1 / 116

Modeliranje realnosti

Modeliranje realnosti. (svoje) kolo, (zimske) počitnice, razvrščanje pri vpisu na (srednjo) šolo, zbirko znamk, zbirko CD-jev, video- kaset v izposojevalnici. Kako bi predstavili realnost. današnje, jutrišnje vreme, računalniške igrice, računalnike, šolski uspeh sošolca (ev),

Download Presentation

Modeliranje realnosti

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Modeliranje realnosti

  2. (svoje) kolo, (zimske) počitnice, razvrščanje pri vpisu na (srednjo) šolo, zbirko znamk, zbirko CD-jev, video- kaset v izposojevalnici Kako bi predstavili realnost... • današnje, jutrišnje vreme, • računalniške igrice, • računalnike, • šolski uspeh sošolca (ev), • izposojo v knjižnici, • stanje pri zbiranju denarja za izlet, • …? z modelom.

  3. ENTITETA • kar je, obstaja • lahko obstaja: • fizično(konkretna entiteta) • nek konkreten dijak, hiša, vozilo … • abstraktno (abstraktna entiteta) • ljubezen, prijateljstvo, tečaj, izposoja knjige … • najmanjši del sveta, ki ga ločimo od drugih delov realne stvarnosti • nastopa kot predmet obravnave za področje, o katerem zbiramo podatke

  4. MODELIRANJE REALNOSTI • Entiteta ima določene • Lastnosti (atribute značilnost) • Domene (zaloge vednosti) • Človek atribute zaznava, sprejema vtise in iz njih oblikuje koncepcije

  5. Gradnja modela realnosti

  6. Modeliranje realnosti • Iz realnosti izločimo dele, ki nas zanimajo, in jih združimo v model realnosti. • Pri tvorjenju modela izločimo entitete, ki na naš model ne vplivajo model realnost • sorodne entitete tvorijo enotno množico (entitetni tip) • npr. Janez, Metka, Miha -> ČLOVEK

  7. Modeliranje realnosti • V realnosti je mnogo entitet. • Nekatere so med seboj zelo razlikujejo in nimajo ničesar skupnega, druge so med seboj podobne. Entitetna množica: dijaki na ogledu v Benetkah

  8. Podatki, informacije, znanje, inteligenca • Podatki:8°C, dežuje, burja (50km/h) • Podatek je predstavitev informacije • Informacije ... • Ko nek podatek ali skupino podatkov najdemo in jo ogledujemo, smo dobili informacijo • Znanjeza rešitev problemov v zvezi z izbiro oblačil. • Inteligenca pomeni • sposobnost znajti se v novih situacijah, • sposobnost sklepanja, • sposobnost pridobivanja in uporabe novega znanja, • … • Kdaj potrebujemo prvo, drugo, tretje, četrto ...

  9. znanje sinteza informacije sinteza podatki • informacija = predznanje + podatek • Ko podatkom na podlagi predznanja pripišemo pomen, s tem svoje znanje dopolnimo.

  10. Količina in vrednost informacije • Enota zakoličinoinformacije jebit. • En bit informacije dobimo, ko dobimo odgovor na vprašanje, na katerega sta možna natanko dva enako verjetna odgovora. I=-log2 p(x) [bit] (naloga) • Informacija ima tudi svojovrednost. Kolikšna je, je odvisno od tega, kdo, kdaj inkakojo prejme.

  11. Še o podatkih ... • Kakšne oblike so lahko podatki? • Kako do ustreznih podatkov, kje vse jih lahko dobimo? • S čim bi opisali ali so podatki kakovostni ali ne? • Kakovost: • dostopnost, • točnost, • pravočasnost, • popolnost, • zgoščenost, • ustreznost • razumljivost, • objektivnost.

  12. Zbiranje podatkov • Ali neko podjetje, ustanova, … , lahko deluje ne da bi na nek način zbirali podatke osvojem delovanju? (Zakaj jih potrebuje?) • Katere podatke potrebuje za svoje delovanje neko podjetje, šola, knjižnica, … • Kaj se dogaja v npr. šolski knjižnici? • Kako bi to opisali?

  13. Informacijski sistem • Informacijski sistem je sistem, v katerem se generirajo, arhivirajoin pretakajo podatki. • IS ne more obstajati sam zase, ampak le kot del ali podsistem nekega drugega sistema (organizacije), k s posredovanjem podatkov pomaga ljudem v organizaciji, da svoje delo opravijolažje, hitreje, bolje in ceneje.

  14. KONTROLNI BLOK PODATKOVNE BAZE METODE obdelave IZHODNI BLOK “informacije” VHODNIBLOK “podatki” Elementi informacijskega sistema INFORMACIJSKA TEHNOLOGIJA LJUDJE

  15. AOP (avtomatska obdelava podatkov) • SUPB (sistem za upravljanje podatkovnih baz; npr.: Oracle, DB2, InterBase, MS SQL Server, BerkleyDB, …) • Centralizirana, porazdeljena podatkovna baza

  16. Naloge IS • zbiranjepodatkov, • hranjenjepodatkov, • obdelavapodatkov, • varovanjepodatkov, • posredovanjepodatkov uporabnikom. Idealen IS posreduje prave podatke ob pravem času z minimalnimi stroški. Prvi IS 3500 pr.n.št.- Babilonci.

  17. Podatkovna baza

  18. Ponovitev • Kakšna je razlika med realnostjo (npr. delovanje nabavne službe) in modelom realnosti? • Kakšne funkcije (naloge) opravlja informacijski sistem? • Kakšen naj bi bil idealen IS?

  19. Elementi IS • Informacijski sistem je sestavljen iz več elementov: • strojna oprema ( računalnik, tiskalnik, skener..) in • programska oprema (računalniška oprema) za zajem, obdelavo, shranjevanje in posredovanje podatkov • podatkovna baza (model obravnavane stvarnosti) • omrežje (povezave med elementi strojne opreme) • postopki (skupek navodil, priporočil… za uporabo in razvoj informacijskega sistema) • ljudje (posamezniki,skupine, ki delajo z IS.

  20. IS • Naloga informacijskega sistema je oskrbeti uporabnike s podatki, na podlagi katerih si bodo lahko oblikovali pravo informacijo o podjetju ali organizaciji. • Informacijski sistem ne rešuje nobenih problemov. • Informacijske sisteme uporabljamo na vseh področjih človekovega udejstvovanja: • Knjižnicah • Bolnišnicah • Šolah ..

  21. IS podpira poslovni sistem poslovni sistem upravljalski proces informacijski proces temeljni proces

  22. Strateška raven Taktična raven Operativna (transakcijska) raven Upravljavska piramida • Tipične upravljavske ravni odločanja v poslovnem sistemu: • IS v poslovnih sistemih oskrbujejo temeljni in upravljalni proces z vsemi potrebnimi informacijami. • IS morajo zadovoljiti trenutne in bodoče potrebe uporabnikov

  23. Vrste IS • IS za podporo temeljnemu procesu oziroma operativnemu nivoju odločanja • poslovni (transakcijski) IS • za posamezne poslovne funkcije ali integrirani IS • IS za podporo upravljavskemu procesu oziroma višjim nivojem odločanja (taktičnemu in strateškemu) • upravljavski IS • vodstveni IS • sistemi za podporo odločanju • ekspertni sistemi • …

  24. Vrste IS • upravljavski IS: • pridobivanje raznih podatkov za upravljanje in odločanje • vodstveni IS: • predvsem za vsakodnevne, taktične odločitve, omogočajo analizo in obdelavo podatkov, grafične prikaze • sistemi za podporo odločanju • širok spekter podatkov • olajšajo trud v odločitvenem procesu • pomagajo preseči človekove omejitve pri procesiranju informacij • omogočajo sistematizirano odločanje in tako v veliki meri pripomorejo, da se izognemo pastem pri odločanju • kaj-če analize

  25. RAVNATELJSTVO UČITELJ DIJAK, STARŠI LDN, urniki, predmetnik, napredovanja, odločbe realizacija, poročila, pobude, ocene, obvestila spričevala, obvestila, potrdila odsotnosti, potrdila evidence, poročila urnik, UN, LDN razporedi, dijaške evidence predlogi za štipendije, vpis, prepis SVETOVALNA SLUŽBA KNJIŽNICA naročilnice, opomini IS šole urnik, prijave naročila, izposoja naročila, kadrovske in pedagoške evidence dijaške evidence, ocene 3. in 4.l. TAJNIŠTVO MATURA spremembe k.evidenc, potrdila, kopije spričeval, pogodbe prijave, razporedi, pravila obračuni, naročila-zunanja popisi stanja in del, ponudbe, izplačila, računi računi, pogodbe, predmetniki, podatki o zaposlencih naročila št.in vrste malice, spremembe VZDRŽEVANJE RAČUNOVODSTVO KUHINJA Primer- model pretoka podatkov

  26. Vrste obdelave podatkov • zajemanje podatkov v taki obliki, da jih je možno skladiščiti, prenašati in z njimi manipulirati, • prenašanje podatkov (premikanje z enega mesta na drugo), • shranjevanje podatkov za kasnejšo uporabo, • preiskovanje podatkov, da najdemo želeni podatek, • preoblikovanje podatkov, tako, da s starimi izvajamo aritmetične in logične operacije. • Izpis in prikaz podatkov.

  27. realni sistem vhodi (spremembe) stanje transformacije KAKO DO IS? • IS = model realnega sistema podatki programi za ažuriranje baza podatkov programi za analize,poročila informacijski sistem • model PROCESOV • model PODATKOV

  28. okolje zajemanje podatkov ažuriranje akcije obdelava podatkovna baza pridobivanje informacij, odločanje

  29. Podatkovna baza • Pri modeliranju sveta z računalnikom, prestavimo stvarnost z modelom, ki ga imenujemo podatkovna baza svet podoba sveta baza podatkov

  30. Podatkovna baza • V računalniku tvorimo modele s podatki • Iz realnega sveta izluščimo tiste entitete, ki jih proučujemo, • opišemo jih z lastnostmi in povezavami, ki nas zanimajo. • vsako entiteto povsem enolično določimo in jo tako ločimo od drugih

  31. Podatkovna baza • Podatke v računalniku povežemo • Podatkovna baza je model v računalniku, ki vsebuje vse lastnosti, ki jih preučujemo, in tiste povezave, ki nas zanimajo, njegovo delovanje pa ustreza razmeram v realnosti Podatkovna baza gradimo z zajemanjem podatkov iz okolja, uporabnik za iz nje pridobiva podatke

  32. Podatkovna baza • Podatkovna baza mora izpolnjevati določene zahteve, ki jih sprejel Ameriški državni inštitut za standardizacijo –ANSI: • Podatki v bazi so povezani in urejeni v določenem vrstnem redu; • Podatkovna baza je urejena tako, da lahko podatke v njej istočasno uporablja en uporabnik ali več uporabnikov; • Podatki se v bazi ne ponavljajo; • Podatkovna baza je shranjena v računalniku • Podatkovna baza je osnova za sprejemanje odločitev in izvajanje akcij v realnosti

  33. Obdelava podatkov • Podatkovna baza je namenjena ljudem, ki s pomočjo sistema za obdelavo podatkov dobijo iz nje prave podatke ob pravem času • Z obdelavo podatkov zadovoljimo uporabnikove trenutne in prihodnje potrebe po podatkih PB je model okolja, ki služi kot osnova za sprejemanje odločitev in izvajanje akcij.

  34. Trije pogledi (opisi) na fizično PB • Pogled uporabnika (zunanji nivo) • Način modeliranja okolja (konceptualni nivo) • Fizično shranjevanje podatkov (notranji nivo)

  35. Uporabnikov pogled zunanja shema logična podatkovna neodvisnost konceptualna PB; globalni model okolja konceptualna shema zbirka logičnih zapisov fizična podatkovna neodvisnost notranja shema zbirka fizičnih datotek FPB

  36. Osnovni pojmi: Organizacija BP: skrbnik SUBP meta BP fizična BP uporabniški programi uporabnik

  37. Obdelava podatkov • Naloge sistema za upravljanje podatkovnih baz ali SUPB: • Zagotoviti pravilnost in ažurnost podatkov; • Sočasno nuditi podatke vsem uporabnikom, • Posredovati podatke takrat, ko jih uporabniki potrebujejo; • Omogočiti vsem uporabnikom dostopnost do tistih podatkov, ki jih potrebujejo pri svojem delu • Posredovati podatke o tem, kaj se je zgodilo (zgodovina), in o tem, kaj se utegne zgoditi (napovedi).

  38. Obdelava podatkov • Podatkovna baza je organizirana v: • centralizirani obliki: • ko se celotna baza nahaja na enem računalniku in upravlja z enim sistemom upravljanja • porazdeljeni obliki: • Porazdeljena podatkovna baza pa je nameščena na več računalnikih na različnih lokacijah medsebojno povezanih v omrežju in je upravljana z več sistemi za upravljanje.

  39. PODATKOVNI MODEL • Razvoj sistema za obdelavo podatkov je zapleten in obsežen projekt • Podatkovni model je strukturiran mehanizem za opis realnosti s podatki • Z njim opredelimo statične in dinamične lastnosti posameznih podatkov

  40. Kako do modela? 1 2 z analizo delovanja “podjetja” (od zgoraj) z analizo obstoječih dokumentov (od spodaj)

  41. Kako do modela? Podatkovna analiza zbiranje in analiza dokumentov in ostalih podatkov : pregled vseh “nastopajočih” atributov … Oblikovanje logičnega modela

  42. Kako do modela? • Analiza realnega procesa -> globalni model. • Določitev “enot” (entitet), ki nastopajo v tem procesu: konceptualni model (E-R). • Zapis logičnega modela (glede na SUPB) • Izdelava fizične podatkovne baze -> fizični model

  43. Globalni model • Globalni model vsebuje glavne entitete, njihove atribute in pomembnejše povezave Blago Shema globalnega modela Dobavitelj Trgovina Naročilo

  44. Konceptualni model • Konceptualni model je podatkovni model, ki opisuje množico konceptov obravnavanega modela.

  45. Konceptualni model • Konceptualni model začnemo graditi na vrhu Primer razvijanja konceptualnega modela: Shemo na levi smo s transformacijo preoblikovali v končno shemo na desni Oseba Oseba Živi v Živi v Je v KRAJ KRAJ država

  46. Konceptualni model • Za razvijanje konceptualnega modela se uporablja pristop entiteta - razmerjeali E-R, ki je zgrajen iz: • Entitet, ki predstavlja realno osebo, dogodek ali koncept • Za vsako entiteto določimo (primarni) ključ • Atributov, ki so lastnosti (značilnost) entitet • Razmerij, ki predstavljajo povezave med posameznimi entitetami

  47. Konceptualni model Elementi modela entiteta – razmerje (entitete, atributi, razmerja med njimi

  48. Konceptualni model • Slikovni prikaz modela E-R izvedemo z diagramom E-R, pri čemer uporabljamo dogovorjene simbole.

  49. Konceptualni model spol avtor bere OSEBA KNJIGA starost naslov Diagram entiteta –razmerje branja knjige ime ime izbere N 1 DIJAK PREDMET Diagram entiteta –razmerje izbira predmetov

  50. E-R model • obstaja več verzij te diagramske tehnike • prednosti: • enostavnost • možnost pretvorbe v različne podatkovne modele • neodvisnost od konkretnih komercialnih izvedb baz podatkov in njihovih SUPB

More Related