30897-1 (Экономические информационные системы)

Теория экономических информационных систем

Информационные системы: структура, информационные потоки. Понятие информации в системе.

Сегодня обработка экономической информации стала самостоятельным научно-техническим направлением с большим разнообразием идей и методов. Отдельные компоненты процесса обработки достигли высокой степени организации и взаимосвязи, что позволяет объединить все средства обработки информации на конкретном экономическом объекте понятием “экономическая информационная система” (ЭИС). Детальное изучение ЭИС опирается на понятия “информация” и “система”.

Довольно-таки распространенным является взгляд на информацию как на ресурс, аналогичный материальным, трудовым и денежным ресурсам. Эта точка зрения отражается в следующем определении. Информация — это новые сведения позволяющие улучшить процессы, связанные с преобразованием вещества, энергии и самой информации.

Информация неотделима от процесса информирования, поэтому необходимо рассматривать источник информации и потребителей информации. Информацией являются сведения, расширяющие запас знаний конечного потребителя.

Выделяются три фазы существования информации.

1. Ассимилированная информация—представление сообщений в сознании человека, наложенное на систему его понятий и оценок.

2. Документированная информация—сведения, зафиксированные в знаковой форме на каком-то физическом носителе.

3. Передаваемая информация—сведения, рассматриваемые в момент передачи информации от источника к приемнику.

Основная масса информации собирается, передается и обрабатывается с помощью знаков. Знаки—это сигналы, которые могут передавать информацию при наличии соглашения об их смысловом содержании между источниками и приемниками информации. Набор знаков, для которых существует указанное соглашение, называется знаковой системой. Многие знаковые системы, естественно, нельзя четко ограничить, однако при обработке информации на электронных вычислительных машинах наличие точного перечня знаков обязательно.

Информация на пути от источника к потребителю проходит через ряд преобразователей—кодирующие и декодирующие устройства, вычислительную машину, обрабатывающую информацию по определенному алгоритму и т. д. На промежуточных стадиях преобразования смысловые свойства сообщений отступают на второй план ввиду отдаленности потребителя, поэтому понятие “информация” заменяется на более общее понятие “данные”.

Данные представляют собой набор утверждений, фактов и (или) цифр, лексически и синтаксически взаимосвязанных между собой. Лексические отношения (часто называемые парадигматическими) отражают постоянные связи в структуре языка, например “род—вид”, “целое—часть”. Связи между отдельными частями сообщения отражаются синтаксическими (синтагматическими) отношениями Они являются переменными; например, положение запятой в фразе “Казнить нельзя помиловать” определяет тот или иной ее смысл. В тех случаях, когда различие между информацией и данными нет необходимости подчеркивать, они употребляются как синоним.

Чтобы определить понятие “экономическая информация”, надо очертить рамки экономических процессов. “В наиболее общей форме экономическими процессами являются производство, распределение, обмен и потребление материальных благ. Информация об указанных процессах называется экономической информацией.

Для обработки экономической информации характерны сравнительно простые алгоритмы, преобладание логических операций (упорядочение, выборка, корректировка) над арифметическими, табличная форма представления исходных и результатных данных.

К важнейшим признакам, по которым обычно осуществляется классификация циркулирующей экономической информации, относятся:

1. отношение к данной управляющей системе. Этот признак позволяет разделить сообщения на входные, внутренние и выходные;

2. признак времени. Относительно времени сообщения делятся на перспективные (о будущих событиях) и ретроспективные. К первому классу относится плановая и прогнозная информация, ко второму—учетные данные. По времени поступления разделяются периодические и непериодические сообщения;

3. функциональные признаки. Формируется классификация по функциональным подсистемам экономического объекта. Например, информация о трудовых ресурсах, производственных процессах, финансах и т.п., в другом разрезе—на данные планирования, нормирования, контроля, учета и отчетности.

Понятие системы охватывает комплекс взаимосвязанных элементов, действующих как единое целое. Система включает следующие компоненты:

1) структура—множество элементов системы и взаимосвязей между ними;

2) входы и выходы—материальные потоки или потоки сообщений, поступающие в систему или выводимые ею. Каждый входной поток характеризуется набором параметров {х (i)}; значения этих параметров по всем входным потокам образуют вектор-функцию X. В простейшем случае Х зависит только от времени t, а в практически важных случаях значение Х в момент времени t+1 зависит от Х(t) и t. Функция выхода системы Y определяется аналогично;

3) закон проведения системы—функция, .связывающая изменения входа и выхода системы Y=F(Х);

4) цель и ограничения. Процесс функционирования системы описывается рядом .переменных u1, u2, ..., uN. Часть этих переменных (обычно всего одна переменная) должна Поддерживаться в экстремальном значении, например max u1. Функция u1= f (Х, Y, t, ...) называется целевой функцией. Она определяет соответствие цели результатам функционирования системы. Зачастую f не имеет аналитического и вообще явного выражения. На остальные переменные могут быть наложены (в общем случае двусторонние) ограничения:

аК < = gК (uК) < = bК, где 2 < = К < = N.

Среди известных свойств систем целесообразно рассмотреть следующие — относительность, делимость и целостность.

Свойство относительности устанавливает, что состав элементов, взаимосвязей, входов, выходов, целей и ограничений зависит от целей исследователя. Реальный мир богаче системы. Поэтому от исследователя и его целей зависит, какие стороны реального мира и с какой полнотой будет охватывать система. При выделении системы некоторые элементы, взаимосвязи, входы и выходы не включаются в нее из-за слабого влияния на остающиеся элементы, из-за наличия самостоятельных целей,, плохо согласующихся с целью всей системы, и т. д. Они образуют внешнюю среду для рассматриваемой системы.

Делимость означает, что систему можно представить состоящей из относительно самостоятельных частей — подсистем, каждая из которых может рассматриваться как система. Возможность выделения подсистем (декомпозиция системы) упрощает ее анализ, так как число взаимосвязей между подсистемами и внутри подсистем обычно меньше, чем число связей непосредственно между всеми элементами системы. Выделение подсистем проводит исследователь, и оно условно.

Свойство целостности указывает на согласованность цели функционирования всей системы с целями функционирования ее подсистем и элементов.

Надо также иметь в виду, что система, как правило, имеет больше свойств, чем составляющие ее элементы. Так, предприятие обладает юридической самостоятельностью, а его подразделения — нет.

2. Критерии и методы оценки вычислительных алгоритмов.

Последовательные структуры данных первоначально возникают в неупорядоченной форме. Перед обработкой обычно необходимо отсортировать их значения по ключевому признаку, что составляет, можно считать, основную работу по формированию (подготовке) структур этого типа.

Упорядоченная структура эффективна для организации быстрого поиска информации. Выходные документы, выводимые на печать, полученные на основе отсортированных данных, удобны для дальнейшего использования человеком. Многие алгоритмы задач управления вообще рассчитаны на использование только упорядоченных последовательных структур данных. Отсортированные данные позволяют организовать быструю обработку нескольких массивов.

Преимущества упорядоченных последовательных структур данных, в частности, хорошо видны на примере с операцией пересечения двух массивов, определяемой как выбор записей с ключевым признаком, значение которого есть и в первом и во втором массиве. Если исходные массивы длиною М записей каждый не отсортированы по указанному признаку, то пересечение массивов потребует выполнения С=КМ² сравнений пар признаков, где 0,5К1. Когда массивы отсортированы, С2М.

Эти обстоятельства делают сортировку данных обязательной операцией, которая сплошь и рядом предшествует собственно обработке данных.

Время сортировки данных, которые можно в известной мере считать и трудоемкостью формирования упорядоченной последовательной структуры, пропорционально числу сравнений пар признаков различных записей (С), в свою очередь зависящему от количества записей в массиве (М). Лучший по времени метод сортировки — метод слияния — характеризуется числом сравнений

С = М log₂М

и временем сортировки

T = t C = tM log₂M,

где t—константа с размерностью времени.

Метод слияния использует для сортировки резерв памяти длиной в половину массива.

Другие методы упорядочения последовательных структур данных уступают методу слияния в быстродействии.

Метод слияния применим и для упорядочения строчных структур данных, причем здесь не требуется резерва памяти, поскольку вместо пересылки записей производятся манипуляции с адресами связи.

Формирование инвертированного массива ведется путем заполнения его адресами и ключами, взятыми из основного массива. В таблице приведен пример такого заполнения инвертированного массива. При этом выделяется участок памяти V₁ для хранения ключей и связанных с ними адресов записей основного массива.

Путем первого просмотра основного массива выполняется разметка памяти. Фиксируются адреса полей и значения ключей в каждой группе. В таблице они изображены столбцами, в каждом из которых имеются значение ключа и 4 адреса.

Затем основной массив просматривается второй раз от записи к записи. Во всех его записях проверяется наличие ключей, значения которых зафиксированы ранее в инвертированном массиве, и на этой основе заполняются адреса в группах. Именно поэтому в таблице группы не упорядочены по ключу. Последняя операция—сортировка групп по значениям ключа и уплотнение инвертированного массива.

При первом просмотре основного массива производится р пересылок значений ключей в поле памяти V₁. Во время второго просмотра в инвертированный массив пересылаются М адресов записей основного массива. Сортировка групп методом слияния потребует времени tplog₂p. Наконец, уплотнение инвертированной структуры данных означает пересылку байт за байтом всего поля за исключением первой группы. Общее время формирования инвертированного массива составляет:

T = t₁(pl + Ml' + V₁)+ tplog₂p,

где t₁ — время пересылки байта, l — средняя длина ключа, l' — длина адреса, р — число разных значений ключей.

Это время, как правило, превышает время формирования упорядоченной последовательной структуры данных.

Среднее число сравнений, необходимое для построения бинарного дерева, равно: С=1,39М log₂М, если М достаточно велико. Формирование бинарного дерева требует больших затрат времени и памяти, чем формирование строчной структуры данных.

Построение неуплотненной табличной структуры данных заключается в создании вектора описания записей, вектора описания ключей и матрицы значений ключей. При этом выполняются пересылки адресов и ключей. Время формирования неуплотненной табличной структуры из m строк и п столбцов составляет:

T = t₁(l'(m + n) + l mn).