Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Обследование деятельности предприятия и сбор данных




Во-первых, необходимо ограничить контекст системы - с этой целью должны быть выявлены все внешние объекты, с которыми моделируемое предприятие взаимодействуют, технологии взаимодействия со стороны предприятия, а также информационные (и, возможно, материальные) потоки, обеспечивающие эти взаимодействия. Во-вторых, должны быть детально выявлены реальные технологии работы предприятия - нормативно-справочная документация (если она имеется) описывает их неполно. В-третьих, должны быть определены реальные функции подразделений и их взаимосвязи и взаимозависимости, поскольку положения о подразделениях такую информацию не содержат. В-четвертых, должны быть выявлены и специфицированы все информационные хранилища (в том числе и бумажные: картотеки, архивы и т.п.). В-пятых, должна быть оценена аппаратно-техническая база предприятия, а также исследовано работающее на ней программное обеспечение. Наконец, в-шестых, должны быть собраны статистические данные по бизнес-процессам предприятия. Остановимся на последнем более подробно.

Статистические данные при проведении обследования необходимо собирать по каждому объекту будущей модели: потоку данных, элементу данных, процессу, хранилищу данных, внешней сущности и т.п. - все они со временем сослужат хорошую службу. Так на этапе анализа моделей наличие подробной статистики обеспечит их адекватную верификацию на полноту и непротиворечивость и позволит на начальных этапах выявить ошибки и узкие места в построенных моделях. В следующих пунктах будет показано, как эти статистические данные работают на дальнейших этапах, начиная с этапа выработки предложений по автоматизации и заканчивая собственно разработкой или внедрением выбранной системы.

1) Составные данные.Для составных данных статистика собирается, как правило, лишь для итеративных (повторяющихся) компонентов - необходимо точно знать количество итераций для каждого из них. Например, заказ на книги включает в себя перечень заказанных книг с их атрибутами. Поэтому для формирования требований к функции распечатки соответствующего бланка необходимо знать: сколько книг обычно заказывается? как часто производится нетипичный заказ и каковы его размеры? Сколько авторов обычно бывает у книги?

Статистика по итеративным компонентам внутри составных данных в дальнейшем будет использоваться для проектирования экранов, отчетов и, естественно, при проектировании базы данных.

2) Элементы данных. Окаждом элементе данных необходимо знать формат данных и допустимые значения этого элемента. Формат (включая тип) и физическая длина очень полезны при проектировании экранных форм и определении размеров баз данных.

3) Потоки данных.Такие характеристики потока как скорость и интенсивность являются необходимыми при определении требований к аппаратным (техническим) средствам. Кроме того, для любого составного потока данных полезно знать распределение компонентов внутри этого потока данных. Данная статистика может использоваться для определения пиковых нагрузок на соответствующие обрабатывающие процессы.

4) Процессы.Важнейшими характеристиками процессов являются частота и время выполнения. Именно здесь и лежит ключ к улучшению их функционирования. Кроме того, такие сведения являются необходимыми при определении требований к аппаратным средствам.

5) Хранилища данных.По хранилищам данных обычно собирается следующая информация: среднее количество записей в каждом хранилище данных, количество чтений, добавлений, изменений и удалений записей по каждому из процессов, включающих перечисленные действия. Проектировщик баз данных может использовать эту статистику для нескольких целей - например, решить вопрос, какой ключ считать первичным, сортировать ли хранилище и по какому ключу, решить, нужно ли завести дополнительную таблицу с целью обеспечения скорости доступа и т.д. Более того, к этой информации потребуется обратиться и при выборе подходящей СУБД, которая сможет обеспечить необходимую частоту и/или гибкость доступа к данным.

Ценной информацией является и хронология доступа. Так запись о конкретном заказе, как правило, однажды создается и однажды удаляется. Но обычно доступ к этой записи осуществляется очень часто в начале ее существования (запросы о покупателе, счета, платежи, накладные) и крайне редко в дальнейшем (месячные и квартальные отчеты), что позволяет своевременно осуществлять ее архивацию.

6) Внешние объекты.Наконец, необходимо собрать определенную статистику об окружении, в котором система должна работать ("ограничения окружения"). Наиболее важным здесь является количество пользователей, их способы использования системы и географическое распределение. По этой статистике можно будет сделать заключения о стоимости периферии, о типе системы телекоммуникаций и даже о том, как данные должны быть физически распределены для обеспечения удаленного доступа. Другие данные об окружении могут включать температуру, уровень шума, существующую отделку помещения, уровень радиации и т.п.

Следует отметить, что часто возникает необходимость в проведении дополнительного обследования: какие-то моменты были не до конца выяснены, где-то возникли нестыковки, что-то было просто упущено. Обычно дополнительное обследование занимает 2-3 дня, и при его проведении очень полезно обсудить с интервьюированными уже наработанные модели.







Дата добавления: 2014-11-12; просмотров: 608. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!


Рекомендуемые страницы:


Studopedia.info - Студопедия - 2014-2021 год . (0.001 сек.) русская версия | украинская версия