Управление данными как ресурсами

В последнее десятилетие ведущие корпорации все больше убеждались в необходимости управления данными как ресурсами. Стремление управлять данными как ресурсами, вероятно, связано с требованием гибкости в условиях конкуренции в очень динамичной сфере бизнеса. Многие компании вынуждены постоянно перестраивать свою организационную структуру и деятельность для развития технологии и продвижения на рынке. Чтобы такая перестройка проходила быстро и в то же время плавно, компании должны осознать инфраструктуру своего бизнеса и изменить ее. Это требует глубокого понимания данных и знаний, необходимых для ведения дел.

Многие компании сформировали специальные группы, такие, как Служба данных или Управление информационными ресурсами, для решения проблемы управления данными. Трудности их работы, однако, усугубляются стремительным ростом объема данных и их разнообразием. По мнению группы Garner (Stamford CT, компания по исследованию рынка), в 1990 г. крупной корпорации потребуется прямой доступ к данным объемом в среднем до одного триллиона битов, что в 50 раз превышает объем данных, необходимый в 1985 г. В создании и использовании этих данных будет участвовать вся корпорация. IBM утверждает, что к концу 1987 г. 14 миллионов профессиональных бизнесменов будут использовать рабочие станции для хранения и обработки собственных данных. Исследования ICAM показали, что данные обычно являются несогласованными, несвоевременными, негибкими, недоступными и не соответствующими текущим деловым потребностям.

Для того чтобы управлять данными, мы должны понимать их основные характеристики. Данные могут быть символическим представлением фактов, имеющим свою трактовку. Одна и та же интерпретация может быть применима ко многим различным фактам, например, трактовка " почтовый индекс" может относиться к большому количеству пятизначных чисел. Факт без интерпретации не имеет ценности, а факт с неправильной интерпретацией может привести к губительным последствиям. Поэтому управление данными должно главным образом ориентироваться на интерпретацию этих данных.

" Информация" может определяться как объединение данных с конкретной целью или в конкретном контексте (рис.2-1). Отсюда следует, что из одних и тех же данных можно получить много разных типов информации. С точки зрения математики, существует 10 в 869 степени способов создания различных типов информации из 400 элементарных данных. Таким образом, стратегия в управлении информационными ресурсами должна ориентироваться на управление интерпретацией фактов, а не на попытки управления созданием информации или его ограничения.

Рис. 2-1. Компоненты информации

 

Концепция трех схем

С течением времени мастерство построения информационных систем и заинтересованность в них выросли чрезвычайно. Однако традиционный подход к построению систем, в основном, сводился к определению данных с двух различных точек зрения - точки зрения пользователя и точки зрения компьютера. С точки зрения пользователя, которую мы будем называть внешней схемой, определение данных представляется в контексте отчетов и выборок, предназначенных для облегчения отдельным лицам выполнять конкретные обязанности. В этом случае структура данных изменяется в зависимости от сферы бизнеса и особенностей конкретного пользователя. С точки зрения компьютера, которую мы будем называть внутренней схемой, данные определяются в терминах файловых структур для хранения и поиска. Структура данных при компьютерном хранении зависит от конкретной компьютерной технологии и от потребности в эффективной обработке данных.

Эти две точки зрения в определении данные были приняты аналитиками в ходе многолетней работы над приложениями по мере обращения к различным сферам бизнеса (рис. 2-2).

Обычно внутренняя схема исходной прикладной программы не может использоваться без изменения в следующих прикладных программах. Это приводит к избыточным и часто противоречивым определениям одних и тех же данных. В ранних информационных системах данные задавались совокупностью физических записей и обрабатывались последовательно. Стремление к гибкости привело, однако, к созданию систем управления базами данных (СУБД), позволяющим осуществлять прямой доступ к логически связанным порциям данных. Логические структуры данных в субд обычно определяются либо как иерархии, либо как сети, либо как отношения. Хотя СУБД значительно расширяет возможности совместного использования данных, одно только применение СУБД не гарантирует непротиворечивость определения данных. Кроме того, большинство крупных компаний было вынуждено разработать несколько баз данных, часто находящихся под управлением разных СУБД, и по-прежнему возникали проблемы, связанные с избыточностью и противоречивостью.

Рис. 2-2. Традиционные точки зрения в определении данных

Исследовательская группа по Системам управления базами данных ANSI/X3/SPARC пришла к выводу, что для создания идеальной среды управления данными необходимо определение их с третьей точки зрения. Эта точка зрения, называемая концептуальной схемой, сводится к единому определению данных в рамках одного предприятия, не ориентированному на какое-либо конкретное использование их и не зависящему от того, как физически осуществляется хранение данных или доступ к ним (рис. 2-3).

Основная цель этой концептуальной схемы заключается в выработке непротиворечивой интерпретации и определении взаимосвязей данных для их объединения, совместного использования и управления целостностью данных.

Рис. 2-3. Концепция трех схем.

Концептуальная схема должна обладать тремя важными свойствами:

1. Она должна быть согласованной с инфраструктурой бизнеса и верной во всех сферах применения.
2. При ее расширении новые данные должны определяться без изменения ранее определенных.
3. Она должна удобно адаптироваться как к точкам зрения пользователей, так и к многообразию структур хранения данных и доступа к ним.

 

Цели моделирования данных

Логическая структура данных субд, иерархическая, сетевая или реляционная, не может полностью удовлетворять требованиям к концептуальному определению данных, поскольку она имеет ограниченные рамки и обуславливается стратегией реализации субд. Необходимость определения данных с концептуальной точки зрения привела к разработке методологии моделирования данных, основанной на семантике, то есть к трактовке данных в контексте их взаимосвязей с другими данными. Как показано на рис.2-4, реальный мир в терминах ресурсов, идей, событий и т.п. можно символически представить в рамках физического хранения данных. Семантическая модель данных является абстрактной схемой, показывающей, как хранящиеся символы соотносятся с реальным миром. То есть такая модель должна быть верным отражением реального мира.

Рис. 2-4. Семантические модели данных

Семантическая модель данных может применяться в различных целях. Укажем важнейшие из них.

Планирование ресурсов данных

Предварительная модель данных помогает при выработке широкого взгляда на данные, необходимые для деятельности предприятия. Затем эта модель может быть исследована для построения совместно используемых ресурсов данных.

⇐ Предыдущая78910111213141516Следующая ⇒

Поделиться:

Популярное:

1. A. УДОВОЛЬСТВИЕ КАК КРИТЕРИЙ ЦЕННОСТИ
2. I. При каких условиях эта психологическая информация может стать психодиагностической?
3. II. КАК ПИСАТЬ КУРСОВУЮ РАБОТУ
4. II. Тибетский массаж как наружное печение
5. II. Ценности и функции культуры. Человек как творец и продукт культуры.
6. III. КУЛЬТУРА КАК СИСТЕМА ЦЕННОСТЕЙ
7. IV. 6. ИСКУССТВО КАК ФЕНОМЕН КУЛЬТУРЫ
8. IV. 7. НАУКА И ТЕХНИКА КАК ФЕНОМЕНЫ КУЛЬТУРЫ
9. IV. КУЛЬТУРА КАК ЗНАКОВО–СИМВОЛИЧЕСКАЯ СИСТЕМА
10. IV. ОТУЧЕНИЕ: КАК ИСПОЛЬЗОВАТЬ ПОДКРЕПЛЕНИЕ, ЧТОБЫ ИЗБАВИТЬСЯ ОТ НЕЖЕЛАТЕЛЬНОГО ПОВЕДЕНИЯ
11. IV. Прочитайте и перепишите следующие предложения. Определите, к какому типу условного предложения относится каждое из них. Переведите письменно предложение.
12. IV. Творчество как встреча 33