Проверяемый текст
Калянов, Георгий Николаевич. Разработка и исследование методов, моделей и программных систем управления реорганизацией предприятий (Диссертация 1999)
[стр. 143]

143 ны быть определены реальные функции подразделений и их взаимосвязи и взаимозависимости, поскольку положения о подразделениях такую информацию не содержат.
В-четвертых, должны быть выявлены и специфицированы все информационные хранилища (в том числе и бумажные).

В-пятых, должна быть оценена аппаратно-техническая база
структуры, а также исследовано работающее в ней программное обеспечение.
Наконец, в шестых, должны быть собраны статистические данные по
функциям управления подразделений.
Статистические данные при проведении обследования необходимо собирать по каждому объекту будущей модели: потоку данных, элементу данных, процессу, хранилищу данных, внешней сущности и т.п.

На этапе анализа моделей наличие подробной статистики обеспечит их адекватную верификацию на полноту и непротиворечивость и позволит на начальных этапах выявить ошибки и узкие места в построенных моделях.

Статистические данные необходимо собрать по следующим объектам [65]: 1.
Составные данные.
Для составных данных статистика собирается
лишь для повторяющихся компонентов необходимо точно знать количество итераций для каждого из них.
2.
Элементы данных.
О каждом элементе данных необходимо знать формат данных и допустимые значения этого элемента.

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

4.
Процессы.
Важнейшими характеристиками процессов являются частота и время выполнения.
Именно здесь и лежит ключ к улучшению их
[стр. 212]

• Правило 3 даже если аналитик прекрасно знает предметную область, нет необходимости демонстрировать эти знания и учить интервьюируемого: в любом случае выявляются тонкости и детали, специфичные для данного предприятия.
Какую же информацию нужно выявлять прежде всего во время интервьюирования? Во-первых, необходимо ограничить контекст системы с этой целью должны быть выявлены все внешние объекты, с которыми моделируемое предприятие взаимодействует, технологии взаимодействия со стороны предприятия, а также информационные (и, возможно, материальные) потоки, обеспечивающие эти взаимодействия.
Во-вторых, должны быть детально выявлены реальные технологии работы предприятия нормативно-справочная документация (если она имеется) описывает их неполно.
В-третьих, должны быть определены реальные функции подразделений и их взаимосвязи и взаимозависимости, поскольку положения о подразделениях такую информацию не содержат.
В-четвертых, должны быть выявлены и специфицированы все информационные хранилища (в том числе и бумажные:
картотеки, архивы и т.п.).
В-пятых, должна быть оценена аппаратно-техническая база
предприятия, а также исследовано работающее на ней программное обеспечение.
Наконец, в-шестых, должны быть собраны статистические данные по
бизнес-процессам предприятия.
Остановимся на последнем более подробно.
Статистические данные при проведении обследования необходимо собирать по каждому объекту будущей модели: потоку данных, элементу данных, процессу, хранилищу данных, внешней сущности и т.п.

все они со временем сослужат хорошую службу.
Так на этапе анализа моделей наличие подробной статистики обеспечит их адекватную верификацию на полноту и непротиворечивость и позволит на начальных этапах выявить ошибки и узкие места в построенных моделях.
В следующих пунктах будет показано, как эти статистические данные работают на дальнейших этапах, начиная с выработки предложений по реорганизации и заканчивая собственно разработкой или внедрением системы автоматизации.
211

[стр.,213]

1) Составные данные.
Для составных данных статистика собирается,
как правило, лишь для повторяющихся компонентов необходимо точно знать количество итераций для каждого из них.
Например, заказ на книги включает в себя перечень заказанных книг с их атрибутами.
Поэтому для формирования требований к функции, работающим с бланком заказа необходимо знать сколько книг обычно заказывается, как часто производится нетипичный заказ и каковы его размеры, сколько авторов обычно бывает у книги и т.п.
В дальнейшем такая статистика будет использоваться при проектировании экранных и отчетных форм, а также при проектировании базы данных.
2) Элементы данных.
О каждом элементе данных необходимо знать формат данных и допустимые значения этого элемента.

Формат (включая тип) и физическая длина также будут использоваться при проектировании экранных форм и определении размеров таблиц базы данных.
3) Потоки данных.
Такие характеристики потока как скорость и интенсивность являются необходимыми при определении требований к аппаратным (техническим) средствам.

Кроме того, для любого составного потока данных полезно знать распределение компонентов внутри этого потока данных.
Данная статистика может использоваться для определения пиковых нагрузок на соответствующие обрабатывающие процессы
(а также, возможно, для принятия решения о введении дополнительных процессов, обеспечивающих введение новых услуг).
4) Процессы.
Важнейшими характеристиками процессов являются частота и время выполнения.
Именно здесь и лежит ключ к улучшению их
функционирования.
Кроме того, такие сведения являются необходимыми при определении требований к аппаратным средствам.
5) Хранилища данных.
По хранилищам данных обычно собирается следующая информация: среднее количество записей в каждом хранилище данных, количество чтений, добавлений, изменений и удалений записей по каждому из процессов, включающих перечисленные действия.
Проектировщик баз данных может 212

[Back]