Обработка информации состоит в получении одних «информационных объектов» из других «информационных объектов» путем выполнения некоторых алгоритмов и является одной из основных операций, осуществляемых над информацией, и главным средством увеличения ее объема и разнообразия.
На самом верхнем уровне можно выделить числовую и нечисловую обработку. В указанные виды обработки вкладывается различная трактовка содержания понятия «данные». При числовой обработке используются такие объекты, как переменные, векторы, матрицы, многомерные массивы, константы и т.д. При нечисловой обработке объектами могут быть файлы, записи, поля, иерархии, сети, отношения и т.д. Другое отличие заключается в том, что при числовой обработке содержание данных не имеет большого значения, в то время как при нечисловой обработке нас интересуют непосредственные сведения об объектах, а не их совокупность в целом.
С точки зрения реализации на основе современных достижений вычислительной техники выделяют следующие виды обработки информации:
- последовательная обработка, применяемая в традиционной фоннеймановской архитектуре ЭВМ, располагающей одним процессором;
- параллельная обработка, применяемая при наличии нескольких процессоров в ЭВМ;
- конвейерная обработка, связанная с использованием в архитектуре ЭВМ одних и тех же ресурсов для решения разных задач, Причем если эти задачи тождественны, то это последовательный конвейер, если задачи одинаковые -- векторный конвейер.
Основные процедуры обработки данных представлены на рисунке 4.
Рис. 4. Основные процедуры обработки данных
Поиск информации, хранимой в памяти компьютера, осуществляется как самостоятельное действие при выполнении ответов на различные запросы и как вспомогательная операция при обработке информации.
Поддержка принятия решения является наиболее важным действием, выполняемым при обработке информации. Широкая альтернатива принимаемых решений приводит к необходимости использования разнообразных математических моделей.
Создание документов, сводок, отчетов заключается в преобразовании информации в формы, пригодные для чтения как человеком, так и компьютером. С этим действием связаны и такие операции, как обработка, считывание, сканирование и сортировка документов.
При преобразовании информации осуществляется ее перевод из одной формы представления или существования в другую, что определяется потребностями, возникающими в процессе реализации информационных технологий.
Реализация всех действий, выполняемых в процессе обработки информации, осуществляется с помощью разнообразных программных средств.
Наиболее распространенной областью применения технологической операции обработки информации является принятие решений.
Решение задач с помощью искусственного интеллекта заключается в сокращении перебора вариантов при поиске решения, при этом программы реализуют те же принципы, которыми пользуется в процессе мышления человек.
Экспертная система пользуется знаниями, которыми она обладает в своей узкой области, чтобы ограничить поиск на пути к решению задачи путем постепенного сужения круга вариантов.
Для решения задач в экспертных системах используют:
- метод логического вывода, основанный на технике доказательств, называемой резолюцией и использующей опровержение отрицания (доказательство «от противного»);
- метод структурной индукции, основанный на построении дерева принятия решений для определения объектов из большого числа данных на входе;
- метод эвристических правил, основанных на использовании опыта экспертов, а не на абстрактных правилах формальной логики;
- метод машинной аналогии, основанный на представлении информации о сравниваемых объектах в удобном виде, например, в виде структур данных, называемых фреймами.
Источники «интеллекта», проявляющегося при решении задачи, могут оказаться бесполезными либо полезными или экономичными в зависимости от определенных свойств области, в которой поставлена задача. Исходя из этого, может быть осуществлен выбор метода построения экспертной системы или использования готового программного продукта.
Процесс выработки решения на основе первичных данных, можно разбить на два этапа: выработка допустимых вариантов решений путем математической формализации с использованием разнообразных моделей и выбор оптимального решения на основе субъективных факторов.
Информационные потребности лиц, принимающих решение, во многих случаях ориентированы на интегральные технико-экономические показатели, которые могут быть получены в результате обработки первичных данных, отражающих текущую деятельность предприятия. Анализируя функциональные взаимосвязи между итоговыми и первичными данными, можно построить так называемую информационную схему, которая отражает процессы агрегирования информации. Первичные данные, как правило, чрезвычайно разнообразны, интенсивность их поступления высока, а общий объем на интересующем интервале велик. С другой стороны состав интегральных показателей относительно мал, а требуемый период их актуализации может быть значительно короче периода изменения первичных данных - аргументов.
Для поддержки принятия решений обязательным является наличие следующих компонент:
- обобщающего анализа;
- прогнозирования;
- ситуационного моделирования.
В настоящее время принято выделять два типа информационных систем поддержки принятия решений.
Системы поддержки принятия решений DSS (Decision Support System) осуществляют отбор и анализ данных по различным характеристикам и включают средства:
- доступа к базам данных;
- извлечения данных из разнородных источников;
- моделирования правил и стратегии деловой деятельности;
- деловой графики для представления результатов анализа;
- анализа «если что»;
- искусственного интеллекта на уровне экспертных систем.
Системы оперативной аналитической обработки OLAP (OnLine Analysis Processing) для принятия решений используют следующие средства:
- мощную многопроцессорную вычислительную технику в виде специальных OLAP-серверов;
- специальные методы многомерного анализа;
- специальные хранилища данных Data Warehouse.
Реализация процесса принятия решений заключается в построении информационных приложений. Выделим в информационном приложении типовые функциональные компоненты, достаточные для формирования любого приложения на основе БД.
PS (Presentation Services) - средства представления. Обеспечиваются устройствами, принимающими ввод от пользователя и отображающими то, что сообщает ему компонент логики представления PL, плюс соответствующая программная поддержка. Может быть текстовым терминалом или X-терминалом, а также персональным компьютером или рабочей станцией в режиме программной эмуляции терминала или Х-терминала.
PL (Presentation Logic) - логика представления. Управляет взаимодействием между пользователем и ЭВМ. Обрабатывает действия пользователя по выбору альтернативы меню, по нажатию кнопки или выбору элемента из списка.
BL {Business or Application Logic) - прикладная логика. Набор правил для принятия решений, вычислений и операций, которые должно выполнить приложение.
DL (Data Logic) - логика управления данными. Операции с базой данных (SQL-операторы SELECT, UPDATE и INSERT), которые нужно выполнить для реализации прикладной логики управления данными.
DS (Data Services) - операции с базой данных. Действия СУБД, вызываемые для выполнения логики управления данными, такие как манипулирование данными, определения данных, фиксация или откат транзакций и т.п. СУБД обычно компилирует SQL-приложения.
FS (File Services) - файловые операции. Дисковые операции чтения и записи данных для СУБД и других компонент. Обычно являются функциями ОС.
Среди средств разработки информационных приложений можно выделить следующие основные группы;
- традиционные системы программирования;
- инструменты для создания файл-серверных приложений;
- средства разработки приложений «клиент-сервер»;
- средства автоматизации делопроизводства и документооборота;
- средства разработки Интернет/Интранет-приложений;
- средства автоматизации проектирования приложений.
