Этапы создания базы и банка данных

Быстрое развитие информационных потребностей прикладных систем требует разнообразных подходов к созданию сложных и простых баз данных различной сложности. Сложность базы определяется объемами и структурой информатизации, разнообразием ее видов, множественностью связей между файлами, требованиями к производительности и надежности. Среди возможных вариантов создания рассмотрим наиболее распространенные подходы к со­зданию базы данных средней сложности.

Организация данных в базе требует предварительного моде­лирования, т. е. построения логической модели данных. Главное назначение логической модели данных — систематизация разнооб­разной информации и отражение ее свойств по содержанию, структуре, объему, связям, динамике с учетом удовлетворения информационных потребностей всех категорий пользователей. Построение логической модели ведется по этапам с постепен­ным приближением к оптимальному варианту в рамках конкретных условий.

Полезность и эффективность логической модели зависят от степени отображения ею моделируемой предметной области. Предметная область включает объекты (например, клиентов, их счета, документы, операции и т.д.), их свойства и характеристики, взаимодействие и процессы над ними.

При построении базы данных на этапе создания ее логической модели сначала выявляются объекты, процессы или сущности предметной области, которые могут представлять интерес для пользователя. Например, объектами могут быть предприятия, вкладчики, банки и т.д. Для каждого объекта выделяется набор ха­рактеризующих его свойств (полей, реквизитов). Так, для вкладчи­ка — физического лица это могут быть: фамилия, имя, отчество, адрес, паспортные данные, место работы, вид вклада, сумма вклада и т.д. Для организации — ее наименование, адрес, расчетный счет, название банка и прочие.

Принятие решения о том, какая информация должна содер­жаться в БД, связано не только с определением предметной облас­ти или круга обслуживаемых задач, но и с интенсивностью работы с различными видами информации, их динамическими характери­стиками, частотой корректировки, степенью взаимосвязи и взаи­модействия между ними.

Практически большинство пользователей заинтересовано не в целой модели данных, а только в ее части. Например, бухгалтера не будут интересовать данные о вкладчиках банка — физических лицах. Поэтому в ряде случаев должна быть обеспечена возмож­ность выделения части данных (подмодели, локальной модели). Подмодель можно рассматривать как ограничение общей модели до уровня интересов (применений) конкретного пользователя или группы пользователей.

Автоматизацию работы базы данных обеспечивает СУБД, кото­рая манипулирует с конкретной моделью организации данных на носителе. При построении логической модели данных выбирается один из трех подходов моделирования: иерархический, сетевой, ре­ляционный.

Иерархическая модель имеет структуру в виде дерева и выражает вертикальные связи подчинения нижнего уровня высшему. Это облегчает доступ к необходимой информации, но только при усло­вии, что все запросы имеют древовидную структуру.

Сетевая модель является более сложной и отличается от иерар­хической модели наличием горизонтальных связей. Направления этих связей не являются однозначными, что усложняет модель и СУБД.

Реляционная модель представляется в виде совокупности таблиц, над которыми выполняются операции, формулируемые в терминах реляционной алгебры. Достоинством модели является сравнитель­ная простота инструментальных средств ее поддержки, недостат­ком — жесткость структуры данных и зависимость скорости работы от размера базы данных. К настоящему времени наибольшее рас­пространение получили реляционные модели. В них все компо­ненты связаны между собой определенными отношениями. Каж­дый тип модели имеет свои достоинства и недостатки. Одним из основных достоинств реляционной модели является простота по­нимания ее структуры.

Технологии создания баз данных для персональных компьюте­ров ориентированы на решение несложных задач с ограниченным объемом информации.

БАЗЫ ЗНАНИЙ

В развитии информационного обеспечения автоматизированных информационных технологий управления экономической деятель­ностью наибольший интерес представляют применения в области искусственного интеллекта. Одной из форм реализации достиже­ний в этой области является создание экспертных систем — специ­альных компьютерных систем, базирующихся на системном акку­мулировании, обобщении, анализе и оценке знаний высококвали­фицированных специалистов — экспертов. В экспертной системе используется база знаний, в которой представляются знания о конкретной предметной области.

База знаний — это совокупность моделей, правил и факторов (данных), порождающих анализ и выводы для нахождения решений сложных задач в некоторой предметной области.

Выделенные и организованные в виде отдельных, целостных структур информационного обеспечения знания о предметной об­ласти становятся явными и отделяются от других типов знаний, например общих знаний. Базы знаний позволяют выполнять рас­суждения не только и не столько на основе формальной (матема­тической) логики, но и на основе опыта, фактов, эвристик, т.е. они приближены к человеческой логике.

Разработки в области искусственного интеллекта имеют целью использование больших объемов высококачественных специальных знаний о некоторой узкой предметной области для решения слож­ных, неординарных задач.

Рис. 1 Основные свойства базы знаний

База знаний является основой экспертной системы , она нака­пливается в процессе ее построения. Знания выражаются в явном виде, позволяющем сделать явным способ мышления и решения задач, и организованы так, чтобы упростить принятие решений. База знаний, обусловливающая компетентность экспертной систе­мы, воплощает в себе знания специалистов учреждения, отдела, опыт группы специалистов и представляет собой институциональ­ные знания (свод квалифицированных, обновляющихся стратегий, методов, решений) (рис. 1).

Знания и правила работы можно рассматривать в различных аспектах:

• глубинные и поверхностные;

• качественные и количественные;

• приближенные (неопределенные) и точные (определенные);

• конкретные и общие;

• описательные и предписывающие.

Содержание базы знаний может быть применено пользовате­лем для получения эффективных управленческих решений. На рис. 2 показана структура базы знаний и ее функционирование.

Рис. 2. Технология использования базы знаний

Эксперт — это специалист, умеющий находить эффективные решения в конкретной предметной области.

Блок приобретения знаний отражает накопление базы знаний, этап модификаций знаний и данных. База знаний отражает воз­можность использования высококачественного опыта на уровне мышления квалифицированных специалистов, что делает эксперт­ную систему рентабельной в соответствии с нуждами бизнеса и за­казчика.

Блок логических выводов, осуществляя сопоставление правил с фактами, порождает цепочки выводов. При работе с ненадежными данными формируются нечеткая логика, слабые коэффициенты уверенности, низкая степень меры доверия и т.д.

Блок объяснений отражает в технологии использования базы знаний пользователем последовательность шагов, которые привели к тому или иному выводу с возможностью ответа на вопрос «почему».

К настоящему времени распространение баз знаний в значи­тельной степени определяется темпом накопления профессиональ­ных знаний.

Заключение

В заключении можно сказать, что система электронного документооборота - это программный продукт, который упрощает и ускоряет работу с документами в рамках организации (включая отдельные филиалы) или несколько организаций. Современная система электронного документооборота обеспечивает повышение эффективности работы организации за счет целого комплекса процедур и процессов, а именно:

· документы не теряются -- все документы (входящие и исходящие) регистрируются в системе и хранятся в ней в электронных версиях;

· создается единое хранилище документов -- найти нужный документ может любой (при наличии соответствующих прав) сотрудник организации за считанные минуты -- для этого достаточно воспользоваться поиском по системе, и, что важно, даже находясь вне офиса можно через систему найти все необходимые документы;

· документы согласуются быстро -- процессы согласования документов, сбора рецензий происходят почти автоматически -- запущенный в системе документ оперативно попадет ко всем согласующим, и столь же оперативно вернется к создателю, собрав все рецензии;

· обеспечивается быстрое и гарантированное ознакомление с документами сотрудников -- столь же оперативно произойдет ознакомление сотрудников со вступившим в силу новым документом (например, положением или приказом), при этом автоматически сформируется список ознакомившихся с документом;

· соблюдаются сроки исполнения и рассмотрения документов -- можно получить информацию, у кого на рассмотрении находится документ, а если срок работы с документом ограничен, система сама напомнит исполнителю, что ему пора подготовить свою рецензию.

Что же касается непосредственно системы электронного документооборота в пенсионных фондах России, можно сказать, что она существенно облегчает работу ПФР в плане сбора необходимой документации от абонентов ПФР, а так же обмена данными между филиалами находящихся на разных территориях.