Tehnoloģiskā procesa darbību un procedūru sastāvs var būt atšķirīgs atkarībā no prasībām datu apstrādes tehnoloģijai. Sagatavošanas posms ietver darbības, kas tiek veiktas, lai sagatavotu informāciju tālākai apstrādei.

Sākotnējo datu vākšana. Informācija tiek vākta gan saimnieciskās vienības ietvaros, gan nāk no citām organizācijām un iestādēm. Atkarībā no tā tiek veidota primāro datu vākšanas sistēma. Sarežģītākais uzdevums ir iekšējās primārās grāmatvedības informācijas vākšana, kas atspoguļo uzņēmumu ražošanas un finanšu darbības. Šo informāciju izmanto visas vadības struktūras, un tā atkal tiek apkopota, lai atrisinātu daudzus funkcionālos uzdevumus (plānotos, finansiālos utt.), Tāpēc primārajai informācijai tiek izvirzītas prasības. saņemšanas uzticamība, pilnīgums un savlaicīgums.

Informācijas vākšana ietver arī ierakstīto datu, piemēram, dokumentu saņemšanu no uzņēmuma ārējās vides. Šo darbību parasti pavada saņemtās informācijas reģistrēšana un tās turpmākās izmantošanas definīcija.

Reģistrācijas informācija ir darbība, kurā dati tiek ievadīti datu nesējā gan manuāli, gan automātiski. Manuāli ģenerējot dokumentus, tostarp aizpildot elektroniskās veidlapas, izmantojot datora tastatūru. Ja primārās informācijas vākšana un reģistrēšana tiek veikta automātiski, izmantojot atbilstošus tehniskos līdzekļus (NC automātus, kases termināļus utt.), tad sākumposma sarežģītība krasi samazinās. Tomēr, neskatoties uz dažādu informācijas vākšanas un reģistrēšanas līdzekļu parādīšanos, šīs darbības ir vismazāk automatizētas.

Avota datu pareizības pārbaude ir vērsta uz to kļūdu novēršanu, atklāšanu un novēršanu, kas ir neizbēgamas, ievadot informāciju no tastatūras, galvenokārt tā sauktā "cilvēciskā faktora" dēļ – noguruma, neuzmanības, atsevišķos gadījumos – par datu vākšanu un ierakstīšanu atbildīgā speciālista apzinātas darbības. . Kļūdas izraisa informācijas izkropļojumus, tās neuzticamību un līdz ar to nepareizus apstrādes rezultātus un kļūdas vadības darbībās.

Savāktā un reģistrētā informācija tiek nosūtīta apstrādei vai uzglabāšanai.

Informācijas nodošana multiraides nepieciešamības dēļ. Dati ir jāpārsūta arī tāpēc, ka dažādās vietās tiek veiktas dažādas, savstarpēji saistītas informācijas procedūras. Dati ir jāpārraida, jo vadības objekti atrodas attālināti no rezultātu informācijas izsniegšanas un parādīšanas līdzekļiem.

Šobrīd visplašāk ir izplatījies attālinātais informācijas pārraides veids signālu veidā pa sakaru kanāliem, kam raksturīgs liels ātrums, kas pozitīvi ietekmē vadības lēmumu pieņemšanas efektivitāti. Informācijas ievade Strādājot ar dokumentālo informāciju, tās ievade tiek apvienota ar elektronisko dokumentu veidlapu aizpildīšanas darbību un tiek veikta tieši no personālā datora tastatūras.

Primāro informāciju var ievadīt arī no mašīnas datu nesēja, ja tā ir iepriekš savākta un reģistrēta ievadei atbilstošā formā.

2. Galvenā skatuve nodrošina tiešu informācijas apstrādi datortehnoloģijā, kā arī, ja nepieciešams, primāro un rezultātu datu uzglabāšanu un izguvi.

Šis posms ieņem vadošo pozīciju starp citiem tehnoloģiskā procesa informācijas posmiem gan nozīmīguma, gan apjoma ziņā.

Datu apstrāde ir nozīmīgākā informācijas transformācijas operāciju vidū gan pēc nozīmes, gan apjoma. Tas izskaidrojams ar to, ka pārvaldības pakalpojumi nevar veikt savas funkcijas bez sekundāras informācijas klātbūtnes, kas ir apstrādes rezultāts. Tajā pašā laikā informācijas apstrāde ir cieši saistīta ar visām informācijas operācijām, radot iespējas informācijas procesu tehnoloģiskai vienotībai. Tāpēc nav nejaušība, ka ar terminu "informācijas apstrāde" bieži tiek apzīmēta sistēma, kas orientēta uz visu informācijas procedūru kopumu. Piemēram, automatizētā datu apstrādes sistēma aptver ne tikai visas apstrādes darbības, bet arī procedūras informācijas vākšanai, pārsūtīšanai, uzglabāšanai, meklēšanai utt.

Informācijas apstrāde tiek veikta dažāda veida un klašu elektroniskajos datoros, tai skaitā personālajos datoros, serveros u.c., pēc atbilstošas ​​programmas un ietver aritmētiskās un loģiskās darbības ar datiem, kā arī automātisku šo darbību izpildes kontroli.

Serveris- Dators, kas veic noteiktas lietotāju apkalpošanas funkcijas datortīklos.

Informācijas apstrādi var iedalīt 5 posmos:

1. Apstrāde sākas ar to, ka enerģija ir formā stimuls sasniedz maņu orgānus. Kad cilvēks nonāk saskarē ar stimulu, viņa sensorie receptori tiek aktivizēti un kodētā informācija tiek pārraidīta uz smadzenēm. Šo parādību sauc par sajūtu, ko ietekmē trīs īpašības:

zemākais jeb absolūtais slieksnis - minimālā stimula intensitāte, kas nepieciešama, lai sajūta notiktu.

Slieksnis - punkts, kurā papildu stimula intensitātes palielināšanās neietekmē sajūtu.

Diferenciālais slieksnis - minimālās stimula intensitātes izmaiņas, ko cilvēks var pamanīt.

2. Uzmanību var definēt kā kognitīvo resursu virzienu stimula apstrādei. Ņemot vērā uzmanības selektivitāti, faktorus, kas ietekmē patērētāju uzmanības sadalījumu, var iedalīt divās kategorijās:

Personisks (individuāls) - tās ir cilvēka individuālās īpašības, kas ietekmē uzmanību. Lielākoties šie faktori ir ārpus pārdevēja kontroles. Fizioloģiskās vajadzības ietekmē to, kuri stimuli saņem uzmanību un kuriem nē (izsalkuši cilvēki ir vairāk pakļauti pārtikas stimuliem). Attieksme var veicināt mārketinga pasākumus, ja patērētājam ir pozitīvs priekšstats par produktu, taču tā var darboties arī kā šķērslis, ja patērētājam ir negatīva attieksme.

· Saistība ar stimuliem – ar tiem var manipulēt, lai piesaistītu vai palielinātu uzmanību. Tie ietver lielumu, krāsu, krāsas intensitāti un kontrastu, pozīciju, virzienu, kustību, izolāciju, novitāti, slavenas personas tēlu, ainavu maiņu.

3. Saprašana kas saistīti ar stimula interpretāciju. Stimulam tiek piešķirta noteikta nozīme. Tas ir atkarīgs no tā, kā tas tiek klasificēts un izprasts no patērētāja esošo zināšanu viedokļa. Stimulēšanas klasifikācija ir stimula izpratne, izmantojot atmiņā saglabātos jēdzienus. Jēdzieni, ko patērētājs lieto, ir saistīti ar noteiktām jūtām un attieksmi.

Ir vēl viens izpratnes aspekts, un tas ir aktivizācijas līmenis. Kas tiek panākts, apstrādājot stimulu. Stimulu aktualizācija attiecas uz integrācijas pakāpi starp jaunu informāciju un esošajām atmiņā saglabātajām zināšanām, t.i. starp stimulu un personas dzīves pieredzi un mērķiem izveidoto personīgo saikņu skaits (tēli, asociācijas).

Zināšanas. Saglabājas atmiņā, palielina patērētāju spēju saprast reklāmas ziņojumu. Izpratne bieži vien ir atkarīga no tā, kas mums jau ir vai ko mēs ceram redzēt.

4. Adopcija kas saistīti ar stimula pārliecinošo efektu. Šo efektu var izteikt kā ietekmi uz zināšanām, attieksmi un uzvedību. Svarīgi ir atbalsta argumenti un pretargumenti. Atbalsta argumenti ir domas, kas ir labvēlīgas reklāmdevēja apgalvojumiem. Pretargumenti ir tās domas, kas ir pretrunā viņa apgalvojumiem.

Lai gan reklāmas pārliecinošums bieži ir atkarīgs no kognitīvām reakcijām, dažkārt tās ietekmi nosaka tas, kā tā izraisa jūtas. Emocionālās reakcijas ir tās jūtas un emocijas, kuras izraisa stimuls (optimistisks, negatīvs, silts).

5. iegaumēšana– interpretācijas un argumentu pārnešana atmiņā. Atmiņa sastāv no trim atsevišķām informācijas uzglabāšanas sistēmām:

1. sensorā atmiņa – nodrošina informācijas uzglabāšanu. Saņemts no sajūtām, ilgst ne vairāk kā 2 sekundes. Sensorajā atmiņā informācija tiek iepriekš analizēta, galvenokārt pamatojoties uz fiziskām īpašībām, piemēram, skaļumu vai toni.

2. Tiklīdz stimuls iziet maņu apstrādes stadiju, tas nonāk īstermiņa atmiņā. Tas spēj saturēt tikai nelielu informācijas daudzumu noteiktā laika brīdī (tālruņa numurs tiek aizmirsts pēc 30 sekundēm bez iegaumēšanas). Šim atmiņas veidam ir raksturīgas divas svarīgas informācijas apstrādes darbības:

Mēģinājums ir nepārtraukta informācijas atkārtošana. Lai to saglabātu atmiņā, lai to izmantotu problēmas risināšanā vai pārsūtīšanai uz ilgtermiņa atmiņu.

· Attīstība – izmantojot iepriekš uzkrāto pieredzi, vērtības, attieksmes un jūtas, lai interpretētu un novērtētu informāciju īstermiņa atmiņā.

3. ilgtermiņa atmiņa ir neierobežota pastāvīga liela informācijas apjoma glabāšana. Tas saglabā vārdu, simbolu un to asociāciju nozīmi.

3. Paņēmieni, kā piesaistīt patērētāju uzmanību konkrētiem produktiem.

Pareizi izmantojot krāsu, stimula spēju piesaistīt un noturēt uzmanību var ievērojami uzlabot. Saskaņā ar laikrakstu reklāmas pētījumu, krāsainas reklāmas palielina pārdošanas apjomu par 41%.

Augsta intensitāte bieži izraisa pastiprinātu uzmanību. Skaļas skaņas un spilgtas krāsas pastiprina uzmanību.

Stimulēšanas redzamību var ietekmēt tā novietojums (veikalā eju gali, plaukti acu augstumā, pie kasēm novietoti produkti, kas tiek pirkti momentā.

Izvietojums ir svarīgs arī drukātajai reklāmai. Lielāku uzmanību piesaista sludinājumi, kas izvietoti žurnālu sākumā, labajās lapās, vāku iekšpusē un aizmugurē. Vislabvēlīgākā vieta reklāmai ir augšējais kreisais stūris, bet visnelabvēlīgākais – apakšējais labais.

Kustīgie stimuli piesaista vairāk uzmanības nekā stacionāri. Uzmanību piesaista izolācijas metode, kas sastāv no dažu stimulu uzrādīšanas salīdzinoši brīvā vidē. Uzmanību piesaista arī neparasti vai negaidīti stimuli. Bieži vien kāda slavenība tiek uzaicināta piedalīties reklāmā. Vēl viens veids, kā piesaistīt uzmanību, var būt ātras ainas maiņas principa izmantošana, kas var izraisīt netīšu garīgās aktivitātes pieaugumu.

Patērētāju uzvedības personīgie faktori (4 stundas.).

1. Personisko faktoru jēdziens.

2. Personiskās vērtības.

3. Dzīvesveids.

4. Resursi

5. Patērētāja identitāte.

Ievads

Jebkuras zinātnes disciplīnas, arī socioloģiskās, metodoloģija ir noteikta optika - skatījums uz pasauli kā racionāli sakārtotu sistēmu, kas principā ir piemērota racionālām zināšanām. Pieņēmums par pasaules absurdumu padara metodes doktrīnu nevajadzīgu. Metodoloģija ir paņēmiens zināšanu iegūšanai. Papildus anketām, skalām un statistikas koeficientiem tehniskie rīki ietver veidus, kā argumentēt un prezentēt darba rezultātus. Tikpat svarīga ir ētika - uzvedības normas zinātnieku aprindās, saskaņā ar kurām tiek veikta zināšanu disciplināra reproducēšana. Socioloģiskā pētījuma metodoloģija jāveic saskaņā ar noteikumiem arī tajā gadījumā, ja sabiedrībā noteikumi vairs netiek ievēroti. Veidojot socioloģisko pētījumu, jāatrisina septiņi uzdevumi:

1) sastādīt mainīgo lielumu vārdnīcu;

2) nosaka mācību vienības un objektu;

3) konstruēt objektu telpu;

4) formulēt hipotēzes; 5) tulkot konceptuālās definīcijas operatīvās;

6) izstrādā parauga projektu;

7) apstrādāt un analizēt socioloģisko informāciju, apkopot un realizēt rezultātus. Tā ir septītā uzdevuma būtība un būtība, ko es vēlos atklāt savā testā. Darba mērķis ir socioloģiskās informācijas analīze, rezultātu identificēšana, kā arī rezultātu konstruēšana un ieviešana sociālajā darbā. Pētījuma objekts ir socioloģiskā informācija. Priekšmets ir sociālo rezultātu apstrāde, analīze un īstenošana. pētījumiem.

Darba mērķi: - atklāt datu apstrādes jēdzienu, identificēt to posmus un mehānismus; - noskaidrot, kādi matemātiskie datu apstrādes līdzekļi pastāv statistiskajā analīzē; - noteikt, kā tiek summēti sociālie rezultāti. pētījums, kāda ir ziņojuma struktūra un kā sniegt ieteikumus pētījumam.

Informācijas apstrādes jēdziens

Datu apstrādes posmi un mehānismi

Socioloģiskā pētījuma beigu posma galvenais uzdevums ir iegūto datu analīze un interpretācija, secinājumu vispārināšana un ieteikumu izdošana pētāmā sociālā mehānisma darbības uzlabošanai vai mainīšanai.

Pēc pētījuma tiek veikti pēdējie posmi, iegūto datu interpretācija. Sākotnēji informācija tiek sagatavota apstrādei. Tas ietver metodisko līdzekļu pārbaudi attiecībā uz aizpildīšanas precizitāti, pilnīgumu un kvalitāti, kā arī nekvalitatīvi aizpildītu anketu noraidīšanu. Dati, kas iegūti socioloģiskajā pētījumā empīriskā materiāla vākšanas stadijā, parasti tiek apstrādāti datorā. Mūsdienu apstrādes tehnoloģija ietver vairākus posmus: datu rediģēšana, datu kodēšana, datu kontrole un kļūdu labošana, matemātisko datu apstrādes rīku izvēle, datu analīze.

Rediģēšana. Šī posma mērķis ir sagatavot anketā ietverto informāciju pārsūtīšanai uz mašīnas datu nesēju.

Aptaujas rezultātā saņemtajās anketās var būt daudz kļūdu, neprecizitātes un visa veida kļūdas, un no tām iespēju robežās vajadzētu izvairīties. Tipiskākās kļūdas:

1. Lauka apsekošanas procedūru pārkāpums: izmantota nepareiza anketas forma; intervēts nepareizs respondents; nav šifru, kas identificētu anketu.

2. Nepilnīga anketas aizpildīšana.

3. Atbilžu nekonsekvence

4. neesoši atbildes kodi;

5. Respondenta vai intervētāja nepareiza jautājumu interpretācija.

Daļa no šīm kļūdām, ja tās tiek pamanītas datu vākšanas stadijā, ir izlabojamas sarunas ar intervētāju rezultātā, bet daļa – atkārtoti sazinoties ar respondentu. Ja to nevar izdarīt, bieži vien ir jāpieņem lēmums izslēgt šo anketu no turpmākās apstrādes.

Datu rediģēšanas process dažos pētījumos (parasti lielos) var būt ļoti ilgstošs, sarežģīts un vairākos posmos, citos tas tiek samazināts līdz vienkāršai anketu pārskatīšanai. Tomēr jebkurā gadījumā ir jāizstrādā nepārprotams dokuments - rediģēšanas instrukcija, kurā būtu norādīts, kādām iespējamām kļūdām jāpievērš uzmanība un ko ar tām darīt, ja tās tiek atrastas.

Kodēšana. Šī posma mērķis ir apkopotās informācijas pārveidošana skaitliskā formā, kas savukārt paredzēta glabāšanai datorā mašīnlasāmā formā. Informācijas glabāšanai datoros tiek izmantotas perfokartes, perfolentes, magnētiskās lentes un magnētiskie diski.

Vairumā gadījumu anketas tiek kodētas to izveides stadijā, un respondents tieši atzīmē kodu, kas atbilst viņa atbildei. Taču šādās anketās iespējama arī atklāta jautājumu forma, kas prasa turpmāku kodēšanu. Intervijas veidne var sastāvēt tikai no atvērtiem jautājumiem, un pēc intervijas ir nepieciešama īpaša kodēšana.

Bieži vien kodēšanas process tiek apvienots ar rediģēšanu. Ir daudz veidu, kā iekodēt informāciju anketās. Viena vai otra no tām izvēli galvenokārt nosaka datorprogrammas specifika, kas pētnieka rīcībā ir, analizējot datus.

Svarīga datu sagatavošanas sastāvdaļa analīzei ir visaptveroša datu kontrole un atrasto kļūdu labošana. Kļūdu avoti ir visos iepriekšējos pētījuma posmos no informācijas vākšanas līdz tās ievadei datorā. Praksē visas kļūdas datos ir ļoti grūti labot, it īpaši, ja pētījums ir pietiekami liels. Pētniekam jāizlemj, kādas pārbaudes un labojumi viņam ir vissvarīgākie un kādas kļūdas var atstāt novārtā. Datu labošanas procedūra sastāv no trim posmiem: kļūdu noteikšana, datu vai kodu patieso vērtību atrašana avota dokumentos - anketās, veidlapās, datu labošana.

Matemātiskās datu apstrādes līdzekļi

Iegūtās socioloģiskās informācijas statistisko analīzi var apstrādāt ar šādiem matemātiskās datu apstrādes veidiem:

Statistiskā grupēšana ir datu klasifikācija vai kārtošana, pamatojoties uz līdzību vai atšķirībām. Faktu organizēšana sistēmā tiek veikta saskaņā ar aprakstošo hipotēzi par grupēšanas vai klasifikācijas galveno iezīmi. Grupēšanas galvenais mērķis ir, pirmkārt, noteikt katras atsevišķas populācijas daļas skaitu, kas sadalīta atbilstoši noteikta atribūta (vai vairāku atribūtu) vērtībām, un, otrkārt, izpētīt cēloņu ietekmi. un parādību atkarība.

Izplatīšanas pakāpes. Novērošanas vienību grupēšanas rezultātu pēc kāda atribūta sauc par statistisko sēriju. Pēc kvantitatīvās pazīmes variāciju rindas var aprēķināt, cik bieži katra šīs pazīmes vērtība sastopama summārā.

Statistikas tabulas - apkopo avota datus. Nākotnē tiek apkopotas sarežģītākas tabulas, kas ļauj salīdzināt sadalījumu sērijas, un, visbeidzot, tiek apvienotas kombināciju tabulas, kurās krustojas trīs vai vairāk pazīmes. Saskaņā ar šādām tabulām tiek noteiktas, izmērītas un analizētas attiecības starp pētāmo objektu kopas pazīmēm.

Galda konstrukcija ir pakļauta noteiktiem noteikumiem. Nosaukumā jāatspoguļo tabulas galvenais saturs. Tabulas ir vienkāršas, grupu un kombinētas. Vienkāršas tabulas ir atsevišķu populācijas vienību saraksts, saraksts par katras no tām atsevišķi kvantitatīvajām (vai kvalitatīvajām) īpašībām. Grupu tabulās ir populācijas vienību grupējums pēc viena atribūta, bet kombināciju tabulās - pēc diviem vai vairākiem atribūtiem.

Histogramma ir intervālu sērijas grafisks attēlojums. Intervālu robežas tiek uzzīmētas pa abscisu asi, uz kuras uzbūvēti taisnstūri ar augstumu, kas ir proporcionāls atbilstošo intervālu sadalījuma blīvumiem (proporcionāls apdzīvojuma vienību skaitam uz intervāla garuma vienību). Ar vienādiem intervāliem sadalījuma blīvumi ir proporcionāli frekvencēm, kuras ir attēlotas gar y asi.

Kumulatīvās līknes. Kumulāts noapaļo atsevišķās pazīmes vērtības intervālā un attēlo pieaugošu lauztu līniju.

Daudzstūri. Lai izveidotu daudzstūri, objekta vērtība tiek attēlota uz abscisu ass, bet frekvences vai relatīvās frekvences uz ordinātu ass. No punktiem, kas atbilst atribūtu vērtībām, tiek atjaunoti perpendikuli, kas vienādi augstumā ar frekvencēm. Perpendikulu virsotnes savieno taisnas līnijas.

Mūsdienu dators ir diezgan sarežģīta ierīce, kas sastāv no daudziem komponentiem, kas savienoti ar jūdzēm gariem vadiem. Bet tas veic tās pašas trīs informācijas apstrādes darbības kā kabatas kalkulators: ievadi, apstrādi un izvadi. Jebkura datora ierīce ir iesaistīta vienā (dažreiz divos) no trim šī procesa posmiem.

Informācijas apstrādes pirmais posms ir informācijas ievadīšana datorā, t.i. jebkura metode informācijas pārsūtīšanai no ārpasaules uz datora procesoru. Datiem ir jānokļūst procesorā, pretējā gadījumā tam nebūs ko apstrādāt.

Datora “sirds” ir ierīces, kas apstrādā datus. Skaitļošanas procesā informācijas apstrāde ir otrais posms. Sākotnēji datori bija paredzēti komerciālam darbam - tie tika radīti kā instrumenti nogurdinošai skaitļu “slīpēšanai” un liela datu apjoma glabāšanai. Mūsdienās datora funkcijas ir paplašinājušās – tas ir rīks mācībām, izklaidei, mājturībai, informācijas apstrādei. Drīz mēs aizmirsīsim, ka kādreiz dzīvojām bez tā. Pat ja jūs pats nelietojat datoru, mikroprocesori joprojām darbojas jūsu labā mehāniskās un elektroniskās ierīcēs, piemēram, dažās mūsdienu automašīnās.

Kāda jēga no ievades un datu apstrādes ierīcēm, ja apstrādāto informāciju nevaram izvilkt no procesora? Informācijas izvade ir informācijas apstrādes trešais posms.

Palaižot kādu lietojumprogrammu (spēli, tekstapstrādes programmu, izklājlapu vai datu bāzes pārvaldības sistēmu), jūs kļūstat par aktīvu dalībnieku informācijas ievades, apstrādes un izvadīšanas procesos šajā datorā. Apskatīsim galvenos informācijas apstrādes posmus, strādājot dažādās programmās.

Vārdu procesors:

Ievade - vārdi, kurus ierakstāt;

Apstrāde - teksta formatēšana (sadalīšana rindkopās, fontu izvēle utt.);

Izvade - teksta saglabāšana atkārtotai izmantošanai vai tā drukāšanai.

Izklājlapa:

Ievade - skaitļi (piemēram, pārdošanas apjomi), ko ievadāt vai importējat;

Apstrāde ir vienas vai vairāku formulu piemērošana datiem;

Izvade - aprēķinu rezultātu attēlošana skaitliskā vai grafiskā formā.

Datu bāze:

Ievade - datu formas aizpildīšana;

Datu bāzes ierakstu apstrāde - šķirošana un saglabāšana;

Izvade - atskaite, kas satur ierakstus, kas atlasīti pēc kāda kritērija.

Šaha spēle:

Ievade - šaha figūras kustība;

Apstrāde - labākās atbildes kustības noteikšana, ko veic dators;

Secinājums - datora gaita.

Vairāk par tēmu Informācijas apstrādes galvenie posmi:

1. Masu informācijas darbības struktūra: masu informācijas vākšana, apstrāde, sakārtošana, pārraide, uztvere, transformācija, uzglabāšana un izmantošana. Potenciāla, pieņemta un reāla informācija. Masu informācijas tekstu semantiskie, sintaktiskie un pragmatiskie aspekti.

Datu apstrāde ir aritmētisko un loģisko darbību izpilde pēc noteiktiem algoritmiem.
No ieviešanas viedokļa, pamatojoties uz mūsdienu sasniegumiem datortehnoloģijā, izšķir šādus informācijas apstrādes veidus:
- secīga apstrāde, ko izmanto tradicionālajā fon Neimaņa arhitektūrā datorā ar vienu procesoru;
- paralēla apstrāde, ko izmanto vairāku procesoru klātbūtnē datorā;
- konveijera apstrāde, kas saistīta ar to pašu resursu izmantošanu datora arhitektūrā dažādu problēmu risināšanai.
Ir ierasts esošās datoru arhitektūras informācijas apstrādes ziņā attiecināt uz kādu no tālāk norādītajām klasēm.
- Arhitektūras ar vienu instrukciju un datu plūsmu (SISD). Šajā klasē ietilpst tradicionālās fon Neimaņa viena procesora sistēmas.
- Arhitektūras ar vienu instrukciju un datu plūsmām (SIMD). Šīs klases iezīme ir viena (centrālā) kontrollera klātbūtne, kas kontrolē vairākus identiskus procesorus.
- Vairāku instrukciju straumes vienas datu straumes (MISD) arhitektūras. Šai klasei var piešķirt cauruļvadu procesorus.
- Vairāku instrukciju straumes vairāku datu straumes (MIMD) arhitektūras. Šai klasei var piešķirt šādas konfigurācijas: daudzprocesoru sistēmas, sistēmas ar vairāku apstrādi, skaitļošanas sistēmas no daudzām mašīnām, datortīkli.
Korekcija ir iepriekš ģenerētu datu modifikācija, kā rezultātā to stāvoklis atbilst reālajiem apstākļiem. Veicot atjaunināšanu, var veikt šādas darbības: esošo datu failu ierakstu pievienošana, dzēšana, mainīšana. Datu failu izveidi var interpretēt kā īpašu pievienošanas darbību ieviešanas gadījumu. Pielāgošanas objekti var būt datņu ieraksti vai atsevišķi ierakstu lauki. Viens no galvenajiem regulēšanas veikšanas nosacījumiem ir datu atrašanās vietas meklēšana, ko parasti veic ar taustiņiem.
Atkarībā no tā, cik ierakstu vienlaikus tiek modificēts, ir ierasts tos sadalīt individuālajos un grupās. Ar individuālu korekciju viens koriģējošais ieraksts izraisa viena ieraksta modifikāciju failā, bet ar grupu korekciju - vairākus ierakstus. Tātad grupas korekcijas piemērs var būt izmaiņas kāda atribūta vērtībā visos faila ierakstos.
Jums ir jānošķir bezsaistes failu un datu bāzes ielāpu labošana. Pirmajā gadījumā tiek mainīti tikai atbilstošā faila ieraksti, bet otrajā gadījumā tiek mainīti failu ieraksti un atbilstošās saites.
Pielāgošana tiek veikta galvenokārt uz tēva un dēla pamata. Tās būtība slēpjas apstāklī, ka modifikācijas veikšanai ir nepieciešams avota fails (tēvs) un korektūras fails, kā rezultātā tiek iegūts izlabots fails (son).
Veicot labojumus, liela nozīme tiek pievērsta informācijas uzticamības kontrolei un tās aizsardzībai no nesankcionētas piekļuves. Tas tiek nodrošināts, saglabājot oriģinālo failu un pārbaudes failu, kā arī ieviešot paroļu un drošības atslēgu sistēmu.
Informācijas izdošana ir problēmu risināšanas rezultātu atspoguļojums (attēlojums). Saskaņā ar izejas (rezultāta) informācijas atspoguļošanas metodi datu izvade tiek izdalīta uz papīra, uz mašīnu datu nesējiem (galvenokārt magnētiskajiem diskiem) un uz video gala ierīcēm (displejiem).
Tradicionāli apstrādes rezultāti tiek parādīti kā papīra dokumenti. Tajā pašā laikā tiek pārbaudīts to pilnīgums un loģiskā konsekvence, un pēc tam tie tiek formalizēti juridiski. Attīstoties aparatūrai, programmatūrai un citam atbalstam, sāka dominēt tendence pāriet uz bezpapīra tehnoloģiju. Taču pilnīga papīra dokumentu noraidīšana vēl nav iespējama, jo īpaši neatrisināto informācijas apstrādes juridisko jautājumu dēļ.
Datu izvadi var veikt gan tieši apstrādes vietā, gan pa sakaru kanāliem attāliem abonentiem.
Informācijas sniegšanas lietotājam darbības galvenais uzdevums ir izveidot efektīvu saskarni sistēmā "cilvēks-dators". Starp esošajām saskarnes opcijām sistēmā "cilvēks-dators" var izdalīt divus galvenos veidus: uz izvēlnēm balstītu un uz komandu valodu.
Izvēlnes tipa saskarnes atvieglo lietotāja mijiedarbību ar datoru, jo tām nav nepieciešamas priekšzināšanas valodas saziņai ar sistēmu. Katrā dialoga solī lietotājam tiek parādītas visas šobrīd iespējamās komandas izvēlnes vienumu kopas veidā, no kuriem lietotājam jāizvēlas vajadzīgā. Šis saziņas veids ir ērts iesācējiem un neprofesionāliem lietotājiem.
Komandu valodas interfeiss prasa, lai lietotājs zinātu valodas sintakse, lai sazinātos ar datoru. Komandu valodas priekšrocība ir tās elastība un jauda.
Informācijas prezentācijas tehnoloģijai jānodrošina papildu iespējas lietotājiem izprast datus, tāpēc ieteicams izmantot grafiku, diagrammas, kartes.
Pasīvajiem lietotājiem, kurus dažreiz sauc par patērētājiem, ir vairākas īpašas īpašības, kas saistītas ar laika, vēlmes un kvalifikācijas trūkumu padziļinātai izmantoto rīku (DBVS, ET, e-pasts utt.) izpētei. Šajā gadījumā saziņas ar sistēmu algoritmam jābūt ārkārtīgi vienkāršam, turklāt lietotājam jāizmanto vienīgais universālais interfeiss, kas ļauj vienveidīgi strādāt ar sagatavoto informāciju. Cita lietotāju daļa pieprasa nodrošināt diezgan plašu līdzekļu klāstu aktīvai ietekmei uz veicamajiem informācijas procesiem. Šīs prasības atbilst tīmekļa tehnoloģijai, kurai ir šādas funkcijas:
1. informācija patērētājam tiek sniegta publikāciju veidā;
2. publikācijā var apvienot dažāda rakstura un ģeogrāfiskās atrašanās vietas informācijas avotus;
3. izmaiņas informācijas avotos momentāni atspoguļojas publikācijās;
4. publikācijās var būt saites uz citām publikācijām, neierobežojot to atrašanās vietu un avotus (hipertesta saites);
5. publikāciju patērētāju kvalitātes atbilst mūsdienu multimediju standartiem (ir pieejams teksts, grafika, skaņa, video, animācija);
6. potenciālo informācijas patērētāju skaits praktiski neierobežots;
7. informāciju patērētājs viegli asimilē, pateicoties plašajām vizuālajām iespējām, ko nodrošina Web tehnoloģija;
8. tehnoloģija neizvirza īpašas prasības informācijas veidiem un avotiem.
Jebkura sistēma tiek radīta diezgan ilgam darbības periodam, kura laikā tiek uzkrāts pietiekami liels datu apjoms. Šie dati veido arhīvu glabāšanas pamatu un tiek izmantoti ar retrospektīviem datiem saistītu problēmu risināšanā, saimnieciskās darbības analīzē.
Šobrīd šīs operācijas īstenošanas noteicošais virziens ir datu bāzes un datu glabātuves koncepcija.
Datu bāzi var definēt kā datu kopumu, kas sakārtots saskaņā ar noteiktiem noteikumiem, nodrošinot vispārīgus datu aprakstīšanas, uzglabāšanas un manipulācijas principus neatkarīgi no lietojumprogrammām.
Datu noliktava (HD, datu noliktava, “datu noliktava”, “informācijas noliktava”) ir datu bāze, kurā tiek glabāti dati, kas apkopoti dažādās dimensijās.
Galvenās atšķirības starp datu bāzi un datu noliktavu:
- datu apkopošana;
- dati no HD nekad netiek dzēsti;
- HD pildījums notiek periodiski;
- jaunu datu apkopojumu veidošana atkarībā no vecajiem notiek automātiski;
- piekļuve datu noliktavai tiek veikta, pamatojoties uz daudzdimensiju kubu.
Alternatīva datu noliktavai ir Data Mart koncepcija. Datu marts ir tematisku datu bāzu kopa, kas satur informāciju, kas saistīta ar atsevišķiem priekšmeta jomas informācijas aspektiem.
Vēl viena svarīga datu bāzes izstrādes joma ir krātuves. Repozitoriju vienkāršotā veidā var uzskatīt vienkārši kā datu bāzi, kas paredzēta nevis lietotāja, bet gan sistēmas datu glabāšanai.