7. Metody analizy i modelowania strukturalnego SI

1 7. Metody analizy i modelowania strukturalnego SI ...
Author: Zosia Chowański
0 downloads 6 Views

1 7. Metody analizy i modelowania strukturalnego SI

2 Dwa wymiary analizy i modelowania strukturalnegoWymiar statyczny – Struktury informacji Wymiar dynamiczny – Procesy przetwarzania Przykłady metod: -modele związków encji -modele binarne Przykłady metod diagramy przepływu danych, -diagramy ISAC

3 Cechy metod strukturalnychModelowanie struktur informacji (przykład: model związków encji) Modelowanie dynamiki systemu informacyjnego (przykład: Diagram przepływu danych, diagramy ISAC, diagramy Jacksona, technika modelowania MERISE) Kaskadowy cykl rozwoju aplikacji Ograniczone zastosowanie narzędzi CASE

4 Przykłady metod strukturalnychYSM (Yourdon System Method) – metodyka proponowana przez Yourdona IE (information Engineering) – metoda rozwijana przez J. Martina SSADM (Structured Systems Analysis and design Method) MERISE – metoda strukturalna opracowana we Francji

5 Przypadek firmy „Biuro Turystyczne”3 rodzaje działalności: Organizacja i sprzedaż wycieczek Wynajem apartamentów wakacyjnych Dodatkowe usługi turystyczne Struktura organizacji: centrala Szczecin i 3 oddziały regionalne Zadanie: Opracować system zinformatyzowany, wspomagający działalność podstawową tej firmy

6 Modelowanie struktur informacji

7 Fazy definiowania struktur informacji w metodach strukturalnychModelowanie danych Uogólniony model danych Model danych fragmentu rzeczywistości Model danych SZBD Projektowanie bazy danych Model konkretnej bazy danych

8 Cechy modelu związków encji3 podstawowe pojęcia modelu: encja współzależność (związek) cecha (atrybut) Z każdym pojęciem jest związany typ i wystąpienie. Jest to wynik stosowania procedury abstrakcji. Poszczególne pojęcia posiadają notację graficzną

9 Notacja graficzna modelu związków encjiModel związków encji posiada wiele odmian i różne formy notacji graficznej. Poniżej przedstawiono notację graficzną P. P. Chena: Kierunek Encja Atrybuty Studenci kierunku Nr indeksu Związek Nazwisko Student ... Data urodzenia

10 Rodzaje powiązań między encjami (różne notacje)1. Związki typu 1:1 1 1 Indeks Student Indeks Student 2. Związki typu 1:n 1 n Student Kierunek Student Kierunek 3. Związki typu n:m. (wiele do wielu) n m Zamówienie Produkt Zamówienie Produkt

11 Cecha obligatoryjności powiązania dla encjiDane związek jest dla encji obligatoryjny, jeżeli dana encja nie może istnieć bez wystąpienia dla niej tego zwizku. Przykład: Powiązanie studenta z kierunkiem studiów Zwiazek jest opcjonalny jeśli encja może istnieć bez tego powiązania. Przykłady: Kierunek Student Zamówienie Produkt

12 Reguły integralności w modelu związków encjiTypy reguł: reguły wbudowane (powiązanie dotyczy 2 encji) więzy jawne (definiowane przez analityka) Sposób definiowania: Za pomocą predykatów, przyporządkowanych atrybutom. Przykład: Cena>0 and cena<100000

13 Przykład modelu zwiazków encji

14 Modelowanie procesów przetwarzania

15 Podstawowe pojęcia modelowania procesów – za pomocą diagramów przepływu danychStrumień danych Magazyn danych Element terminalny (użytkownik)

16 Podstawowe rodzaje diagramów przepływu danychDiagram kontekstowy – system prezentowany jest jako jeden proces. Celem jest prezentacja powiązań systemu z użytkownikami Diagram główny – identyfikacja głównych procesów i przepływów danych w systemie informacyjnym Diagramy uzyskane przez dekompozycję (eksplozję) – opisujące strukturę wewnętrzną procesów zdefiniowanych na schemacie wyższego poziomu

17 Przykład diagramu kontekstowego

18 Przykład diagramu głównego przepływu danych

19 Zasady budowy diagramów przepływu danychProces musi mieć chociaż jeden strumień wyjściowy Użytkownicy komunikują się tylko z procesami Procesy mogą się komunikować między sobą Tylko procesy korzystają z magazynów danych Wiele procesów może korzystać z jednego magazynu danych Diagramy powinny mieć ograniczoną złożoność (do 7 procesów na diagramie)

20 Przykład diagramu procesu po dekompozycji (proces:rezerwacja usługi)

21 Wskazówki techniczne budowy diagramu przepływu danychProcesy lokalizować w środkowej części Należy stosować synonimy (kopie) magazynów danych i użytkowników

22 Cechy kompletnego modelu procesówModel składa się ze zbioru diagramów przepływu danych. Liczba zastosowanych poziomów zależy od złożoności problemu. W diagramie niższego rzędu powinny się pojawić elementy powiązane z procesem z diagramu wyższego poziomu. Liczba poziomów dekompozycji zależy od decyzji analityków Każdy strumień danych powinien być opisany kolekcją danych elementarnych, które reprezentuje na schemacie. Każdy magazyn danych powinien zawierać definicję przechowywanej struktury danych.

23 Słabe strony modelowania procesów za pomocą diagramów przepływu danychBrak jednoznacznego mechanizmu do modelowania sieci działań w ramach procesów Brak możliwości prezentacji sekwencji czasowej działań w systemie

24 Sposoby modelowania sieci działań w procesieAnalityk może wykorzystać dowolną metodę modelowania sieci działań w procesie Metody najczęściej stosowane Schematy blokowe Tablice decyzyjne Język strukturalny

25 Technika tablic decyzyjnychREGUŁY DECYZYJNE Warunki Wskaźniki występowania warunków Wskaźniki podejmowanych czynności Czynności

26 Przykład tablicy decyzyjnejProblem : Dokonanie zapisu rezerwacji usługi turystycznej w magazynach danych 1 Rodzaj rezerwacji = wycieczka? 2. Czy komplet danych rezerwacji?. T T N N T N T N X - - X X - - X 1.Dopisz rezerwacje do magazynu „Rezerwacje” 2. Wyszukaj zapis wycieczki wg symbolu katalogowego 3. Zmodyfikuj ‘liczba wolnych miejsc”= ‘liczba wolnych miejsc” - 1 4. Wyszukaj zapis tygodnia pobytu wg symbolu apartamentu i daty początku 5. Zmodyfikuj atrybut Czy zarezerwowany=tak 6.Zapisz nr rezerwacji w atrybucie nr rezerwacji 7. Wyświetl formularz „kompletowanie danych STOP

27 Język strukturalny (PseudokodPOCZĄTEK, KONIEC Działanie: Konstrukcja warunku: JEŻELI TO INACZEJ Konstrukcja powtarzania - dwie odmiany: POWTARZAJ AŻ DO DOPÓKI WYKONUJ Konstrukcja przypadku PRZYPADEK nazwa przypadku Wartość Wartość n KONIEC PRZYPADEK