Концептуальная модель обработки данных в [c.42]
Концептуальная модель обработки данных в АИС-БУ представлена на рисунке 1.3. Она реализует процедуру бухгалтерского учета, под которой понимается строгая последовательность выполнения бухгалтерских действий в процессе регистрации, накопления и обработки учетных данных с целью формирования финансовой отчетности и управленческих сводок [15]. [c.42]
| Рис. 1.3. Концептуальная модель обработки данных в АИС-БУ |  |
Выход был найден около пятнадцати лет назад, когда возникла и стала быстро развиваться другая модель обработки данных в сетях — технология клиент-сервер . Основная идея этой модели — разделить ключевые функции по обработке информации между программой-приложением ( клиентом ) и программой управления базой данных — сервером . Ранг последнего резко повышается. Это уже не простой и безответственный файл-сервер, безучастно наблюдающий за бесчинствами прикладных программ, а сервер баз данных, на который возложена большая часть обязанностей по оптимизации обслуживания, поддержке целостности и безопасности данных, контролю за доступом к данным и т. д. Приложению остается лишь правильно сформулировать запрос и красиво оформить выданный сервером результат. [c.253]
Кроме того, не следует считать, что технология клиент-сервер неотделима от сети. Главное в этой технологии — модель обработки данных, разделение программного обеспечения на два компонента приложение и сервер. Поэтому приложение и сервер БД могут находиться на одном компьютере (например, у вас дома) и не иметь никакого отношения к сети. [c.254]
По аналогии с телефонной сетью можно сказать, что АТС — это сервер, а ваш телефон и телефон вашего друга — клиенты. Технологию коммуникационных сетей часто называют технологией клиент-сервер , и в широком смысле это правильно (даже в магазине можно назвать продавца сервером, а покупателя — клиентом). Однако следует помнить, что в информационных системах (см. п.13.15) клиент-сервер означает другое фундаментальную модель обработки данных (в отличие от модели файл-сервер ). [c.298]
МОДЕЛИ ТЕОРИИ ОЧЕРЕДЕЙ. Модель теории очередей или модель оптимального обслуживания используется для определения оптимального числа каналов обслуживания по отношению к потребности в них. К ситуациям, в которых модели теории очередей могут быть полезны, можно отнести звонки людей в авиакомпанию для резервирования места и получения информации, ожидание в очереди на машинную обработку данных, мастеров по ремонту оборудования, очередь грузовиков под разгрузку на склад, ожидание клиентами банка свободного кассира. Если, например, клиентам приходится слишком долго ждать кассира, они могут решить перенести свои счета в другой банк. Подобным образом, если грузовикам приходится слишком долго дожидаться разгрузки, они не смогут выполнить столько ездок за день, сколько положено. Таким образом, принципиальная проблема заключается в уравновешивании расходов на дополнительные каналы обслуживания (больше людей для разгрузки грузовиков, больше кассиров, больше клерков, занимающихся предварительной продажей билетов на самолеты) и потерь от обслуживания на уровне ниже оптимального (грузовики не могут сделать лишнюю остановку из-за задержек под разгрузкой, потребители уходят в другой банк или обращаются к другой авиакомпании из-за медленного обслуживания). [c.231]
В связи с обсуждением методических вопросов применения в АСПР экономико-математических моделей необходимо также определить роль и место в АСПР так называемых прямых плановых расчетов и других задач прямой обработки данных. [c.126]
К задачам прямой обработки данных принято относить такие автоматизируемые планово-экономические задачи, реализация которых не требует применения специальных математических методов решения. В отличие от задач, базирующихся на экономико-математических моделях, в решении которых используются методы матричной алгебры, линейного программирования, математической статистики и другие, задачи прямой обработки данных сводятся к обработке на ЭВМ больших массивов информации при помощи простейших алгоритмов сортировки, табулирования, агрегирования и других, а также преобразований по элементарным формулам (например, потребность в данном ресурсе на производство какой-либо продукции определяется как произведение соответствующей удельной нормы расхода на объем производства этой продукции). [c.126]
При формировании проектных решений в ходе разработки эскизного проекта АСПР высказывалось мнение о неэффективности задач прямой обработки данных, о том, что внедрение этих задач в АСПР приведет к использованию ЭВМ как большого арифмометра , из чего следовало, что эти задачи должны вытесняться задачами, базирующимися на экономико-математических моделях. [c.126]
Приведем пример. Значительная часть матрицы технологических коэффициентов планового межотраслевого баланса может формироваться (и в результате внедрения первой очереди АСПР в определенной мере уже формируется) по данным централизованных расчетов потребности в материальных ресурсах, выполняемых на ЭВМ. Это существенно снижает затраты труда плановых работников на выполнение наиболее трудоемкой процедуры построения межотраслевых моделей —процедуры формирования исходной информации. При этом входные данные для межотраслевого баланса являются лишь побочным , но очень важным продуктом автоматизации указанных прямых плановых расчетов. Однако если результаты расчетов по межотраслевой модели ограничить только вектором ее решения (для статической модели, например, это — вектор отраслевых объемов производства), то возможности анализа на основе этой модели будут чрезвычайно обеднены. Поэтому на практике межотраслевая модель дополняется задачей прямой обработки данных, на вход которой подается вектор решения модели, используемая в ней исходная информация, данные за предплановый период и некоторые другие данные (например, коэффициенты перехода от чистых отраслей к хозяйственным, от цен конечного потребления к оптовым ценам предприятий и др.), а на выходе формируется набор аналитических таблиц, всесторонне и в удобной для плановика форме характеризующий получаемый из решения модели вариант плана. [c.128]
Чтобы охарактеризовать совокупность задач первой очереди АСПР, обратимся к их качественным признакам, таким, как степень комплексирования, полнота охвата разделов плана, соотношение задач прямой обработки данных и задач, реализуемых с использованием экономико-математических моделей. [c.177]
В результате внедрения первой очереди АСПР Госплана СССР различные экономико-математические модели и методы обработки данных уже используются,при [c.177]
В составе задач первой очереди АСПР Госплана СССР около 80% их общего числа относится к задачам прямой обработки данных и 20%—к задачам, реализуемым с использованием экономико-математических моделей. Среди задач первого из этих классов (класс А) примерно 60% относится к прямым плановым расчетам и 40%—к информационно-поисковым и справочным задачам. Среди задач второго из этих классов (класс Б) наиболее широко представлены задачи, решаемые на основе народнохозяйственных межотраслевых моделей и моделей оптимального планирования. Задачи типа БЗ, решаемые с использованием методов математической статистики, пока еще не нашли широкого применения. [c.178]
Высокий удельный вес задач обработки данных в режиме текущего планирования связан с тем, что при разработке годового плана в плановой работе преобладают функции согласования, увязки и балансировки различных потребностей и ресурсов по широкой номенклатуре продукции и большому числу фондодержателей. Уровень детализации, который требуется в такого рода расчетах, условия и характер принимаемых решений весьма ограничивают применение в режиме годового планирования экономико-математических моделей и в [c.179]
К концу десятой пятилетки несколько изменился и видовой состав задач. Более быстрыми темпами проектировались и внедрялись задачи прямой обработки данных, в результате чего в АСПР Госплана СССР, например, в настоящее время около 90% задач относятся к задачам этого класса и только 10% решаются с использованием экономико-математических методов и моделей. Аналогичные соотношения наблюдаются и [c.182]
В дальнейшем совокупность решаемых задач должна существенно расшириться. Вместе с тем будет выравниваться распределение задач по режимам планирования и функциональным подсистемам, а также улучшаться их качественный состав. Расчеты по экономико-математическим моделям — наиболее эффективный и в то же время сложный вид работ, выполняемых в вычислительных центрах плановых органов. Здесь мы имеем дело уже не с прямой и очевидной по смыслу обработкой данных, а с решением сложных задач, в которых реальные социально-экономические процессы описываются с определенной степенью приближения абстрактным математическим языком. Задачи этого класса практически не отражены в действующих методических материалах, а выполняемые по ним расчеты являются новыми элементами планового процесса, которые с самого начала ориентированы на использование современной вычислительной техники. Поэтому если задачи обработки данных дают качественный сдвиг прежде всего в технологии плановой работы, то использование экономико-математических моделей существенно обогащает методический арсенал планирования. [c.183]
Использование экономико-математических моделей в комплексных отраслевых подсистемах АСПР. Наряду с задачами прямой обработки данных в комплексных отраслевых и отраслевых подсистемах АСПР широкое применение нашли различные модификации моделей оптимального планирования. [c.208]
Метод решения и тип моделей выбираются в результате определения вида (класса) решаемой задачи, которая относится к классу "обработка данных". Как правило, решение таких задач осуществляется методом прямого планового расчета с использованием дескриптивных экономико-математических моделей типа [c.35]
Обычно для анализа влияния различных вариантов развития предприятия используются математические методы финансового планирования, которые помогают анализировать влияние изменений различных факторов на конечные финансовые результаты предприятия. Они призваны ответить на вопрос Что будет, если... . Широкое использование компьютеров в обработке данных и управлении способствовало росту популярности этих моделей. [c.318]
Эконометрические методы строятся на синтезе трех областей знаний экономики, математики и статистики. Основа эконометрии — экономическая модель, под которой понимается схематическое представление экономического явления или процесса при помощи научной абстракции, отражения их характерных черт. Наибольшее распространение получил метод анализа затраты — выпуск . Это матричные (балансовые) модели, строящиеся по шахматной схеме и позволяющие в наиболее компактной форме представить взаимосвязь затрат и результатов производства. Удобство расчетов и четкость экономической интерпретации — главные особенности матричных моделей. Это важно при создании систем механизированной обработки данных, при планировании производства продукции с использованием ЭВМ. [c.268]
Модели в системах обработки данных Сб. научных трудов АН [c.390]
Гидравлическое состояние системы пласт— скважина характеризуется проводимостью пласта, коэффициентами фильтрационных и гидравлических сопротивлений скважин, которые входят определенным образом в математическую модель системы пласт — скважина и определяются в результате обработки данных исследований скважин. В промежутке между очередными испытаниями скважин эти коэффициенты могут изменяться по разным причинам. [c.61]
Основная бухгалтерская процедура — символьное изображение, модель технологии обработки данных, представленных в первичных документах, которые фиксируют факты хозяйственной жизни. Заканчивается она принятием решений, ради которых и работал бухгалтер, реализуя бухгалтерскую процедуру. [c.49]
По степени охвата АИТ задач управления выделяют электронную обработку данных, когда с использованием ЭВМ без пересмотра методологии и организации процессов управления ведется обработка данных с решением отдельных экономических задач, и автоматизацию управленческой деятельности. Во втором случае вычислительные средства, включая суперЭВМ и ПЭВМ, используются для комплексного решения функциональных задач, формирования регулярной отчетности и работы в информационно-справочном режиме для подготовки управленческих решений. К этой же группе могут быть отнесены АИТ поддержки принятия решений, которые предусматривают широкое использование экономико-математических методов, моделей и ППП для аналитической работы и формирования прогнозов, составления бизнес-планов, обоснованных оценок и выводов по изучаемым процессам, явлениям произвол ственно-хозяйственной практики. К названной группе относятся и ши- [c.26]
Ориентация АИТ на реализацию единой информационно-логической модели объекта управления в сочетании с необходимыми процедурами обработки данных и вывода результатов. [c.61]
На практике часто используются смешанные модели, когда поддержка целостности базы данных и простейшие операции обработки данных поддерживаются хранимыми процедурами (DBS-модель), а более сложные операции выполняются непосредственно прикладной программой, которая выполняется на компьютере-клиенте (RDA-модель). [c.215]
Компьютеры не только освобождают человека от рутинных процессов обработки данных в управлении, экономике или науке, на их основе формируется новая информационно-технологическая база принятия решений. Возрастающие вычислительные возможности современных компьютеров делают осуществимым новый количественный подход в моделировании динамических процессов. Преимущество динамических моделей заключается в том, что с помощью компьютерной графики они позволяют наглядно представить различные сценарии с изменяющимися параметрами. Такие сценарии могут подтвердить, ограничить или отвергнуть выбранную модель. Обществу требу- [c.381]
Параметр модели — это относительно постоянная величина, включаемая в модель и рассматриваемая как свойство объекта моделирования. В свою очередь, значения параметров модели являются результатом обработки данных, полученных в процессе эксперимента или наблюдения, с помощью различных статистических методов (наименьших квадратов, максимального правдоподобия и др.). Для моделирования параметры выступают как выбираемые значения. Среди параметров выделяются такие, которые изменяют содержание модели, так называемые управляющие параметры. [c.429]
Показатель имеет наполнение значений реквизитов, множество экземпляров показателя представляется в виде таблицы или матрицы. Столбцы таблицы — названия реквизитов, строки — экземпляры показателей. С позиций технологии обработки данных и моделирования, любой показатель является входным или выходным. Выходные показатели являются результатом моделирования и непосредственно используются в управлении объектом. Входные показатели обеспечивают формирование параметров модели, выходных показателей. Все показатели имеют материальную форму представления, место хранения. [c.431]
Глобальная информационная технология включает модели, методы и средства, формализующие и позволяющие использовать информационные ресурсы общества. Базовая информационная технология предназначена для определенной области применения (производство, научные исследования, обучение и т.д.). Конкретные информационные технологии реализуют обработку данных при решении функциональных задач пользователей (например, задачи учета, планирования, анализа). [c.45]
Модель обработки данных включает в себя формализованное описание процедур организации вычислительного процесса, преобразования данных и отображения данных. Под организацией вычислительного процесса (ОВП) понимается управление ресурсами компьютера (память, процессор, внешние устройства) при решении задач обработки данных. Эта процедура формализуется в виде алгоритмов и программ системного управления компьютером. Комплексы таких алгоритмов и программ получили название операционных систем. Операционные системы выступают в виде посредников между ресурсами компьютера и прикладными программами, организуя их работу. Процедуры преобразования данных (Tiff) на логическом уровне представляют собой алгоритмы и программы обработки данных и их структур. Сюда включаются стандартные процедуры, такие, как сортировка, поиск, создание и преобразование статистических и динамических структур данных, а также нестандартные процедуры, обусловленные алгоритмами и программами преобразования данных при решении конкретных информационных задач. Моделями процедур отображения данных (ОД) являются компьютерные программы преобразования данных, представленных машинными кодами, в воспринимаемую человеком информацию, несущую в себе смысловое содержание. В современных ЭВМ данные могут быть отражены в виде текстовой информации, в виде графиков, изображений, звука, с использованием средств мультимедиа, которые интегрируют в компьютере все основные способы отображения., [c.55]
И все же, хотя A ess намного превосходит старые СУБД для MS-DOS (например, dBASE) и вполне удовлетворяет большинство пользователей, она не предназначена для создания мощных производственных систем для них более подходит другая модель обработки данных — клиент-сервер (см. п.13.15). [c.263]
Однако в принципе такое противопоставление модельных и немодельных задач неправомерно. Прямая обработка данных является столь же необходимым элементом методического обеспечения АСПР, сколь и экономико-математические модели, так как сфера их применения различна. Прямая обработка данных явля- [c.126]
Приведенный пример показывает, что эффективное применение экономико-математических моделей в технологии планирования требует их объединения с задачами обработки данных, обеспечивающими как автома--тизацию формирования необходимой для модельных расчетов информации, так и автоматизацию преобразования результатов решения модели в форму, наиболее приспособленную для принятия плановых решений. [c.128]
Ускоренное развитие комплексов задач, решаемых с использованием экономико-математических моделей всех типов, при систематическом расширении круга задач обработки данных позволит резко увеличить число развитых внутри- и межподсистемных комплексов планово-экономических задач, базирующихся на общесистемных обеспечивающих средствах, и тем самым будет способствовать дальнейшему росту эффективности АСПР. [c.183]
Первым этапом внедрения АСУ является создание информационной системы обработки данных (ИСОД), с помощью которой производится определение параметров пласта и скважин, построение математической модели пласта, прогнозирование распределения давления, расчет дебитов при заданной добыче газа и др. В результате этих расчетов можно решать следующие задачи технологического управления расчет расхода газа, прогнозирование поведения параметров залежи, регулирование дебита газа и пр. Эта система позволит вести объективный оперативный контроль и анализ работы предприятия, создать гибкую систему управления, способную легко изменяться при изменении структуры и характеристик производства, улучшать эксплуатационные характеристики системы. [c.158]
Для обработки данных применим систему STADIA. Введем в таблицу данные о себестоимости продаж и выручке от продаж. Применим процедуру Простая регрессия (тренд) и получим оценки модели линейной регрессии. Модель имеет вид [c.90]
Являясь человеко-машинной системой, в рамках которой реализуется информационная модель, формализующая процессы обработки данных в условиях новой технологии, АИТ замыкает через себя прямые и обратные информационные связи между объектом управления (ОУ) и аппаратом управления (АУ), а также вюдит в систему и выводит из нее потоки внешних информационных связей. [c.45]
Глава 7 Система управления базами данных MS A ess 2000 знакомит с основами проектирования приложений (задач, запросов) и баз данных, информационными технологиями реляционных баз данных. Рассматривается комплекс взаимосвязанных моделей данных, основы создания пользовательского интерфейса, подготовки объектов базы данных (таблиц, форм, отчетов, запросов, макросов и программных модулей). Рассматривается пример проектирования и реализации БД по учету движения основных средств. В изложении материала главы сделан акцент на обработке данных БД с помощью запросов. [c.15]