автореферат диссертации по документальной информации, 05.25.05, диссертация на тему:Методологические основы моделирования первичных фактографических информационных потоков экономических систем уровня предприятия

На правах рукописи

Родионов Александр Николаевич

МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПЕРВИЧНЫХ ФАКТОГРАФИЧЕСКИХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПОТОКОВ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ УРОВНЯ ПРЕДПРИЯТИЯ

Специальность: 05.25.05 - «Информационные системы и процессы, правовые аспекты информатики»

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Хабаровск - 2005

Работа выполнена в Хабаровской государственной академии экономики и права

Официальные оппоненты:

Доктор технических наук, профессор Карпов В. И.

Доктор технических наук, профессор Павлов А. Н.

Доктор технических наук Цветкова В. А.

Ведущая организация:

Вычислительный центр Дальневосточного отделения Российской академии наук

Защита состоится "29" июня 2005 г. в 14 ч. на заседании диссертационного совета Д 502.006.17 Российской академии государственной службы при Президенте Российской Федерации (2-ой корпус), 119606, Москва, проспект Вернадского,84.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Российской академии государственной службы при Президенте Российской Федерации

Автореферат разослан " 2005 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 502.006.17 д. п. н., к. ф.-м. н., доцент

Л*

Митин А. И.

1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Качество принятия решений в организационно-экономических (производственных) системах уровня предприятия во многом определяется качеством используемой первичной фактографической информации. Под качеством последней, как правило, понимается степень ее адекватности, полноты, точности, надежности, своевременности, наглядности и однозначности. Тенденции современного экономического развития таковы, что требования к качеству данных постоянно растут. Это вызвано действием двух тесно взаимосвязанных и взаимообусловленных факторов. Первый из них - интенсивное развитие информационных технологий и вычислительной техники. Второй - совершенствование технологий ведения бизнеса, ориентированных на непрерывное улучшение бизнес-процессов организаций. В результате интенсивность, разнообразие и насыщенность как внутренних, так и внешних по отношению к предприятию информационных потоков постоянно растут. Увеличиваются и затраты на обработку данных.

Сказанное свидетельствует о существовании серьезных проблем в области проектирования автоматизированных информационных систем (АИС) и управления ими. Среди множества задач, успешное решение которых должны обеспечивать современные методологии проектирования АИС, проблема корректного описания первичных информационных потоков предприятия и синтеза на этой основе даталогической модели, обладающей высокими характеристиками в части полноты, адекватности и адаптивности, стоит особенно остро. Такая модель, являясь по существу базисом АИС, в значительной степени определяет качество обработки данных в информационной системе.

Методологии информационных систем развивались и продолжают развиваться достаточно интенсивно. Практически одновременно с началом применения электронно-вычислительной техники в практике инженерно-экономических расчетов стали интенсивно прорабатываться теоретические, методические и практические аспекты создания автоматизированных систем управления (АСУ). Возникла новая научная дисциплина, в рамках которой выделились отдельные направления. В развитие теории и практики моделирования данных значительный вклад внесли Ш. Атре, М. М. Гилула, К. Дейт, Е. Ф. Кодц, Ф. Лоховски, Й. Лэнгсам, М. Огейштайн, А. Тененбаум, Дж. Мартин, Д. Мейер, Э. Озкарахан, Т. В. Олле, Д. Цикритзис и целый ряд других ученых. В области становления инженерии программного обеспечения большая заслуга принадлежит Э. Дейкстра, Д. Э. Кнуту, Г. Майерсу, В. В. Липаеву. и др. Общесистемными вопросами активно занимались В. М. Глушков, В. А. Ириков, В. В. Кульба, С. А. Косяченко, А. Г. Мамиконов, Дж. Мартин , Н. Моисеев, Т. В. Олле, Г. С. Поспелов, Э. П. Ракипис,

А И. Смирнов, Дж. Уэлдон, Э.А. Якубайтис и многие другие исследователи. При этом нельзя не отметить, что в Советском Союзе уже в конце 1970-х - начале 1980-х годов была разработана и принята система стандартов в области проектирования, внедрения и эксплуатации автоматизированных информационных систем, регламентирующих все сколько-нибудь существенные аспекты их жизненного цикла.

Первый этап становления теоретических основ автоматизации завершился практически одновременно с прекращением эксплуатации больших и средних ЭВМ. Но именно тогда уже были высказаны многие оригинальные идеи и разработаны основополагающие методы, часть из которых только сегодня получила дальнейшее развитие. Это объясняется тем, что вследствие резкого увеличения возможностей технических устройств и появившихся более совершенных по сравнению с прежними технологий автоматизации процессов обработки данных интерес к теоретическим построениям практически упал до нуля. Информационные системы в этот период активно развивались и развивались главным образом за счет постановочного задела, который был создан ранее.

По мере расширения границ автоматизации и соответственно роста масштаба и сложности самих информационных систем (ИС) на первый план стали выходить задачи, связанные с построением эффективных интегрированных, корпоративных информационных систем, которые не только охватывают все существенные аспекты деятельности организаций, но и способны в кратчайшие сроки перенастраиваться в соответствии с меняющимися требованиями. Реакцией на обозначившиеся проблемы стала вновь формирующаяся потребность в использовании строгих научных построений, которые могли бы гарантировать получение ожидаемого результата в процессе решения многочисленных задач автоматизации. За сравнительно короткий промежуток времени появилось достаточно много публикацией теоретического и методического характера, среди которых следует выделить работы отечественных и зарубежных ученых: А. Е. Волкова, А. М.Вендрова, М. М. Горбунова-Посадова, Е. З.Зиндера, Г.Н.Калянова, Л. Козленко, В. В. Липаева, А. И. Мишенина, Ю. М. Полищук , С. Текотеева, Е. Н. Филинова, Ю. М. Шерстюка, B. Б. Хон, К. Аргилы, Д. Васкевича, Э Йордана, И. Соммервила, А Шеера и многих других.

В своей основе большинство из предлагаемых методологий ориентируются на использование классической схемы построения АИС, представленной цепочкой "инфологические модели -» даталогическая модель". Вследствие большой продолжительности периода моделирования и неопределенности конечного результата, обусловленного недостаточной проработанностью процедур синтеза модели данных экономической системы из функциональных моделей, применение этого подхода не

позволяет в полном объеме обеспечить реализацию всего спектра современных требований к информации.

Отсюда основная проблема, которая решается в настоящем диссертационном исследовании, может быть сформулирована как повышение качества и взаимосвязанности мифологических и даталогической моделей первичной фактографической информации, имеющих решающее значение для разработки и функционирования эффективных информационных систем.

Объектом исследования являются автоматизированные информационные системы предприятия, обеспечивающие сбор, хранение и обработку первичных фактографических данных.

Предмет исследования составили методы и модели описания и выявления закономерностей в организации первичных фактографических информационных потоков экономических систем, методы проектирования моделей данных, подходы к организации, проектированию и функционированию информационных систем отдельных организаций.

Целью диссертационного исследования является разработка методологии моделирования первичных фактографических информационных потоков предприятия, которая способствует синтезу высококачественной даталогической модели как важнейшего фактора эффективности АИС в целом. Для достижения поставленной цели в диссертации решались следующие задачи:

1. Выявить и исследовать основные факторы, тенденции и системные проблемы анализа и проектирования экономических информационных систем;

2. Обосновать целесообразность интерпретации экономической информации как результата целевого отражения экономических процессов, протекающих в производственных (экономических) системах, в виде последовательности взаимосвязанных моделей, представляющих первичные фактографические потоки. Разработать методы построения оригинальных информационно-функциональных моделей предметной области, ориентированные на отслеживание динамики востребованных экономическими системами свойств ресурсных и результирующих категорий. Для различных типов экономических систем получить и исследовать полученные модели на предмет выявления общих закономерностей в циркуляции потоков первичной фактографической информации;

3. Выделить и обосновать перечень базовых для экономических систем категорий структур моделей данных (МД). Разработать правила и алгоритмы порождения структур фактографических первичных данных и отдельных универсальных подсхем моделей данных, удовлетворяющих требованиям полноты, адекватности, минимальной избыточности и адаптивности;

4. Определить основные результаты отражения (свойства первичной фактографической информации) через характеристики получаемых моделей и характеристики процессов отражения. В целях организации и управления процессами непрерывного улучшения качества информации в экономических системах сформировать формальную основу для ввода показателей оценки качества первичных фактографических данных. Получить формальные выражения для локальных и комплексных критериев качества данных;

5. Разработать системные основы конструктивной модернизации структурных методологий проектирования АИС, использующих новые методы и модели описания и представления первичной фактографической информации экономических систем.

В процессе проведения исследования получены следующие результаты, которые составили предмет научной новизны:

1. Установлено, что развитие методологий проектирования информационных систем, в первую очередь направленное на повышение их результативности и отдачи в отношении качества получаемых информационных систем, сдерживается вследствие отсутствия универсальных концепций моделирования первичной фактографической информации. Такие концепции должны включать взаимосвязанные группы инфологических -даталогических моделей и методы их построения, которые все вместе обеспечивали бы построение функционально полных и одновременно адаптивных и расширяющихся моделей данных организационно-экономических систем уже на начальных этапах проектирования ИС.

2. Выявлены и исследованы ряд закономерностей организации экономической информации, относящейся к разряду фактографической. Найденные закономерности являются следствием общности устройства и функционирования экономических (производственных) систем и, соответственно, однотипности информационных потоков, циркулирующих в них, и заключаются в следующем:

а). Вследствие того, что экономические системы - это системы, перерабатывающие ресурсы для получения готового продукта с целью его последующей реализации и получения прибыли, — все они оперируют одни и теми же категориями объектов: товарно-материальными ценностями, рабочей силой и финансами, структура жизненного цикла которых примерно одинакова для всех экономических систем.

б). За достаточно длительный период эволюции в экономических системах выделились (сформировались) примерно одинаковые, обладающие высокой степенью подобия в отношении характерных свойств, категории объектов, являющиеся результатом декомпозиции (специализации) первичных сущностей. Сказанное подтверждается высокой степенью подобия полученных в результате выполненных исследований структур логических информационных моделей,

информационных моделей, описывающих динамику отдельных экземпляров этих объектов.

в). Однотипность используемых категорий, высокий уровень гомоморфизма структур дополняется также устойчивостью назначения и функциональностью межобъектных связей.

г). Особенности функционирования конкретной экономической системы проявляются в основном на уровне наблюдаемых различий в интенсивности изменения характерных свойств и структуре результирующих процессов, описывающих динамику в виде фаз жизненного цикла полуфабрикатов и готовой продукции.

В результате за счет корректной идентификации первичных информационных объектов, которую обеспечивают разработанные модели первичных фактографических информационных потоков (МПФИП), появляется возможность перехода к более эффективным бизнес-процессам проектирования и модернизации ИС, отличающихся максимальным совмещением во времени одновременно выполняемых фаз-этапов и соответственно уменьшением общей продолжительности и стоимости реализации проектов информационных систем

3.На основе использования процедур корректной идентификации первичных сущностей и определения их характерных свойств посредством МПФИП, выделения и решения группы ключевых практических и методических задач проектирования концептуальной схемы организации данных разработаны правила порождения новых разновидностей структур. Полученные категории позволили уточнить и расширить набор канонических структурных типов. Показано, что конструирование МД может быть сведено к сборке последней с помощью привлечения типовых компонентов, представленных каноническими структурами, и применения стандартных подсхем, также образованных отдельными экземплярами таких структур. Полученные модели отличаются улучшенными функциональными характеристиками в части полноты, адекватности, минимальной избыточности и адаптивности. Высокий уровень адаптивности, как доминирующего сегодня свойства МД, достигается за счет использования типовых компонентов, применение которых исключает возникновение критических модернизаций МД (как в процессе ее создания, так и последующего перепроектирования), связанных с возможными декомпозициями отдельных отношений и изменениями наборов ключевых атрибутов в складских структурах.

4. Рассмотрены наиболее существенные аспекты и результаты процессов информационного отражения функционирования экономических систем, представленные набором инфологических моделей первичных данных, которые получили количественную оценку в виде системы локальных, комплексных и интегральных показателей качества данных. Использование полученных критериев качества первичной информации позволяет, в частности, формально свести все многообразие

задач, решаемых в рамках ИС и направленных на улучшение качества информации, к задачам перехода от одних качественных состояний к другим - не обязательно более высококачественным.

5. Использование нового класса взаимосвязанных инфологических моделей, правил порождения канонических структур данных и показателей, предназначенных для оценки качества первичной фактографической информации, позволяет качественно улучшить системные структурные методологии анализа и проектирования АИС и перейти к новым методам управления информационными системами, которые ориентированы на отслеживание качественных состояний первичной информации. Это выражается в следующем.

а). Модели первичных фактографических информационных потоков и сгенерированная на их основе МД не требуют полного и досконального функционального описания предметной области и могут быть получены уже на этапе формирования требований к ИС, что дает возможность значительно сократить сроки создания ИС за счет более раннего начала работ по проектированию системы.

б). Даталогическая модель, обладая высоким исходным уровнем адаптивности, делает возможным свести большинство модернизаций ИС к выполнению простых настроечных процедур, не связанных с внесением серьезных изменений в программное обеспечение системы.

в). С целью непрерывного улучшения качества первичной информации обоснована необходимость перехода от стандартных моделей жизненного цикла, описывающих последовательность работ по созданию ИС, к процессорным сетевым моделям с неограниченным набором элементарных процессов и однозначно заданным целевым установкам, представленным набором значений показателей качества.

г). Исходя из характера приращения требований к качеству данных, определены основные информационные типы экономических систем. Показаны различия в структуре и содержании бизнес-процессов, обеспечивающих переход к новому качеству, применительно к наиболее часто встречающимся на практике типам.

Методической базой исследования послужили работы отечественных и зарубежных ученых в области организации информационных систем, моделирования данных, инженерии программной индустрии, системного анализа, самоорганизации, управления качеством. В процессе проведения исследования использовались методы абстрагирования, анализа и синтеза, математического и логического моделирования, аксиоматический метод и Др.

Теоретическая и практическая значимость проведенного исследования заключается в том, что существующие концепции построения АИС дополнены новыми методами и моделями проектирования и управ-

ления информационными системами. Разработанные методы и модели позволяют посредством использования выявленных эффективных и одновременно устойчивых компонентов информационных систем и применения полученных правил преобразования структур нового класса инфоло-гических моделей, предназначенных для описания первичных информационных потоков организации, в отдельные структуры и подсхемы модели данных добиться синтеза даталогической модели, отличающейся улучшенными качественными характеристиками в части полноты, адекватности и адаптивности.

За счет появляющейся возможности максимально совместить во времени выполнение отдельных этапов разработки АИС, существенно снижается число и отрицательное воздействие обратных связей, которые объективно присутствуют на всех фазах технорабочего проектирования систем, сокращаются сроки и снижается стоимость реализации проекта в целом, повышается его качество.

Положительные результаты эксплуатации информационных систем, созданных при непосредственном участии автора, подтверждены соответствующими актами внедрения. Практически во всех из них обращается внимание на стабильность и адаптивность получаемой модели данных, приводятся абсолютные и относительные цифры, подтверждающие высокую экономическую эффективность функционирующих АИС, в том числе в сравнении с известными методологиями. В частности, отмечается корректность идентификации первичных информационных объектов, существенное (до 2-х — 3-х раз) снижение эксплуатационных затрат на сопровождение АИС по сравнению с аналогичными системами, сокращение на порядок сроков создания АИС и затрат на ее разработку.

Апробация работы и публикации. Основные положения и результаты диссертационного исследования докладывались автором на научных семинарах, конференциях, симпозиумах, в том числе на: Международной научно-практической конференции "Проблемы развития экономики Дальнего Востока на современном этапе" (Хабаровск, 2000); Международной научно-практической конференции "Развитие взаимодействий в правовом и экономическом пространстве стран АТР: формальные и неформальные аспекты" (Хабаровск, 2004); Межрегиональной научно-практической конференции "Восток России: проблемы и опыт преобразований" (Хабаровск, 2000) и др/

Результаты исследования использовались при выполнении госбюджетной научно-исследовательской работы "Генезис и траектория информационного типа экономического роста и его системообразующие факторы".

Разработанные методы и модели применялись в процессе выполнения хоздоговорных работ по созданию, внедрению и сопровождению следующих информационных систем: Сахалинского центра стандартизации, метрологии и сертификации, Департамента архитектуры, градостроительства

и управления недвижимостью г. Южно-Сахалинска, ЗАО "ЮжноСахалинский Дом торговли", ГУ "Редакция газеты "Губернские ведомости", ЗАО "Хабаровскавтомост", ООО "Стройинсервис" и др. организаций.

Результаты диссертационного исследования были использованы при разработке курсов лекций и лабораторных работ в Хабаровском государственном техническом университете и Хабаровской государственной академии экономики и права по дисциплинам: "Проектирование информационных систем", "Структуры и модели данных", "Информационные системы в экономике", "Системный анализ и машинное моделирование".

По теме диссертации опубликовано 35 работ общим объемом 34,4 п. л., из них авторских -31,5 п. л., в том числе одна монография.

Структура и объем работы. Работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы и десяти приложений. Диссертация изложена на 308 страницах, содержит 6 таблиц и 78 рисунков. Библиографический список включает 194 названия.

2. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность выбранной темы, сформулированы цели и задачи исследовании, перечислены элементы научной новизны, отражен вклад автора, показана практическая и теоретическая значимость работы.

Первая глава "Системный анализ проблем качества информационного обеспечения деятельности организаций'* посвящена исследованию генезиса проблем автоматизированной обработки данных, оценке возможностей и перспектив развития существующих методологий, формулировке требований к современной корпоративной АИС и выявлению ключевых проблем анализа и проектирования информационных систем.

Практически одновременно с широким использованием электронно-вычислительной техники в практике инженерно-экономических расчетов четко обозначились и сформировались несколько тесно взаимосвязанных и взаимообусловленных направлений и тенденций, связанных с построением и развитием АИС предприятий. Это, собственно говоря, непосредственно сама потребность в постоянном развитии и совершенствовании информационных систем, обусловленная ростом интенсивности, разнообразия и насыщенности внутренних и внешних по отношению к предприятию информационных потоков. Это - непрерывное совершенствование и внедрение новых технологий ведения бизнеса, ставшее возможным, в том числе и благодаря появлению новых информационных технологий и технических средств их поддержки. И, наконец, это — развитие самих методологий построения информационных систем.

Результат совместного действия обозначенных процессов на сегодняшний день может быть выражен в виде требований, которым должна удовлетворять современная АИС предприятия, и вытекающих из

удовлетворять современная АИС предприятия, и вытекающих из них проблем, которые соответственно должны быть решены (табл. 1).

Несмотря на наличие большого числа подходов, методов и моделей, до сих пор не решена одна из ключевых задач проектирования, которая имеет решающее значение для успешной реализации требований к ИС. Это задача синтеза адекватной, адаптивной и функционально полной модели данных ИС. Будучи одним из важнейших компонентов базы данных информационной системы, такая модель нацелена на описание первичных фактографических потоков организации - то есть тех потоков, которые несут информацию о фактах хозяйственной деятельности предприятия (а следовательно, имеют юридическую силу), документированы и могут быть структурированы.

В настоящее время развитие теоретических основ АИС, призванных решить обозначенные проблемы, идет в двух дополняющих друг друга направлениях. Первое, классическое, связано с совершенствованием известных и разработкой новых методов структурного системного анализа. Другое, выделившееся как самостоятельное сравнительно недавно, - развитие объектно-ориентрованных концепций построения информационных систем.

Как показал проведенный анализ возможностей и опыта практического использования таких распространенных методологий как АРИС (архитектура интегрированных информационных систем), информационная инженерия Мартина, SADT-технология, комплекс государственных стандартов на автоматизированные системы и ряда других, ни одна из них не гарантирует одновременного достижения всех перечисленных в табл.1 требований. Это связано, в том числе, и с отсутствием явных и однозначных механизмов преобразования структур инфологических моделей, которые строятся на начальных этапах проектирования ИС и являются основным источником функциональной и одновременно входной информацией для всех последующих этапов, в эффективную схему организации данных, обладающую всеми перечисленными выше свойствами.

Анализ процессов функционирования АИС показывает, что в определенные периоды времени информационные системы находятся в достаточно стабильных состояниях, характеризующихся как постоянством структуры, так и составом решаемых задач управления. Это свидетельствует в пользу того, что в них с течением времени формируются устойчивые компоненты, ряд из которых, как показывает опыт длительной эксплуатации успешных информационных систем, может рассматриваться в качестве канонических (существующих объективно). Выделив такие элементы и используя их в дальнейшем в процессе построения АИС, можно изначально, уже в первом приближении, обеспечить не только высокий качественный уровень информации в экономической системе, но и заложить высокий потенциал модернизации и дальнейшего развития АИС.

Таблица 1

Требования к АИС и вытекающие из них проблемы

№ п/п Требования к АИС Существующие проблемы

1. Обеспечивать автоматизированную поддержку всех функциональных подсистем организации. (Функциональность может быть выражена через отношение выполняемых в автоматизированном режиме задач (функций) управления к их общему числу.) Значительная продолжительность и высокая трудоемкость жизненного цикла АИС, включающего этапы проектирования, разработки и внедрения как отдельных подсистем, так и всей системы в целом.

2. Быть корпоративной, что означает в первую очередь использование общей для всех функциональных подсистем единственной базы данных. Как правило, в организационно -экономических структурах сегодня одновременно эксплуатируются несколько информационно слабо увязанных между собой автоматизированных информационных подсистем, что создает значительные трудности в плане стыковки их между собой и правильной интерпретации выходных данных.

3. Реализовывать функции управления в заранее заданные интервалы времени и с заданной надежностью. Данная проблема на сегодняшний день полностью решена. Современный уровень развития программно-технических средств позволяет успешно решать поставленную задачу.

4. Быть высоко адаптивной. (Под адаптивностью понимается способность АИС в условиях действия заданных временных, финансовых и целого ряда других ограничений приводить свою функциональность и эксплуатационные характеристики к требуемым уровням.) При наличии отдельных эффективных методов и комплексов средств адаптации методология адаптации АИС, позволяющая на общей концептуальной основе успешно решать многочисленные задачи адаптации, до сих пор не разработана.

5 Иметь низкую стоимость разработки, внедрения, эксплуатации и модернизации. Отсутствие методологий, обеспечивающих низко-затратный бюджет проектов АИС.

Во второй главе "Методы мифологического моделирования первичной фактографической информации" исследуются первичные фактографические потоки экономических систем на предмет выявления закономерностей в их организации, вопросах взаимодействия между собой и с окружающей средой, разрабатывается новый класс структурных моделей, использующих нотации Дж. Форрестера и отражающих основные фазы жизненного цикла информационных объектов экономических систем, связанных с различными перемещениями и изменениями значений их характерных свойств.

Все разновидности моделей, которые строятся в процессе проектирования АИС, представляют собой, по сути, конкретные целевые результаты процессов отражения объектов, присутствующих в экономической системе, и действий над этими объектами. Представление об основных источниках, результатах отражения и месте разрабатываемых моделей первичных информационных потоков в модельной цепочке проектирования АИС дает схема, показанная на рис. 1.

Рис. 1. Основные источники и результаты процесса отражения объектов экономических систем

Отличительной чертой нового класса инфологических моделей, который разрабатывается в диссертационном исследовании, является то, что предлагаемые типы моделей сориентированы исключительно на отражение существенных аспектов динамики первичных информационных потоков, представляющих собой потоки товарно-материальных ценностей, рабочей силы, финансов, полуфабрикатов, готовой продукции, а также зака-

Источники (первичные объекты) отражения

Представительский уровень

Абстрактный уровень

зов или планов, описывающих возможные, будущие состояния экономической системы. Важно, что моделируются абстракции достаточно высокого уровня: источники поступления и выбытия, накопления и характерные, отслеживаемые в рамках конкретного предприятия, свойства первичных объектов экономических систем.

При этом разрабатываемые модели должны:

• способствовать выявлению общих закономерностей в организации, функционировании и взаимодействии первичных информационных потоков между собой и с внешней, окружающей средой, что имеет решающее значение для повышения качества как самих процессов проектирования, так и результирующих информационных систем;

• обеспечивать логический переход к даталогической модели, что означает синтез стабильного ядра модели данных на основе преобразования отдельных элементов структуры инфологических моделей в соответствующие им структуры модели данных;

• использовать минимум доступной входной информации для своего построения и не зависеть от предварительного выполнения комплекса работ по проведению полного функционального описания системы, что в итоге сокращает сроки проектирования АИС и стоимость всего проекта.

С учетом обозначенного целевого характера моделирования в работе дано обоснование и разработаны методы построения трех разновидностей моделей, предназначенных для абстрактного описания первичных фактографических информационных потоков экономических систем: 1) диаграммы информационных потоков (ДЙП); 2) диаграммы межсекторных (межпоточных) взаимодействий (ДМВ); 3) схемы внешнего коммуникационного обмена (СВМО). Основные элементы и техника построения моделей показаны на рис. 2-4.

Диаграммы информационных потоков отображают динамику свойств ресурсных, вспомогательных и результирующих объектов экономических систем. Диаграммы межсекторных взаимодействий предназначены для описания связей между потоками. Назначение схем внешнего коммуникационного обмена - отражение характерных, "информационных" особенностей взаимодействия экономической системы с окружающей средой, представленной другими субъектами - экономическими системами.

Сравнительный анализ МПФИП конкретных предприятий, как родственных, так и разнопрофильных, показал следующее:

1. Степень подобия структур первичных информационных потоков (представленных ДИП), циркулирующих в различных организациях, достаточно высока. Практически полностью идентичны по своей структуре все ресурсные потоки;

«Внутренний» приход

Перемещение со склада на склад

Склад №ш

«Внутренний» приход

ыиюда на склад |

}

^Переоценка

Списание

I I

Рис. 2. Пример построения диаграммы информационных потоков

Внешняя среда (поставшики-покупатши)

Счет^ Счет-

фактура фактура

поставщика покупателя

(^гэГ)-►(^гэГ)

Интегрированный материальный поток

Экономическая система Материальные потоки Финансовые потоки

«1Э»- экономическая система как юридическое лицо (безналичный расчет); «2Э»-подотчетное лицо (наличный расчет), «1В»- поставщик-покупатель как юридическое лицо; «2В»- поставщик-покупатель как частное лицо.

Рис.3. Пример построения СВМО

Рис.4, Пример диаграммы межпоточного взаимодействия

2. Одинаковым образом потоки взаимодействуют между собой. Подтверждением этому служит характер связей, действующих между потоками. Тоже самое справедливо и в отношении взаимодействия потоков с внешней средой;

3. Структура системы первичных информационных потоков организации устойчива во времени. Это справедливо как в отношении состава потоков (субпотоков), присутствующих в конкретной экономической системе, так и набора характерных фаз (этапов) жизненного цикла, которые проходят отдельные представители (экземпляры) этих потоков;

4. Различия в структуре проявляются в основном на уровне организации потоков полуфабрикатов и готовой продукции, но для родственных предприятий такие различия могут являться незначительными или вообще отсутствовать;

5. Существенными представляются различия в значениях динамических характеристик информационных потоков, среди которых интенсивность отдельных фаз жизненного цикла - одна из основных.

Таким образом, подтвердилась выдвинутая гипотеза относительно существования устойчивых информационных компонентов экономических систем, представленных определенных универсальными категориями объектов и типами связей, устанавливающихся между ними в процессе функционирования экономических систем.

Построение МПФИП, как показала практика, занимает на порядок меньше времени, чем классических диаграмм информационных потоков, применяемых в различных методологиях, и, что особенно важно, приводит к абсолютно корректной идентификации базовых сущностей конкретной экономической системы, однозначно соответствующих названиям моделируемых потоков. Таким образом, автоматически решается одна из ключевых задач следующей фазы проектирования ИС (построения модели данных), которая состоит в выделении базовых сущностей экономической системы.

Разработанные методы функционально-логического моделирования, базирующиеся на представлении поточных диаграмм и оперирующие абстракциями достаточно высокого уровня - первичными объектами и их характерными свойствами, дали возможность пересмотреть архитектуру информационной системы, включив в ее состав МПФИП. Полученную архитектуру отличает одновременное отражение существенных аспектов устройства и функционирования ИС, что позволяет определиться с основными связями, действующими между функциональными, информационными и обеспечивающими компонентами информационной системы.

Третья глава "Типизация и унификация компонентов моделей данных экономических систем" продолжает начатое во второй главе описание результатов исследования, связанного с выявлением и получением устойчивых и одновременно эффективных элементов и компонентов моде-

лей данных, как заключительного и важнейшего результата единой модельной цепочки проектирования АИС.

Несмотря на то, что за счет МПФИП удается корректно идентифицировать базовые сущности экономической системы и подмножество их актуальных динамических свойств, объективная необходимость в моделировании целого ряда специфических для экономических систем информационных объектов, а также потребность в получении модели данных, одновременно удовлетворяющей требованиям полноты, адекватности, минимальной избыточности и адаптивности, требуют в дополнение к известным процедурам нормализации разработки оригинальных правил порождения структур данных экономических систем. Особенно это актуально в отношении устойчивости генерируемых структур. Устойчивость (стабильность) рассматривается как одно из главных условий успешности последующей адаптации АИС.

Для достижения перечисленных требований потребовалось:

• показать, что любая концептуальная схема организации данных может быть в принципе получена из универсального отношения. Универсальное отношение включает все представляющие интерес атрибуты (свойства) моделируемых объектов предметной области;

• разработать множество правил порождения отдельных категорий структур и подсхем модели данных, применение которых обеспечивает функциональную полноту, адекватность и адаптивность даталогической модели;

показать различия в составе и содержании требований к модели и базе данных, являющиеся одним из определяющих факторов потенциального существования множества альтернативных схем организации первичных данных.

Известно, что модель данных может включать одно единственное отношение в случае, когда не нужно отслеживать динамику отдельных объектов и их свойств, и два отношения, если есть необходимость в фиксации каких-либо изменений. Большая размерность получаемых структур заставляет проводить их декомпозицию, специализируя (выделяя) определенные типы объектов, обладающих однородными свойствами. Сложности разработки подходов и методов, которые могли бы обеспечить однозначность, полноту и непротиворечивость конечных результатов декомпозиции в виде набора базовых сущностей экономической системы, привели к тому, что сегодня используются только методы проектирования, реализующие подход "снизу вверх". Среди этих методов, базирующихся на использовании абстракций обобщения и агрегации, наиболее известный и распространенный - это "ER-метод" или "сущность-связь". Для проверки корректности получаемых отношений применяются процедуры нормализации, которые не гарантируют ни правильности идентификации базовых объек-

тов (поскольку последние задаются произвольным образом), ни адекватности и адаптивности модели данных.

Разработанные в диссертации правила порождения структур создают формальную основу для конструирования моделей данных экономических систем уровня предприятия, лишенных отмеченных недостатков. Эти правила включают:

■ алгоритмы преобразования элементов МПФИП в базовые структуры модели данных, образующие структурное ядро даталогической модели;

правила построения отдельных разновидностей структур и подсхем модели данных, представленных экземплярами независимых, зависимых и вспомогательных типовых структур;

Полученные в результате проделанной работы категории структур перечислены в табл. 2.

Таблица 2

Перечень типовых структур моделей данных экономических систем

Категории данных

Основные Дополнительные

1. Документальные структуры:

- заголовок документа 1. Объектный описатель

- содержание документа

2. Справочники-кодификаторы 2. Системное время

3. Справочники-сущности 3. Начальное состояние

4. Универсальные складские структуры (с 4. Константы системы

одним ключевым атрибутом)

5. Классические складские структуры (с

несколькими ключевыми атрибутами)

6. Структуры для представления условно-

статических и динамических свойств

7. Данные пересечения

8. Объекты-группировки

9. Объекты для моделирования много-

уровневых иерархических структур

Одно из свойств МПФИП состоит в том, что представленные на них первичные информационные потоки тождественны базовым объектам (первичным сущностям) модели данных. Первичные сущности в даталоги-ческой модели всегда ассоциируются со справочными отношениями.

Модели первичных фактографических потоков включают еще несколько важных элементов. Это уровни или накопления, которые являются претендентами на появление "складских" структур, а также темпы, которые позволяют определиться с множеством динамических свойств моделируемых объектов, а, следовательно, и конкретизировать соответствую-

щие группы экономических документов, являющихся "носителями" всех изменений в значениях динамических свойств.

Комплексное рассмотрение одной из наиболее часто встречающейся на практике задачи разработки информационною обеспечения процессов, связанных с управлениям запасами, в ее различных постановках, позволило выделить и обосновать минимально необходимый для построения моделей данных экономических систем набор типовых структур, куда вошли справочники, документальные и классические складские структуры, универсальные складские структуры (с одним ключевым атрибутом) и "объектные описатели".

Первостепенное значение для появления в концептуальной модели данных структур, зависящих от справочников, приобретает проведение различий между справочниками-сущностями и справочниками-кодификаторами. Формально структуру любого вида "справочника" можно задать в виде следующего соотношения:

Я = ("Справочник") = {Ак, А0, А1},

где Ак — идентификационный атрибут (ключ); А0 - множество описательных атрибутов; А, -множество атрибутов-свойств. Основное ограничение, накладываемое на справочное отношение, - использование только одного атрибута в качестве ключа.

Принципиальные различия между двумя разновидностями справочников заключаются в следующем. Посредством справочников-сущностей представляются элементарные объекты экономической системы. Типичный пример подобного рода - справочник персонала организации, каждая запись которого предназначена для хранения информации, имеющей непосредственное отношение к конкретному человеку.

В свою очередь, справочники-кодификаторы ориентированы на хранение именованных групп объектов. Такие группы объектов характеризуются тем, что ряд их свойств (в пределах группы) имеют одинаковые значения. Это, например, могут быть, самые разнообразные справочники товарно-материальных ценностей. Объективные сложности поддержки реализации подобного рода объектов (ввиду колоссальной мощности соответствующих множеств) не только являются основной причиной для ведения справочников-кодификаторов, но и приводят к необходимости поддержки специализированных категорий структур, так называемых "складов", предназначенных для фиксации общего количества экземпляров таких объектов в экономической системе на определенный момент времени.

В диссертации разработаны правила порождения принципиально новых, не применявшихся ранее типов структур, таких как "универсальные складские структуры с одним ключевым атрибутом" и тесно связанные с ними наборы данных, получившие название "объектный описатель". Ос-

новное назначение последних - обеспечить устойчивость (неизменность) отношений типа "склад" в случае необходимости в отслеживании дополнительных свойств именованных групп объектов. Показано, что за счет того, что фактический состав ключа складского отношения переносится в "объектный описатель", в который разрешено вносить дополнительные атрибуты-свойства, складская структура, как наиболее критичная по отношению к изменению состава собственного ключа, остается неизменной на протяжении всего времени жизни информационной системы.

Подсхема концептуальной модели, демонстрирующая применения связки «"складская" структура - " объектный описатель"», изображена на рис. 5.

Рис. 5. Использование "объектного описателя" со "складской" структурой (символом * отмечены ключевые атрибуты)

Следующие два типа структур - это "структуры для представления условно-статических и динамических свойств объектов" и "данные пересечения", несмотря на то, что формально описываются общей схемой отношения:

Я = ("Взаимодействие") = {А1к,А\,..., А™,Аг,Аа],

где Аг —атрибут, значение которого идентифицирует вид связи (1:1 — «один к одному», 1:М —«один ко многим», М:1 — «многие к одному», M:N-«многие ко многим»); Ал -данные - результат взаимодействия, предназначены для моделирования различных типов объектов. В отличие от структур, которые позволяют отследить, каким образом меняются значения тех или иных условно-статических или динамических свойств объ-

ектов, "данные пересечения"1 - это результат определенного взаимодействия двух или более типов сущностей. В моделях межсекторного взаимодействия "данные пересечения" соответствуют конкретной связи, которая действует между потоками.

Следующая категория объектов - это "объекты группировки". Как и "справочники" они формально задаются той же самой схемой отношения, но в отличие от "справочников" предназначены для отражения различных группировок или по-другому - классификаций объектов. Между "объектами-группировками" и "справочниками" всегда устанавливается только один тип связи - 1:М. Если исходить из назначения, то "объекты группировки" без "справочников", сами по себе, существовать в модели данных не могут.

Еще одна категория - это "объекты для моделирования многоуровневых иерархических структур". Они представляют собой своеобразную свертку многоуровневых иерархически связанных между собой структур типа "объекты группировки", что позволяет вместо нескольких подобных типов использовать одну единственную структуру.

Последняя группа основных категорий структур - это "документальные" структуры. На МПФИП эти структуры всегда ассоциируются с темпами. Документальные структуры используются для хранения данных, содержащихся в экономических документах, а поскольку последние несут информацию о новых значениях свойств, то документальные структуры соответственно заменяют структуры для представления динамики свойств, исключая необходимость поддержки последних во всех случаях, когда они используются.

Экономический документ - это особая разновидность документа, который полностью структурирован. Он включает заголовочную и описательные части, и поэтому для его моделирования используются два, связанных отношением "один ко многим", специализированных типа структур: "заголовок" и "содержание документа". Для представления документов, в которых отсутствует структурированная содержательная часть, может использоваться только заголовочная структура.

Модель данных можно представить в виде ориентированного графа, который задается парой

М = (О,С),

где М- модель данных; О - множество объектов; С - множество связей между объектами, при этом

1 Тип этой структуры, как и само название — "данные пересечения", впервые предложил Дж. Мартин в своей работе "Организация баз данных в вычислительных системах". - М.: Мир, 1980. 663 с. Там же рассмотрен еще один тип, который может быть использован для моделирования многоуровневых иерархических структур.

где О —множество объектов-сущностей,

О, — множество объектов-к

кодификаторов, О^ — множество объектов-свойств, О^ — множество объ-

множество универсальных объектов-складов,

множество дан-

ектов-группировок,

О^, -множество классических объектов-складов, О^ ных пересечения, - множество объектов для представления иерархических структур.

Все перечисленные типы объектов, за исключением "классических складских структур", "данных пересечения" и "иерархических структур", содержат один-единственный идентификатор (как правило, код).

Анализ связей, существующих между объектами, позволяет получить еле,------------------------- 11------------

О.сОеиОлиОяиО/,если^(О.)^0 л ЕС(О.)*0,

где - множество дуг графа, направленных к вершине

— множество дуг графа, направленных от вершины

о.со^ио^ио^иор.еспи £с(О,-) = 0.

Приведенные выражения дают возможность свести к минимуму ограничения целостности, накладываемые на данные, содержащиеся во всех типах справочников и "объектах-группировках", и, что особенно важно, специфицировать все процедуры, связанные с проведением каскадных модернизаций базы данных информационной системы.

Следование разработанным правилам порождения структур, несмотря на то, что приводит к синтезу модели данных, обладающей всеми перечисленными выше свойствами, не исключает возможности существования нескольких альтернативных вариантов последней. Это объясняется незначительными различиями в составе и содержании функциональных требований к модели и базе данных информационной системы, а также существованием группы эксплуатационных требований, которые предъявляются только к базе данных.

В диссертации показано, что внесение элементов избыточности в отдельные отношения модели данных, в том числе включение полей, в которых хранятся вычисляемые значения, или добавление атрибутов типа "динамическое свойство" в справочники, а также использование вспомогательных структур, перечисленных в табл. 2, может существенно улучшить эксплуатационные характеристики базы данных.

С этой же целью в диссертации специальным образом исследованы вопросы актуализации архивных наборов данных и разработана методика,

заключается в том, что вводятся дополнительные отношения, имеющие ту же структуру, что и оперативные структуры (к ним относятся документальные и структуры, описывающие динамику отдельных свойств объектов). Периодический сдвиг текущей точки актуализации вперед по временной оси приводит к перемещению информации из текущих в архивные наборы данных. За счет того, что справочники остаются общими для всех подобных структур (оперативных и архивных), информация, сосредоточенная в базе данных, всегда актуализирована.

Существует достаточно сильная зависимость между схемой организации данных и реализацией многочисленных требований, которые предъявляются к базе данных. Среди них способность к непрерывному совершенствованию занимает особое место, поскольку оно многом определяет уровень адаптивности ИС в целом. В диссертационном исследовании показано, какие операции с моделью данных являются критическими по отношению к выходным характеристикам ИС в целом, и каким образом использование введенных структур и отдельных подсхем, полученных из этих структур, не только снижают остроту обозначенной проблемы, но и способны свести ее минимуму.

Многолетний опыт применения в практике разработки промышленных баз данных перечисленных в табл. 2 типов структур показал, что схема организации данных, даже несмотря на значительные изменения, происходящие в функциональном поле организаций, может длительное время оставаться неизменной или подвергаться корректировкам, не приводящим к масштабным реорганизациям АИС.

В четвертой главе "Формирование системы показателей для оценки качества фактографической информации" на базе введенных ранее логических информационных моделей разработана система показателей, которые позволяют произвести количественную оценку качества как самих процессов моделирования, так и процессов обработки информации — ее ввода, хранения и предоставления пользователям.

Использование нового класса "инфологических" моделей в союзе с выделенными категориями и правилами синтеза структур дают возможность уже на начальных этапах проектирования ИС за счет формирования функционального полного и высоко адаптивного ядра ИС, представленного моделью данных, существенно снизить остроту обозначенных выше проблем. В то же время, несмотря на то, что корректно выполненное моделирование гарантирует высокий качественный начальный уровень информации в экономической системе, перечисленные в табл. 1 проблемы полностью не решаются. В формулировке требований не случайно встречаются вербальные конструкции вида: "при необходимости", "заданные интервалы времени", "заданная надежность", "низкая стоимость разработки" и т.д. Чем они обусловлены?

Во-первых, любая конкретная экономическая система выдвигает собственную шкалу требований к уровню (желательному состоянию) автоматизации информационных потоков. Это справедливо в отношении как функциональных, так и эксплуатационных групп требований.

Во-вторых, вследствие различной информационной политики, которую проводит предприятие, достигнутые уровни автоматизации существенно разнятся между собой. В результате каждая конкретная организации в каждый конкретный момент времени решает вполне определенный круг задач, направленных на решение тех или иные текущих проблемных ситуаций, связанных с автоматизацией.

Отсюда совершенно очевидно, что процессами автоматизации нужно управлять. Автоматизация как обобщенный, интегральный процесс не может быть в принципе завершена никогда. Даже, если предположить, что первые четыре требования (см. табл. 1) полностью удовлетворены, то задача снижения издержек - это задача, которую нужно решать постоянно.

В этой связи на первый план выходит разработка критериев, посредством которых можно конкретизировать требования к качеству обработки первичных данных, контролировать ход выполнения этих требований и, что особенно важно для информационных систем, имеющих ограниченное время жизни, определять потенциал их развития и дальнейшего совершенствования.

Очевидно, что количественное выражение должны получить такие свойства первичной информации как полнота, адекватность, своевременность и целый ряд других, являющихся специфическими выходами информационной системы. Один из идеологов системного анализа Тарасен-ко Ф. П. высказал идею, что информация, прежде всего, есть определенный целевой результат отражения2. Следуя данному утверждению, в качестве формальной основы для разработки критериев были использованы МПФИП и модель данных, которые рассматривались как основные результаты отражения (рис. 1), модель функционирования ИС в виде системы массового обслуживания, а также ряд полученных в работе результатов, касающихся влияния элементов структуры АИС на значения, принимаемые показателями качества данных.

Первые три названных компонента позволяют:

• выразить полноту и адекватность через оценку полноты и корректности получаемых в процессе проектирования и в последствии реализованных на практике моделей;

• представить точность, своевременность и корректность в виде аналогичных свойств одного из процессов отражения, приводящего к "заполнению" даталогической модели информацией;

г Тарасенко Ф. П. Введение в курс теории информации. Томск.: Изд-во Томского ун-та, 1963.240 с.

• интерпретировать наглядность и однозначность как корректность восприятия человеческим сознанием процессов обработки данных (ввода и вывода).

В свою очередь анализ влияния факторов, характерных только для АИС и представляющих собой, по сути, важнейшие элементы структуры информационной системы, дает возможность произвести оценку прироста качества первичной информации для уже созданных систем. В диссертации, в частности, показано, как может быть получена оценка увеличения функциональных возможностей АИС Д5у:

Для этого потребуется определиться с количеством программных модулей , которые соответственно нужно разработать и изменить, а также знать среднюю удельную себестоимость планируемых работ Суд,Суд и удельную трудоемкость создания и корректировки модулей в анализируемой информационной системе

Наглядное представление о связях между компонентами ИС и влиянии последних на значения, которые принимают показатели качества данных, дает схема, приведенная на рис. 6.

Цифрами на схеме (от 1 до 5) обозначена примерная оценка степени влияния фактора на значения показателей качества.

Группа показателей назначения или функциональной полноты позволяет оценить достигнутый уровень автоматизации отдельных информационных потоков, а также степень отражения связности этих потоков между собой. Один из них

где -весовой коэффициент, характеризующий значимость (важ-

ность) г-го потока по отношению к другим потокам (г е Я, где Я - множество потоков экономической системы); к^ ({) — весовой коэффициент, отражающий "полезность", рейтинг соответственно/-й функции ( / е/', где Р - множество функций управления в экономической системе); Я' - множество потоков, поддерживаемых АИС - множество функций, выполняемых в автоматизированном режиме - коэффициент готовности потока, лежащий в пределах от 0 до 1 и показывающий, какая часть характерных свойств данных от их требуемого числа отслеживается информационной системой.

Для расчета группового комплексного показателя назначения Р^ может быть использовано следующее выражение:

р> рп' рп рп

где Р" —коэффициент связности информационных потоков; -«коэффициент вето», обращающий в ноль все выражение в случае, когда информационная система не поддерживает бизнес-процессы.

Рис. 6. Диаграмма связей в системе «групповые показатели качества - факторы влияния»

Показано, что точность, надежность и своевременность, которые рассматриваются как эксплуатационные свойства, могут быть выражены посредством использования одного единственного критерия:

р:= а, с.р < с < с))-

где - среднее время обработки документа или функции в системе; -максимальное (предельное) время выполнения запроса на обработку; Р(</") - вероятность того, что фактическое время обработки документа в ИС не превысит .

Комплексный показатель качества быстродействия и надежности Р£ рассчитывается по формуле

где представляет интегральную оценку отклонений средней продолжительности реализации запросов в информационной системе с учетом значимости отдельных документов, а учитывает вероятностный характер протекания соответствующих процессов.

Для оценки качества интерфейса, который наилучшим образом подходит для отражения наглядности и однозначности информации, предложено воспользоваться экспертными оценками наблюдаемых интерфейсных характеристик, соотнесенных с их нормативными значениями, найденных также экспертным путем.

Наиболее сложная по своей сути задача - это оценка адаптационных возможностей системы. Рассмотрены основные направления адаптации ИС и предложена мера адаптивности в виде предельной продолжительности периода времени, в течение которого ИС может перейти к состоянию, которое определяется новыми значениями функциональных и эксплуатационных показателей.

Для получения формального выражения, которое бы позволило вычислить значение комплексного показателя качества данных, использовалось обоснование, которое широко применяется в теории управлении качеством. Так как по основным формальным признакам информацию можно рассматривать и как некоторый результат производственной деятельности (одна из функций ИС — улучшение свойств информации), ее комплексная оценка, как это принято в теории управления качеством, определяется как средняя геометрически взвешенная комплексных показателей качества: ^ ^

где — комплексный показатель качества первичной фактографической информации; — весомость /-го качественного комплексного показателя, определяемая экспертным путем; и- количество комплексных показате-

п

лей. При этом обязательно соблюдение условия:

Теперь, после введение ординарных показателей качества, любая задача, решаемая в рамках АИС, может быть формально сведена к постановке и решению задачи перехода от исходного качественного состояния, которое полностью определяется теми значениями, которые имеют локальные показатели на начало перехода, к требуемому состоянию.

Последняя, пятая глава диссертационного исследования "Основные направления модернизации структурных методологий анализа и

проектирования информационного систем" посвящена разработке концептуальных основ модернизации структурных методологий проектирования АИС на основе применения МПФИП и разработанных правил порождения структур модели данных.

Главной целью проектирования и модернизации АИС является получение систем, обеспечивающих высокий уровень качества обработки данных. При этом сроки и затраты на создание АИС должны быть минимальными. На схеме (рис. 7) показано, как принципиально меняется жизненный цикл построения информационной системы в случае использования МПФИП и разработанных правил порождения структур данных.

Формирование требований_

Построение МПФИП и даталогической модели

Проектирование_

I

I I

| Разработка_

Внедрение

Рис. 7. Жизненный цикл создания ИС при использовании МПФИП

Для построения МПФИП не г необходимости в получении детального описания всех функций и бизнес-процессов, выполняемых в конкретной экономической системе. Поэтому МПФИП могут быть получены в ограниченные сроки. Одновременный синтез даталогической модели на базе МПФИП, обладающей такими важными качествами как полнота и адекватность (что в результате означает уменьшение количества обратных связей, возникающих в процессе построения модели данных), дает возможность перейти к рабочему проектированию АИС, не дожидаясь окончания построения исчерпывающей инфологической модели предметной области.

Другое направление улучшения структурных методологий связано с разработкой нового подхода к модернизации АИС, который ориентируется на поддержку требуемого уровня качества первичных данных в экономической системе.

Фактографические информационные системы принадлежат к одному из классов сложных и больших систем, в которых управление качеством как процесс определения конечной цели и движения к ней осуществляется одновременно несколькими способами: регулированием, управлением по параметрам и управлением по структуре. В этой связи заданная в процессе разработки структура ИС, основу которой составляет схема орга-

низации данных, во многом определяет потенциал модернизации и развития информационной системы. В то же время, модернизация и развитие, равно как и текущее (оперативное) управление функционированием ИС, а если точнее - то эффективность этих процессов, зависят от того, какие методы и модели будут при этом использоваться.

Многочисленные наблюдения за работой реальных информационных систем показали, что, во-первых, критическим фактором, активизирующим в них процессы модернизации, является фактор потери управляемости функционированием предприятия вследствие низкокачественного уровня используемых фактографических данных. И во-вторых, какие в действительности методы приведения будут задействованы зависит от того, какой характер приобретает процесс приращения требований к качеству данных.

Считается, что экономическая система обладает стопроцентной управляемостью или абсолютно управляема, если ее система управления способна выполнять предписанные функции в заданные сроки и с надлежащим качеством. Любой эксперт из числа менеджеров среднего звена организации в состоянии, в границах требуемой точности, определиться с минимальным качественным уровнем информации, снижение которого ведет к потере управляемости. Следовательно, можно всегда с приемлемой точностью узнать нижние значения, которые должны принимать качественные показатели.

Что касается ограничения сверху на качество первичной информации, то оно соответствует оптимальному качественному уровню и должно быть таковым, чтобы экономическая система была полностью управляемой,

С целью определения методов приведения ИС к требуемому качественному состоянию и выработки соответствующих стратегий в работе специальным образом рассматривается принципиально новая классификации информационных систем — по характеру приращения требований к качеству информации (рис. 8).

В диссертации рассмотрены задачи и методы их решения применительно к полярным по своей сути информационным типам экономических систем: стационарным (стабильным в отношении прироста требований к качеству информации) и нестационарным. Показано, что для стационарных систем, обладающих свойством стабильности, которое количественно отражает сравнительно низкую степень изменчивости целевых установок, особый интерес представляют процессы первоначального запуска ИС и последующего приведения информационных систем к заданному, фиксированному качественному состоянию. Согласно одному из принципов успешной автоматизации, конечной целью начальной фазы внедрения следует считать как можно быстрое достижение десятипроцентного барьера об-

рабатываемых функций. Собственно говоря, аналогичные процессы активизируются в случаях частичного или полного обновления ИС.

Непрерывные

Дискретные

Стационарные

—Детерминированные (Д)

Случайные (С)

Условно-стационарные

Д С

Нестационарные —Д — С

Смешанные

Стационарные Д С

Условно-стационарные

■д

С

Нестационарные —Д — С

Стационарные

-д

С

Условно-стационарные

—Д —С

—^ Нестационарные

•д

С

Рис. 8. Классификация ИС по характеру приращения требований к качеству первичной информации

Гораздо более серьезную проблему представляет потеря управляемости экономической системы, вызванная приращением требований к качеству информации, что является отличительной чертой систем нестационарного типа, которые характеризуются высокой частотой изменений (приращения) требований к качеству информации. В этом случае основной акцент должен быть сделан на создание резервов качества информации и (или) упреждающую активизацию процессов, или восстанавливающих требуемый качественный уровень, или увеличивающий его.

Динамика процессов изменения доходности (прибыли) предприятия (/Д/)) вследствие снижения качества первичных данных и его восстановления (/)) в случае инициации процессов, направленных на восстановление качества (/2(0) показана на рис. 9.

Исходя из геометрических соображений (рис. 9), целевая функция восстановления требуемого качественного уровня примет вид:

где Z- уровень издержек предприятия.

Специальным образом обоснована целесообразность широкого применения для решения задач управления качеством информации процессно-

го подхода, как подхода, наиболее приемлемого и естественного для сложных динамических систем, к которым относятся ИС. В отличие от моделей жизненного цикла ИС в их различных вариациях процессный подход отличается неограниченной вариабельностью и единообразием в отношении постановки и решения задач любой сложности.

1 к ............. №

! /

'о /, /2 'з и

Рис. 9. Экономическая динамика процессов автоматизации в системах нестационарного типа с постоянной функцией доходности

Перечислены и содержательно описаны основные процессы автоматизации ИС, в том числе и те, которые не включаются в стандартные модели жизненного цикла. Получены формальные условия активизации качественных процессов, одно из которых строится на предположении существования ограничения снизу на значения качественных информационных признаков, а другое учитывает необходимость снижения затрат на поддержку требуемого уровня качества данных в экономической системе. Сделан вывод, непосредственно вытекающий из второго условия, о постоянной актуализации ряда качественных процессов, направленных на снижение себестоимости обработки данных.

Основные выводы.

1. Выполненный анализ проблем, отечественного и зарубежного опыта построения информационных систем, современных методологий проектирования АИС, в том числе таких, как АРИС, информационная инженерия Мартина, SADT, показал, что первостепенное значение для улучшения качества как самих методологий, так и создаваемых с их помощью информационных систем имеет решение проблемы формирования концептуальных основ ускоренной разработки высококачественной модели данных, формально описывающей первичные информационные потоки организации

(продолжительность разработки много меньше, чем время, требуемое на проведение функционального описания системы).

2. Рассмотрение первичной информации в виде разнообразных взаимосвязанных и частично взаимообусловленных моделей, представляющих собой определенные целевые результаты универсального по своей сути процесса отражения, позволяет:

• обосновывать и по мере необходимости ввести неограниченное число новых классов моделей, нацеленных на решение текущих актуальных задач улучшения качества информационного обеспечение деятельности организаций;

• сформировать формальную основу в виде самих моделей для ввода показателей качества первичных данных.

3. С целью восполнения известного пробела при переходе от инфоло-гических к даталогическим моделям, который состоит в отсутствии явных и однозначных механизмов преобразования инфологических конструкций в структуры данных, разработан новый класс моделей, характеризующихся высоким уровнем абстрактности моделируемых категорий и специализирующихся на представлении существенных свойств первичных информационных потоков, отражающих их динамику. Для показа источников поступления-выбытия и изменения значений востребованных экономическими системами свойств ресурсных и результирующих потоков использована нотация Дж. Форрестера. Использование этого класса моделей позволяет однозначно идентифицировать набор системообразующих для моделей данных типов объектов и типов связей, действующих между ними, что фактически решает основную проблему преобразования инфологических конструкций в даталогические.

4. Сравнительный анализ построенных для нескольких десятков хозяйствующих субъектов подобных моделей показал присутствие закономерностей в организации первичных информационных потоков и связей между ними. Высокая степень подобия полученных моделей подтверждает сделанный вывод.

5. Проведенный анализ предлагаемых различными научными школами методов построения структур моделей данных, а также структур, широко используемых на практике, в совокупности с подсхемами моделей данных, которые могут быть синтезированы из предложенных структурных моделей, позволил выделить и обосновать набор базовых типов структур и правил их порождения, посредством которых могут быть промоделированы все разновидности реально присутствующих в экономической системе объектов и связей, действующих между ними. Следование разработанным правилам, связанных, в частности, с моделированием объектов-кодификаторов, дает возможность исключить в дальнейшем проведение критических модернизаций (обусловленных изменениями в функциональном поле организаций) моделей данных, которые приводят к появлению

новых ключевых атрибутов или к синтезу нескольких структур на базе одной исходной структуры.

6. На основе предложенных структурных инфологических моделей разработана система оригинальных показателей качества первичных данных, позволяющая количественно выразить такие свойства информации как полнота, точность, надежность, своевременность, адекватность, наглядность, однозначность. Полнота и адекватность характеризуют функциональные требования к моделям, точность, надежность и своевременность - свойства самого процесса отражения, наглядность и однозначность - корректное восприятие человеческим сознанием реализованных на практике, заполненной информацией, моделей. Сказанное не исключает возможности получения других показателей, если для этого будет задействована другая система моделей.

7. Разработанные новые методы информационно-функционального моделирования экономических систем уровня предприятия могут рассматриваться в качестве дополнений к существующим структурным и объектно-ориентированным методологиям анализа и проектирования информационных систем, улучшая последние за счет:

• получения более качественных моделей данных, что достигается посредством использования выявленных закономерностей в организации первичной информации и предложенных правил порождения структур, являющихся дополнением известных и широко используемых сегодня правил;

• применения введенных показателей качества первичных данных и построенной на основе характера их изменения системы классификации для перехода к процессорным моделям жизненного цикла ИС, наилучшим образом адаптированных к условиям функционирования конкретных экономических систем.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Управление качеством экономической информации (монография). Хабаровск: Изд-во Хабар, гос. техн. ун-та, 2001.224 с. 13,0 п. л.

2. Актуальные направления стандартизации компонентов экономических информационных систем // Стандарты и качество, 2001. № 9. С. 2426. 0,38 п. л. (соавтор Зубарев А. Е.)

3. О новой роли информации в системах качества // Стандарты и качество, 2002. № 7. С. 78-81. 0,5 п. л. (соавтор Зубарев А. Е.)

4. Концепция управления качеством в приложении экономических информационных систем // Качество Инновации Образование, 2002. № 3. С. 42-46. 0,4 п.л. (соавтор Олейник А. В.)

5.0 существенных аспектах и качестве информационного отражения экономических процессов // Качество Инновации Образование, 2005. № 1. С. 63-67. 0,45 п.л.

6. Подходы и методы оценки качества экономической информации. Деп. ИНИОН РАН 16.07.02, №57352. М., 2002. 34 с. 2,1 п. л.

7. Качество экономической информации и актуальные проблемы моделирования данных. Деп. ИНИОН РАН 25.07.02, №57378. М., 2002. 23 с. 1,4 п.л.

8. Управление затратами в системах качества экономической информации. Деп. ИНИОН РАН 25.07.02, №57377. М., 2002. 22 с. 1,3 п. л.

9. Моделирование данных в задачах управления запасами. Деп. ИНИОН РАН 19.05.04, №58698. М., 2004. 43 с. 2,7 п. л.

10. Имитационная модель функционирования автоматизированной информационной системы предприятия. Деп. ИНИОН РАН 25.11.04, №58977. М., 2004. 19 с. 1,2 п. л.

11. Подсистема управления комплектным выпуском ЖБИ Сахалинского ДСК // Пути экономии материально-энергетических ресурсов в строительстве зданий и сооружений в районах Дальнего Востока и Забайкалья: Краткие тезисы научно-технической конференции. Владивосток: Приморское краевое управление НТО Стройиндустрия, 1985. С. 229-230. ОД п. л. (соавторы Климкин А. И., Саринков А. А.)

12. Проектирование и создание системы управления индустриальным домостроением в городском хозяйстве г. Южно-Сахалинска // Архитектура и градостроительство на Дальнем Востоке: Сб. науч. тр. Хабаровск: Хабар, политехи, ин-т, 1985. С. 78-81. 0,18 п.л. (соавторы Климкин А. И., Саринков А. А.)

13. К разработке методики оценки состояния и перспектив развития автоматизированных систем управления на домостроительных заводах Минвостокстроя СССР // Автоматизированные системы в развитии домостроительного комплекса Минвостокстроя СССР. Рекомендации НТС Минвостокстроя: Сб. науч. тр. Хабаровск: Хабар, политех, ин-т, 1988. С. 28-32.0,25 п. л. (соавторы Климкин А. И., Холкин А. М., Старков С. В.)

14. Основные направления развития автоматизированных систем на передовых домостроительных предприятиях стра-ны//Автоматизированные системы в развитии домостроительного комплекса Минвостокстроя СССР. Рекомендации НТС Минвостокстроя: Сб. науч. тр. Хабаровск: Хабар, политех, ин-т, 1988. С. 70-76. 0,42 п. л. (соавтор Ванюшин Л. М.)

15. Some aspects of controlling integrated manufacturing system in fully prefabricated house-building // The second international symposium on promoting of scientific and technological progress in Far East. Sep.21-25, 1992. p. 9598. 0,25 п.л. (соавтор Саринков А. А.)

16. On one method of computer simulation on integrated manufacturing systems // The third international symposium of promotion of scientific and technological progress ofthe Far East. 1993. p 192-196. 0,25 п.л. (соавтор Са-ринков А. А.)

17. Имитационная модель для анализа одного класса систем управления запасами: Сб. науч. тр. Хабаровск: Изд-во Хабар, гос. техн. ун-та, 1996. С.. 0,7 п.л. (соавтор Саринков А.А.)

18. Проектирование приложений в автоматизированных информационных системах: Методические рекомендации по курсовому и дипломному проектированию. Хабаровск: Изд-во Хабар, гос. техн. ун-та, 1997. 53с. 2,79 п.л. (соавтор Саринков А.А.)

19. Об одном из подходов к проектированию баз данных с актуализированными архивами. ХГТУ// Проблемы формирования и развития рыночных отношений в Дальневосточном регионе: Материалы региональной научно-практической конференции. Хабаровск: Изд-во Хабар, гос. техн. ун-та, 1998. С. 240-244. 0,25 п.л

20. Проблемы внедрения информационных систем // Россия на пороге XXI века: Материалы регионального научного симпозиума,ч.5. Хабаровск: ХГАЭП, 1999. С. 64-66. 0,15 п.л.

21. Показатели качества и эффективность экономических информационных систем // Проблемы транзитивной экономики: теория и практика: Сб. науч. тр. Хабаровск: Изд-во Хабар, гос. техн. ун-та, 1999. С. 148-156. 0,5 п.л.

22. Информационные системы в экономике. Проблемы, методологии и перспективы развития // Россия на пороге XXI века: Материалы регионального научного симпозиума. чЛ. Хабаровск: ХГАЭП, 1999. С. 30-36. 0,32 п.л.

23. О разработке стратегии внедрения автоматизированных информационных систем // Проблемы транзитивной экономики: теория и практика: Сб. науч. тр. Хабаровск: Изд-во Хабар, гос. техн. ун-та, 1999. С. 156-159. 0,25 п.л. (соавтор Серебрякова Т. А.)

24. Приложение каркасного подхода в повышении эффективности программного обеспечения информационных систем // Проблемы развития экономики Дальнего Востока на современном этапе. Материалы международной научно-практической конференции, ч.2. Хабаровск: Изд-во Хабар, гос. тех», ун-та, 2000. С. 197-201. 0,3 п.л.

25. Об одном условии целесообразности автоматизации управленческой деятельности // Вопросы регулирования региональной рыночной экономики: Сб. науч. тр. Хабаровск: Изд-во Хабар, гос. техя. ун-та, 2000. С. 217-222. 0,3 п. л.

26. Стратегия автоматизации обработки учрежденческой информации // Экономико-правовые проблемы Дальнего Востока и перспективы его

развития: Сб. науч. ст. Хабаровск: РИЦ ХГАЭП, 2001. С. 226-228. 0,18 п. л.

27. Экономическая динамика и эффективность информационных систем: Финансовые аспекты становления рыночной экономики: Сб. науч. ст. Хабаровск: РИЦ ХГАЭП, 2001. С. 246-252. 0,45 п. л.

28. Структурный анализ в оценке потенциала прироста качества информационной системы // Вопросы регулирования региональной рыночной экономики: Сб. науч. тр. Хабаровск: Изд-во Хабар, гос. техн. ун-та, 2000. С. 114-119.0,25 п.л.

29. Проблемы архитектурных построений информационных систем в экономике // Восток России: проблемы и опыт преобразований: материалы межрегиональной научно-практической конференции, вып.2. Хабаровск: ДВАГС, 2000. С. 162-167. 0,3 п.л. (соавтор Климкин К. А.)

30. Задачи классификации информационных систем // Проблемы реформирования экономики Дальнего Востока: теория и практика: материалы межвузовской научно — практической конференции. ч.И. Хабаровск: Изд-во Хабар, гос. техн. ун-та, 2001. С. 100-108. 0.5 п. л.

31. Основы информационного моделирования экономических систем // Проблемы реформирования экономики Дальнего Востока: теория и практика: Материалы межвузовской научно — практической конференции. ч.И. Хабаровск: Изд-во Хабар, гос. техн. ун-та, 2001. С. 91-99. 0,55 п.л.

32. К выбору стратегии управления эксплуатационными затратами в системах менеджмента качества экономической информации // Проблемы экономики, организации и управления предприятиями, отраслями, комплексами: Сб. науч. тр. Хабаровск: Изд-во Хабар.гос.техн. ун-та, 2002. С. 69-74.0,3 п.л.

33. Принципы моделирования данных в экономических системах // Проблемы экономики, организации и управления предприятиями, отраслями, комплексами: Сб. науч. тр. Хабаровск: Изд-во Хабар.гос.техн. ун-та, 2002. С. 61-69. 0,5 п.л.

34. Классификация информационных систем и качество информации // Экономика и управление (Инновации и инвестиции): Сб. науч.тр. 4.1. СПб: Изд-во СПбГУЭФ, 2002. С. 23-31. 0,45 п.л. (соавтор Зубарев А. Е.)

35. Системы качества экономической информации как основа информационной инфраструктуры предпринимательства в странах АТР // Развитие взаимодействий в правовом и экономическом пространстве стран АТР: формальные и неформальные аспекты. Материалы международной научно-практической конференции, ч1. Хабаровск: Изд-во Хабаровск: РИЦ ХГАЭП, 2003 С. 166-175. 0.5 п.л.

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Родионов Александр Николаевич

Методологические основы моделирования первичных фактографических информационных потоков экономических систем уровня предприятия

Подписано в печать 08.10.05. Формат 60x84 1/16 Бумага писчая. Печать офсетная. Усл. печ. п.2.1. Уч.-изд. л. 2.0 Тираж 100 экз. Заказ ¿228.

Хабаровская государственная академия экономики и права 680035, Хабаровск, ул. Тихоокеанская, 134

Введение. fgt

Глава 1. Системный анализ проблем качества информационного обеспечения деятельности организаций.

1.1. Значение и функции информационных систем в обеспечении жизнедеятельности организаций.

1.2. Эволюция проблем, методологий и требований к информационным системам.

1.3. Актуальные задачи построения информационных моделей в процессе проектирования и модернизации автоматизированных информационных систем.

Глава 2. Методы инфологического моделирования первичной фактографической информации.

2.1. Первичная фактографическая информация и ее свойства

2.2. Базовые информационные потоки экономических систем: вопросы организации, функционирования, взаимодействия и модели представления.

2.3. Функциональные инфологические модели - определяющий элемент функционального слоя системной архитектуры.

Глава 3. Типизация и унификация компонентов моделей данных экономических систем.

3.1. Прикладные аспекты и актуальные задачи моделирования первичных данных.

3.2. Канонические структуры моделей данных экономических систем.

3.3. Требования к моделям и базам данных информационных систем и способы их реализации.

Глава 4. Формирование системы показателей для оценки качества фактографической информации.

4.1. Формальные основы показателей качества данных.

4.2. Локальные показатели качества данных. 4.3. Критерии комплексной оценки качества первичной информации и их назначение.

Глава 5. Основные направления модернизации структурных методологий анализа и проектирования информационных систем.

5.1. Новые подходы и модели проектирования и организации функционирования АИС.

5.2. Основные информационные типы организационно-экономических систем. ф 5.3. Актуальные задачи качества первичной фактографической информации.

Актуальность темы исследования. Качество принятия решений в организационно-экономических (производственных) системах (ЭС) уровня предприятия во многом определяется качеством используемой первичной фактографической информации. Под качеством последней, как правило, понимается степень ее адекватности, полноты, точности, надежности, своевременности, наглядности и однозначности. Тенденции современного экономического развития таковы, что требования к качеству данных постоянно растут. Это вызвано действием двух тесно взаимосвязанных и взаимообусловленных факторов. Первый из них - интенсивное развитие информационных технологий и вычислительной техники. Второй - совершенствование технологий ведения бизнеса, ориентированных на непрерывное улучшение бизнес-процессов организаций. В результате интенсивность, разнообразие и насыщенность как внутренних, так и внешних по отношению к предприятию информационных потоков постоянно растут. Увеличиваются и затраты на обработку данных.

Сказанное свидетельствует о существовании серьезных проблем в области проектирования и управления автоматизированными информационными системами (АИС, ИС). И эти проблемы связаны главным образом с несовершенством используемых методологий. Среди множества задач, успешное решение которых должны обеспечивать методологии, до конца нерешенной остается проблема корректного описания первичных информационных потоков предприятия и синтеза на этой основе даталогической модели, обладающей высокими характеристиками в части полноты, адекватности и адаптивности. Такая модель по существу является одним из непременных условий качества ИС в целом.

Методологии информационных систем развивались и развиваются достаточно интенсивно. Практически одновременно с началом применения электронно-вычислительных машин в практике инженерно-экономических расчетов стали интенсивно прорабатываться теоретические, методические и практические аспекты создания автоматизированных систем управления

АСУ). Возникла новая научная дисциплина, в рамках которой выделились отдельные направления. В развитие теории и практики моделирования данных значительный вклад внесли Ш. Атре, М. М. Гилула , К. Дейт, Е. Ф. Кодд, Ф. Лоховски, Лэнгсам Й, Огейштайн М, Тененбаум А, Мартин Дж, Мейер Д, Э. Озкарахан, Т. В. Олле, Д. Цикритзис и целый ряд других ученых. В области становления инженерии программного обеспечения большая заслуга принадлежит Э. Дейкстра, Д. Э. Кнуту, Г. Майерсу, Липаеву В. В. и др. Общесистемными вопросами активно занимались В. М. Глушков, В. А. Ириков, В. В. Кульба, С. А. Косяченко, А. Г. Мамиконов, Мартин Дж, Н. Моисеев, Т. В. Олле, Г. С. Поспелов, Э. П. Ракштис, А. И. Смирнов, Дж. Уэлдон, Э.А. Якубайтис и многие другие исследователи. При этом нельзя не отметить, что в Советском Союзе уже в конце 70-х - начале 80-х годов прошлого века была разработана и принята система стандартов в области проектирования, внедрения и эксплуатации автоматизированных информационных систем, регламентирующих все сколько-нибудь существенные аспекты жизненного цикла АИС.

Первый этап становления теоретических основ автоматизации завершился практически одновременно с прекращением эксплуатации больших и средних ЭВМ. Но именно тогда уже были высказаны многие оригинальные идеи и разработаны основополагающие методы, часть из которых только сегодня получила дальнейшее развитие. Это объясняется тем, что вследствие резкого увеличения возможностей технических устройств и появившихся более совершенных по сравнению с прежними технологий автоматизации процессов обработки данных интерес к теоретическим построениям практически упал до нуля. Информационные системы в этот период активно развивались и развивались главным образом за счет постановочного задела, который был создан ранее.

По мере расширения границ автоматизации и соответственно роста масштаба и сложности самих ИС возникали и новые задачи, которые, в общем-то, были хорошо известны ранее. Эти задачи непосредственно связаны с построением эффективных интегрированных, корпоративных информационных систем, которые охватывают все существенные аспекты деятельности организаций и способны в кратчайшие сроки перенастраиваться в соответствии с меняющимися требованиями. Реакцией на обозначившиеся проблемы стала вновь формирующаяся потребность в использовании строгих научных построений, которые могли бы гарантировать получение ожидаемого результата в процессе решения многочисленных задач автоматизации. За сравнительно короткий промежуток времени появилось достаточно много публикацией теоретического и методического характера, среди которых следует выделить работы отечественных и зарубежных ученых: А. Е. Волкова, А. М.Вендрова, М. М. Горбунова-Посадова, Е. З.Зиндера,

Г.Н.Калянова, JI. Козленко, В. В. Липаева, А. И. Мишенина, Ю. М. Полищук , С. Текотеева, Е. Н. Филинова, Ю. М. Шерстюка, В. Б. Хон, К. Аргилы, Д. Васкевича, Э Йордана, И. Соммервила, А Шеера и многих других.

В своей основе большинство из предлагаемых методологий ориентируются на использование классической схемы построения АИС, представленной цепочкой "инфологические модели —» даталогическая модель". Вследствие большой продолжительности периода моделирования и неопределенности конечного результата, обусловленного недостаточной проработанностью процедур синтеза модели данных экономической системы из функциональных моделей, применение этого подхода не позволяет в полном объеме обеспечить реализацию всего спектра современных требований к информации.

Отсюда основная проблема, которая решается в настоящем диссертационном исследовании может быть сформулирована как повышение качества и взаимосвязанности инфологических и даталогических моделей первичных фактографических данных, имеющих решающее значение для разработки и функционирования эффективных информационных систем.

Объектом исследования являются автоматизированные информационные системы предприятия, обеспечивающие сбор, хранение и обработку первичных фактографических данных.

Предмет исследования составили методы и модели описания и выявления закономерностей в организации первичных фактографических информационных потоков экономических систем, методы проектирования моделей данных, новые подходы к организации, проектированию и функционированию информационных систем отдельных организаций.

Целью диссертационного исследования является разработка методологии моделирования первичных фактографических информационных потоков предприятия, которая способствует синтезу высококачественной даталогической модели как важнейшего фактора эффективности АИС в целом. Для достижения поставленной цели в диссертации решались следующие задачи:

1. Выявить и исследовать основные факторы, тенденции и системные проблемы анализа и проектирования экономических информационных систем;

2. Обосновать целесообразность интерпретации экономической информации как результата целевого отражения экономических процессов, протекающих в производственных (экономических) системах, в виде последовательности взаимосвязанных моделей, представляющих первичные фактографические потоки. Разработать методы построения оригинальных информационно-функциональных моделей предметной области, ориентированные на отслеживание динамики востребованных экономическими системами свойств ресурсных и результирующих категорий. Для различных типов ЭС получить и исследовать полученные модели на предмет выявления общих закономерностей в циркуляции потоков первичной фактографической информации;

3. Выделить и обосновать перечень базовых для ЭС категорий структур моделей данных (МД). Разработать правила и алгоритмы порождения структур фактографических первичных данных и отдельных универсальных подсхем моделей данных, удовлетворяющих требованиям полноты, адекватности, минимальной избыточности и адаптивности;

4. Определить основные результаты отражения (свойства первичной фактографической информации) через характеристики получаемых моделей и характеристики процессов отражения. В целях организации и управления процессами непрерывного улучшения качества информации в ЭС сформировать формальную основу для ввода показателей оценки качества первичных фактографических данных. Получить формальные выражения для локальных и комплексных критериев качества данных;

5. Разработать системные основы конструктивной модернизации структурных методологий проектирования АИС, использующих новые методы и модели описания и представления первичной фактографической информации экономических систем.

В процессе проведения исследования получены следующие результаты, которые составили предмет научной новизны:

1. Установлено, что развитие методологий проектирования информационных систем, в первую очередь направленное на повышение их результативности и отдачи в отношении качества получаемых информационных систем, сдерживается вследствие отсутствия универсальных концепций моделирования первичной фактографической информации. Такие концепции должны включать взаимосвязанные группы инфологических - даталогических моделей и методы их построения, которые все вместе обеспечивали бы построение функционально полных и одновременно адаптивных и расширяющихся моделей данных организационно-экономических систем уже на начальных этапах проектирования ИС.

2. Выявлены и исследованы ряд закономерностей организации экономической информации, относящейся к разряду фактографической. Найденные закономерности являются следствием общности устройства и функционирования экономических (производственных) систем и, соответственно, однотипности информационных потоков, циркулирующих в них, и заключаются в следующем: а). Вследствие того, что ЭС - это системы, перерабатывающие ресурсы для получения готового продукта с целью его последующей реализации и получения прибыли, - все они оперируют одни и теми же категориями объектов: товарно-материальными ценностями, рабочей силой и финансами, структура жизненного цикла которых примерно одинакова для всех ЭС. б). За достаточно длительный период эволюции в экономических системах выделились (сформировались) примерно одинаковые, обладающие высокой степенью подобия в отношении характерных свойств, категории объектов, являющиеся результатом декомпозиции (специализации) первичных сущностей. Сказанное подтверждается высокой степенью подобия полученных в результате выполненных исследований структур логических информационных моделей, описывающих динамику отдельных экземпляров этих объектов. в). Однотипность используемых категорий, высокий уровень гомоморфизма структур дополняется также устойчивостью назначения и функциональностью межобъектных связей. г). Особенности функционирования конкретной экономической системы проявляются в основном на уровне наблюдаемых различий в интенсивности изменения характерных свойств и структуре результирующих процессов, описывающих динамику в виде фаз жизненного цикла полуфабрикатов и готовой продукции.

В результате за счет корректной идентификации первичных информационных объектов, которую обеспечивают разработанные модели первичных фактографических информационных потоков (МПФИП), появляется возможность перехода к более эффективным бизнес-процессам проектирования и модернизации ИС, отличающихся максимальным совмещением во времени одновременно выполняемых фаз-этапов и соответственно уменьшением общей продолжительности и стоимости реализации проектов информационных систем

3. На основе использования процедур корректной идентификации первичных сущностей и определения их характерных свойств посредством МПФИП, выделения и решения группы ключевых практических и методических задач проектирования концептуальной схемы организации данных разработаны правила порождения новых разновидностей структур. Полученные категории позволили уточнить и расширить набор канонических структурных типов. Показано, что конструирование МД может быть сведено к сборке последней с помощью привлечения типовых компонентов, представленных каноническими структурами, и применения стандартных подсхем, также образованных отдельными экземплярами таких структур. Полученные модели отличаются улучшенными функциональными характеристиками в части полноты, адекватности, минимальной избыточности и адаптивности. Высокий уровень адаптивности, как доминирующего сегодня свойства МД, достигается за счет использования типовых компонентов, применение которых исключает возникновение критических модернизаций МД (как в процессе ее создания, так и последующего перепроектирования), связанных с возможными декомпозициями отдельных отношений и изменениями наборов ключевых атрибутов в складских структурах.

4. Рассмотрены наиболее существенные аспекты и результаты процессов информационного отражения функционирования экономических систем, представленные набором инфологических моделей первичных данных, которые получили количественную оценку в виде системы локальных, комплексных и интегральных показателей качества данных. Использование полученных критериев качества первичной информации позволяет, в частности, формально свести все многообразие задач, решаемых в рамках ИС и направленных на улучшение качества информации, к задачам перехода от одних качественных состояний к другим - не обязательно более высококачественным.

5. Использование нового класса взаимосвязанных инфологических моделей, правил порождения канонических структур данных и показателей, предназначенных для оценки качества первичной фактографической информации, позволяет качественно улучшить системные структурные методологии анализа и проектирования АИС и перейти к новым методам управления информационш ными системами, которые ориентированы на отслеживание качественных состояний первичной информации. Это выражается в следующем. а). Модели первичных фактографических информационных потоков и сгенерированная на их основе МД не требуют полного и досконального функционального описания предметной области и могут быть получены уже на этапе формирования требований к ИС, что дает возможность значительно сократить сроки создания ИС за счет более раннего начала работ по проектированию системы. б). Даталогическая модель, обладая высоким исходным уровнем адаптивности, делает возможным свести большинство модернизаций ИС к выполнению простых настроечных процедур, не связанных с внесением серьезных изменений в программное обеспечение системы. в). С целью непрерывного улучшения качества первичной информации обоснована необходимость перехода от стандартных моделей жизненного цикла, описывающих последовательность работ по созданию ИС, к процессорным сетевым моделям с неограниченным набором элементарных процессов и однозначно заданным целевым установкам, представленным набором значений показателей качества. г). Исходя из характера приращения требований к качеству данных, определены основные информационные типы экономических систем. Показаны различия в структуре и содержании бизнес-процессов, обеспечивающих переход к новому качеству, применительно к наиболее часто встречающимся на практике типам.

Методической базой исследования послужили работы отечественных и зарубежных ученых в области организации информационных систем, моделирования данных, инженерии программной индустрии, системного анализа, самоорганизации, управления качеством. В процессе проведения исследования использовались методы абстрагирования, анализа и синтеза, математического и логического моделирования, аксиоматический метод и др. т

Теоретическая и практическая значимость проведенного исследования заключается в том, что существующие концепции построения АИС дополнены новыми методами и моделями проектирования и управления информационными системами. Разработанные методы и модели базируются на использовании выявленных эффективных и одновременно устойчивых компонентов информационных систем, что уже само по себе способствует высокой адаптивности ИС. Кроме того, за счет появляющейся возможности максимально совместить во времени выполнение отдельных этапов разработки АИС, существенно снижается число и отрицательное воздействие обратных связей, которые объективно присутствуют на всех фазах технорабочего проектирования систем, сокращаются сроки и снижается стоимость реализации проекта в целом, повышается его качество.

Представленные методы и модели составили основу концепции, получившую условное название: "Концепция взаимодействующих универсальных компонентов". В настоящее время созданные методики используются при разработке проектов крупных корпоративных информационных систем для ряда организаций Дальневосточного региона. Опыт и положительные результаты внедрения, подтвержденные соответствующими актами, показали высокую конкурентную способность концепции по отношению к целому ряду известных методологий построения информационных систем и хорошие перспективы, как в плане дальнейшего совершенствования, так и интеграции с другими подходами.

Выводы по главе

1. Применение МПФИП в процессе создания и модернизации ИС дает возможность за счет использования унифицированных, типовых компонентов, в т.ч. таких, например, как рассмотренные ранее модели-основания, сократить сроки создания приложений баз данных и одновременно добиться приемлемого качественного уровня первичной информации в экономической системе.

2. Обоснована целесообразность широкого применения для решения задач управления качеством информации процессорного подхода, как подхода, наиболее приемлемого и естественного для сложных динамических систем, к которым относятся ИС. В отличие от моделей жизненного цикла ИС в их различных вариациях процессорный подход отличается неограниченной вариабельностью и единообразием представления и решения задач любой сложности. Использование в рамках этого подхода показателей качества данных дает возможность свести все существующие задачи в ИС формально к переходу от исходных, качественных состояний к требуемым состояниям.

3. Перечислены и содержательно описаны основные процессы автоматизации ИС, в том числе и те, которые не включаются в стандартные модели жизненного цикла. Получены формальные условия активизации качественных процессов, одно из которых строится на предположении существования ограничения снизу на значения качественных информационных признаков, а другое учитывает необходимость снижения затрат на поддержку требуемого уровня качества данных в экономической системе. Сделан вывод, непосредственно вытекающий из второго условия, о постоянной актуализации ряда качественных процессов, направленных на снижение себестоимости обработки данных.

4. Рассмотрены наиболее существенные аспекты классификации информационных систем, которые позволяют определиться с:

-набором стабильных, характерных "предметных" бизнес процессов организации (классификация по предметному назначению);

- множеством "функциональных" бизнес-процессов (классификация по общности функциональной принадлежности автоматизируемых исполняемых функций);

- последовательностью шагов по автоматизации деятельности предприятия (классификация по глубине автоматизации процессов управления);

- стратегией приведения ИС к состоянию, обеспечивающему требуемый уровень качества экономической информации (классификация по характеру приращения требований к качеству информации).

5. Показано, что фактор снижения уровня управляемости экономической системой может быть использован как для нахождения нижней (допустимой) качественной границы информации gmin , ее максимального значения qmax-, так и поиска оптимального качественного уровня qopt, qm]n < qopt < qmax. Нижняя граница качества информации должна быть таковой, чтобы ЭС не смогла достигнуть критической точки управляемости, за пределами которой активизируются стагнационные процессы, приводящие к гибели системы. В свою очередь, при неограниченных сроках существования ЭС верхняя граница качества информации будет всегда совпадать с оптимальным качественным уровнем. В противном случае, оптимуму качества будет соответствовать значение (а, следовательно, и некоторая управляемость, меньшая или равная UБ), при котором издержки на его достижение и потери предприятия по причине недополучения прибыли будут минимальными.

6. На примере динамики процессов, направленных на восстановление качества данных в ЭС нестационарного типа, рассмотрены и проанализированы основные подходы и методы улучшения качественных характеристик информации.

Заключение

1. Выполненный анализ проблем, отечественного и зарубежного опыта построения информационных систем, современных методологий проектирования АИС, в том числе таких, как ARIS, информационная инженерия Мартина, SADT показал, что первостепенное значение для улучшения качества как самих методологий, так и непосредственно качества создаваемых с их помощью информационных систем имеет решение проблемы формирования концептуальных основ ускоренной разработки (продолжительность много меньше, чем время, требуемое на. проведение функционального описания системы) высококачественной модели данных, формально описывающих первичные информационные потоки организации.

2. Рассмотрение первичной информации в виде разнообразных взаимосвязанных и частично взаимообусловленных моделей, представляющих собой определенные целевые результаты универсального по своей сути процесса отражения, позволяет определиться с двумя важными моментами:

- обосновывать и вводить по мере необходимости неограниченное число новых классов моделей, нацеленных на решение текущих актуальных задач улучшения качества информационного обеспечение деятельности организаций;

- сформировать формальную основу в виде самих моделей для ввода показателей качества первичных данных.

3. С целью восполнения известного пробела при переходе от инфологических к даталогическим моделям, который состоит в отсутствии явных и однозначных механизмов преобразования инфологических конструкций в структуры данных, разработан новый класс моделей, характеризующихся высоким уровнем абстрактности моделируемых категорий и специализирующихся на представлении существенных свойств первичных информационных потоков, отражающих их динамику. Для показа источников поступления-выбытия и изменения значений востребованных экономическими системами свойств ресурсных и результирующих потоков использована нотация Форрестера Дж. Использование этого класса моделей позволяет однозначно идентифицировать набор системообразующих для моделей данных типов объектов и типов связей, действующих между ними, что фактически решает основную проблему преобразования инфологических конструкций в даталогические.

4. Сравнительный анализ построенных для нескольких десятков хозяйствующих субъектов подобных моделей показал присутствие закономерностей в организации первичных информационных потоков и связей между ними. Высокая степень подобия полученных моделей подтверждает сделанный вывод.

5. Проведенный анализ предлагаемых различными научными школами методов построения структур моделей данных, а также структур, широко используемых на практике, в совокупности с подсхемами моделей данных, которые могут быть синтезированы из предложенных структурных моделей, позволил выделить и обосновать набор базовых типов структур и правил их порождения, посредством которых могут быть промоделированы все разновидности реально присутствующих в ЭС объектов и связей, действующих между ними. Следование разработанным правилам, связанных, в частности, с моделированием объектов-кодификаторов, дает возможность исключить в дальнейшем проведение критических модернизаций (обусловленных изменениями в функциональном поле организаций) моделей данных, которые приводят или к появлению новых ключевых атрибутов или к синтезу нескольких структур на базе одной исходной структуры.

6. На основе предложенных структурных инфологических моделей разработана система оригинальных показателей качества первичных данных, позволяющая количественно выразить такие свойствами информации как полнота, точность, надежность, своевременность, адекватность, наглядность, однозначность. Полнота и адекватность характеризуют функциональные требования к моделям, точность, надежность и своевременность — свойства самого процесса отражения, наглядность и однозначность — корректное восприятие человеческим сознанием реализованных на практике, заполненной информацией, моделей. Сказанное не исключает возможности получения других показателей, если для этого будет задействована другая система моделей.

7. Разработанные новые методы информационно-функционального моделирования экономических систем уровня предприятия могут рассматриваться в качестве дополнений к существующим структурным и объектно-ориентированным методологиям анализа и проектирования информационных систем, улучшая последние за счет: получения более качественных моделей данных, что достигается посредством использования выявленных закономерностей в организации первичной информации и предложенных правил порождения структур, являющихся дополнением известных и широко используемых сегодня правил; применения введенных показателей качества первичных данных и построенной на основе характера их изменения системы классификации для перехода к процессорным моделям жизненного цикла ИС, наилучшим образом адаптированных к условиям функционирования конкретных экономических систем.

1. Азгальдов Г. Г., Райхман Э. П. О квалиметрии. М.: Изд-во стандартов, 1972.172 с.

2. Айден К., Фибельман X., Крамер М. Аппаратные средства PC. СПб: BHV - Санкт-Петербург, 1977. 544 с.

3. Альперин J1. А. Менеджмент качества и сертификация: опыт и проблемы // Стандарты и качество. 2001. - № 3. С. 62-67.

4. Амосов Н. М. Энциклопедия Амосова. Алгоритм здоровья. М.: ООО "Издательство ACT"; Донецк.: "Сталкер", 2003. 590 с.

5. АншинаМ. Человеческая сущность компьютерных систем // Открытые системы. 2004. - № 11. С. 25-27.

6. Артемьев В. Проблемы применения стандартов в проектах больших систем // Директор ИС. 2001. - № 6. С. 30-32.

7. Атре Ш. Структурный подход к организации баз данных. М.: Финансы и статистика, 1983. 317 с.

8. Базилевич J1. А. Моделирование организационных структур. Л.: Изд-во ЛГУ, 1978. 159 с.

9. Баканов М. И., Шеремет А. Д. Теория экономического анализа. М.: Финансы и статистика, 1998. 416 с.

10. Барский А. Б., Шилов В. В. Вычислительная система, управляемая потоком данных. М.: Машиностроение, 2000. 24с.

11. Бейбер P. JI. Программное обеспечение без ошибок. М.: Джон Уайли энд Санз: Радио и связь, 1996. 176 с.

12. Бойко В. В., Савинков В. М. Проектирование баз данных информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1989. 350 с.

13. Бодров В. А. Информационный стресс. М.: Per Se, 2000. 352 с.

14. Бреннан Д. Покажите мне реальную пользу // Директор ИС. 2003. - № 9. С. 18-20.

15. Брой М. Информатика. Основополагающее введение. В 4 ч. М.: Диалог-МИФИ, 1996. Ч. 1-2.

16. Бройдо В. JI. Достоверность экономической информации в АСУ. Л.: Изд-во ЛГУ, 1984. 199 с.

17. Брукс Ф. Мифический человеко-месяц или как создаются программные системы. СПб.: Символ-Плюс, 1999. 304 с.

18. Бусленко Н. П. Моделирование сложных систем. М.:Наука, 1978. 400 с.

19. Васкевич Д. Стратегия клиент/сервер: Руководство по выживанию специалистов по реорганизации бизнеса. Киев: Диалектика, 1996. 368 с.

20. Вендров А. М. Case- технологии. Современные методы и средства проектирования АСУ. М.: Финансы и статистика, 1998. 176 с.

21. Вилкас Э. И., Майминас Е. 3. Решение: теория, информация, моделирование. М.: Радио и связь, 1981. 328 с.

22. Винер Н. Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине. -М.: Наука, 1983. 343 с.

23. Волков А. Е. Методы и модели повышения эффективности разработки и функционирования диалоговых распределенных информационных систем: Ав-тореф. дис. . д-ра техн. наук. М., 2002. 39 с.

24. Волченков Е. Стандартизация пользовательского интерфейса // Открытые системы. 2002. - №4. С. 37-40.

25. Гейтс Б. и др. Дорога в будущее. М.: Русская редакция, 1996. 312 с.

26. Гермейер Ю. Б. Введение в теорию исследования операций. М.: Наука, 1971.384 с.

27. Гилула М. М. Множественная модель данных в информационных системах. М.: Наука, 1992. 208 с.

28. Глушков В. М. Автоматизированные системы управления сегодня и завтра. М.: Мысль, 1976. 64с.

29. Глушков В. М. Основы безбумажной информатики.- М.: Наука, 1987. 552 с.

30. Гнеденко Б. В., Беляев А. Д., Соловьев А. Д. Математические методы в теории надежности. М.: Наука, 1965. 524 с.

31. Горбатов В. А., Смирнов М. И., Хлычиев И. С. Логическое управление распределенными системами. М.: Энергоатомиздат, 1991. 288 с.

32. Горбунов-Посадов М. М. Конфигурации программ. Рецепты безболезненных изменений. М.: Малин, 1994. 272 с.

33. Громов Г. Д. Очерки информационной технологии. М.: ИнфоАрт, 1993. 336 с.

34. Губинский А. И. Надежность и качество функционирования эргатиче-ских систем. Л.: Наука, Ленигр. отд-ние, 1982. 269 с.

35. Гультяев А. К., Машин В. А. Проектирование и дизайн пользовательского интерфейса. СПб.: КОРОНА принт, 2000. 352 с.

36. Гусаков А. А. Системотехника строительства. М.: Стройиздат, 1983. 440 с.

37. Дейкстра Э. Дисциплина программирования. М.: Мир, 1978.

38. Джексон Г. Проектирование реляционных баз данных для использования с микроЭВМ. М.: Мир, 1991. 252 с.

39. Джордж С., Ваймерскирх А. Всеобщее управление качеством: стратегии и технологии, применяемые сегодня в самых успешных компаниях (TQM). -СПб.: "Виктория плюс", 2002. 256 с.

40. Диго С. М. Проектирование и использование баз данных. М.: Финансы и статистика, 1995. 208 с.

41. Дика В. В. Информационные системы в экономике. М.: Финансы и статистика, 1996. 272 с.

42. Дунаев С. Б. Доступ к базам данных и техника работы в сети: Практические приемы современного программирования. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2000. 416 с.

43. Жеребин В. М., Мальцев В. Н., Совалов М. С. Экономические информационные системы: Рационализация проектирования. М.: Наука, 1978. 200 с.

44. Жеребин В. М., Романов А. Н., Одинцов Б. Е. Автоматизация проектирования экономических информационных систем. М.: Наука, 1988. 174 с.

45. Завалишин Д. Технологический менеджмент // Открытые системы. -2004. -№Ц. с. 19-21

46. ЗиглерК. Методы проектирования программных систем. М.: Мир, 1985. 328 с.

47. Зиндер Е. 3. Новое системное проектирование: информационные технологии и бизнес-реинжиниринг // СУБД. 1995. № 4. с. 37-49; 1996. № 1. С. 5567; 1996. № 2. С. 61-76.

48. Зиновьев Э. В., Стрекалов А. А. Методы управления сетевыми информационными системами. Рига: Зинатне, 1991. 310 с.

49. Зубарев А. Е. Новая экономика: закономерности, тенденции, правила ведения бизнеса // Вопросы регулирования рыночной экономики: Сб. науч. тр.

50. Хабаровск: Изд-во Хабар, гос. техн. ун-та, 2000. С. 4-9.

51. Зубарев А. Е., Родионов А. Н. Актуальные направления стандартизации компонентов экономических информационных систем // Стандарты и качество. -2001.-№9. С. 24-26.

52. Зубарев А. Е., Родионов А. Н. О новой роли информации в системах качества // Стандарты и качество. 2002. - № 7. С. 78-81.

53. Зубарев А. Е., Родионов А. Н. Классификация информационных систем и качество информации // Экономика и управление (Инновации и инвестиции): Сб. науч.тр. 4.1. СПб: Изд-во СПбГУЭФ, 2002. С. 23-31.

54. Зырянов М. Кризис жанра // Директор ИС. 2004. - № 11. С. 16-18.

55. Инман У., Фридман J1. Методология экспертной оценки проектных решений для систем с базами данных. М.: Финансы и статистика, 1986. 278 с.

56. Информационное общество: Информационные войны. Информационное управление. Информационная безопасность / Под ред. М. А. Вуса. СПб.: Изд-во С.-Петербург, ун-та, 1999. 212 с.

57. Информационные системы в бизнесе / Под редакцией М. Желены. -СПб.: Питер, 2002. 1120 с.

58. Иртегов Д. В. Введение в операционные системы. СПб.: БХВ-Петербург, 2002. 624 с.

59. ИсикаваК. Японские методы управления качеством. М.: Экономика, 1988.215 с.

60. Йордан Э, Аргила К Структурные модели в объектно-ориентированном анализе и проектировании. М.: Изд-во "Лори", 1999. 264 с.

61. Калянов Г. Н. Консалтинг при автоматизации предприятий (подходы, методы, средства). М.: СИНТНГ, 1997.316 с.

62. Калянов Г. Н. Особенности среды моделирования бизнес-процессов // Консультант директора. 2000. - №14. С. 12-14.

63. Калянов Г. Н. Построение интегрированной информационной системы управления предприятием на основе тиражируемого решения // Консультант директора. 2000. - №21. С. 26-28.

64. Калянов Г. Н. CASE-технологии. Консалтинг в автоматизации бизнес-процессов. М.: Горячая линия-Телеком, 2002. 320 с.

65. Калин С. EAI: окупаемость инвестиций // Директор ИС, 2002. № 10. С.31.

66. Кантер О. Ж. Управленческие информационные системы. М.: Радио и связь, 1982. 208 с.

67. Карпов В. А., Карпова И. П. К вопросу о принципах классификации систем // Информационные технологии. 2002. - №2. С. 35-38.

68. Кобринский Н. Е., Майминас Е. 3., Смирнов А. Д. Экономическая кибернетика. М.: Экономика, 1982. 408 с.

69. Когаловский М. Р. Энциклопедия технологий баз данных. М.: Финансы и статистика, 2002. 800 с.

70. Козленко Л. Проектирование информационных систем // КомпьютерПресс. 2001. - №9. С. 37-49; 2001. - № 11. С. 55-67; 2001. - № 12. С. 61-76. 2002.- № 1.С. 51-58.

71. Козлов В. А. Открытые информационные системы. М.: Финансы и статистика, 1999. 224 с.

72. Колесник А. П. Компьютерные системы в управлении финансами. М.: Финансы и статистика, 1994. 318 с.

73. Комплекс стандартов и руководящих документов на автоматизированные системы: ГОСТ 31.201-89, ГОСТ 34.602-89, РД 50.682-89. М.: Изд-во стандартов, 1989. 34 с.

74. Королев М. А., Мишенин А. И., Хотяшов Э. Н. Теория экономических информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1984. 323 с.76.

75. Коршунов Ю. М. Математические основы кибернетики. М.: Энерго-атомиздат, 1987. 496 с.

76. Коутс Р., Влейминк И. Интерфейс "человек-компьютер". М.: Мир, 1990. 504 с.

77. Криницкий Н. А., Миронов Г. А., Фролов Г. Д. Автоматизированные информационные системы. М.: Наука, 1982. 381 с.

78. Криницкий Р. И. Контроль и ревизия в условиях автоматизации бухгалтерского учета. М.: Финансы и статистика, 1990. 117 с.

79. Липаев В. В. Документирование и управление конфигурацией программных средств. Методы и стандарты. (Сер. Информатизация России на пороге XXI века.) -М.: СИНТЕГ, 1998. 220 с.

80. Липаев В. В. Проектирование программных средств. М.: Высш. шк., 1990. 301 с.

81. Липаев В. В., Филинов Е. Н. Мобильность программ и данных в открытых информационных системах. М.: Научная книга, 1997. 368 с.

82. Липаев В. В. Анализ качества баз данных // Открытые системы. 2002,-№3. С. 54-57.

83. Ложе И. Информационные системы. Методы и средства. М.: Мир, 1979.632 с.

84. Львов Д. С. и др. Стандарт и качество. Экономический аспект проблемы.- М.: Изд-во стандартов, 1975. 368 с.

85. Лэнгсам Й, Огенштайн М, Тененбаум А. Структуры данных для персональных ЭВМ. М.: Мир, 1989. 567 с.

86. Майерс Г. Надежность программного обеспечения. М.: Мир, 1980.

87. Маклаков С. В. BPwin и Erwin. CASE средства разработки информационных систем. - М.: Диалог-МИФИ, 2000. 256 с.

88. Максименков А. В., .Селезнев М. Л. Основы проектирования информационно-вычислительных систем и сетей ЭВМ. М.: Радио и связь, 1991. 320 с.

89. Мамиконов А. Г., Кульба В. В., Косяченко С. А. Типизация разработки модульных систем обработки данных. М.: Наука, 1989. 163 с.

90. Мамиконов А. Г., Кульба В. В., Косяченко С. А., Ужастов И. А. Оптимиз ация структур распределенных баз данных в АСУ. М.: Наука, 1990. 238 с.

91. Мартин Дж. Организация баз данных в вычислительных системах. М.: Мир, 1980.663 с.

92. Мартин Дж. Планирование развития автоматизированных систем. М.: Финансы и статистика, 1984. 196 с.

93. Мауэргауз Ю. Е. Информационные системы промышленного менеджмента. М.: 1999. 272 с.

94. Меерович Г. А. Эффект больших систем. М.: Знание, 1985. 192 с.

95. Мишенин А. И. Теория экономических информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1999. 240 с.

96. Михайленко В. Как программисту найти работу в США // Компьютерра.- 1998. № 13. С. 38-42.

97. Мондел Т. Разработка пользовательского интерфейса. М.: ДМК Пресс, 2001.416 с.

98. Монден Я. "Тоета" методы эффективного управления. - М.: Экономика, 1989. 288 с.ф: 100. Монсфельд Г. и др. Аппаратные средства ПК. М.: БИНОМ: Вост. кн.компания, 1997. 192 с.

99. Мейер Д. Теория реляционных баз данных. М.: Мир, 1987. 608 с.

100. Назаров С. В. Компьютерные технологии обработки информации. М.: Финансы и статистика, 1995. 248 с.

101. Нейлор Т, Ботон Дж., Бердин Д. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. М.: Мир, 1975. 500 с.

102. Овчаров JI. А. Прикладные задачи теории массового обслуживания. -М.: Машиностроение, 1969. 324 с.

103. Озкарахан Э. Машины баз данных и управление базами данных. М.: Мир, 1989. 696 с.

104. Ойхман Е. Г., Попов Э. В. Реинжиниринг организаций и информационные технологии. М.: Финансы и статистика, 1997. 336 с.4 107. Олле Т. В. Предложения КОДАСИЛ по управлению базами данных.

105. М.: Финансы и статистика, 1981. 286 с.

106. Орлов С. Информационные системы, оптимальные в эксплуатации // Консультант директора. 1999. - № 3. С. 15-18.

107. Пальчун Б. П., Юсупов Р. М. Оценка надежности программного обеспе-ф чения. М.: Наука, 1994. 84 с.

108. Перегудов Ф. И., Тарасенко Ф. П. Введение в системный анализ: Учеб. Ф' пособие для вузов. М.: Высш. шк., 1989. 367 с.

109. Перминов С. Б. Имитационное моделирование процессов управления в экономике. Новосибирск: Наука, Сиб. отд-ние, 1981. 214 с.

110. Питерсон Дж. Теория сетей Петри и моделирование систем. М.: Мир, 1984. 264 с.

111. ПолищукЮ. М., ХонВ. Б. Теория автоматизированных банков инфор-• мации. М.: Высш. шк., 1989. 181 с.

112. Половников Р. И., Никандров А. В. Методы оценки показателей надежности программного обеспечения. СПб.: Политехника, 1992. 78 с.

113. Полукеев О., Коваль Д. Моделирование бизнеса и архитектура информационной системы // СУБД. 1995. - № 4. С. 81-89.

114. Поспелов Г С., Ириков В. А. Программно-целевое планирование и управление. (Введение). М.: Сов. радио, 1976. 440 с.

115. Проскурин С. П. Десять вопросов на тему автоматизации // Бухгалтер и компьютер. 1998. - № 0. С. 5-21.

116. Прохоров А., Букина В. Индустрия программного обеспечения в России // КомпьютерПресс. 2002. - №> 2. С. 78-84.

117. Пятибратов А П. Вычислительные системы с дистационным доступом. -М.: Энергия, 1979. 191с.

118. Пятибратов А П. Человеко-машинные системы: эффект эргономического обеспечения. М.: Экономика, 1987. 199 с.

119. Рахвальский В. М. Надежность кибернетических систем. М.: Знание, 1969.64 с.

120. Робсон М., Уллах Ф. Практическое руководство по реинжинирингу бизнес-процессов. М.: Аудит: ЮНИТИ, 1997. 224 с.

121. Родионов А. Н. Проблемы внедрения информационных систем // Россия на пороге XXI века: Материалы егионального научного симпозиума^.5. Хабаровск: ХГАЭП, 1999. С. 64-66. 0,15 п.л.

122. Родионов А. Н. Показатели качества и эффективность экономических информационных систем // Проблемы транзитивной экономики: теория и практика: Сб. науч. тр. Хабаровск: Изд-во Хабар, гос. техн. ун-та, 1999. С. 148-156.

123. Родионов А. Н. Информационные системы в экономике. Проблемы, методологии и перспективы развития // Россия на пороге XXI века: Материалы регионального научного симпозиума. ч.1. Хабаровск: ХГАЭП, 1999. С. 30-36.

124. Родионов А. Н. Об одном условии целесообразности автоматизации управленческой деятельности//Вопросы регулирования региональной рыночной экономики: Сб. науч. тр. Хабаровск: Изд-во Хабар, гос. техн. ун-та, 2000. С. 217-222.

125. РодионовА. Н. Структурный анализ в оценке потенциала прироста качества информационной системы// Вопросы регулирования региональной рыночной экономики: Сб. науч. тр. Хабаровск: Изд-во Хабар, гос. техн. ун-та, 2000. С. 114-119.

126. Родионов А. Н. Управление качеством экономической информации. -Хабаровск: Изд-во Хабар, гос. техн. ун-та, 2001. 224 с.

127. Родионов А. Н. Стратегия автоматизации обработки учрежденческой информации // Экономико-правовые проблемы Дальнего Востока и перспективы его развития: Сб. науч. ст. Хабаровск: РИД ХГАЭП, 2001. С. 226-228.

128. Родионов А. Н. Экономическая динамика и эффективность информационных систем: Финансовые аспекты становления рыночной экономики: Сб. науч. ст. Хабаровск: РИД ХГАЭП, 2001. С. 246-252.

129. Родионов А. Н. Принципы моделирования данных в экономических системах // Проблемы экономики, организации и управления предприятиями, отраслями, комплексами: Сб. науч. тр. Хабаровск: Изд-во Хабар.гос.техн. унта, 2002. С. 61-69.

130. Родионов А. Н. Подходы и методы оценки качества экономической информации. Деп. ИНИОН РАН 16.07.02, №57352. М., 2002. 34 с.

131. Родионов А. Н. Качество экономической информации и актуальные проблемы моделирования данных. Деп. ИНИОН РАН 25.07.02, №57378. М., 2002. 23 с.

132. Родионов А. Н Управление затратами в системах качества экономической информации. Деп. ИНИОН РАН 25.07.02, №57377. М., 2002. 22 с.

133. Родионов А. Н., Климкин К. А. Проблемы архитектурных построений информационных систем в экономике // Восток России: проблемы и опыт преобразований: материалы межрегиональной научно-практической конференции, вып.2. Хабаровск: ДВАГС, 2000. С. 162-167.

134. Родионов А. Н. Саринков А. А. Проектирование приложений в автоматизированных информационных системах: Методические рекомендации по курсовому и дипломному проектированию. Хабаровск: Изд-во Хабар. гос. техн. ун-та, 1997. 53с.

135. Родионов А. Н., Серебрякова Т. А. О разработке стратегии внедрения автоматизированных информационных систем // Проблемы транзитивной экономики: теория и практика: ; Сб. науч. тр. Хабаровск: Изд-во Хабар. гос. техн. ун-та, 1999. С. 156-159

136. Романец Ю. В. и др. Защита информации в компьютерных системах и сетях. М.: Радио и связь, 1999. 328 с.

137. Саймон А. Стратегические технологии баз данных: менеджмент на 2000 год. М.: Финансы и статистика, 1999. 479 с.

138. Седых Ю. И., Лазебник В. М. Организационно-технологическая надежность жилищно-гражданского строительства. М.: Стройиздат, 1989. 396 с.

139. Сигнаевский В. А., Коган Я. А. Методы оценки быстродействия вычислительных систем. М.: Наука, 1991. 256 с.

140. Синенко О., Леныпин В. Автоматизация предприятия вчера, сегодня, завтра или информация поддержки рыночного лидерства // Консультант директора. - 2001. - №7. С. 25-30.

141. Системный анализ в экономике и организации производства / Под общ. ред. С. А. Валуева, В. Н. Волковой. Л.: Политехника, 1991. 398 с.

142. СиронгД. М., Волкофф О. План внедрения корпоративной системы // Открытые системы. 2004. - №10. С.22-24.

143. Смирнов А. И. Основы прикладной теории надежности. М.: МИСИ, 1977. 115 с.

144. Смирнов А.И., Каширский А.А., Лучинин К.Н. и др. АСУ в строительстве. Л.: Стройиздат, 1980. 224 с.

145. Соболь М. М. Метод Монте-Карло. М.: Наука, 1968. 64 с.

146. Советов Б. Я., Яковлев С. А. Моделирование систем. М: Высш. шк., 1998.319 с.

147. Соколов А. В., Степанюк О. М. Методы информационной защиты объектов и компьютерных сетей, СПб.: Полигон; М.: ACT, 2000. 272 с.

148. СоммервиллИ. Инженерия программного обеспечения. М.: Издательский дом "Вильяме", 2002. 624 с.

149. Справочник директора предприятия. Под ред. Лапусты М. Г. М.: ИН-ФРА-М, 1999. 784 с.

150. Тарасенко Ф. П. Введение в курс теории информации. Томск.: Изд-во Томского ун-та, 1963. 240 с.

151. Текотев С. Модель учетных данных. // Открытые системы. 2001. - № 2. С 23-29.

152. Тиори Т., Фрай Дж. Проектирование структур баз данных: В 2 т. М.: Мир, 1985. Т. 1-2.

153. Трофимов С., Васильева О. Соционический подход к созданию автономных рабочих команд в реинжиниринге бизнес-процессов // Консультант директора. 2001. - №3. С. 19-26.

154. Уайттеккер Д, Воас Д. 50 лет программирования: основные принципы качества. // Открытые системы. 2003. - № 3. С.58-63.

155. Ушаков И. А. Вероятностные модели надежности информационно-вычислительных систем, 1991. 132 с.

156. Уэлдон Дж. Администрирование баз данных. М.: Финансы и статистика, 1984. 207 с.

157. Федоров А., Елманова И. Введение в базы данных. Часть 2. // Компьютер-пресс. 2000. - № 4. С. 123-153.

158. Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятия (индустриальная динамика): Пер с англ. / Под ред. Д. М. Гвишиани. М.: Прогресс, 1971. 340 с.

159. Форрестер Дж. Динамика развития города. М.: Прогресс, 1974. 168с.

160. Форрестер Дж. Мировая динамика. М.: Наука, 1978. 167 с.

161. Фуксман А. Л. Технологические аспекты создания программных систем. М.: Статистика, 1979. 184 с.

162. Хакен Г. Информация и самоорганизация. М.: Мир, 1991.

163. Хансен Г., Хансен Д. Базы данных: разработка и управление. М.: ЗАО "Издательство БИНОМ", 1999. 704 с.

164. Цикритзис Д., Лоховски Ф. Модели данных. М.: Финансы и статистика, 1985. 168 с.

165. Чери С., Готлаб. Г., Танка. Л. Логическое проектирование и базы данных. М.: Мир, 1992. 352 с.

166. Черняк Л. Архитектура систем по Захману // Открытые системы. 2001. - №12. С. 28-29.

167. Черняк Ю. И. Системный анализ в управлении экономикой. М.: Экономика, 1975. 191 с.

168. Чупров К. Стандарт IDEE инструмент реинжиниринга бизнес - процессов // Консультант директора. - 2002. - №3. С. 9-23.

169. Шеер А. Бизнес-процессы. Основные понятия. Теория. Методы. М.: Изд-во АОЗТ "Просветитель", 1999. 152 с.

170. Шеер А. Моделирование бизнес-процессов. М.: ООО "Изд-во "Серебряные нити", 2000. 205 с.

171. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука.-М: Мир, 1978.418 с.

172. ШерстюкЮ. М. Метауправление функциональностью информационной системы и его приложение к задачам создания специального программного обеспечения: Автореф. дис. . д-ра техн. наук. С-Пбр., 2001. 37 с.

173. Шишкин И. Ф. Метрология, стандартизация и управление качеством. -М.: Изд-во стандартов, 1990. 342 с.

174. Щеглов А. Ю. Защита компьютерной информации от несанкционированного доступа. СПб: Наука и Техника, 2004. 384 с.

175. Эддоус М., Стэнсфилд Р. Методы принятия решений. М.: Аудит: ЮНИТИ, 1997. 590 с.

176. Экономика автоматизации: организация, методы, эффективность / Дорн 3., Курцхальс 3, Нойман Й и др. М.: Экономика, 1989. 320 с.

177. Экономика разработки и использования ПО ЭВМ / В. А. Благодатских, М. А. Енгибарян, Е. В. Ковалева и др. М.: Финансы и статистика, 1995. 288 с.

178. Экономико-математический энциклопедический словарь / Гл. ред. В. И. Данилов-Данильян. М.: Большая Российская энциклопедия: Издательский Дом "ИНФРА-М", 2003. 688 с.

179. Якубайтис Э. А. Открытые информационные сети. М.: Финансы и статистика, 1991. 208 с.

180. Якубайтис Э. А. Информационные сети и системы. М.: Финансы и статистика, 1996. 368 с.

181. Burns J. Converting signed digraths to forrester schematics and converting forrester schematics to differential equations // IEEE Transactions on system? Man and cybernetics. 1977. Vol.7, no. 10. P. 50-61.

182. Burns J., Ulgen O. An integrated approach to the development of continuous simulation // IEEE Transactions on system? Man and cybernetics. 1978. no. 6. P. 313327.

183. Hammer M, Chappy J. Reengineering the Corporation. A Manifesto for Business Revolutions. Harper Business, 1993.

184. Редакция газеты "Губернские ведомости".

185. ОЯЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ1. Мастер ПРО55или g:.i)jos3iimг. i<>)i:ii4-Ois:i.imin;. пр. Mwp.i. fifi-;i. ti'.i. "2-"li-01

186. Акт о внедрении и использовании результатов научно-исследовательских работ Родионова А.Н. при проектировании и эксплуатации автоматизированной информационной системы ООО1. МастерПро".

187. Начальник отдела информатизации и технического обслужива:

188. Ген. директор ООО "МастерПро'1. А.Ю.Новоселов1. В.Б.Коровяковскийаюивеамюэай»*1* ъйиявйj • -Hi' ft68Q055, г.Хабаровск,ул.Сидоренко, 1 A тея.: 28-62-32

189. Акт о внедрении научно-исследовательской работы1. Родионова А.Н.