28. Базы данных и их применение для решения экономических задач

База данных – это ориентированное на пользователя-непрограммиста множество взаимосвязанных данных, структурированных таким образом, что достигается их минимальная избыточность и максимальная независимость от прикладных программ. Данные в базе находятся в памяти в соответствии с некоторой моделью. Распространенными моделями баз данных являются: реляционная, сетевая и иерархическая. Так как в процессе управления предприятиями и организациями широко используются таблицы, поэтому наиболее распространенной моделью баз данных в настоящее время является реляционная модель.

Реляционная модель основывается на понятии “отношение”, и представляется совокупностью таблиц. Таблицы, входящие в реляционную модель, строятся в рамках ограничений, диктуемых операциями их обработки. Таблица должна иметь имя; быть простой, то есть не содержать составных столбцов.

Базы данных должны создаваться таким образом, чтобы выполнялось два условия: достигался минимум затрат на корректировку данных; достигался минимум затрат на перепрограммирование, необходимое в случае изменения структуры базы данных (добавление новых или сокращение старых атрибутов). Для удовлетворения этих условий базы данных создаются на основе двух принципов: неизбыточность; независимость.

Для того чтобы использовать базу данных для решения экономических задач необходимо выполнить ряд этапов, предназначенных для ее создания. Для этого предварительно всю документацию, имеющую непосредственное отношение к данной задаче следует сгруппировать следующим образом:

-выделить входные оперативные документы, содержащие переменную информацию и отражающие текущие производственно-хозяйственные факты или финансовые операции;

-выделить условно-постоянные документы, содержащие нормативно-справочные данные;

-разработать результирующие документы, таблицы, отчеты;

-определить документы, предназначенные для корректировки условно-постоянных данных.

31. Базы знаний и их применение для формирования экономических решений

База знаний – это одна из форм информационного моделирования, представляющая собой знания человека (эксперта, специалиста), помещенные в память компьютера в соответствии с некоторой моделью. Модель, как известно, - это правила или соглашения, выполнение которых позволяет представить некоторую сферу знаний в том виде, которая позволяет использовать формальные (программные) средства для их обработки (получение новых знаний).

Существует множество моделей представления знаний: семантические сети; деревья выводов; деревья целей; нечеткие множества. Семантическая сеть – это ориентированный граф, вершины (узлы) которого соответствуют понятиям моделируемой предметной области, а дуги – отношениям между ними. В качестве понятий обычно выступают конкретные или абстрактные объекты, а отношений – связи. Дерево вывода – это множество объединенных правил, отражающих условия выполнения некоторого процесса. Коэффициент, равный 0, указывает на полную неопределенность, а 1 – на полную определенность. В правиле эксперт указывает значения в этом диапазоне. Множество правил объединяются в дерево вывода. В основу построения дерева целей положено понятие цели, измерение достижения которой осуществляется с помощью значений соответствующих экономических показателей. В основе теории нечетких множеств лежит понятие функции принадлежности, которая указывает степень принадлежности какого-либо элемента некоторому множеству элементов. Данная функция является субъективной и строится на основании знаний, опыта или ощущений некоторого субъекта к какому-либо объекту, процессу, явлению и т.д.