Strategické
This presentation is the property of its rightful owner.
Sponsored Links
1 / 23

TPS PowerPoint PPT Presentation


  • 93 Views
  • Uploaded on
  • Presentation posted in: General

strategické řízení. taktické řízení. EIS. OIS. OIS. MIS. operativní řízení a provozu. EDI. OIS. TPS. Informační systémy 2. Data v počítači. Spojení:e-mail: [email protected] tel.:48 535 2442 Konzultace:úterý14 20 - 15 50. Data strukturovaná.

Download Presentation

TPS

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.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

Presentation Transcript


Tps

strategické

řízení

taktické

řízení

EIS

OIS

OIS

MIS

operativní řízení

a provozu

EDI

OIS

TPS

Informační systémy 2

Data v počítači

Spojení:e-mail: [email protected]

tel.:48 535 2442

Konzultace:úterý1420 - 1550


Tps

Data strukturovaná

Základní typy (dělení z důvodu rozlišení povolených a nepovolených manipulací a hodnot):

  • textová (řetězce znaků)

  • číselná – čísla reálná, racionální …

  • datum, čas

  • logická – splnění podmínek, existence či neexistence vlastností objektu

  • kategorie – hodnota vlastností vybraná ze škály (často číselníky, umožňující zaznamenání hodnoty pouze kódem)

Data v počítači

Strukturováním je vytvářena taková organizace dat, která umožňuje efektivně zpracovat a vyhledat údaje podle potřeby.

Strukturovaná data vytvářejí vyhledávací klíče.

Klíče, jež jednoznačně identifikující datový záznam, jsou nazývány primární klíče (někdy též identifikační klíče).


Tps

Data strukturovaná

  • představují údaje „o něčem“

    • jméno, příjmení, adresa, rodné číslo, telefonní číslo, věk, váha, cena, datum,

    • počet bodů, kategorie, průměrná známka,

    • počet kusů, počet stran, ...

  • operace aneb co s daty mohu dělat:

    • sčítání, zaokrouhlení, násobení

    • připojení (jméno + příjmení), zkrácení, řazení

    • den v týdnu, negace,…

  • jsou charakterizována datovým typem

    • číslo

    • textový údaj

    • datum a čas

    • logický údaj (ano/ne)

Data v počítači

  • zakódovaná data

    • různá kódování čísel

      • - např. 324H

        00110011 00110010 00110100 - ASCII

        101000100 - binárně

    • text, písmena - různé kódové tabulky (ASCII, EBDIC, …, národní abecedy)

    • datum a čas - „jak píšeme datum“ / převod na jediné číslo

    • logická hodnota - 1 bit

    • kategorie - číselníky


Tps

Data strukturovaná

Číselníky

1 svobodný

2 ženatý/vdaná

3 rozvedený/rozvedená

4 vdovec/vdova

11 trvalý pracovní poměr

21 vedlejší pracovní poměr

41 dohoda o provedení práce

55 dohoda o pracovní činnosti

… ……..

Data v počítači


Tps

Data nestrukturovaná

Data typu:

  • volný text

  • audio

  • video

  • grafika

  • multimédia…

  • Poskytují více dat než strohé strukturované údaje

  • Problém: podle nestrukturovaných dat lze velmi těžko vyhledávat

    • Používanéřešení - nestrukturová data bývají doplněna daty strukturovanými

Data v počítači

Přibližné objemy dat


Tps

Datová základna - samostatná část informačního systému (IS)

  • měla by co nejlépe obstát při změnách v IS

  • návrh datové základny - pohled na to, co datová základna obsahuje - odpovídá pohledu na skutečnost, ve které se odehrává činnost podniku nebo organizace.

Souborový a databázový přístup

Základní pojmy databázových struktur:

  • záznam (record) - množina údajů v datové základně, které se týkají jednoho reálného objektu (věci, jevu, osoby, děje - např. záznam o konkrétním druhu zboží),

  • atribut - zaznamenaná vlastnost reálného objektu - např. název zboží, jeho váha, rozměry, barva, materiál, datum výroby, trvanlivost,…


Tps

Souborový přístup

Historicky první

  • aplikace ukládá svá data do jednoho či několika datových souborů

  • Soubor obsahuje záznamy o jednom typu objektů ve formě datových vět

  • Hodnoty atributů v jednom záznamu se nazývají položky

    Omezení

  • každá aplikace si udržuje svá data

  • problémové využívání týchž dat pro různé aplikace(např. adresa bydliště – nutnost opakovaných změn dat v řadě souborů při přestěhování)

  • přístup je koncipován pro jednoúkolové zpracování(při zpracování několik úloh současně mají různé aplikace potíže)

    Levnější, než databázový přístup

Souborový a databázový přístup


Tps

Souborový přístup

Souborový a databázový přístup

Organizace vět v souboru

  • položky tvoří strukturu záznamu (v aplikačním programu)

  • záznamy se ukládají jako věty do souboru

    Hodnoty atributů v jednom záznamu se nazývají položky

    Omezení souborového přístupu

  • koncipován pro jednoúkolové zpracování

  • těsná vazba struktury dat na aplikační program


Z kladn pojmy pro zpracov n dat

Základní pojmy pro zpracování dat

Entita - každý objekt, jev, událost a pod., který je pro nás ve vymezeném systému z nějakého důvodu významný a který označujeme vhodným jménem

Typ entity - vymezuje celou množinu objektů

Výskyt entity – individuum, jeden objekt z typu entity

Atribut – významná vlastnost čisouhrn významných vlastnostítypu entity

Primární klíč - slouží k vzájemnému rozlišení výskytů entit stejného typu

Příklad:

Typ entity - "student TU Liberec"

Atributy - např. jméno, datum narození, číslo indexu, studijní obor, ročník, číslo OP, výška, znalost cizích jazyků, r.č.,…

Výskyt entity - každý ze studentů TU Liberec

Primární klíč - číslo OP nebo číslo indexu


Z kladn pojmy pro zpracov n dat1

+

Základní pojmy pro zpracování dat

datová věta - je datovým obrazem jednoho výskytu entity, obsahuje primární klíč

datová položka - zobrazuje, resp. vyjadřuje hodnotu jednoho z atributů

PK hodnota A1 hodnota A2 hodnota A3 ...

primární klíčjednotlivé datové položky

datový soubor - datový obraz všech výskytů entit stejného typu

datová základna - souhrn datových souborův systému (ve většině informačních systémů je datově zobrazeno více typů entit)

vlastní data - konkrétní udávané hodnoty jednotlivých atributů


Tps

Databázový přístup

Základní princip

Souborový a databázový přístup

  • Koncepce oddělení dat od aplikací a svěření jejich správy do databáze

  • Databáze spravuje a řídí datovou základnu

  • Jednotlivé aplikace, pokud chtějí nějaká data uložit nebo přečíst, žádají o tuto službu databázi


Tps

Souborový a databázový přístup

Databázový přístup

Aplikace 1

Databáze

Data

Aplikace 3

Aplikace 2


Tps

Databázový přístup

  • Požadavky na databázový systém:

  • sdílení dat - odstranění redundance a paralelní přístup

    • Každý údaj je v databázi pouze jedenkrát a mohou k němu přistupovat různé aplikace; různé aplikace obecně mohou do databáze přistupovat paralelně (zároveň)

  • nezávislost aplikací na změnách ve fyzickém uložení dat, abstraktní pohled na data, možnost definice datových typů, centrální popis dat

    • Fyzické uložení dat spravuje systém řízení báze dat (SŘBD) - pro přístup k datům nabízí aplikacím a uživatelům nástroje, s jejichž pomocí mohou vyjádřit, jaká data požadují.

  • ochrana dat před neoprávněným přístupem a poškozením

    • Různí uživatelé mají různá přístupová práva do databáze; databáze má být schopna ochránit data i před výpadky elektřiny, poruchami různých zařízení apod.

Souborový a databázový přístup


Tps

Databázový přístup

  • Požadavky na databázový systém:

  • kontrola konzistence dat

    • Databáze má být schopna zajistit dodržování určených pravidel (tzv. integritních omezení) a zabezpečit data před případnými nehodami, které mohou vzniknout v průběhu transakcí

  • velké objemy dat

    • Relativně k možnostem paměťových medií musí být databáze schopna uchovávat odpovídající objem dat.

Souborový a databázový přístup

Transakceje posloupnost manipulací s daty, která musí proběhnout celá, aby data byla uložena "správně".Např. převod z jednoho účtu na jiný účet v bance musí proběhnout jako odpovídající změny na obou účtech.


Tps

UŽIVATEL

UŽIVATEL

UŽIVATEL

UŽIVATEL

APLIKAČNÍ PROGRAMY

APLIKACE

SŘBD

SOUBOR DAT

BÁZE DAT

Správa dat - etapy vývoje

Souborový (agendový) přístup

Databázový (systémový) přístup

Souborový a databázový přístup

F


Tps

Databázový přístup

  • Velké databázové systémy - firmy ORACLE, INFORMIX, SYBASE - nákladné

  • Menší (cenově dostupnější) databázové systémy - MS Access, Paradox, FoxPro ("malé" databázové systémy - dostupné zcela zdarma, př. MySQL)

    • jazyk SQL - standard, umožňující využívání datových zdrojů spravovaných různými databázovými systémy

Souborový a databázový přístup

Tvorba datové základny IS organizace - složitá záležitost, vyžadující péči lidí s různým odborným zaměřením.

Při návrhu konceptuálního schématu datové základny se rozhoduje o tom, co v datové základně bude

Během provozu IS, je pro uživatele důležité, zda umí datovou základnu využívat jako informační zdroj.


Po adavky z hlediska po ta ov ch is

Souborový a databázový přístup

Požadavky z hlediska počítačových IS

  • Horizontální a vertikální integrace informací

  • Rychlé agregování informací od nižších stupňů řízení

  • Racionální prezentace informací v čase, formě a prostoru

  • Časová frekvence

  • Rozsah uchovávaných informací

F


Organizace dat soubory a datab ze

Datová hierarchie

Organizace dat - soubory a databáze

Zpracování transakcí

  • dávkové zpracování

  • zpracování on-line


N vrh strukturovan datov z kladny

Návrh strukturované datové základny

Realita, jejímž odrazem má být navrhovaná datová základna, se skládá z různých objektů neboli entit

Mezi sledovanými entitami mohou existovat různé vztahy

Vztah mezi entitami stejného typu – rekurzivní vztah

Kardinalita vztahu - symbolické označení 1:1, 1:n nebo m:n

1:1 – pedagog A má za manželku B

1:n – pedagog A učí studenty CCC

m:n – studenty CCC učí pedagogové DD


N vrh strukturovan datov z kladny1

Návrh strukturované datové základny

Integritní omezení datové základny –veškerá pravidla, vymezující přípustné hodnoty (a kombinace hodnot) atributů – přípustné hodnoty, formát zobrazení

  • Relační model dat

  • předpokládá existenci jednohodnotových atributů

  • představa zobrazení formou relační tabulky, ve které odpovídá pojmu n-tice řádek a pojmu atribut sloupec


N vrh strukturovan datov z kladny2

Návrh strukturované datové základny

Relační databáze

  • všechna data mají tvar jedné nebo více tabulek s pojmenovanými sloupci

  • každý sloupec obsahuje data z jedné domény (tj. jednoho datového typu)

  • prvky jednotlivých sloupců (jimž je dáno jméno a typ) se nazývají obvykle položky nebo pole a pojem řádek splývá s pojmem záznam (věta)

  • Relacemi ve smyslu relačního modelu dat se obecně popisují jak entity, tak vztahy mezi nimi.

  • terminologicky rozlišujeme mezi:

  • "entitní relace" - množiny uspořádaných n-tic atributů popisujících samotné entity

    • a

  • "vztahové relace„ - množiny uspořádaných n-tic


Datov sklady

Datové sklady

Datový sklad (anglicky Data Warehouse, případně DWH) je zvláštní typ relační databáze, která umožňuje řešit úlohy zaměřené převážně na analytické dotazování nad rozsáhlými soubory dat.

Datové sklady (Warehouse) – dva hlavní záměry:

  • Sjednocení pohledu na data v jednotlivých tzv. produkčních systémech

    • poskytuje přehledný přístup k datům celé organizace

      • rozličně nazývané jedny a tytéž objekty jsou viděny jako objekt jeden

      • různě měřené stejné veličiny (peníze, množství, čas,...) jsou měřeny stejným měřítkem (ve stejných jednotkách)

  • Poskytování souhrnů – tj. statistik, přehledů vývoje, porovnání

    • analytické pohledy na sumární skutečnosti různých dimenzí


Datov sklady1

Datové sklady

K definici rozdílu mezi běžnou relační databází a datovým skladem se obvykle používá následujících charakteristik (dle W. Inmona):

Orientace na subjekt - u běžné relační databáze je obvyklá snaha o co nejmenší redundanci uložení dat. V datovém skladu je naproti tomu řešení vždy vedeno snahou o vnitřní separaci jednotlivých funkčních celků - výsledkem je struktura, která je čitelnější pro uživatele (manažera, business analytika) za cenu zvýšených nároků na paměťový prostor.

Integrovanost - Běžná provozní aplikace (program) nad relační databází řeší určitý specifický okruh úloh nad „svými“ specifickými daty. V datovém skladu je třeba naproti tomu shromáždit informace z mnoha různých zdrojů a seskupit je nikoliv podle původu, ale podle logického významu.

Nízká proměnlivost - Data jsou do datového skladu obvykle nahrávána ve větších dávkách (například v denních nebo týdenních intervalech) a pak již nejsou nijak modifikována.

Historizace - Data jsou v datovém skladu obvykle udržována v historické podobě, nikoliv pouze v aktuálním stavu. To je dáno nutností provádění analýz zaměřených na vývoj v čase.


  • Login