Задача и экономическая задача
| Вид материала | Задача |
- Программа курса лекций «Математические методы и модели исследования операций», 27.98kb.
- Т. М. Боровська кандидат технічних наук, доцент І. С. Колесник, 118.17kb.
- Разновозрастная итоговая проектная задача 1-4 классы, 87.27kb.
- Программа дисциплины Алгоритмы на графах Семестр, 13.21kb.
- Гиперкомплексных Динамических Систем (гдс) задача, 214.67kb.
- Домашнее задание по Теории информационных процессов и систем, 267.24kb.
- Задача линейного программирования Задача о «расшивке узких мест», 5.51kb.
- Программа учебной дисциплины вариационные методы в физике (спецкурс, дисциплины, 147.31kb.
- Варианты контрольных работ контрольная работа №1 (3 семестр), 237.84kb.
- Ручаевского Дмитрия Александровича. Карасик Л. В 1997-98 уч год. Основная часть Античная, 202.33kb.
28. Централизованные и распределенные базы данных, их применение в экономической сфере.
С появлением и развитием локальных и иных сетей появилась возможность организации доступа к одним и тем же данным из различных структурных подразделений предприятия или из других регионов.
Для этого разработаны два вида баз данных:
- централизованные;
- распределенные.
Централизованная база данных характерна тем, что она полностью находится на центральном компьютере,
К ней обращаются пользователи (клиенты) с помощью своих компьютеров за информацией.
Управление базой данных (ее корректировка и прочие процедуры, поддерживающие ее целостность, безопасность и пр.) осуществляется централизованно, смотри рисунок .
Компьютер, который располагает ресурсами, называется сервером.
Компьютер, который обращается к серверу за данными или требованием решения задачи, называется клиентом.
Недостатки централизованной БД состоят в следующем:
- требуется передача большого потока данных;
- низкая надежность;
- низкая производительность.
Преимущества: минимальные затраты на корректировку централизованной БД.
Распределенная база данных – это базы, части которой находятся в различных узлах сети.
Их создают для исправления недостатков централизованных баз данных.
Предприятия сами по себе имеют распределенную структуру, поэтому данные фактически распределены по структурным подразделениям.
Фактически распределенная база данных есть виртуальный объект, составные части которого хранятся в разных узлах сети.
Для пользователя они находятся в одной логической модели базы данных (это значит, что для него база едина).
Полностью распределенная БД создается в тех случаях, когда частота решения всех задач и объемы передаваемых данных для их решения примерно одинаковы.
Если это не так, то данные должны находится там, где существует наибольшая частота обращения к ним.
Для решения экономических задач в средах централизованной или распределенной базы данных можно воспользоваться одним из следующих методов доступа к данным:
1. Доступ на основе архитектуры сети вида "файл-сервер";
2. Доступ на основе архитектуры сети вида "клиент-сервер".
Доступ на основе архитектуры сети вида "файл-сервер".
Схематично такой метод доступа можно представить в виде рисунке ниже
Имеется общая база данных на сетевом сервере. Обработка данных преимущественно на рабочих местах клиентов. Сетевое программное обеспечение занято лишь передачей данных на рабочую станцию.
Доступ на основе архитектуры сети вида "клиент-сервер".
В данной архитектуре возможны следующие варианты доступа:
- доступ к удаленным данным (ДУД);
программа на компьютере клиента производит ввод исходных оперативных данных и осуществляет решение задач на основе дополнительных данных поступивших из сервера, а также вывод (печать) результатов.
- доступ с помощью сервера баз данных (СБД);
На компьютере клиента находятся программы ввода исходных данных и печати. Программа решения задачи находится на сервере. На компьютере клиента осуществляется лишь ввод исходных данных и печать результатов
- доступ с помощью сервера приложений (СП).
ввод, передача, обработка и печать результатов выполняется также как и в предыдущей модели за исключением того, что прикладная программа и исходные данные находятся на одном сервере, а БД на другом. Это позволит ускорить процесс получения результата
29. Хранилища данных и их применение для решения аналитических задач.
Хранилище данных (ХД) – это предметно-ориентированный, многомерный, неизменяемый и поддерживающий хронологию набор данных.
OLAP-технологии часто реализуются с помощью хранилищ данных, являющихся дальнейшим развитием реляционных баз данных.
Для чего они нужны?
В отличие от баз данных, которые предназначены для обслуживания повседневной деятельности предприятия, ХД содержат собранные за много лет данные, предназначенные для оперативного многомерного анализ данных.
Результаты анализа используются для принятия решений.
Базовыми понятиями ХД являются:
- аналитические измерения (реквизиты-признаки);
- меры измерения (реквизиты-основания) .
Моделью данных в ХД служат гиперкубы, т.е. многомерные базы данных, в ячейках которых находятся анализируемые данные.
Осями многомерной системы координат служат отобранные реквизиты экономических показателей, отражающих финансово-экономическое состояние предприятия.
Например, для продаж это могут быть товар, регион, период или время.
Реквизиты, размещаемые по осям гиперкуба, называют аналитическими измерениями. Большинство аналитических измерений можно представить иерархической структурой.
Например, измерение “исполнитель” может иметь следующие иерархические уровни: предприятие – подразделение – служащий.
На пересечениях осей - измерений - находятся данные, количественно характеризующие процесс, с помощью установленной меры измерений.
Это могут быть суммы оплат, объемы продаж в штуках или в денежном выражении, коэффициенты, проценты, остатки товаров на складах, прибыль, затраты и т. п.
Над хранилищем данных можно выполнять следующие операции:
1. Операция среза позволяет выделить из многомерного куба те данные, которые соответствуют зафиксированному (указанному) значению одного или нескольких измерений.
Из одного куба можно создать множество срезов и от каждого получить аналитический отчет в той или иной форме.
Аналитический отчет – это данные из куба, сгруппированные по одному или нескольким измерениям.
2. Операция вращения – это изменение расположения измерений в пространстве, что, возможно, облегчит принятие решений.
Например, измерение «время», представленное горизонтально, можно повернуть и расположить вертикально, а товар показать горизонтально. Возможно, именно эта операция поможет принять правильное решение.
3. Операции консолидации и детализации - либо для агрегирования данных (обобщения) либо для их детализации.
Осуществить эти операции можно благодаря иерархии, установленной среди измерителей. .
Хранилище данных относится к одному из перспективных направлений развития систем формирования решений.
Как правило, современные ERP-системы оснащены средствами их создания.
Например, система MS Navision полностью поддерживает идею хранилищ данных, что позволяет получить аналитическую информацию для принятия решений.