Сбор информации о данных является трудоемкой задачей и требует непременного участия руководства. АБД должен разработать план проведения обследования предприятия. Ему нужно составить списки данных, необходимые работникам всех уровней управления (исполнительного, функционального и эксплуатационного). Причем на различных уровнях данные могут обрабатываться или накапливаться. Затем АБД предстоит проанализировать все направления использования данных на предприятии.
Сбор данных следует начинать с изучения существующих форм документов, отчетов, имеющихся файлов и программ. Основной вопрос, требующий первоочередного решения — какие именно данные должны быть представлены в новой базе данных. При этом необходимо учитывать, что подлежащие хранению данные редко однозначно соответствуют данным, отображаемым в формах и отчетах.
Анализ должен содержать: имя объекта данных, имя элемента данных, описание, атрибуты, источники, уровни конфиденциальности, показатели важности, а также взаимосвязи между элементами и между объектами.
1. Имя и описание объекта данных. Указываются основное имя и синонимы. Примеры: «Счета», «Журнал регистрации продукции», «Форма учета счетов». Дается вербальное описание смыслового содержания имени, даже если его смысл представляется очевидным. В общих чертах описывается функциональное назначение и использование объекта в функциональных и структурных подразделениях предприятия, а также за их пределами.
2. Элементы данных. Для каждого элементарного данного, входящего в конкретный объект, указывается:
1) его имя и описание. Перечисляются имена, синонимы и дается их расшифровка. Приводится полное вербальное описание элемента;
2) источник. Перечисляются источники элемента в структуре предприятия, например заказчик, внутренние документы, отдел сбыта;
3) атрибуты. Указываются тип значения атрибута (числовой, алфавитный, текстовый), единицы измерения (доллары, рубли), а при необходимости и допустимые диапазоны значений (например, от 100 до 500);
4) использование элемента данных. Примеры «Содержит сведения об адресе», «Используется для определения количества», «Используется в шкале платежей»;
5) ограничения безопасности/чувствительности. Перечисляются связанные с данным элементом ограничения, включая допущенных к нему лиц и разрешенный им вид обработки, например доступ, чтение и/или выдача;
6) степень важности. Указывается степень важности данного элемента. Она должна определяться значением элемента данных для реализации или расширения функций предприятия. Следует избегать негативных формулировок типа «Без этого элемента данных невозможно выполнить то-то» Рекомендуется приводить аргументы, основываясь на использовании элемента данных (пункт 4);
7) взаимосвязи элемента данных. Описываются способы совместного использования данного элемента с другими, не обязательно принадлежащими рассматриваемому объекту. Примеры взаимосвязей: номер детали — наименование, код операции — трудозатраты, номер заказа — номер поставки.
3. Продолжительность хранения и условия перевода в архив. Указывается период времени, в течение которого должны храниться значения элемента данных, и способ хранения. По возможности также указывается основание для хранения (правительственные распоряжения, указания администрации предприятия).
АБД должен исследовать информационные потоки. Целью такого исследования является разработка модели предприятия. В результате АБД получает представление о документообороте предприятия, определяет пути и способы передачи данных.
Следующий и, вероятно, наиболее важный этап — анализ организации хранения данных. АБД разрабатывает графическую схему объектов и элементов данных, на которой указываются исходные данные, формирующие их подразделения или виды деятельности, результирующие данные и использующие их подразделения (рис 5.1).
Выявленный документооборот отражается на специальных схемах. Простейшая схема данных показывает их движение от источника к конечному пользователю. В процессе разработки схемы данных АБД неизбежно встретится с противоречиями, ошибками и неточностями в исходных описаниях, которые он обязан обнаружить и устранить. Удобным средством при анализе данных может оказаться словарь данных.
АБД уточняет степень важности отдельных данных для конечного пользователя, сопоставляя выдвигаемые пользователем требования к объектам и элементам с реально существующими.
31. Растровая модель данных:
В растровых моделях дискретизация осуществляется наиболее простым способом - весь объект (исследуемая территория) отображается в пространственные ячейки, образующие регулярную сеть. При этом каждой ячейке растровой модели соответствует одинаковый по размерам, но разный по характеристикам (цвет, плотность) участок поверхности объекта. В ячейке модели содержится одно значение, усредняющее характеристику участка поверхности объекта. В теории обработки изображений эта процедура известна под названием пикселизация. Если векторная модель дает информацию о том, где расположен тот или иной объект, то растровая - информацию о том, что расположено в той или иной точке территории. Это определяет основное назначение растровых моделей - непрерывное отображение поверхности. В растровых моделях в качестве атомарной модели используют двухмерный элемент пространства - пиксель (ячейка). Упорядоченная совокупность атомарных моделей образует растр, который, в свою очередь, является моделью карты или геообьекта. Векторные модели относятся к бинарным или квазибинарным. Растровые позволяют отображать полутона и цветовые оттенки. Как правило, каждый элемент растра или каждая ячейка должны иметь лишь одно значение плотности или цвета. Это применимо не для всех случаев. Например, когда граница двух типов покрытий может проходить через центр элемента растра, элементу дается значение, характеризующее большую часть ячейки или ее центральную точку. Ряд систем позволяет иметь несколько значений для одного элемента растра. Для растровых моделей существует ряд характеристик: разрешение, ориентация, зоны, значение, положение. Разрешение - минимальный линейный размер наименьшего участка отображаемого пространства (поверхности), отображаемый одним пикселем. Пиксели обычно представляют собой прямоугольники или квадраты, реже используются треугольники и шестиугольники. Более высоким разрешением обладает растр с меньшим размером ячеек. Высокое разрешение подразумевает обилие деталей, множество ячеек, минимальный размер ячеек. Значение - элемент информации, хранящийся в элементе растра (пикселе). Поскольку при обработке применяют типизированные данные, то есть необходимость определить типы значений растровой модели. Тип значений в ячейках растра определяется как реальным явлением, так и особенностями ГИС. В частности, в разных системах можно использовать разные классы значений: целые числа, действительные (десятичные) значения, буквенные значения. Целые числа могут служить характеристиками оптической плотности или кодами, указывающими на позицию в прилагаемой таблице или легенде. Например, возможна следующая легенда, указывающая наименование класса почв: 0 - пустой класс, I - суглинистые, 2 - песчаные, 3 - щебнистые и т.п. Ориентация - угол между направлением на север и положением колонок растра. Зона растровой модели включает соседствующие друг с другом ячейки, имеющие одинаковое значение. Зоной могут быть отдельные объекты, природные явления, ареалы типов почв, элементы гидрографии и т.п. Для указания всех зон с одним и тем же значением используют понятие класс зон. Естественно, что не во всех слоях изображения могут присутствовать зоны. Основные характеристики зоны - ее значение и положение. Буферная зона - зона, границы которой удалены на известное расстояние от любого объекта на карте. Буферные зоны различной ширины могут быть созданы вокруг выбранных объектов на базе таблиц сопряженных характеристик. Положение обычно задается упорядоченной парой координат (номер строки и номер столбца), которые однозначно определяют положение каждого элемента отображаемого пространства в растре. Проводя сравнение векторных и растровых моделей, отметим удобство векторных для организации и работы со взаимосвязями объектов.
Тем не менее, используя простые приемы, например включая взаимосвязи в таблицы атрибутов, можно организовать взаимосвязи и в растровых системах.. Необходимо остановиться на вопросах точности отображения в растровых моделях. В растровых форматах в большинстве случаев неясно, относятся ли координаты к центральной точке пикселя или к одному из его углов. Поэтому точность привязки элемента растра определяют как 1/2 ширины и высоты ячейки.
Растровые модели имеют следующие достоинства:
растр не требует предварительного знакомства с явлениями, данные собираются с равномерно расположенной сети точек, что позволяет в дальнейшем на основе статистических методов обработки получать объективные характеристики исследуемых объектов. Благодаря этому растровые модели могут использоваться для изучения новых явлений, о которых не накоплен материал. В силу простоты этот способ получил наибольшее распространение;
растровые данные проще для обработки по параллельным алгоритмам и этим обеспечивают более высокое быстродействие по сравнению с векторными;
некоторые задачи, например создание буферной зоны, много проще решать в растровом виде;
многие растровые модели позволяют вводить векторные данные, в то время как обратная процедура весьма затруднительна для векторных моделей;
процессы растеризации много проще алгоритмически, чем процессы векторизации, которые зачастую требуют экспертных решений.
Наиболее часто растровые модели применяют при обработке аэрокосмических снимков для получения данных дистанционных исследований Земли.
