Назначение технологического процесса накопления данных состоит в создании, хранении и поддержании в актуальном состоянии информационного фонда, необходимого для выполнения функциональных задач системы управления, для которой построен контур информационной технологии. Кроме того, хранимые данные по запросу пользователя или программы должны быть быстро (особенно для систем реального времени) и в достаточном объеме извлечены из области хранения и переведены в оперативные запоминающие устройства ЭВМ для последующего либо преобразования по заданным алгоритмам, либо отображения, либо передачи.
Указанные функции, выполняемые в процессе накопления данных, реализуются по алгоритмам, разработанным на основе соответствующих математических моделей.
Процессы и операции, выполняемые при протекании процесса накопления данных, приведены на структурной схеме рис. 4.1.
Рис.4.1 Состав процедур процесса накопления данных.
Информационный фонд систем управления должен формироваться на основе принципов необходимой полноты и минимальной избыточности хранимой информации. Эти принципы реализуются процедурой выбора хранимых данных , в процессе выполнения которой производится анализ циркулирующих в системе данных и на основе их группировки на входные, промежуточные и выходные, определяется состав хранимых данных. Входные данные - это данные, получаемые из первичной информации и создающие информационный образ предметной области. Они подлежат хранению в первую очередь. Промежуточные данные - это данные, формирующиеся из других данных при алгоритмических преобразованиях. Как правило, они не хранятся, но накладывают ограничения на емкость оперативной памяти компьютера.
Выходные данные являются результатом обработки первичных (входных) данных по соответствующей модели и входят в состав управляющего информационного потока своего уровня и подлежат хранению в определенном временном интервале. Вообще, данные имеют свой жизненный цикл существования, который фактически и отображается в процедурах процесса накопления. Структурная схема жизненного цикла данных приведена на рис. 4.2.
Рис. 4.2 Структурная схема жизненного цикла существования данных.
Из этой схемы следует, что процедуры хранения, актуализации и извлечения данных должны периодически сопровождаться оценкой необходимости их хранения, так как данные подвержены старению. Устаревшие данные должны быть удалены.
Процедура хранения состоит в том, чтобы сформировать и поддерживать структуру хранения данных в памяти ЭВМ. Современные структуры хранения данных должны быть независимы от программ, использующих эти данные и реализовывать вышеуказанные принципы (полнота и минимальная избыточность). Такие структуры получили название баз данных (БД). Осуществление процедур создания структуры хранения (базы данных), актуализация, извлечение и удаление данных производится с помощью специальных программ, называемых системами управления базами данных (СУБД).
Процедура актуализации данных позволяет изменить значения данных, записанных в базе, либо дополнить определенный раздел, группу данных. Устаревшие данные могут быть удалены с помощью соответствующей операции.
Процедура извлечения данных необходима для пересылки из базы данных требующихся данных либо для преобразования, либо для отображения, либо для передачи по вычислительной сети.
При выполнении процедур актуализации и извлечения обязательно выполняются операции поиска данных по заданным признакам и их сортировки , состоящие в изменении порядка расположения данных при хранении или извлечении.
На логическом уровне все процедуры процесса накопления должны быть формализованы, что отображается в математических и алгоритмических моделях этих процедур.
ВЫБОР ХРАНИМЫХ ДАННЫХ
Информационный фонд системы управления должен обеспечивать получение выходных наборов данных из входных с помощью алгоритмов обработки и корректировки данных. Это возможно, если создана инфологическая модель предметной области, которая вместе с наборами хранимых данных и алгоритмами их обработки позволяет построить каноническую модель (схему) информационной базы, а затем перейти к логической схеме и, далее, к физическому уровню реализации.
Инфологической (концептуальной) моделью предметной области называют описание предметной области без ориентации на используемые в дальнейшем программные и технические средства. Однако, для построения информационной базы инфологической модели не достаточно. Необходимо провести анализ информационных потоков в системе с целью установления связи между элементами данных, их группировки в наборы входных, промежуточных и выходных элементов данных, исключения избыточных связей и элементов данных. Получаемая в результате такого анализа безызбыточная структура носит название канонической структуры информационной базы и является одной из форм представления инфологической модели предметной области.
Для анализа информационных потоков в управляемой системе исходными являются данные о парных взаимосвязях, или отношениях (т.е. есть отношение или нет отношения) между наборами информационных элементов. Под информационными элементами понимают различные типы входных, промежуточных и выходных данных, которые составляют наборы входных N 1 , промежуточных N 2 и выходных N 3 элементов данных.
Формализовано связи (парные отношения) между наборами информационных элементов отображаются в виде матрицы смежности B, под которой понимают квадратную бинарную матрицу, проиндексированную по обеим осям множеством информационных элементов
,
где s - число этих элементов.
где q i j =
В позиции (i,j ) матрицы смежности записывают „1“(т.е.q i j =1), если между информационными элементами и существует отношение R 0 , такое, что для получения значения информационного элемента необходимо непосредственное обращение к элементу . Наличие такого отношения между и обозначают в виде , чему соответствует q ij =1, а отсутствие - и запись „0“ в позиции (), т.е. . Для простоты принимают, что каждый информационный элемент недостижим из самого себя:
Матрице B ставится в соответствие информационный граф . Множеством вершин графа является множество D информационных элементов, а каждая дуга (d i , d j ) соответствует условию ; т.е. записи „1“ в позиции () матрицы B .
Например, задано множество D
из четырех наборов информационных элементов, т.е. 
. Пусть матрица смежности B
этих элементов
имеет вид: 
.
Из этой матрицы видно, что для вычисления элемента необходимо обращение к элементам и , а для получения элемента - к элементу . Чтобы получить элемент , надо обратиться к . Элемент не зависит от других элементов матрицы. Информационный граф в этом простейшем случае будет соответствовать рис. 4.3.
Рис.4.3 Информационный граф
В общем случае структура графа вследствие неупорядоченности сложна для восприятия и анализа. Составленная на основе инфологической модели, она не гарантирована от неточностей, ошибок, избыточности и транзитивности. Для формального выделения входных, промежуточных и выходных наборов информационных элементов, определения последовательности операций их обработки, анализа и уточнения взаимосвязей на основе графа строят матрицу достижимости .
Матрицей достижимости M называют квадратную бинарную матрицу, проиндексированную по обеим осям множеством информационных элементов D , аналогично матрице смежности B . Запись „1“ в каждой позиции (ij ) матрицы достижимости соответствует наличию для упорядоченной пары информационных элементов (), смыслового отношения достижимости R . Элемент достижим из элемента , т.е. выполняется условие , если на графе существует направленный путь от вершины к вершине (в процессе получения значения элемента используется значение элемента ). Если , то отношение достижимости между элементами и отсутствует и в позиции (ij ) матрицы M записывают „0“. Отношение достижимости транзитивно, т.е. если и , то ; .
Записи „1“ в j- м столбце матрицы M соответствуют информационным элементам , которые необходимы для получения значений элементов , и которые образуют множество элементов предшествования A () для этого элемента. Записи „1“ в i- ой строке матрицы M соответствуют всем элементам , достижимым из рассматриваемого элемента и образующим множество достижимости R () этого элемента. Информационные элементы, строки которых в матрице M не содержат единиц (нулевые строки), являются выходными информационными элементами, а информационные элементы, соответствующие нулевым столбцам матрицы M , являются входными . Это условие может служить проверкой правильности заполнения матриц B и M , если наборы входных и выходных информационных элементов известны. Информационные элементы, не имеющие нулевой строки или столбца, являются промежуточными .
Для полученного в примере графа (рис. 4.3) матрица M будет выглядеть так:
Отличие столбцов матриц M и B объясняется тем, что в матрице M учитывается смысловое отношение между информационными элементами, а в матрице B только непосредственное . Например, элемент в матрице M достижим из элементов, , и , т.е. , и , в то время как в матрице B для этих элементов достижим только из , т.е. только , а и . Из анализа матрицы M следует, что элемент является входным, - выходным, остальные - промежуточные. На основе матрицы M строится информационный граф системы, структурированный по входным (), промежуточным () и выходным () наборам информационных элементов, и полученный из анализа множеств элементов предшествования A () и достижимости R (). Граф , полученный из матрицы M рассматриваемого примера, приведен на рисунке 4.4.
Рис.4.4 Информационный граф
В общем случае информационный граф системы, в отличие от вычисленного графа, может иметь контуры и петли, что объясняется необходимостью повторного обращения к отдельным элементам данных.
Информационный граф системы структурируется по уровням ( , , ) с использованием итерационной процедуры, что позволяет определить информационные входы и выходы системы, выделить основные этапы обработки данных, их последовательность и циклы обработки на каждом уровне. Кроме того, удаляются избыточные (лишние) дуги и элементы. Граф, получаемый после структуризации по наборам информационных элементов и удаления избыточных элементов и связей, определяет каноническую структуру информационной базы. Таким образом, каноническая структура задает логически неизбыточную информационную базу. Выделение наборов элементов данных по уровням позволяет объединить множество значений конечных элементов в логические записи и тем самым упорядочить их в памяти ЭВМ.
От канонической структуры переходят к логической структуре информационной базы, а затем - к физической организации информационных массивов. Каноническая структура является также основой для автоматизации основных процессов предпроектного анализа предметных областей систем управления.
Процедуры хранения, актуализации и извлечения данных непосредственно связаны с базами данных, поэтому логический уровень этих процедур определяется моделями баз данных.
БАЗЫ ДАННЫХ
База данных определяется как совокупность взаимосвязанных данных, характеризующихся: возможностью использования для большого количества приложений; возможностью быстрого получения и модификации необходимой информации; минимальной избыточностью информации; независимостью от прикладных программ; общим управляемым способом поиска .
Возможность использования баз данных для многих прикладных программ пользователя упрощает реализацию комплексных запросов, снижает избыточность хранимых данных и повышает эффективность использования информационной технологии. Минимальная избыточность и возможность быстрой модификации позволяет поддерживать данные на одинаковом уровне актуальности. Независимость данных и использующих их программ является основным свойством баз данных. Независимость данных подразумевает, что изменение данных не приводит к изменению прикладных программ и наоборот.
Модели баз данных базируются на современном подходе к обработке информации, состоящем в том, что структуры данных обладают относительной устойчивостью. Действительно, типы объектов предприятия, для управления которым создается информационная технология, если и изменяются во времени, то достаточно редко, а это приводит к тому, что и структура данных, обрабатываемых эти объекты, достаточно стабильна. Поэтому возможно построение информационной базы с постоянной структурой и изменяемыми значениями данных. Каноническая структура информационной базы, отображающая в структурированном виде информационную модель предметной области, позволяет сформировать логические записи, их элементы и взаимосвязи между ними. Взаимосвязи могут быть типизированы по следующим основным видам: „один к одному“, когда одна запись может быть связана только с одной записью; „один ко многим“, когда одна запись взаимосвязана со многими другими; „многие ко многим“, когда одна и та же запись может входить в отношения со многими другими записями в различных вариантах. Применение того или иного вида взаимосвязей определило три основных модели баз данных: иерархической, сетевой реляционной.
Для пояснения логической структуры основных моделей баз данных рассмотрим такую простую задачу: необходимо разработать логическую структуру БД для хранения данных о трех поставщиках П 1 , П 2 и П 3 , которые могут поставлять товары Т 1 ,Т 2 и Т 3 в следующих комбинациях: поставщик П 1 - все три вида товаров, поставщик П 2 - товары Т 1 и Т 3 , поставщик П 3 - товары Т 2 и Т 3 .
Сначала построим логическую модель БД, основанную на иерархическом подходе. Иерархическая модель представляется в виде древовидного графа, в котором объекты выделяются по уровням соподчиненности (иерархии) объектов (рис. 4.5).
Рис.4.5 Иерархическая модель БД
На верхнем первом уровне находится информация об объекте „поставщики“ (П), на втором - о конкретных поставщиках П 1 , П 2 и П 3 , на нижнем третьем уровне - о товарах, которые могут поставлять конкретные поставщики. В иерархической модели должно соблюдаться правило: каждый порожденный узел не может иметь больше одного порождающего узла (только одна входящая стрелка); в структуре может быть только один не порожденный узел (без входящей стрелки) - корень. Узлы, не имеющие входных стрелок, носят название листьев. Узел интегрируется как запись. Для поиска необходимой записи нужно двигаться от корня к листьям, т.е. сверху вниз, что значительно упрощает доступ. Иерархическая модель данных позволяет описать их структуру как на логическом, так и на физическом уровнях. Однако, из-за жесткой фиксированности взаимосвязей между элементами данных, любые изменения связей требуют изменение структуры. Принципиальным недостатком иерархической структуры является также жесткая зависимость физической и логической организации данных. Быстрота доступа в иерархической модели достигнута за счет потери информационной гибкости (за один проход по дереву невозможно, например, получить информацию о том, какие поставщики поставляют, скажем, товар Т1). Указанные недостатки ограничивают применение иерархической структуры.
В иерархической модели используется вид связи между элементами данных „один ко многим“. Если применяется взаимосвязь вида „многие ко многим“, то приходят к сетевой модели данных.
Сетевая модель базы данных для поставленной задачи представлена в виде диаграммы связей на рис.4.6.
На диаграмме указаны независимые (основные) типы данных П 1 , П 2 и П 3 , т.е. информация о поставщиках, и зависимые - информация о товарах Т 1 , Т 2 и Т 3 . В сетевой модели допустимы любые виды связей между записями и отсутствует ограничение на число обратных связей. Но должно соблюдаться одно правило: связь включает основную и зависимую запись.
Рис.4.6 Сетевая модель БД
Сетевая модель БД, хотя и обладает большей информационной гибкостью, но, как и иерархическая, является достаточно жесткой структурой, что препятствует развитию информационной базы системы управления. При необходимости частой реорганизации информационной базы (например, при использовании настраиваемых базовых информационных технологий) применяют наиболее совершенную модель БД - реляционную, в которой отсутствуют различная между объектами и взаимосвязями.
В реляционной модели базы данных взаимосвязи между элементами данных представляются в виде двумерных таблиц, называемых отношениями . Отношения обладают следующими свойствами: каждый элемент таблицы представляет собой один элемент данных (повторяющиеся группы отсутствуют); элементы столбца имеют одинаковую природу, и столбцам однозначно присвоены имена; в таблице нет двух одинаковых строк; строки и столбцы могут просматриваться в любом порядке вне зависимости от их информационного содержания. Реляционная модель БД обладает следующими преимуществами: простотой логической модели (таблицы привычны для представления информации); гибкостью системы защиты (для каждого отношения может быть задана правомерность доступа); независимостью данных; возможностью построения простого языка манипулирования данными с помощью математически строгой теории реляционной алгебры (алгебры отношений). Собственно, наличие строгого математического аппарата для реляционной модели баз данных и обусловило её наибольшее распространение и перспективность в современных информационных технологиях.
Для приведенной выше задачи о поставщиках и товарах, логическая структура реляционной БД будет содержать три таблицы (отношения): R 1 и R 2 , состоящие из записей о поставщиках и о товарах соответственно, и R 3 - о поставках товаров поставщиками (рис. 4.7).
Учитывая широкое применение реляционных моделей баз данных в информационных технологиях (особенно экономических), дадим более подробное описание этой структуры.
Рис 4.7 Реляционная модель БД
Технологии хранения и поиска информации
Информатизация современного общества неразрывно связана со сбором, накоплением, обработкой, хранением, передачей и использованием информации, с использованием современных средств вычислительной техники и информационного обмена. Эти процессы можно назвать доминирующим видом деятельности в сфере общественного производства. Для систематизации и хранения бумажных документов применяют разнообразные средства оргтехники. Для хранения электронных документов используют различные носители (магнитные, магнитооптические, оптические диски и др.). В последнее время широко развивается концепция информационных хранилищ, представляющих собой программно-аппаратные комплексы для придания единого общего вида всей совокупности данных, порождаемых в рамках организации. Производство информации направлено на целесообразное использование информационных ресурсов и снабжение ими всех элементов организационной структуры. Реализуется производство информации путем создания информационной системы.
Обработка данных об объектах реального мира является целью любой информационной системы. В широком смысле база данных - это сведения о конкретных объектах какой-либо предметной области. Под предметной областью понимают часть реального мира, подлежащего изучению для организации управления и, в конечном счете, автоматизации . Создавая базу данных, пользователь упорядочивает информацию по различным признакам. В дальнейшем эту информацию можно быстро извлекать, формируя выборки с произвольным сочетанием признаков. Это возможно если данные структурированы.
Электронные картотеки на материальных носителях, в которых данные хранятся в структурированном виде для удобного использования различными пользователями и программами называют базами данных.
Назначение технологического процесса накопления данных состоит в создании, хранении и поддержании в актуальном состоянии информационного фонда, необходимого для выполнения функциональных задач системы управления. Данные имеют свой жизненный цикл существования, который фактически и отображается в процедурах процесса накопления. Хранение и накопление являются одними из основных действий, осуществляемых над информацией и главным средством обеспечения ее доступности в течение некоторого промежутка времени. Хранимые данные по запросу пользователя или программы должны быть быстро (особенно для систем реального времени) и в достаточном объеме извлечены из области хранения и переведены в оперативные запоминающие устройства ЭВМ для дальнейшего преобразования, отображения или передачи.
К основным процедурам процесса накопления данных помимо хранения относятся также выбор хранимых данных, их актуализация и извлечение. Процедуры хранения, актуализации и извлечения данных должны периодически сопровождаться оценкой необходимости их хранения, поскольку устаревшие данные должны своевременно удаляться.
Информационный фонд систем управления должен формироваться на основе принципов необходимой полноты и минимальной избыточности хранимой информации. Эти принципы реализуются процедурой выбора хранимых данных, когда производится анализ циркулирующих в системе данных и на основе их группировки на входные, промежуточные и выходные определяется состав хранимых данных. Входные данные - это данные, получаемые из первичной информации и создающие информационный образ предметной области. Входные данные в первую очередь подлежат хранению. Промежуточные данные - это данные, формирующиеся из других данных при алгоритмических преобразованиях. Как правило, они не хранятся, но накладывают ограничения на емкость оперативной памяти компьютера. Выходные данные являются результатом обработки первичных (входных) данных по соответствующей модели, они входят в состав управляющего информационного потока своего уровня и подлежат хранению в определенном временном интервале.
В настоящее время определяющим направлением реализации основных процедур процесса накопления данных является концепция базы данных (БД),склада или хранилища данных. Осуществление процедур создания структуры хранения (базы данных), актуализации, извлечения и удаления данных производится с помощью специальных программ, называемых системами управления базами данных (СУБД). Основная цель процедуры хранения состоит в формировании и поддержании структуры хранения данных в памяти ЭВМ. Структуры хранения данных помимо обеспечения реализации принципов полноты и минимальной избыточности должны быть независимы от программ, использующих эти данные.
Процедура актуализации данных позволяет изменить значения данных, записанных в базе, дополнить определенный раздел, группу данных, удалить устаревшие данные с помощью соответствующей операции. Процедура извлечения данных необходима для пересылки из базы данных требуемых данных или для их преобразования, отображения, или передачи по вычислительной сети. При выполнении процедур актуализации и извлечения обязательно выполняются операции поиска данных по заданным признакам и, при необходимости, сортировки данных, заключающиеся в изменении порядка расположения данных при хранении или извлечении.
Для представления информации о явлениях или объектах части реального мира при помощи структурных взаимосвязей между совокупностями данных может быть использована структурная модель данных.Таким образом, база данных представляет собой совокупность взаимосвязанных данных, предназначенных для коллективного и многократного использования и характеризующихся возможностью быстрого получения и модификации необходимой информации, минимальной избыточностью информации, независимостью от программ пользователя, общим управляемым способом поиска.
Банк данных(БнД) – система, представляющая определенные услуги по хранению и поиску данных определенной группе пользователей по определенной тематике. База данных является информационной составляющей БнД.
Система баз данных – совокупность управляющей системы, прикладного программного обеспечения, базы данных, операционной системы и технических средств, обеспечивающих информационное обслуживание пользователей.
Хранилище данных (ХД) (применяются также термины «склад данных», «информационное хранилище») – предметно-ориентированная, интегрированная автоматизированная система, хранящая данные, агрегированные по многим измерениям и предназначенная для поддержки принятия управленческих решений . Основные отличия ХД от БД следующие: агрегирование данных, из ХД данные никогда не удаляются, пополнение ХД происходит периодически, формирование новых агрегатов данных, зависящих от старых, автоматическое. Технология хранилища данных обеспечивает сбор данных из внутренних БД предприятия и внешних источников, формирование, хранение и эксплуатацию информации как единой, хранение аналитических данных в удобной для анализа и принятия управленческих решений форме.
В настоящее время альтернативу ХД составляет концепция витрин данных – множество тематических БД, содержащих информацию, относящуюся к отдельным информационным аспектам предметной области. Витрины данных рассматривают и как один из видов хранилища данных, так как при их построении используются основные принципы построения хранилищ данных. Витрины данных строятся без создания центрального хранилища, информация поступает из локальных БД и ограничена конкретной предметной областью, поэтому в разных витринах данных информация может дублироваться. Например, витрины данных с информацией о сотрудниках предприятия и данных о финансовых операциях того же предприятия содержат данные о заработной плате сотрудников.
Просим использовать работы, опубликованные на сайте , исключительно в личных целях. Публикация материалов на других сайтах запрещена.
Данная работа (и все другие) доступна для скачивания совершенно бесплатно. Мысленно можете поблагодарить ее автора и коллектив сайта.
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Создание программы для поиска минимума функции двух вещественных переменных в заданной области с помощью генетического алгоритма. Генетические алгоритмы и операторы. Создание начальной популяции. Размножение. Мутация и селекция. Тестирование программы.
курсовая работа , добавлен 22.02.2015
Программа реализации генетического алгоритма, использование визуальной среды программирования. Руководство пользователя, листинг программы. Возможность ввода параметров: объем популяции, число поколений, коэффициент скрещивания и мутации, число городов.
курсовая работа , добавлен 20.08.2009
Основные генетические операторы. Схема функционирования генетического алгоритма. Задачи, решаемые с помощью генетических алгоритмов. Математическая постановка задачи оптимизации. Решение Диофантова уравнения. Программная реализация. Создание пособия.
курсовая работа , добавлен 20.02.2008
Этапы работы генетического алгоритма, область его применения. Структура данных, генерация первоначальной популяции. Алгоритм кроссинговера - поиск локальных оптимумов. Селекция особей в популяции. Техническое описание программы и руководство пользователя.
реферат , добавлен 14.01.2016
Описание принципа работы генетического алгоритма, проверка его работы на функции согласно варианту на основе готовой программы. Основные параметры генетического алгоритма, его структура и содержание. Способы реализации алгоритма и его компонентов.
лабораторная работа , добавлен 03.12.2014
Первые работы по симуляции эволюции. Основные понятия генетических алгоритмов. Постановка задачи и функция приспособленности. Инициализация, формирование исходной популяции. Выбор исходной популяции для генетического алгоритма, решение задач оптимизации.
курсовая работа , добавлен 31.03.2015
Определение и описание "генетического алгоритма", идея которого состоит в организации эволюционного процесса, конечной целью которого является получение оптимального решения в сложной комбинаторной задаче. Пример его тривиальной реализации на C++.
контрольная работа , добавлен 24.05.2010
Хранение и накопление информации вызвано многократным ее использованием, применением условно-постоянной, справочной и других видов информации, необходимостью комплектации первичных данных до их обработки.
Назначение технологического процесса накопления данных состоит в создании, хранении и поддержании в актуальном состоянии информационного фонда, необходимого для выполнения функциональных задач системы управления. Хранение и накопление информации осуществляется в информационных базах в виде информационных массивов, где данные располагаются по установленному в процессе проектирования порядку.
С хранением и накоплением непосредственно связан поиск данных, т. е. выборка нужных данных из хранимой информации, включая поиск информации, подлежащей корректировке или замене. Процедура поиска информации выполняется автоматически на основе составленного пользователем или ПЭВМ запроса на нужную информацию.
Указанные функции, выполняемые в процессе накопления данных, реализуются по алгоритмам, разработанным на основе соответствующих математических моделей.
Процесс накопления данных состоит из ряда основных процедур, таких, как выбор хранимых данных, хранение данных, их актуализация и извлечение.
Информационный фонд систем управления должен формироваться на основе принципов необходимой полноты и минимальной избыточности хранимой информации. Эти принципы реализуются процедурой выбора хранимых данных, в процессе выполнения которой производится анализ циркулирующих в системе данных и на основе их группировки на входные, промежуточные и выходные определяется состав хранимых данных. Входные данные - это данные, получаемые из первичной информации и создающие информационный образ предметной области. Они подлежат хранению в первую очередь. Промежуточные данные - это данные, формирующиеся из других данных при алгоритмических преобразованиях. Как правило, они не хранятся, но накладывают ограничения на емкость оперативной памяти компьютера. Выходные данные являются результатом обработки первичных (входных) данных по соответствующей модели, они входят е состав управляющего информационного потока своего уровня и подлежат хранению в определенном временном интервале. Вообще, данные имеют свой жизненный цикл существования, который фактически и отображается в процедурах процесса накопления.
Процедура хранения состоит в том, чтобы сформировать и поддерживать структуру хранения данных в памяти ЭВМ. Современные структуры хранения данных должны быть независимы от программ, использующих эти данные, и реализовывать вышеуказанные принципы (полнота и минимальная избыточность). Такие структуры получили название баз данных. Осуществление процедур создания структуры хранения (базы данных), актуализации, извлечения и удаления данных производится с помощью специальных программ, называемых системами управления базами данных.
В процессе накопления данных важной процедурой является их актуализация. Под актуализацией понимается поддержание хранимых данных на уровне, соответствующем информационным потребностям решаемых задач в системе, где организована информационная технология. Актуализация данных осуществляется с помощью операций добавления новых данных к уже хранимым, корректировки (изменения значений или элементов структур) данных и их уничтожения, если данные устарели и уже не могут быть использованы при решении функциональных задач системы.
Процедура извлечения данных из базы необходима для пересылки требуемых данных либо для преобразования, либо для отображения, либо для передачи по вычислительной сети.
При выполнении процедур актуализации и извлечения обязательно выполняются операции поиска данных по заданным признакам и их сортировки, состоящие в изменении порядка расположения данных при хранении или извлечении.
На логическом уровне все процедуры процесса накопления должны быть формализованы, что отображается в математических и алгоритмических моделях этих процедур.
Модель накопления данных формализует описание информационной базы, которая в компьютерном виде представляется базой данных.
Процесс перехода от информационного (смыслового) уровня к физическому описывается трехуровневой системой моделей представления информационной базы: концептуальной, логической и физической схем.
Концептуальная схема информационной базы описывает информационное содержание предметной области, т.е. какая и в каком объеме информация должна накапливаться при реализации информационной технологии.
Логическая схема информационной базы должна формализовано описать ее структуру и взаимосвязь элементов информации. При этом могут быть использованы различные подходы: реляционный, иерархический, сетевой. Выбор подхода определяет и систему управления базой данных, которая, в свою очередь, определяет физическую модель данных - физическую схему информационной базы, описывающую методы размещения данных и доступа к ним на машинных (физических) носителях информации. Модель данных - формализованное описание информационных структур и операций над ними.
Не зря говорят, что лень — двигатель прогресса. Лично меня она подвигает на постоянный поиск каких-то способов упрощения повседневной жизни. Помогает мне в этом внутренний радар, настроенный на восприятие новой информации. Как только я слышу про что-то новенькое в интересной для меня области, стараюсь сразу проверить, не будет ли оно для меня полезным.
Иногда я сознательно ищу решения для упорядочивания информации, поток которой захлестывает ежедневно и ежечасно. И тогда я стараюсь накопать побольше, отобрать лучшие варианты и испробовать их на практике, чтобы остановиться на самом удобном и пользоваться долго.
Самое удивительное, что часто эти программы находятся совсем рядом, просто нужен другой человек, свободное время или конкретная задача, чтобы «открыть Америку» лично для себя. Поскольку мне регулярно приходится открывать глаза своих знакомых на те инструменты организации информации, которые находятся под рукой и даже не стоят денег, сегодня я хочу сказать о трех самых сильных из них (по моему субъективному мнению). Возможно, какая-то из них пригодится и вам тоже.
1. MS OneNote — это поистине программа-невидимка и золотая находка. Живет она в офисном пакете Windows, начиная с MS Office 2003, но большинство моих знакомых о ней ничего не слышали. По сути, это программа-блокнот с несколькими уровнями иерархии, позволяющими создавать записные книжки, разделы, страницы и подстраницы.
Подходит для систематизации и хранения любой информации, которая обычно болтается у вас на рабочем столе и в «Моих документах», в лучшем случае разложенная по папочкам — текст, картинки, целые страницы из интернета прямо со ссылками, аудио и видеофайлы. Например в ней можно хранить:
Возможности программы безграничны. Можно выбрать вид «подложки», всевозможно редактировать текст, делать списки с чек-боксами (для отметки галочками), рисованные пометки. Можно использовать теги — ключевые слова, или просто пользоваться поиском.
Есть версии для android, iOs и OSX. Для любителей Apple есть ещё и платная программа Outline: для IOS — полный вариант, для MacOS доступна пока только версия для чтения готовых заметок. Её преимущество в том, что записные книжки можно хранить только на компьютере.
Единственным достойным конкурентом OneNote я считаю Evernote . Вы могли видеть на своем телефоне или планшете зеленого слона — это она. Суть программы та же. Несколько в другом формате представлены записки. Изначально ориентирована на синхронизацию с мобильными устройствами через интернет. У нее есть ограничения по использованию бесплатного аккаунта. Зато эта программа может использоваться и на платформах Apple, и на старых версиях android.
Пользователи Linux могут попробовать Keynote (не путать с программой для презентаций от Apple) — удобная, но, на мой взгляд, не такая дружелюбная для неподготовленного пользователя, как две первые.
2. Вторым по важности удобнячком считаю программы по построению карт памяти — mind maps
. Много лет использую разные программы для графического представления различной информации. В частности:
Для планов статей
для конспектов книг, лекций, подготовки вопросов к экзамену
развернутого планирования достижения целей
планирования мероприятий
поиска решений
Безусловным лидером таких программ, на мой взгляд является Mind Manager — это самая удобная программа, но вместе с тем и самая дорогая. Вариант подешевле — Xmind . У нее есть бесплатная версия — вы сможете делать карты для собственного использования, но не сможете экспортировать в pdf, чтобы показать другу, у которого не установлена эта программа.
Самый доступный вариант Freemind — она бесплатна, интуитивно понятна и подходит для любой платформы.
3. Очень долго я искала удобный для меня планировщик
. Так как я не очень рациональный человек, и с трудом могу действовать четко по намеченному плану, мне нужна была программа гибкого планирования, которая бы не стала кладбищем несбывшихся дел, при этом не будучи слишком примитивной. Не менее важным именно в этом случае было бы иметь синхронизацию с телефоном или планшетом, чтобы в нее можно было заглянуть на ходу или записать что-то новенькое.
Сейчас существует огромное количество планировщиков разной степени сложности. И, возможно, мой выбор окажется неудачным решением для тех, кто предпочитает строить все планы в единой структуре в одном месте, или имеет много задач, привязанных ко времени. Я же предпочитаю ежедневное планирование на бумаге, поэтому программа-планировщик служит для меня в первую очередь в качестве обзора всех задуманных задач (по сути, это для меня электронный вариант системы «Автофокус»).
Итак, моего победителя зовут Wunderlist . Сначала программа показалась мне совсем простой, пока я не обнаружила, что в ней есть подзадачи и место для дополнительной информации. То есть если в теме «Порядок» у меня есть пункт «Отдать даром ненужные вещи», то внутри я могу составить список вещей, а так же список мест, куда я могу обратиться для этого.
В платной версии программы можно даже прикреплять файлы и направлять задания другим людям. Хотя большинству вполне достаточно будет и бесплатной. Несмотря на то, что программа просит зарегистрироваться, можно пользоваться автономной версией программы бесконечно долго, и зарегистрироваться, только когда решите синхронизировать информацию на компьютере и телефоне.
Wunderlist позволяет выделять важные события, ставить дедлайны и напоминания, в том числе для повторяющихся событий.
Программа доступна для Windows, всех платформ Apple, android и в качестве web-приложения.
Вот такая тройка лидеров. А какие программы для упрощения жизни используете вы? Напишите в комментариях, я буду рада узнать что-нибудь новое.
