Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология
Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии


Технические средства сбора информации



 

Рисунок 1. Технические средства сбора информации

 

В промышленных системах в зависимости от сферы применения часто используются также технические средства для сканирования штрих-кода, захвата изображений, автоматические датчики объема, давления, температуры, влажности, системы распознавания сигналов и кодов и т.д.

В целом применение подобных промышленных средств сбора информации называют технологией автоматической идентификации, т.е. идентификацией и / или прямым сбором данных в микропроцессорное устройство (компьютер или программируемый контроллер) без использования клавиатуры. Такая технология применяется для исключения ошибок, связанных со сбором данных, и ускорения процесса сбора; она позволяет не только идентифицировать объекты, но и следить за ними, кодировать большое количество информации.

Автоматическая идентификация объединяет пять групп технологий, обеспечивающих решение проблемы сбора разнообразных данных:

. Технологии штрихового кодирования (Bar Code Technologies).

2. Технологии радиочастотной идентификации (RFID - Radio Frequency Identification Technologies).

3. Карточные технологии (Card Technologies).

. Технологии сбора данных (Data Communications Technologies).

. Новые технологии, такие, как распознавание голоса, оптическое и магнитное распознавание текста, биометрические технологии и некоторые другие.

При первоначальной разработке технологии сбора данных после выбора технических средств необходимо продумать план сбора данных, который обычно включает несколько этапов, особенно характерных для исследовательских проектов:

• определение проблемной ситуации и формулирование цели сбора данных;

• детальное изучение предметной области с помощью опроса экспертов, изучения литературы и групповых дискуссий и уточнение задач сбора данных;

• разработка концепции сбора данных на основании выработки гипотез, их практической проверки, выявления причинно-следственных связей;

• детальное планирование сбора данных, определение источников информации (вторичные данные, уже собранные кем-то до проекта, или первичные, новые данные);

• отбор источников информации и сбор вторичных данных;

• оценка полученных вторичных данных (актуальность, точность, полнота, пригодность для дальнейшей обработки);

• планирование сбора первичных данных, выбор способа сбора;

• проведение сбора и ввода первичной информации;

• анализ полученных данных;

• представление результатов сбора данных, передача их на хранение и в обработку.

В зависимости от целей, сферы деятельности и располагаемых технических средств можно выделить целый спектр методов сбора данных:

) в экономических информационных системах (например, маркетинга):

• опрос и интервью - групповой, индивидуальный или телефонный опрос, опрос в форме анкетирования, формализованные и неформализованные интервью;

• регистрация (наблюдение) - систематическое, планомерное изучение поведения того или иного объекта или субъекта;

• эксперимент - исследование влияния одного фактора на другой при одновременном контроле посторонних факторов;

• панель - повторяющийся сбор данных у одной группы опрашиваемых через равные промежутки времени;

•экспертная оценка - оценка исследуемых процессов квалифицированными специалистами-экспертами;

) в геоинформационных системах:

• сбор информации из нормативной и методической документации;

• сбор пространственных (координатных и атрибутивных) данных;

• мониторинг потоков данных, поступающих с научно-исследовательских воздушных и морских судов, береговых станций и буев в оперативном и задержанном режиме;

• сбор данных, поступающих по каналам удаленного доступа к данным;

) в статистических информационных системах:

• сбор данных с первичных документов;

• заполнение собственных форм и шаблонов при сборе данных;

• сбор данных из подотчетных организаций с помощью заполнения ими предписанных форм отчетности;

) в информационных системах управления производственными процессами широко применяются методы сбора данных, основанные на технологии автоматической идентификации.

Собранная информация, переведенная в электронную форму, представляет собой одну из основных ценностей любой современной организации, поэтому обеспечение надежного хранения и оперативного доступа к информации для дальнейшей ее обработки являются приоритетными задачами. Процедура хранения информации заключается в формировании и поддержке структуры хранения данных в памяти ЭВМ.

Несмотря на высокий уровень развития современных информационных технологий, на данный момент не существует универсальной методики построения системы хранения данных, которая была бы приемлемой для большинства организаций. В каждом отдельном случае такая задача решается индивидуально, однако представляется возможным сформулировать основные требования, предъявляемые к современным структурам хранения:

• независимость от программ, использующих хранимые данные;

• обеспечение полноты и минимальной избыточности данных;

• возможность актуализации данных (т.е. пополнения или изменения значений данных, записанных в базе);

• возможность извлечения данных, а также сортировки и поиска по заданным критериям. Наиболее часто в роли структур хранения данных выступают базы или банки данных.

База данных (БД) - специально организованная совокупность взаимосвязанных данных, отражающих состояние выделенной предметной области в реальной действительности и предназначенной для совместного использования при решении задач многими пользователями.

БД представляет собой комплекс информационных, технических, программных, лингвистических и организационных средств, обеспечивающих сбор, хранение, поиск и обработку данных.

Банк данных - универсальная база данных, обслуживающая любые запросы прикладных программ вместе с соответствующим программным обеспечением.

Для обеспечения доступа к базе данных, составления обобщенных и детализированных отчетов, выполнения анализа данных с помощью запросов используются системы управления базами данных (СУБД). Среди наиболее ярких можно отметить: Lotus Approach, Microsoft Access, Borland dBase, Borland Paradox, Microsoft Visual FoxPro, а также базы данных Microsoft SQL Server и Oracle, используемые в приложениях, построенных по технологии «клиент-сервер».

Кроме баз и банков данных, современную структуру хранения информации предоставляют хранилища данных, которые включают следующие функциональные блоки:

• инструменты настройки информационной модели, отражающей все виды информации, необходимой для решения задач предприятия;

• репозиторий метаданных, т.е. описание структуры хранилища данных, доступное как внутренним программам хранилища, так и внешним системам, обеспечивающее гибкость хранилища;

• технология сбора данных из внешних источников, а также из удаленных подразделений с помощью двух методов:

применение средств ETL (Extract, Transformation, Loadin - извлечение, трансформация, загрузка), присущих специальным системам, для извлечения данных из других баз данных, трансформации в соответствии с правилами, описанными в системе, и загрузки в хранилище данных;

применение стандартного формата сбора данных и разработка процедур их выгрузки на стороне источника, что обеспечивает однородность данных, извлеченных из разных систем, и децентрализацию разработки за счет передачи ее специалистам, знающим исходную систему;

• механизмы расчета агрегатов и показателей, базирующихся на детальных данных хранилища, с помощью технологий иерархической настройки структуры данных или показателей, а также встроенного языка программирования;

• пользовательские интерфейсы, позволяющие коллективу сотрудников разделять функции и выполнять различные задачи, включая администрирование, дизайн приложений, технологическую поддержку хранилища, анализ данных по запросам и т.д.;

• механизмы выполнения произвольных запросов, включая средства генерации запросов и необходимых индексов;

Следует отметить, что немаловажным требованием к любой системе хранения данных является обеспечение резервного копирования, архивирования, структурированного хранения и восстановления данных в требуемые сроки.

 


Поделиться:



Последнее изменение этой страницы: 2020-02-16; Просмотров: 201; Нарушение авторского права страницы


lektsia.com 2007 - 2024 год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! (0.017 с.)
Главная | Случайная страница | Обратная связь