в
целом, подготовку и замену аппаратных средств.
В настоящее время в мире
существует много CASE-систем
отличающихся по степени компьютерной подготовки этапов проектирования системы.
Часто системы обеспечивают только
графическое представление функций учреждений и потоков информации. В других
автоматизирован процесс создания БД и составление некоторых программ или их
частей.
В основе CASE-технологий лежит процесс
выявления функций отдельных элементов систем и информационных потоков. Каждое
рабочее место описывается как технологический модуль в котором происходит
преобразование информации. Описание информационных потоков в учреждении во
многих CASE-системах
производиться с помощью ER-моделей
(ENTITY
RELANTIONSHIP,
сущность - связь). В процессе создания ER-моделей CASE системы проверяют соответствие
программы на непротиворечивость, что позволяет на различных этапах
проектирования выявить ошибки и недопустимое некачественное моделирование БД и
написания программ. С помощью средств описания ER-моделей создается графическое
изображение информационных потоков, а также словарь проекта, который включает в
себя упорядоченную информацию о функциях и связях участников проекта.
Инструменты CASE-технологий позволяют на основе ER-моделей генерировать таблицы,
диалоги, процессы, а также средства вывода данных, что позволяет довести проект
до тестирования и эксплуатации. Основным достижением CASE-технологий является повышение производительности труда
программистов на несколько порядков, возможность формализации документов и административных проектов, минимизация
ошибок не совершенствования программного обеспечения. Наиболее известные в
России CASE
системы:
ORACLE – которая позволяет создавать
приложения на базе SUBD
ORACLE.
Эта система состоит из инструментальных средств CASE Digitionary, которые служат для графического
представления моделей предметной области, CASE Generator – для автоматизации генерации
программных модулей. Другая CASE
система. Доступная для средних и малых предприятий, основана на использовании
методологии IDEF0.
Она предполагает построение иерархических систем диаграмм.
Сначала вся информационная
система представляется на диаграмме 0 уровня в виде 1 блока с информационными
связями и с внешним окружением.
Затем на диаграммах 1,2,… уровней
проводиться декомпозиция системы. То есть система разбивается на подсистемы и
указываются связи между этими подсистемами. Далее получившиеся подсистемы также
разбиваются и т.д. до достижения необходимой степени подробности.
Язык IDEF0 имеет следующие условные
обозначения:
1. Блок – используется для
изображения действий и функций. Имеет наименование задаваемое глаголом или
глагольной формой.
Наименование
2. Стрелка используется для
обозначения данных. Стрелка имеет имя. С помощью стрелок устанавливаются связи
между блоками. Стрелки могут разветвляться. Ветви могут иметь свои имена или
иметь общее имя. Стрелки могут сходиться.
3. Метка – все имена являются
метками.
Разработка диаграмм начинается с
составления списка данных в который вносятся все основные группы и категории
данных используемых в создаваемой системе. Здесь надо следовать следующему
правилу: не быть слишком дотошным и записывать все разнообразные возможности.
С помощью списка данных
составляется список функций системы. В начале обозначается, какие типы и наборы
данных необходимы для каждой конкретной функции. Это позволяет выразить данные
схожих типов, которые объединяются в метатипы. Желательно сначала не объединять
функции между собой, а сосредоточится на отношении функций к группам данных.
Надо стараться подобрать так функции, которые могли бы работать с наиболее
общими типами данных из подкаталога списка. Затем функции объединяются в
агрегаты, с тем чтобы создать 3 – 4 функциональных группировок одного уровня
сложности (со сходными операциями и целями). Далее функции располагаются на
диаграмме с учетом степени их важности (сверху – вниз, слева - направо).
Декомпозиция диаграммы нулевого
уровня А0 освещает наиболее важные функции и объекты системы –
диаграмма первого уровня.
При построении диаграмм возможны
следующие связи между отдельными блоками:
1. Прямая связь – когда выходящая
стрелка вышестоящего блока направлена на вход нижестоящего блока.
2. Прямая связь по управлению –
когда выход вышестоящего работы направлен на управление нижестоящей работы.
3. Обратная связь по входу – выход
нижестоящей работы направлен на вход вышестоящей.
4. Обратная связь по управлению –
выход нижестоящей работы направлен на управление вышестоящей.
5. Связь выход – механизм, когда
выход одной работы направлен на механизм другой.
Одна и та же информация может
обрабатываться в нескольких работах. В тоже время из нескольких работ могут
выходить одинаковые данные, то есть стрелки могут разветвляться и сливаться.
Пример:
Необходимо разработать
функциональную модель разработки инструкций с указанием обязанностей работников
экспериментального механического цеха.
Рисунок Определение цели и точки зрения модели ЭМЦ.
Рисунок
Концептуальная модель ЭМЦ.
Рисунок Декомпозиция.
Здесь рассмотрим методику
представленную фирмой Logic
Works.
Эта технология использует методологию IDEF0 для построения системы диаграмм
описывающих фрагменты ИС. Данная технология предполагает использование многих
инструментальных средств.
Создание информационной системы
основано на широком использовании различных вычислений. Она требует создания
тесного участия и контакта всех разработчиков проекта. Для этих целей все
средства моделирования всех участников проекта должны быть объединены в одно
хранилище Model
Mart,
в котором открыт доступ для всех участников проекта. Model Mart позволяет проводить совокупное
моделирование, создавать библиотеки решений (стандартные), упростить доступ.
Архитектура Model
Mart
организована по типу архитектуры клиент – сервер. В качестве платформы для
хранилища моделей выбрана распределенная СУБД Sybase, Microsoft SQL Server, Oracle. Клиентскими приложениями
являются ERWin
3.X
и PBWin
0.1. При разработки крупных ИС важным является время разработки таких систем.
Решением этой проблемы является автоматическая генерация в этой системе
приложений клиентской части с использованием CASE средств на основе моделей
предметной области. Эту задачу решает ERWin, а код генерируется на основе
модели IDEF
1.X
.
Модель Rational Rose (объект) предназначена для
генерации клиентской части приложения. Для генерации схем к базе данных
объектная модель конвертирует в модель данных IDEF 1.X .
Модель ERWin Translation позволяет перекрывать объектную
модель Rational Rose
в модель данных ERWin
и обратно и с помощью ERWin
генерировать схемы БД.
Модель ERWin поддерживает два уровня
представления модели данных: логический уровень и физический уровень.
Логический уровень не зависит от
конкретной реализации БД и позволяет наглядно представить данные для обсуждения
с экспертами БД.
Физический уровень является
отображением системного каталога БД и зависит от конкретной реализации БД.
На логическом уровне модели
данных информация изображается в виде сущности. Графически это будут блоки
видов:
Сущности соответствуют таблицам
на физическом уровне БД. Сущности состоят из атрибутов. Атрибуты соответствуют
колонкам таблицы. Сущности состоят из совокупности отдельных данных, которые
называются экземплярами сущностей. Экземпляр сущности соответствует записи в
таблице. К модели данных представляются определенные требования, которые
называются нормализацией данных. Нормализация проводится для обеспечения
компактности и непротиворечивости данных. Основная идея нормализации данных
заключается в том, что факт действует в одном месте. Это приводит к тому, что
информация которая моделируется одной стрелкой в модели процессов может
содержаться в нескольких сущностях и атрибутах в модели данных, кроме того на
модели процессов могут присутствовать стрелки отображающие одни и те же данные,
но на разных этапах обработки (не обработанная и обработанная деталь, и т.п.).
Информация таких стрелок находиться в одних и тех же сущностях, следовательно,
одной и той же стрелке каждой модели ставится в соответствие несколько
сущностей модели данных и, наоборот, одной сущности может соответствовать
несколько стрелок.
1. Стрелке в модели процессов может соответствовать
отдельная сущность модели данных.
2.Информация о стрелке может содержаться только в
нескольких атрибутах одной сущности. Различным атрибутам одной сущности могут
соответствовать различные стрелки.
3. работы в модели процессов могут создавать или
изменять данные, которые соответствуют входным и выходным структурам, они могут
воздействовать как целиком на сущности, создавая или модифицируя экземпляр
сущности, так и на отдельные атрибуты сущности.
А)
Б)
Модель BPWin позволяет связывать модели
элементов данных, создающихся с помощью ERWin, документировать влияние работ
на данные, и тем самым позволяет создавать спецификации на права доступа к
данным для каждого процесса. Построение моделей данных представляет определение
сущностей и их атрибутов, то есть надо знать какая информация будет храниться в
каждой сущности и в атрибутах. Сущностью может быть объект, событие или
концепция информация о которых должна сохраниться в ИС. Сущность должна иметь
наименование с четким численным значением и быть существительным в единственном
числе, не иметь технических наименований и быть достаточно важными для того
чтобы их моделировать. Для создания модели данных в ERWin можно использовать два
программных продукта IDEF
1.X
и IE.
Атрибутов может быть много.
Каждый атрибут хранит информацию об определенном свойстве сущности. Каждый
экземпляр сущности должен быть уникальным, атрибут или группа атрибутов,
которые идентифицируют сущность называются первичным ключом. При определении
первичного ключа может быть рассмотрено несколько наборов атрибутов. Эти наборы
называются потенциальными ключами. К первичным ключам представляются
определенные требования:
1. Первичный ключ должен однозначно
идентифицировать экземпляр сущности.
2. Первичный ключ должен быть
компактен, то есть удаление любого атрибута из составного первичного ключа
приводит к потере уникальности экземпляра сущности.
3. Каждый атрибут из состава
первичного ключа не должен принимать нулевого значения.
4. Каждый атрибут первичного ключа
не долженменять своего значения в течении всего времени существования
экземпляра сущности.
Потенциальные ключи не ставшие
первичными называются альтернативными.
К модели данных представляются
требования называемые нормальными формами. Приведение к нормальной форме –
нормализация.
1
нормальная форма
требует, чтобы все атрибуты были атомарными, не должно быть атрибута типа
«адрес», а должен быть «индекс», «страна», «улица» и т.д.
2
нормальная форма
требует, чтобы не ключевые атрибуты зависели от всего первичного, а не от его
части.
При создании реальной модели
данных количество сущностей и атрибутов может исчисляться сотнями. Для более
удобной работы с моделью в ERWinпредставлены
предметные области Subject Area,
которые могут включать тематически общие сущности.
Физический уровень представления моделей
зависит от выбранного сервера (Server/
Target
Server).
На физическом уровне модель данных необходимо дополнить такой информацией как
учет ограничений ссылочной части, хранимые процессоры, триггеры, индексы.
После завершения проектирования
модель данных может быть перенесена в целевую среду СУБД сервера. Система позволяет сгенерировать
любую схему БД. Возможна обратная задача: по существующей схеме БД
сгенерировать графическую логическую модель данных. После разработки модели
данных ее связывают с моделью процессов, такая связь гарантирует зависимость
анализа, а также наличие источника данных (сущностей) для всех потребителей
процессов (работ) и позволяет делить данные между единицами и функциями
процессов.