Conceptul de model este cheie în teoria generală a sistemelor. Modelarea ca metodă de cercetare puternică – și adesea singura – implică înlocuirea unui obiect real cu altul – material sau ideal.
Cele mai importante cerințe pentru orice model sunt adecvarea acestuia la obiectul studiat în cadrul unei sarcini specifice și fezabilitatea mijloacelor disponibile.
În teoria eficienței și informatică, un model al unui obiect (sistem, operație) este un sistem material sau ideal (imaginabil mental) creat și/sau utilizat în rezolvarea unei probleme specifice în scopul obținerii de noi cunoștințe despre obiectul original, adecvate pentru ea din punct de vedere al proprietăților studiate și mai simplă decât originalul în alte privințe.
Clasificarea principalelor metode de modelare (și modelele lor corespunzătoare) este prezentată în Fig. 3.1.1.
În studiul sistemelor informaționale economice (EIS) sunt utilizate toate metodele de modelare, totuși, această secțiune se va concentra pe metodele semiotice (semnale).
Să reamintim că semiotica (din greacă semeion - semn, semn) este știința proprietăților generale ale sistemelor de semne, adică sisteme de obiecte (semne) concrete sau abstracte, fiecăruia dintre care este asociat un anumit sens. Exemple de astfel de sisteme sunt orice limbă
Orez. 3.1.1. Clasificarea metodelor de modelare
(naturale sau artificiale, de exemplu, descrierea datelor sau limbaje de modelare), sisteme de semnalizare în societate și în lumea animală etc.
Semiotica cuprinde trei secțiuni: sintactică; semantică; pragmatică.
Sintactica studiază sintaxa sistemelor de semne fără a ține cont de orice interpretări și probleme asociate cu percepția sistemelor de semne ca mijloace de comunicare și comunicare.
Semantica studiază interpretarea enunțurilor unui sistem de semne și, din punctul de vedere al modelării obiectelor, ocupă locul principal în semiotică.
Pragmatica examinează atitudinea persoanei care utilizează sistemul de semne față de sistemul de semne însuși, în special - percepția expresiilor semnificative ale sistemului de semne.
Dintre numeroasele modele semiotice, datorită celei mai mari distribuții, mai ales în contextul informatizării societății moderne și al introducerii metodelor formale în toate sferele activității umane, le vom evidenția pe cele matematice care reflectă sisteme reale folosind simboluri matematice. Totodată, ținând cont de faptul că avem în vedere metode de modelare în raport cu studiul sistemelor în diverse operații, vom folosi cunoscuta metodologie a analizei sistemelor, teoria eficienței și luarea deciziilor.
Mai multe despre subiectul 3. TEHNOLOGIA SIMULĂRII SISTEMELOR INFORMAȚIONALE Metode de modelare a sistemelor:
- Modele de simulare a sistemelor informaţionale economice Fundamentele metodologice ale aplicării metodei simulării
- Secțiunea III BAZE PENTRU MODELAREA UNUI SISTEM DE MARKETING DE SERVICII
- CAPITOLUL 1. SISTEME DINAMICE CONTROLATE CA OBIECT DE SIMULARE CALCULATORULUI
- Fundamentele modelării structurale a sistemului de marketing al serviciilor medicale
- Secțiunea IV EXEMPLU DE UTILIZARE APLICATĂ A UNUI MODEL DE SISTEM DE MARKETING ÎN MODELAREA IMITĂȚII
- Conceptul de modelare a sferei financiare a sistemelor de marketing
MINISTERUL EDUCAȚIEI AL UNIVERSITĂȚII TEHNICE DE STAT ULYANOVSK V.S. SCHKLEIN MODELAREA SISTEMELOR DE INFORMAȚII Note de curs pentru studenții direcției 652100 „Construcții de aeronave” Universitatea din Shcheklein V.S. Щ Modelarea sistemelor informatice: note de curs / V.S. SHCHEKLEIN. - Ulianovsk: UlSTU, 2002 .-- p. Notele de curs sunt o selecție de materiale utilizate în anul universitar 1999/2000 la desfășurarea orelor la disciplina „Modelare sisteme informaționale”. Este destinat studenților specializărilor: 130107 „Prelucrare software a materialelor de construcție” și 130111 „Management de proiect de producție de aeronave”. Acest manual nu este complet, este planificat să includă material nou dezvoltat, a cărui selecție și proiectare se efectuează în conformitate cu programul de disciplină aprobat. 3 CUPRINS INTRODUCERE ……………………………………………………… .. IMPLEMENTAREA SA FOLOSIND UN CALCULATOR …………… 7 3. ALGORITMI GENERALIZATI DE MODELARE STATISTICA ………………………… ……………………………………………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………………………………………… …………………… 9 DISTRIBUȚIE. SIMULAREA EVENIMENTELOR ALEATOARE …………………………………………………… .. 5. ABORDAREA SIMULĂRII SISTEMElor …………………… ... 15 6. SETAREA VALORILOR ALEATORII ȘI EVENIMENTE ALEATORII ÎN EXCEL ...................... 23 8. MODELAREA SISTEMELOR DE SERVICII DE MASĂ. 25 9. Structura informației și calculului TEM sistematic ........................................ ......................................... 26 9.1. Conceptul procesului ………………………………… ………………………… .. 28 9.2. Volumul de muncă …………………………………………………… 29 10. INDICATORI DE PERFORMANȚĂ A SISTEMULUI INFORMAȚIONAL ………………………………………………………… ……… .. 30 11. ESTIMAREA PERFORMANȚEI COMPONENTELOR SISTEMULUI ……………………………………………………………………….…. 31 12. EVALUAREA PERFORMANȚEI SISTEMULUI ÎN GENERAL ……. 32 13. INFLUENȚA MODULUI DE PRELUCRARE A DATELOR …………………… .. 35 14. CARACTERISTICI DE FIABILITATE ………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………… .. … ……………………………………………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………. ” ……………. 40 REFERINȚE ……………………………………. 46 4 INTRODUCERE Utilitatea modelării matematice pentru rezolvarea problemelor practice nu ridică deloc îndoieli. Poate apărea întrebarea, de ce este necesară stăpânirea modelării sistemelor informaționale (și acum aceste sisteme nu pot fi imaginate fără tehnologia computerizată) pentru constructorii de avioane concentrați pe tehnologia producției de aeronave? Tehnologia modernă devine din ce în ce mai automatizată. Un producător modern de avioane, fie că este designer sau tehnolog, trebuie să folosească computere în munca sa. Există pericolul unei evaluări inadecvate a capacităților computerului atunci când se rezolvă probleme de inginerie. Acest lucru poate duce fie la refuzul automatizării unuia sau altul fragment al procesului tehnologic, fie la cheltuieli nejustificate pentru echipamente de calcul, ale căror capacități sunt mult supraestimate în comparație cu cele necesare. În acest caz, așa-numitul bun simț poate duce la grave erori de evaluare. Scopul disciplinei este de a dota un tânăr specialist cu un aparat de evaluare a sistemelor informatice și de calcul, astfel încât să poată încadra corect mijloacele de automatizare în contururile producției sau managementului. În plus, prin modelarea anumitor sisteme, studenții dobândesc experiență indirectă în optimizarea sistemelor și consolidează abilitățile de utilizare a computerului în rezolvarea problemelor profesionale. 1. CONCEPTE DE BAZĂ ALE TEORIEI MODELĂRII Modelarea este înlocuirea unui obiect cu altul pentru a obține informații despre cele mai importante proprietăți ale obiectului – originalul cu ajutorul obiectului – modelul. Model (franceză modele din latină modulas - măsură, eșantion): 1) o probă pentru producția în masă a unui produs; marca produsului; 2) produsul din care se îndepărtează forma (şabloane, modele, pieţe); 3) persoana sau obiectul reprezentat de artist; 4) un dispozitiv care reproduce structura sau acțiunea oricărui alt dispozitiv; 5) orice imagine a unui obiect, proces sau fenomen folosit ca reprezentativ al originalului (imagine, diagramă, desen, hartă); 6) aparatul matematic care descrie un obiect, un proces sau un fenomen; 7) un dispozitiv pentru obținerea unei amprente într-o matriță de turnare. În cele ce urmează, dacă nu se specifică altfel, modelul va fi înțeles ca un aparat matematic. Toate modelele au o anumită structură (statică sau dinamică, materială sau ideală), care este similară cu structura obiectului original. În procesul de lucru, modelul acționează ca un cvasi-obiect relativ independent, ceea ce face posibilă obținerea în timpul cercetării unor cunoștințe despre obiectul în sine. Dacă rezultatele unui astfel de studiu (modelare) sunt confirmate și pot servi drept bază pentru prognoza în obiectele studiate, atunci ei spun că modelul este adecvat obiectului. În acest caz, adecvarea modelului depinde de scopul modelării și de criteriile adoptate. Procesul de modelare presupune prezenţa: - obiectului cercetării; - un cercetător cu o sarcină specifică; - un model creat pentru a obține informații despre un obiect necesare pentru rezolvarea unei probleme. În raport cu modelul, cercetătorul este experimentatorul. Trebuie avut în vedere că orice experiment poate avea o importanță semnificativă într-un anumit domeniu al științei și tehnologiei numai cu o prelucrare specială a rezultatelor sale. Unul dintre cele mai importante aspecte ale modelării sistemelor este problema obiectivului. Orice model este construit în funcție de scopul stabilit de cercetător, de aceea una dintre principalele probleme în modelare este problema de atribuire a țintei. Asemănarea procesului care decurge în model cu procesul real nu este un scop în sine, ci o condiție pentru funcționarea corectă a modelului. Ca scop, ar trebui stabilită sarcina de a studia orice aspect al funcționării obiectului. Dacă obiectivele modelării sunt clare, atunci apare următoarea problemă, problema construirii unui model. Această construcție se dovedește a fi posibilă dacă există informații sau sunt formulate ipoteze cu privire la structura, algoritmii și parametrii obiectului investigat. Trebuie subliniat rolul cercetătorului în procesul de construire a unui model, acest proces fiind creativ, bazat pe cunoștințe, experiență, euristică. Metodele formale care permit o descriere suficient de precisă a unui sistem sau proces sunt incomplete sau pur și simplu absente. Prin urmare, alegerea acestei sau acelea analogii se bazează în întregime pe experiența cercetătorului, iar erorile cercetătorului pot duce la rezultate eronate de simulare. Când modelul este construit, atunci următoarea problemă poate fi considerată problema lucrului cu acesta, implementarea modelului. Aici, principalele sarcini sunt de a minimiza timpul de obținere a rezultatelor finale și de a asigura fiabilitatea acestora. Pentru un model construit corect, este caracteristic că dezvăluie doar acele regularități de care are nevoie cercetătorul și nu ia în considerare proprietățile sistemului - originalul, care sunt nesemnificative la momentul dat. Clasificarea tipurilor de modelare a sistemului este prezentată în Fig. 1.1. Modelarea matematică reprezintă construirea și utilizarea modelelor matematice pentru a studia comportamentul sistemelor (obiectelor) în diverse condiții, pentru a obține (calcula) anumite caracteristici ale originalului fără a efectua măsurători sau cu un număr mic al acestora. În cadrul modelării matematice s-au dezvoltat două abordări: - analitice; - imitație. 6 Modelarea sistemului Determinist Stochastic Static Dinamic Discret Discret Continuu Abstract Material Vizual Simbolic Matematic Natural Fizic Analitic Combinat. Simulare Fig. 1.1. Abordarea analitică se bazează pe construirea de dependențe de formule care conectează parametrii și elementele sistemului. Multă vreme, această abordare a fost de fapt o abordare matematică. Cu toate acestea, atunci când se iau în considerare sisteme complexe, dependențele matematice stricte sunt foarte complexe; sunt necesare un număr mare de măsurători pentru a obține valorile necesare ale parametrilor. Analiza caracteristicilor proceselor de funcționare a sistemelor complexe folosind doar metode de cercetare analitică întâmpină dificultăți semnificative, conducând la necesitatea unei simplificări semnificative a modelelor fie în stadiul construcției acestora, fie în procesul de lucru cu un model, care reduce fiabilitatea rezultatelor. Abordarea prin simulare (statistică) a modelării se bazează pe utilizarea teoremei limitei lui Chebyshev în reprezentarea probabilistică a parametrilor sistemului. Pe baza unui studiu preliminar al sistemului modelat, este destul de simplu să se determine tipurile și valorile legilor de distribuție pentru valorile aleatoare ale parametrilor. În cadrul abordării simulării sunt utilizate dependențe analitice între parametrii elementelor sistemului, însă aceste dependențe sunt de natură mai generalizată, simplificată. Ele sunt mult mai simple decât dependențele în abordarea analitică. 7 Modelarea matematică a sistemelor, inclusiv a sistemelor informaționale, vizează optimizarea structurii sistemelor, alegerea celor mai optime moduri de funcționare a sistemelor, determinarea caracteristicilor necesare hardware și software. Modelarea matematică a proceselor tehnologice, inclusiv a proceselor informaționale, are ca obiective principale găsirea caracteristicilor optime sau acceptabile ale obiectului în sine, găsirea unor moduri optime de procesare, instruirea personalului și asigurarea anumitor funcții de control. În orice caz, modelarea trebuie să îndeplinească următoarele cerinţe: - modelele trebuie să fie adecvate sistemelor sau sarcinilor tehnologice corespunzătoare; - trebuie asigurată precizia cerută; - comoditatea utilizatorului - ar trebui asigurată un specialist în tehnologie sau prelucrare (management) a informațiilor: - o interfață de înțeles pentru managementul modelării; - viteza suficienta de lucru; - vizibilitatea rezultatelor; - cost acceptabil de dezvoltare și utilizare a instrumentelor de simulare. 2. ESENŢA METODEI TESTELOR STATISTICE ŞI IMPLEMENTAREA EI CU AJUTORUL UNUI CALCULATOR Metoda modelării statistice constă în reproducerea procesului studiat folosind un model matematic probabilistic şi calcularea caracteristicilor acestui proces. Metoda se bazează pe testarea repetată a modelului construit cu prelucrarea statistică ulterioară a datelor obținute pentru a determina caracteristicile procesului luat în considerare sub formă de estimări statistice ale parametrilor acestuia. Se consideră ecuația: y = f (x, t, ξ), (2.1) unde y este un parametru de sistem care trebuie determinat, x este o variabilă de fază, t este timpul, ξ este un parametru aleatoriu, a cărui lege de distribuție este cunoscut de noi. Dacă funcția f este esențial neliniară, atunci nu există metode universale de soluționare pentru rezolvarea acestei probleme, iar metodele obișnuite suficient de dezvoltate pentru găsirea soluțiilor optime pot fi aplicate doar punând vizibilitatea utilizării matematicii în prim-plan; simplificările vor duce la o pierderi serioase de precizie. Modelul matematic va deveni inadecvat 8 pentru sistemul studiat, iar modelarea va fi doar o formă de iluzie. Totuși, dacă este posibil să se construiască o funcție y = ϕ (ξ) și un generator de numere aleatoare ξ 1, ξ 2, ..., ξ N cu o lege de distribuție dată, atunci valoarea lui y poate fi calculată ca y = ∑ ϕ (ξ i) N, (2.2) unde ϕ (ξ 1) este valoarea i-a realizare. Dacă f (x, t, ξ) este un model analitic al procesului de transformare a informațiilor sau al procesului tehnologic de prelucrare a unei piese, atunci ϕ (ξ) va fi un model statistic. Unele principii și tehnici de construire a modelelor statistice vor fi discutate mai târziu. Este important ca atunci când construim funcția y = ϕ (ξ) și generatorul de numere aleatoare ξ 1, ξ 2, ..., ξ N pe hârtie, în majoritatea covârșitoare a cazurilor este destul de ușor să le implementezi pe un computer folosind software-ul corespunzător. În acest caz, rezultatele vor conține o eroare, dar această eroare este mai mică decât erorile din cauza ipotezelor din modelul analitic. În plus, eroarea datorată aplicării modelului statistic poate fi cuantificată. Această tehnică este extinsă la cazuri mai complicate, când ecuația (2.1) conține nu numai parametri aleatori, ci și funcții aleatorii. După primirea N realizări pe calculator, urmează etapa de prelucrare a statisticii, care permite calcularea, alături de așteptarea matematică (2.2), a altor parametri ϕ (ξ), de exemplu, a varianței D = 1 N * ∑ xi - 1 N 2 * (∑ xi). În metoda testelor statistice, pentru a obține rezultate suficient de fiabile, este necesar să se prevadă un număr mare de realizări N, în plus, cu modificarea a cel puțin unui parametru inițial al problemei, este necesară efectuarea unei serii. din N teste din nou. Cu modele complexe, o valoare nejustificat de mare a lui N poate deveni un factor care întârzie primirea rezultatului. Prin urmare, este important să se evalueze corect numărul necesar de rezultate. Intervalul de încredere ε, probabilitatea de încredere α, varianța D și numărul de realizări N sunt legate prin relația ε = D NФ −1 (α), unde Ф −1 (α) este funcția inversă a funcției Laplace. În practică, puteți utiliza raportul N ≤ D ε 2 * 6,76 pentru α ≥ 0,99, luând, de dragul fiabilității, cea mai mare valoare a lui N din raportul (). O estimare a varianței D poate fi obținută în prealabil folosind același model statistic pentru numărul de realizări n, n<< N . 9 При построении статистических моделей информационных систем ис- пользуется общий и прикладной математический аппарат. В качестве приме- ра можно привести аппарат систем массового обслуживания. Система массо- вого обслуживания (СМО) - система, предназначенная для выполнения пото- ка однотипных требований случайного характера. Статистическое моделиро- вание СМО заключается в многократном воспроизведении исследуемого процесса (технического, социального и т.д.) при помощи вероятностной ма- тематической модели и соответствующей обработке получаемой при этом статистики. Существуют пакеты программ статистического моделирования СМО, однако они требуют определенных усилий для их освоения и не всегда доступны. Поэтому в рамках дисциплины предлагается достаточно простой подход, позволяющий с наименьшими затратами моделировать простые СМО. При этом предполагается, что пользователь ознакомлен с теорией мас- сового обслуживания и имеет навыки работы на компьютере. Следует пом- нить, что массовое обслуживание - важный, но далеко не единственный предмет статистического моделирования. На основе этого метода решаются, например, задачи физики (ядерной, твердого тела, термодинамики), задачи оптимизации маршрутов, моделирования игр и т.п. 3. ОБОБЩЕННЫЕ АЛГОРИТМЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ Существуют две схемы статистического моделирования: - моделирование по принципу особых состояний; - моделирование по принципу ∧ t . Порядок моделирования по принципу особых состояний заключается в выполнении следующих действий: 1) случайным образом определяется событие с минимальным временем - бо- лее раннее событие; 2) модельному времени присваивается значение времени наступления наибо- лее раннего события; 3) определяется тип наступившего события; 4) в зависимости от типа наступившего события осуществляется выполнение тех или иных блоков математической модели; 5) перечисленные действия повторяются до истечения времени моделирова- ния. В процессе моделирования производится измерение и статистическая обработка значений выходных характеристик. Эта схема моделирования хо- рошо подходит для систем массового обслуживания в традиционном их опи- сании. Обобщенный алгоритм моделирования по принципу особых состоя- ний представлен схемой на рис. 3.1. 10 н Определение времени наступления очередного события Корректировка текущего модельного времени Опр.типа соб Блок реакции 1 Блок реакции К нет Конец модел Да Рис. к Моделирование по принципу ∧ t осуществляется следующим образом: 1) устанавливаются начальные состояния, в т. ч. t = 0 ; 2) модельному времени дается приращение t = t + ∧t ; 3) на основе вектора текущих состояний элементов модели и нового значения времени рассчитываются новые значения этих состояний; за ∧ t может на- ступить одно событие, несколько событий или же может вообще не проис- ходить событий; пересчет состояния всех элементов системы – более тру- доемкая процедура, нежели любой из блоков реакции модели, построенной по принципу особых состояний; 4) если не превышено граничное время моделирования, предыдущие пункты повторяются. В процессе моделирования производится измерение и статистическая обработка значений выходных характеристик. Эта схема моделирования применима для более широкого круга систем, нежели моделирование по принципу особых событий, однако есть проблемы с определением ∧ t . Если задать его слишком большим - теряется точность, слишком малым - возрас- тает время моделирования. На основе базовых схем моделирования можно строить комбинирован- ные и диалоговые схемы, в которых моделирование идет под контролем опе-
„Modelare matematică pe calculator” Obiectivele studierii secțiunii. Stăpânirea modelării ca metodă de cunoaștere a realității înconjurătoare (natura de cercetare științifică a secțiunii) - se arată că modelarea în diverse domenii ale cunoașterii are caracteristici similare, de multe ori pentru procese diferite fiind posibil să se obțină modele foarte asemănătoare; - demonstrează avantajele și dezavantajele unui experiment pe calculator în comparație cu un experiment la scară largă; - se arată că atât modelul abstract, cât și computerul oferă o oportunitate de a cunoaște lumea înconjurătoare, de a o controla în interesul omului. Dezvoltarea abilităților practice în modelarea computerizată. Este dată metodologia generală a modelării matematice pe calculator. Pe exemplul unui număr de modele din diverse domenii ale științei și practicii, sunt implementate practic toate etapele modelării, de la formularea problemei până la interpretarea rezultatelor obținute în decursul unui experiment pe calculator. Promovarea orientării profesionale a elevilor. Dezvăluirea aptitudinii studentului pentru activități de cercetare, dezvoltarea potențialului creativ, orientarea către alegerea unei profesii legate de cercetarea științifică. Depășirea disocierii subiectului, integrarea cunoștințelor. Cursul examinează modele din diverse domenii ale științei folosind matematica. Dezvoltarea și profesionalizarea abilităților informatice. Stăpânire software pentru scopuri generale și specializate, sisteme de programare.
În proiectarea conceptuală a SI sunt utilizate o serie de descrieri ale specificațiilor (cerințe, condiții, constrângeri etc.), printre care modelele de transformare, stocare și transmitere a informațiilor ocupă un loc central. Modelele obținute în studiul domeniului subiectului se modifică în timpul dezvoltării SI și devin modele ale SI proiectate.
Distingeți între modelele funcționale, informaționale, comportamentale și structurale. Modelul funcțional al sistemului descrie setul de funcții îndeplinite de sistem. Modelele informaționale reflectă structurile de date - compoziția și relațiile lor. Modelele comportamentale descriu procesele informaționale (dinamica de funcționare), ele includ categorii precum starea sistemului, evenimentul, trecerea de la o stare la alta, condițiile de tranziție, succesiunea evenimentelor. Modelele structurale caracterizează morfologia sistemului (construcția acestuia) - compoziția subsistemelor, interconexiunile acestora.
Există o serie de moduri de a construi și de a reprezenta modele, care sunt diferite pentru diferite tipuri de modele. Baza este analiza structurală - o metodă de studiere a unui sistem, care începe cu privirea sa generală și apoi intră în detaliu, formând o structură ierarhică cu un număr tot mai mare de niveluri.
În acest tutorial, vom lua în considerare metodologia de construire a modelelor structural-funcționale și informaționale ale IP și proiectarea unei baze de date relaționale pe baza acestora, ilustrând acest proces cu un exemplu educațional specific al conținutului următor.
În legătură cu diversificarea activităților, a fost primit un ordin de la conducerea Bezenchuk și Companions de a dezvolta un sistem informațional pentru îmbunătățirea eficienței managementului.
Firma se ocupă de producția și vânzarea de mobilă. Există un catalog de mobilier tipic produs de companie. Clientul poate alege mobilier dintr-un catalog și/sau plasează o comandă conform propriei descrieri. După formarea comenzii se întocmește un contract. Societatea accepta mobila veche de la clienti de mobila noi, al carui cost se scade din pretul comenzii. Mobilierul vechi acceptat este scos la vânzare sau poate fi închiriat. După o anumită perioadă de timp, mobilierul vechi nerevendicat este predat unui depozit de lemne. Se păstrează o arhivă cu informații despre comenzile finalizate. Clienții care au încheiat anterior contracte cu compania primesc o reducere la încheierea unui nou contract. Compania achizitioneaza materiale si componente necesare fabricarii mobilierului de la furnizori.
Modelare IC funcțională
Există mai multe tehnici și instrumente diferite pentru dezvoltarea modelelor structurale și funcționale ale IP. Una dintre cele mai utilizate este metoda bazată pe construcția de diagrame de flux de date (DFD - Data Flow Diagrams)
Diagrama fluxului de date
DFD este o metodă de analiză structurală care utilizează conceptele de „flux de date” și „proces” pentru a descrie un sistem ca un set de componente funcționale (procese) conectate prin fluxuri de date. În conformitate cu principiul de bază al analizei structurale, descrierea sistemului se bazează pe detalierea secvențială a funcțiilor sale, care este afișată sub forma unui set ierarhic organizat de imagini grafice (diagrame).
Elementele principale ale diagramelor de flux de date sunt: entități externe; procese; dispozitive de stocare a datelor; fluxuri de date. Fiecare astfel de element are o reprezentare grafică standard.
O entitate externă este un obiect care este o sursă sau un receptor de informații, de exemplu, clienți, personal, furnizori, clienți, depozit. Definiția unui obiect sau a unui sistem ca entitate externă indică faptul că acesta se află în afara granițelor SI proiectat.
Entitățile externe din exemplul de mai sus vor reprezenta clienții de mobilă, furnizorii de materiale, un depozit și alte câteva obiecte din domeniul subiectului. Exemple de imagini grafice ale acestora:
Funcțiile IS proiectate în modelul DFD ar trebui să fie reprezentate sub formă de procese care transformă fluxurile de date de intrare în date de ieșire în conformitate cu anumiți algoritmi. Fluxurile de date în sine sunt un mecanism care simulează transferul de informații de la o sursă la un receptor (de la o parte a sistemului la alta). Fluxul de date din diagramă este reprezentat de o linie care se termină cu o săgeată care indică direcția fluxului. Fiecare flux de date trebuie să aibă un nume care să reflecte conținutul său.
De exemplu, o funcție IS concepută pentru a forma o comandă de mobilier și a încheia un contract pentru fabricarea acesteia poate fi reprezentată în diagramă prin procesul „comandă mobilier”. Acest proces, ca date de intrare, ar trebui să primească informații despre client, care sunt necesare pentru încheierea unui contract și informații despre mobilierul comandat de acesta (tip, descriere, dimensiuni etc.). O reprezentare grafică a acestui proces și a fluxurilor de date corespunzătoare:
Un dispozitiv de stocare a datelor (stocare) este un dispozitiv abstract pentru stocarea informațiilor care pot fi plasate într-un dispozitiv de stocare în orice moment și preluate pentru utilizare ulterioară. Informațiile către unitate pot proveni de la entități și procese externe, pot fi, de asemenea, consumatori de informații stocate în unitate. Grafica drive:
Diagrama de context
Diagrama nivelului superior al ierarhiei care fixează principalele procese sau subsisteme ale SI și relația acestora cu entitățile externe (intrări și ieșiri ale sistemului) se numește diagramă de context. De obicei, atunci când se proiectează circuite integrate relativ simple, se construiește o singură diagramă de context cu o topologie în stea, în centrul căreia se află procesul principal conectat la chiuvete și surse de informații (utilizatori și alte sisteme externe). Deși diagrama de context poate părea banală, utilitatea ei neîndoielnică constă în faptul că stabilește limitele sistemului analizat și definește scopul principal al sistemului. Aceasta stabilește contextul în care există diagramele de nivel inferior cu procesele, fluxurile și acumulatorii lor.
Diagrama de context pentru exemplul de mai sus este prezentată în Figura 4.
De remarcat că în scop educațional, mai jos este luată în considerare o versiune simplificată a modelelor de sistem, în care nu vor fi prezentate fluxurile și procesele de date legate de latura financiară a activităților companiei. Deși, desigur, pentru orice companie, informațiile oportune, complete și de încredere despre situația sa financiară sunt vitale. În acest exemplu, „componenta financiară” este evident prezentă în interacțiunea companiei cu toate entitățile externe reprezentate în diagrama de context.
Entitățile externe reprezentate în această diagramă acționează ca surse de informații care sunt stocate și procesate în SI-ul companiei și ca consumatori ai acestor informații. În acest model se disting două entități „client”, care sunt imagini ale clienților reali ai firmei: „client” și „cumpărător”, întrucât există diferențe semnificative în conținutul informațiilor pe care le schimbă cu SI.
Pentru „client-client” fluxul de date „catalog” este o descriere a mobilierului tipic produs de companie. Fluxul de date „comandă” poate include informații de comandă pentru mobila selectată din catalog și/sau o descriere de către client a mobilierului care nu se află în catalog și, eventual, informații despre mobila veche vândută de client către firmă.
Pentru un „client-cumpărător”, fluxul de date „catalog de mobilier vechi” este informații despre mobila veche disponibilă primită de la clienți. Fluxul „achiziție/închiriere de mobilier vechi” este informații despre mobila veche selectată de client, pe care acesta dorește să o achiziționeze sau să închirieze.
În același timp, în practică, sunt posibile situații când „client-client” și „client-client” vor fi una și aceeași persoană.
