Распределенная обработка данных в КИС.

Стр 1 из 4Следующая ⇒

Класификация КИС по концепциям и стандартам управления. Системы MRP, MRP11.MRP-планированиепотребностей в материале, это созданый в 1970г стандарт созданный производственной инфармационной системы, он описывает алгоритмы планирование материальных ресурсов для производства. Исходное для MRP информация: -производственный план; -ведомость материалов; -состав изделия и состояния запасов.На выходе выходной информации MRP системы явл. график, снабжение материальными ресурсами, количество каждой учетной единицы материалов, для каждого периода времени для обеспечения производственного плана.План производственных мощностей: описание рабочих ценров производственного оборудывания, производственных операций, технологических маршрутов и рассчет потребностей по мощностям.MRPII(мануфактура) планирование производственных ресурсов. Дополнительно к функциям MRP добовляется планирование финансовых ресурсов и необходимых для закупки сырья, материалов. Кроме того, планирование производства увеличивается со спросом, т.е возможными объектами сбыта.План продаж --план производства-- план закупок.В системе реализуется взаимосвязь планов. В системе формируютя в денежном выражении бюджет закупок и бюджет движения денежных средств. 31. Класификация КИС по концепциям и стандартам управления. Системы ERP.ERP- это концепция планирования всех ресурсов предприятия, явл развитием MRP11. В основе ERP лежит принцип создания единого хранилища данных , в котором находятся все бизнес информация.На основе хранилища ERP система выполняет след. признаки: 1) введение констукторских и технологических спецификаций изделий. 2) формирование планов продаж и произвдства. 3) планирование потребности в материалах. 4) планирование сроков и объемов поставки материалов. 5) управление запасами и закупками введения договоров, учет складских и цеховых запасов. 6) планирование производительных мощностей. 7) финансовое планирование, контроль финансовых плана. 8)управление персоналом, в том числе потребностей для производства планов. 9) управление проектами по этапам и видам ресурсам. 32.Класификация КИС по концепциям и стандартам управления. Системы CRM, CSRPКонцепцияCRM. Методология CRM- управление взаимаотношений с заказчикоми. Её идея в центре внимания находятся клиенты, и не бизнес-процессы организации. Основные функции: -введение подробной контекстной информации о клиенте. -планирование событий иоценка их результативности. -учет событий. –управление продажами через интернет. –анализ клиентской базы. –анализ эфективности торговых представителей. КонцепцияCSRP- это планирование ресурсов предприятия синхронизирование с потребителям. Основная идея заключается в увязке заказов покупателей с планом производства продукции и плановой себестоимостью, включение в себестоимость продукции всех затрат связанных с покупателями. 33.Основные понятия проекта. КИС создаётся на основе: а) аригинальных или индивидуальных разработок.б) на основе адаптации и настройке типовых программных комплексов. В любом случае работы по созданию КИС называются проектированием, а проект – это сов-сть проектной документации в которой представленно описание проектных решений по созданию и эксплуатации ИС. К таким документам относятся: 1. технико-эконом. обоснование. 2. техническое задание. 3.технический проект. 4. рабочий проект. Разработку проекта осуществляют: разработчик и заказчик. Разработчик-это собственные или привлеченные специалисты. При выборе разработчика руководствуются критериями: срок работы на рынке, кол-во успешных внедрений, мнение руководителей др. организаций, цена, условие сопровождения, качесво программных продуктов. Планирование и контроль за ходом выполнения работ осуществляется на основании договора на проектирование ИС. В договоре указываются обязательства сторон, смета затрат, календарный график ведения работ, порядок оплат. На заключительном этапе формируются акты приемке-сдачи этапов работ и проекта в целом. На период проекта у заказчика создается группа из числа ведущих специалистов,которые принимают участие в проектных работах. 34.Жизненный цикл КИС. Модели жизненного цикла КИС. Жизненный цикл ИС –непрерывный процесс с начала момента принятия решения о её создании и заканчивающийся в момент полного изъятия её из эксплуатации. В ЖЦ вкл. определённые работы группируемые по этапам. Последовательность этапов и работ регламентируется стандартами. В общем случае ЖЦ составляют след. стадии: 1. Анализ и обоснование требований к ИС. 2. Разработка или проектирование ИС. 3. Внедрение ИС. 4. Эксплуатация ИС. 5. Сопровождение ИС. Стадии ЖЦ подразделяются на: основные, вспомогательные и организационные.Модель ЖЦ –это последовательность осуществления процессов и этапов работ выполняемых на протяжении ЖЦ, а так же взаимосвязи между этими процессами. 2 модели ЖЦ: 1. Каскадная модель. 2. Спиральная модель. Каскадная модельшироко применялась для разработки ИС в 70-80 годах. Предполагает последовательную организацию работ. Главная особенность: это разбиение всего процесса на этапы, переход от одного этапа на другой только после полного завершения работ предыдущего этапа. Каждый этап завершается выпуском полного комплекта проектной документации.Достоинства каскадной модели: 1.на каждом этапе составляется заключительный набор проектной документации. 2. логичная последовательность ведения работ. 3. возможность планирования сроков и затрат по каждому этапу. Недостатки: 1.ошибки на любом из этапов проявляются на последних этапах, это приводит к необходимости возврата назад. 2. сложность параллельной работы по проекту. 3. высокий уровень риска и задержка в получении результатов. В конечном итоге может оказаться, что разрабатываемая ИС из-за непреднамеренных искажений программистов и проектировщиков не соответствует всем требованиям пользователем. Стиральная модель. Каждый виток спирали предполагает создание версии программы, уточнение целей и характеристик проекта на каждой новой интеграции углубляется, совершенствуется и детализируется первоначальный вариант программы. Цель каждого витка: создание работоспособной системы. Достоинства: 1. существенно упрощается внесение изменений в проект. 2. происходит непрерывная интеграция отдельных элементов ИС в единую среду. 3. уменьшение уровня риска. 4. сокращение сроков разработки. 5. разработка надежной и устойчивой системы. 6. возможность повторного использования уже созданных компонентов программы в новых версиях. Недостатки: 1. сложно определить время перехода на след. этап. 2. необходимость строгого планирования всех итераций. 35.Стадии и этапы разработки КИС по ГОСТ 34.601-90 .Предполагает следующую последовательность стадий и этапов разработки ИС: 1. формирование требований к ИС. 2. разработка концепций ИС. 3. техническое задание на ИС. 4. эскизный проект. 5. технический проект. 6. рабочая документация. 7. ввод в действие. 8. сопровождение. 36.Стадии и этапы разработки КИС по ISO/IEC 12207 .Международный стандарт регламентирует след. последовательность проектных работ: 1)разработка ИС. 2)эксплуатация. 3)сопровождение. Кроме того в этом стандарте определены вспомогательные и организационные процессы и модели ЖЦ. 37.Основные понятия методологии функционального моделирования бизнес-процессов. Семейство стандартов IDEF. ИС предприятия – это множество деловых бизнес-процессов. При автоматизации эти бизнесс-процессы подвергаются анализу, перепроектированию и и моделированию с той целью, чтобы компьютерные программы поддерживали бизнесс-процессы с макс. эффективностью. В 70-е годы в США реализовали программу ICAM – интегрированная компьютеризация производства. В рамках этой программы была разработана методология IDEF – позволяющая иследовать структуру организ-эк. и производственно-технических систем. Методология IDEF состоит из часных методологий проектирования: IDEF0 – для создания функциональной модели объекта отображающей его структуру, функции, потоки инф. и материальных объектов связывающий эти функции. IDEF1 – для построения информационной модели объекта отображающей структуру и содержание инф. потоков необходимых для поддержания функций. IDEF2 – для построения динамической модели изменяющейся во времени. Известны и др. методологии. В настоящее время методология IDEF0 стандартизированна и реализуется многими программными средствами. Она явл. базовой для моделирования ИС и бизнес-процессов. Использование методологии IDEF0составляет основу метода структурного анализа и проектирования. 39.Понятие и виды систем поддержки принятия управленческих решений.Управление арганизацией требует разработки и принятие управленческих решений. 3 вида ситуаций: 1) в условиях определенности 2)в условиях риска 3) в условиях неопределенности. 1.Каждомувозможному решению соответсвует один исход, выбор наулучшего решения ровняется максимальному или минимальному значению критерия. 2. Используются вероятностные критерии оценки. 3. Для выбора альтернативных решений используются специальные методы и критерии. Для автоматизации процессов принятие решений применяются програмные продукты аналитической направленности: -экспортные системы:это систематизированные програмы основанные на моделировании процесса принятия решений экспертом. Информ. обеспечение экспертной системы составляют данные, информация, знания. Моделирования осуществл с помощью методов искусственного интелекта. Наиболее распространение явл. модель экспертной системы с правилами вида: Если <условия>, то <результат> или действие. -СППР:это интерактивная ИС обеспечивающая поддержку пользователя при подготовке и принятие управленческих решений для слаба структурированных и неструктурированных задач. СППР использ. интелектуальные технологии анализа данных основанны на хранилищах данных использ. OLAP и Web-технологии. Класификация СППР:1.По масштабу: -карпоративные; -малые.2)По характеру обработки данных: -оперативные; -стратегические. 38.Моделирование информационной системы в среде AllFusion Process Modeler. «AllFusion Process Modeler» - это инструмент создания моделей процессов, происходящих в организации, и их анализа. С помощью программы «AllFusion Process Modeler» возможно построение в единой модели описаний одного процесса в трех различных методологиях: IDEF0, IDEF3, DFD. Остановимся только на рассмотрении методологии функционального моделирования IDEF0, являющейся стандартом моделирования бизнес – процессов во многих странах, в том числе и в Республике Беларусь. Описание бизнес – процесса в методологии IDEF0 – это иерархическая совокупность взаимосвязанных графических схем( или диграмм). Диаграммы строятся «сверху вниз», т.е. верхняя диаграмма является наиболее общей, а самые нижние – наиболее детализированные. Каждая диаграмма состоит из блоков и дуг. Блок отображает некую функцию (действие, процесс) и изображается в виде прямоугольника. В качестве названий блоков используются глаголы или глагольные обороты (например, производить детали, разработать чертеж, планировать ресурсы, проверять деталь). Блоки располагаются на диаграмме по степени своей важности, в соответствии с влиянием, которое один блок оказывает на другие блоки данной диаграммы. Кроме названия, блоки имеют и номер, причем они пронумерованы в зависимости от степени важности. Дуга представляет собой множество объектов (это могут быть материальные объекты, финансовые потоки или информация). В качестве наименования дуги выступает существительное или словосочетание с использованием существительного (например, конструкция детали, отчет об испытаниях, директива, бюджет). Изображаются дуги в виде стрелок. Каждая дуга должна касаться строго определенной стороны блока: левая сторона блока предназначена для входных дуг, верхняя – для управленческих дуг, правая сторона – для выходных дуг, нижняя – для дуг механизмов. Входные дуги изображают объекты, используемые и преобразуемые функциями. Допускается, что блок может не иметь ни одной входной дуги. Управленческие дуги представляют информацию, управляющую действиями функций. Дуги механизмов отражают средства, используемые для выполнения функции. Любой блок обязательно должен иметь, по крайней мере, одну управляющую дугу и одну исходящую. Дуги подразделяются на внешние и внутренние. Внутренняя дуга – это дуга, которая начинается и заканчивается у блоков одной диаграммы. Дуги такого типа отображают как материальные и нематериальные объекты переходят от функции к функции и, возможно, претерпевают изменения. Внешние (граничные) дуги – это дуги, как бы выходящие наружу и ведущие к краю страницы. Эти дуги являются связью между данной диаграммой и другими диаграммами модели. Описание бизнес – процесса предприятия начинается с создания диаграммы, содержащей единственный блок, который в общем отражает весь описываемый процесс. Таким образом, получается модель бизнес – процесса как совокупность диаграмм, причем они иерархически структурированы. Модель в виде иерархии диаграмм дает, с одной стороны, детальное и точное описание процесса, а с другой стороны, понятное и простое воспринимаемое описание.

Распределенная обработка данных в КИС.

При распределтельной обработке , работа с БД на логич уровне осущ-ся на компьюрате клиента, а физ-ое её поддержание на сервере.

Распред-я обработка инф-и требует технологии «Клиент-сервер».

Тех-гия «Клиент-Сервер» - тех-гия сети, в которой осн-я часть её ресурсов сосредоточена в серверах обслуживающих своих клиентов.

Сервер-объект, предоставляющий сервер др объектам сети по их запросам.

Виды сервисов:1.почтовые;

2.служба печати;3.БД;4.Процессоры;5.Файловая система и др.Сервер работает по заданиям клиентов и управляет выполнением их заданий.

После выполнения каждого задания, полученные результаты посылаются клиенту.

Клиент – рабочие станции, использующие ресурсы сервера и предоставляющие интерфейсы пользователя.

Осн принципы тех-гий «К-С» явл разделение ф-ций приложения, т.е. любой прикладной программы на 3 гр-пы:

1.Ф-ции ввода и отображения данных;

2.Прикладные операции обработки данных(выписка накладной).

3.Операции хранения и упр-я инф-но вычислительными ресурсами (БД-ых).

40. Технология оперативной аналитической обработки OLAP. Хранилище данных.Система OLAP(аналитическая обработка в реальном времени) – технология обработки информации, включающая составление и динамическую публикацию отчетов и документов. Для OLAP-приложений разработана многомерная модель, которая позволяет более эффективно использовать данные, накопленные в оперативных системах. OLAP-технология используется бизнес-аналитиками для всестороннего анализа накопленных в организации данных и подготовки бизнес-отчетов. Причина использования OLAP для обработки запросов – это скорость. Корпоративные реляционные БД хранят данные в отдельных таблицах, которые обычно хорошо нормализованы. Эта структура удобна для операционных БД, но сложные многотабличные запросы в ней выполняются относительно медленно. Более хорошей моделью для запросов, а не для изменения, является пространственная БД, т. е. хранилище данных. OLAP делает мгновенный снимок реляционной БД и структурирует ее в пространственную модель для запросов. Хранилище данных.Хранилище данных – предметно ориентированная информационная корпоративная БД, специально разработанная и предназначенная для подготовки отчетов. Хранилище данных строится на базе клиент-серверной архитектуры, реляционной СУБД. Основное назначение хранилищ данных – информационная поддержка принятия решений. При этом в хранилище представлены не первичные данные, а обработанные данные. В процессе перемещения данных в хранилище выполняются следующие преобразования:· Очищение данных.· Агрегирование данных.· Преобразование в единый формат.· Согласование во времени .

41.Интеллектуальный анализ данных Data Mining. Виды закономерностей и методы Data Mining.Data Mining переводится как "добыча" или "раскопка данных". Data Mining — это процесс обнаружения в сырых данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Выделяют пять стандартных типов закономерностей, которые позволяют выявлять методы Data Mining: ассоциация, последовательность, классификация, кластеризация и прогнозирование. Ассоциация имеет место в том случае, если несколько событий связаны друг с другом. Например, исследование, проведенное в супермаркете, может показать, что 65% купивших кукурузные чипсы берут также и "кока-колу", а при наличии скидки за такой комплект "колу" приобретают в 85% случаев. Располагая сведениями о подобной ассоциации, менеджерам легко оценить, насколько действенна предоставляемая скидка.

Если существует цепочка связанных во времени событий, то говорят о последовательности. Так, например, после покупки дома в 45% случаев в течение месяца приобретается и новая кухонная плита, а в пределах двух недель 60% новоселов обзаводятся холодильником. С помощью классификации выявляются признаки, характеризующие группу, к которой принадлежит тот или иной объект. Это делается посредством анализа уже классифицированных объектов и формулирования некоторого набора правил.

Кластеризация отличается от классификации тем, что сами группы заранее не заданы. С помощью кластеризации средства Data Mining самостоятельно выделяют различные однородные группы данных. Основой для всевозможных систем прогнозирования служит историческая информация, хранящаяся в БД в виде временных рядов. Если удается построить найти шаблоны, адекватно отражающие динамику поведения целевых показателей, есть вероятность, что с их помощью можно предсказать и поведение системы в будущем.

42. Характеристика информационно-аналитической платформы Deductor. Методы обработки.Программа Дедуктор относится к классу аналитических платформ – программ для создания приложений СППР. Дедуктор вкл. многомерное хранилище и аналитическое ядро. Хранилище преднозначается для формирования и хранения гиперкуба данных. Данные извлекаются из различных источников преобразуются к многомерному виду очищаются, устраняются дубликаты, выполняется сглаживание. Наличие хранилища позволяет, увеличить скорость извлечения данных по запросам в 10 – 100 раз. Аналитическое ядро вкл.:а) механизмы импорта данных из разных источников. б) механизмы предворительной обработки данных.в) методы обработки. г) методы визуализации. Методы обработки в пакете Дедуктор. 1)Нейронные сети – для решения задач классификации, прогнозирования используют метод обучения «с учителем». 2)Дерево решений – метод машинного обучения позволяющий извлечь из имеющихся данных правила отображения в виде иерархий. ЕСЛИ----УСЛОВИЕ----ТО----ДЕЙСТВИЕ. 3) Сомоорганизующиеся карты Кохена – это метод нейронных сетей испольщующих обучение «без учителя». Применяются для задач кластеризации. 4) Прогнозирование – это построение прогноза на основе любой модели, например нейронной сети. 5) Корреляционный анализ – используется для выявления зависимостей между величинами. 6) Факторный анализ. 7) Автокорреляция. 8)Группировка. 9) Дубликаты и противоречия. 10) Квантование. 11) Парциальная обработка. Эти методы позволяют подготавливать данные для построения моделей.

43.Характеристика информационно-аналитической платформы Deductor. Методы визуализации.Программа Дедуктор относится к классу аналитических платформ – программ для создания приложений СППР. Дедуктор вкл. многомерное хранилище и аналитическое ядро. Хранилище преднозначается для формирования и хранения гиперкуба данных. Данные извлекаются из различных источников преобразуются к многомерному виду очищаются, устраняются дубликаты, выполняется сглаживание. Наличие хранилища позволяет, увеличить скорость извлечения данных по запросам в 10 – 100 раз. Аналитическое ядро вкл.:а) механизмы импорта данных из разных источников. б) механизмы предворительной обработки данных.в) методы обработки. г) методы визуализации.Методы визуализации: 1) OLAP-куб – многомерное отоброжение данных в виде крос-таблицы. 2) Таблицы. 3) Диаграммы. 4)Граф нейросети – отображает модель нейросети. 5) «Что если» - позволяет прогонять через построенную модель любые исходные данные и получать результат. 6) Обучающая выборка – используется для анализа модели. Отображаются результаты моделирования на обучающем и тестовом множестве. 7) Дерево решений – отображает результаты построения дерева решений по одномерному алгоритму. 8) Карта Коханена . 9) Диаграмма рассеивания – показывает график отклонения моделированных значений от реальных.

44.Характеристика информационно-аналитической платформы Deductor. Импорт исходных данных. .Программа Дедуктор относится к классу аналитических платформ – программ для создания приложений СППР. Дедуктор вкл. многомерное хранилище и аналитическое ядро. Хранилище преднозначается для формирования и хранения гиперкуба данных. Данные извлекаются из различных источников преобразуются к многомерному виду очищаются, устраняются дубликаты, выполняется сглаживание. Наличие хранилища позволяет, увеличить скорость извлечения данных по запросам в 10 – 100 раз. Аналитическое ядро вкл.:а) механизмы импорта данных из разных источников. б) механизмы предворительной обработки данных.в) методы обработки. г) методы визуализации. Импорт данныхосуществляется из файлов форматов: txt, xls, mdb, dbf и др. Возможен прямой доступ к данным и с испоользованием механизма доступа ODBC, ADO. В программе отсутствует возможность ввода и редактирования данных.

45.Понятие и назначение нейронных сетей. Модель искусственного нейрона.Нейронная сеть – это модель биологической нейронной сети чел. мозга. Относится к методам искусственного интелекта, применяется для построения моделей и машинного обучения «с учителем» и «без учителя» для решения задач классификации и прогнозирования. Различают нейроны: входные, выходные и внутренние. Нейроны распологаются по слоям. Различают сети: однослойные и многослойные. Число внутренних слоёв зависит от сложности задачи и исходного множества данных. На входной слой могут подаваться любые значения. Построение нейронной сети вкл. след. шаги:1. подготовка обучающей выборки, обучающая выборка может быть подготовлена в виде файла Exell в формате txt или в виде запроса в БД. 2. импорт обучающей выборки в сценарий Дедуктор для настройки импорта указываем путь к файлу запускаем процесс кнопкой Пуск, настраиваем назначение полей и способ отображения. 3. на панели инструментов сценарии запустить мастер обработки выбрать метод нейросеть и приступить к её настройке. 4. на втором шаге настроить назначение всех информационных полей указав входные выходные неиспользуемые поля и выполнить настройку нормализации. 5. на третьем шаге мастера описать способ разделения исходного множества данных на обучающее и тестовое. 6. на четвертом шаге описать структуру нейросети: число скрытых слоёв и кол-во нейронов в каждом слое. 7. на пятом шаге выбирается алгоритм и задание параметра обучения. 8. на шестом шаге указать условие остановки обучения варианты по достижению эпохи, по ошибке на обучающем и тестовом множестве, по % распознаных примеров. 9. на седьмом шаге обучения сети отображается в виде графиков одна кривая это ошибка на обучающем множестве , а вторая – ошибка на тестовом множестве, тенденция к уменьшению ошибки. Как только ошибка на тестовом множестве начинает увелич. то ошибку можно остановить. 10. на восьмом шаге устанавливаются способы отображения данных рекменд. визуализаторы: график нейросети, что если, таблица сопряжённости, обучающий набор.

Дата добавления: 2018-02-18; просмотров: 512; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

12 3 4 Следующая ⇒

Мы поможем в написании ваших работ!