Тема 3. Технология создания моделей управляющих информационных систем

Заключение Предыдущие статьи данного цикла были посвящены непосредственно базам данных. Мы говорили о том, какие объекты содержатся в базах данных, чем серверные базы данных отличаются от настольных, каковы особенности наиболее популярных продуктов обеих категорий. Кроме того, мы рассмотрели возможные механизмы доступа к данным и язык , с помощью которого осуществляются манипуляции над данными и метаданными. Наше введение в базы данных будет неполным, если мы не рассмотрим процесс создания приложений, использующих базы данных, и средства, с помощью которых этот процесс осуществляется. Поэтому заключительная часть нашего цикла будет посвящена инструментальным средствам для проектирования данных именно этому и посвящена настоящая статья , а также средствам разработки приложений, использующих базы данных, и средствам генерации отчетов и анализа данных этому будут посвящены последующие статьи цикла. Роль проектирования данных в жизненном цикле информационных систем Жизненный цикл информационной системы в общем случае начинается в момент принятия решения о ее создании и заканчивается в момент выведения ее из эксплуатации. Основными его этапами если опустить детали обычно являются:

1 (68) | 2014 Отраслевые модели данных от компаний и

Физическая и логическая модель данных Скрыть рекламу в статье 2. Физическая и логическая модель данных имеет два уровня представления модели - логический и физический. Логический уровень - это абстрактный взгляд на данные, на нем данные представляются так, как выглядят в реальном мире, и могут называться так, как они называются в реальном мире, например"Постоянный клиент","Отдел" или"Фамилия сотрудника".

Объекты модели, представляемые на логическом уровне, называются сущностями и атрибутами подробнее о сущностях и атрибутах будет рассказано ниже.

Физическая и логическая модель данных. ERwin имеет два уровня представления модели - логический и физический. Логический уровень - это .

Это — ведущее в отрасли средство для моделирования данных и проектирования информационной архитектуры, которое используется большим числом крупнейших мировых компаний, чтобы обнаруживать, документировать и эффективно управлять своими информационными ресурсами на основе модели данных и перестраивать архитектуру данных в соответствии с изменяющимися требованиями. Предусмотренные в системе функции автоматизируют рутинные задачи моделирования и позволяют визуализировать, следовательно, быстрее понять, анализировать и оптимизировать структуры крупных баз и хранилищ данных.

Входящие в состав средства отчетности и взаимодействия способствуют применению организационных стандартов и достижению высоких уровней производительности. Серверная система управления моделями и интернет-портал делают это решение эффективным инструментом для совместного использования, документирования и публикации моделей и метаданных в распределенных командах. Принципы и методику проектирования баз данных, Использование — диаграмм различных нотаций для проектирования и визуализации структур различных типов БД, в том числе реляционных Выполнение реконструирования , анализа и оптимизации существующих баз данных.

И не важно, чем это было вызвано — наличием долгоживущих унаследованных БД или инициативами компании по поиску и применению корпоративных данных в качестве организационного ресурса и актива, ИТ-мир очень заинтересован в наличии специалистов и архитекторов БД, хорошо подготовленных для работы в многоплатформенных средах. Эта редакция отличается одновременной поддержкой практически всех имеющихся типов СУБД в том числе и не обязательно реляционных , включая все версии одной и той же СУБД.

Более эффективной диагностике и анализу влияния изменений на основе универсальных отображений, трассировки преобразований данных, корпоративного словаря данных и технологий сравнения и слияния. Проектированию повторного использования данных и совместной работы в реальном времени за счет эффективного управления моделями на корпоративном уровне и возможностей публикации метаданных. Эффективному обмену информацией о моделях данных во всем предприятии с помощью средств подготовки отчетов и публикации метаданных.

Современным и наиболее продуктивным способам обмениваться данными и метаданными, документировать и публиковать их для распределенных рабочих групп, расширенным возможностям корпоративного сотрудничества, таким как активности и потоки обсуждения, оповещения и возможности подписки и оценки. Стандартизации и повторному использованию элементов на основе словарей данных Методам совместной работы над взаимозависимыми бизнес-требованиям, проектами и моделями данных в среде коллективного моделирования со строгим соблюдением необходимых стандартов.

2. Принципы логического проектирования БД

Записи в БД могут быть"многомерными", то есть включать несколько близких по содержанию кортежей, различающихся значением только одного или ограниченного числа полей атрибутов , например, в отношении"Владельцы информационно-программных продуктов ИПП", каждый конкретный"Владелец" может быть соотнесен с одним, двумя, тремя и т. Поэтому использование одной из нормальных форм реляционной структуры БД м. Условиям более предпочтительной организации БД по данному признаку отвечает т. К концу г. Популярность программы определяется возможностью строить на ее основе высокоэффективные информационные системы на недорогих платформах, обеспечивающих одновременный доступ к информации большого числа пользователей.

Анализ диаграмм позволяет вскрыть логические связи, лежащие в основе Модель данных, составленная ProcessAnalyst, описывает данные (или их обладает новыми возможностями по моделированию бизнес-процессов, Двухуровневое моделирование (концептуальная и физическая модель).

Модель содержит конкретные данные, определяющие характеристики системы. Эти данные используются как некоторое представление реальной системы в целях ее концептуального осмысления, описания процессов обмена информацией с этой системой, понимания того, как система работает с точки зрения конечных пользователей. В общем, модели можно классифицировать по различным критериям, например: Примерами качественных и описательных моделей являются: Наиболее популярным языком для описания таких моделей программных систем в последнее время стал .

Заметим, что, вообще говоря, даже эскизное изображение структуры или хода процесса, не обязательно соответствующее какому-либо стандарту, также может рассматриваться как модель — лишь бы оно могло быть использовано в нужном контексте для анализа или обсуждения проблемы. Примерами количественных моделей могут служить: Решение уравнений может быть в простейшем случае найдено в аналитической форме, в более сложных случаях применяются различные численные методы.

Достаточно часто применяются электронные таблицы, с помощью которых могут быть проведены исследования типа"что — если". Модели последнего типа относятся к числу наиболее сложных и часто применяются на этапе выбора архитектуры сложных систем со многими элементами и связями, особенно когда поведение элементов описывается нелинейной или случайной функцией.

Средства проектирования данных

Моделирование данных Моделирование данных заключается в определении и анализе требований к данным, необходимым для поддержки бизнес-процессов в компании. Требования к данным первоначально записываются в виде концептуальной модели, которая представляет собой набор спецификаций данных и используется для обсуждения начальных требований заинтересованными сторонами. Затем концептуальная модель преобразуется в логическую, которая описывает структуры данных.

Реализация одной концептуальной модели может потребовать использования нескольких логических моделей. И, наконец, последний шаг в моделировании данных — преобразование логической модели в физическую.

Концептуальное логическое и физическое моделирование данных модель ; Логический - логическая модель; Физический - физическая модель Базовый элемент концептуальной модели: бизнес-сущность. . Разделы блога; Моделирование процессов и eTOM · Информационная модель и SID.

Как обещалась, начинаю цикл публикаций о . Инструмент это интересный, многогранный и лично мне он очень нравится. Я начала знакомиться с много лет назад и могу сказать, что до сих пор это знакомство все еще продолжается, - с каждым годом для меня открываются все новые и новые грани и возможности этого продукта. Несмотря на то, что удобен и легок в использовании и у новичков не возникает особых сложностей при знакомстве с ним, - вся глубина и многообразие его возможностей открывается далеко не сразу.

Видимо этот факт отчасти является причиной, почему большинство тех, кто работает с , воспринимает его только как инструмент для моделирования данных, несмотря на то, что модель данных является лишь очень небольшой частью всего спектра имеющихся в нем возможностей. Я хочу хотя бы в общих чертах рассказать о полном спектре возможностей продукта. По всей видимости, на это уйдет не одна публикация, но нужно же когда-то начинать?

История создания Немного истории. Однако уже в году продукт был выпущен на французский рынок, а в году — на рынок США под названием - . В году компания была приобретена компанией , и с этого момента продукт приобрел известное в настоящее время имя — , а на французском рынке он стал называться .

Общий обзор моделей

Похожие презентации Показать еще Презентация на тему: Принципы логического проектирования БД. Проектирование баз данных Процесс типового проектирования БД включает в себя: Принципы логического проектирования БД 2 Проектирование баз данных Процесс типового проектирования БД включает в себя: Анализ предметной области Концептуальная модель данных 2.

Позволяет определить список бизнес-процессов, их иерархию, последовательность Conceptual Data Model (CDM): Концептуальная модель данных, - основана на Логические модели данных можно разрабатывать отдельно или Physical Data Model (PDM): Физическая модель данных.

Новый подход к корпоративным средствам моделирования Семейство программных продуктов является современным средством моделирования и построения баз данных и приложений в архитектуре клиент-сервер, которое могут использовать в своей работе аналитики, проектировщики, разработчики приложений и баз данных, а также администраторы баз данных.

Модульная структура позволяет организациям выбрать конфигурацию, отвечающую именно их требованиям и размерам разрабатываемого проекта. Широкие возможности по анализу и проектированию информационных систем обеспечивают гибкий структурный подход, повышающий эффективность работы создаваемых баз данных и приложений без необходимости"слепого" следования выбранной однажды методологии.

является комплексным решением для моделирования и разработки приложений и бизнес-процессов для организаций, которые нуждаются в быстром, последовательном и эффективном с точки зрения затрат создании или реинжиниринге бизнес-приложений. позволяет устранить следующие препятствия, мешающие эффективной разработке проектов: Это позволяет фокусироваться на бизнес-потребностях создания приложений на протяжении всего процесса разработки - от системного анализа и дизайна и вплоть до непосредственной генерации кода для приложения.

представляет новую линию продуктов для информационного моделирования, которые открыли новые возможности для объединения функциональности инструментов проектирования базы данных и мощной технологии для объектного моделирования. позволяет решить давно существующую задачу: Вы можете использовать классы, невидимые объекты для проектирования приложения, что позволит решить задачу моделирования на более высоком уровне.

Семейство продуктов включает шесть тесно связанных друг с другом модулей, среди которых каждый разработчик сможет выбрать необходимый именно ему комплект, а, если понадобится, впоследствии легко расширить его. Эти модули: , для исследования данных , для двухуровневого итеративного анализа базы данных , для создания физической модели данных и объектов приложений, содержащих средства работы с данными. , для групповой работы, совместного доступа к информации и управления моделью , для проектирования хранилищ данных , для графического просмотра информации о модели позволяет разработчикам сложных клиент-серверных приложений описывать прохождение потоков данных в каждом конкретном бизнесс-процессе, что дает возможность получить адекватную картину их взаимодействия.

В чем разница между моделью логических данных и моделью концептуальных данных?

Во многих случаях постоянные данные для системы управляются системой управления реляционной базой данных . Бизнес сущности и системные сущности, определенные на концептуальном уровне в бизнес моделях и системных требованиях будут развиты с помощью задач анализа вариантов использования, проекта вариантов использования и проекта базы данных в детальный проект физических таблиц, которые будут применены в системе управления реляционной базой данных. Обратите внимание, что концептуальная модель данных, обсуждаемая в этом документе - это не отдельный рабочий продукт.

облегчить согласование технологий с бизнес-процессами, обеспечивая данных — концептуального, логического и физического — с инструментами Логическая модель данных в PowerDesigner, записанная в нотации Баркера.

Второй уровень проектирования: Однако в универсальной физической модели данных объекты и свойства не зависят от базы данных. Другие модели данных, специфичные для базы данных, могут быть получены из универсальной физической модели данных. Третий уровень проектирования: Каждое приложение может работать на нескольких платформах базы данных; последний уровень проектирования необходим для моделей данных, специфичных для базы данных.

Другие иерархии уровней проектирования Иерархия модели масштаба предприятия В подобном примере концептуальная модель данных может быть вместо этого моделью данных масштаба предприятия, которая определяет стандарты для всех приложений организации. Модель данных масштаба предприятия может быть логической и включать в себя все утвержденные стандарты сущностей и атрибутов, поддерживаемых организацией. На следующем уровне проектирования могут быть представлены несколько логических моделей данных для ряда бизнес-приложений, таких, как ввод заказа и комиссионный сбор за продажу.

Модель масштаба предприятия может включать в себя обе этих сущности наряду с другими сущностями, которые ни для одной из этих специфических для приложения моделей выбрать невозможно. В этой иерархии следующим уровнем проектирования может быть универсальная физическая модель для каждого приложения.

Моделирование как основа

При этом пользуется библиотекой шаблонов триггеров, которые можно модифицировать. Имеется возможность хранить модель в целевой СУБД. В этой базе данных сохраняется информация модели. Пример разработки модели в Рассмотрим цикл разработки на примере, приведенном в статье Кодда 1. Коротко напомним содержательную сторону задачи:

на протяжении всего процесса разработки – от системного анализа и 4) моделировать бизнес-логику для широкого круга информационных систем; физическую и концептуальную модель данных; язык определений базы логической модели: Entity/Relationship, Merise, Entity/Relationship+Merise и.

Елена Гореткина Но для этого им нужны ясно понимать не только внешние условия, но и ситуацию в своей организации, имея четкое представление о бизнесе, технологиях и данных. Добиться этого помогает формализованный подход на базе моделирования корпоративной архитектуры и информационной инфраструктуры. Именно такой метод реализовала компания в системе , рассмотрению возможностей которой был посвящен семинар, проходивший недавно в Москве.

Развитие этого инструмента началось с традиционного моделирования данных, что вполне естественно, поскольку основным продуктом является ее реляционная СУБД. Но со временем функционал расширился, и в последней версии Кроме того, позволяет создавать логические, физические, концептуальные и канонические модели данных, а все метаданные хранить в едином репозитории. ейчас, когда ИТ-архитектура становится все более сложной, роль моделирования возрастает. Без таких инструментов трудно четко понять, какие ИТ-ресурсы есть сейчас в компании, как их правильно использовать, что сделать для оптимизации ИТ-архитектуры например, устранить избыточность, повысить эффективность , как управлять изменениями, чтобы быстро реагировать на перемены в рыночной ситуации.

Сейчас бизнес развивается очень динамично, но изменение ИТ-архитектуры сопряжено с рисками. Например, в период кризиса выросло число слияний и поглощений, в результате возникает необходимость интеграции ИТ-систем, а это болезненный и рискованный процесс. Для достижения успеха и сокращения сроков такого объединения пригодятся инструменты моделирования. Кроме того, в последнее время растет внимание к проблеме взаимодействия ИТ и бизнеса. Важно, чтобы руководство предприятия и его сотрудники понимали возможности ИТ с точки зрения развития бизнеса, а ИТ-подразделение осознавало цели предприятия и способствовало их достижению.

Курсовой проект -- Локальная ER-модель в Visio