Выводы

1. Дальнейшим логическим развитием дескриптивных моделей СКИС и решения задач УКИС являются математические модели. Основой для создания математических моделей являются методологические положения и соответствующие концептуальные модели. Одним из условий логики организации набора моделей является построение принципиальной (обобщённой) математической модели СКИС и соотношение в ее составе маргинальных математических моделей, конкретизирующих и развивающих принципиальную модель СКИС.

2. В силу разнообразия и сложности задач СКИС при создании математических моделей СКИС и решения задач УКИС применяются методы теории управления, теории вероятностей и математической статистики, теории множеств, теории квалиметрии и др.

3. Значимыми моделями СКИС являются модели измерения и оценки КИС. Построение математической модели оценки КИС выполнено в соответствии с концепцией расчетно-аналитического метода оценки, как наиболее адекватного для СКИС.

4. Одним из адекватных методов определения обоснованного набора показателей является метод анализа неоднородности статистической структуры дефектов обработки данных технологического процесса ИС. На основе кластер-анализа можно выполнить кластеризацию дефектов, выделить свойства полученных кластеров и определить тем самым первичные показатели качества функционирования ИС. В нашем случае это могут быть показатели достоверности, полноты своевременности обработки данных и др.

5. На основе этих показателей могут быть определены обобщенные показатели качества ИС, в нашем случае, это показатели производительности ИС и себестоимости обработки документов ИС. Значения обобщенных показателей могут быть определены в рамках модели множественной линейной регрессии отдельно как по производительности, так и по себестоимости. Регрессорами в уравнениях регрессии будут значения дефектов по достоверности, полноте и своевременности. Полученные посредством решения уравнений коэффициенты весомости будут обозначать значимость регрессоров уравнения, а нулевой коэффициент – значение зависимой переменной, в нашем случае это производительность и/или себестоимость, то есть их значения при условии абсолютного отсутствия дефектов – идеального функционирования ИС.

6. Одним из способов минимизации дефектов обработки и улучшения качества ИС является метод автоматического (программного) обнаружения дефектов в значениях цифровых показателей документов табличной структуры, программного вычисления достоверных (правильных) значений показателей и замены недостоверного значения на достоверное (вычисляемое программно). Метод основан на теории помехоустойчивого кодирования, в частности, на применении синдрома-опознавателя ошибок, в роли которого в табличном документе могут выступать итоговые и групповые значения показателей типа «всего», «итого» и др.

Глава 4. Экспериментальное исследование моделей совершенствования качества информационных систем

4.1. Постановка задачи экспериментального исследования моделей совершенствования качества ИС

Физическое моделирование качества ИС. Этап физического моделирования должен обеспечить на экспериментальном уровне проверку реальной работоспособности созданных моделей СКИС и их адекватность. Для реализации этого этапа разрабатывается физическая модель СКИС в соответствии с условиями, рассмотренными в разделе 1.2. «Физическая модель системы СКИС – это совокупность методов и средств редуцированного натурного воплощения системы СКИС, предназначенная для проверки в реальных условиях работоспособности будущей системы и адекватности ее моделей». В определенном отношении физическая модель системы СКИС обладает свойствами реальной системы. Для ее построения привлекаются материальные средства - ЭВМ, периферийные устройства, документы, файлы, базы данных, программы обработки данных и другие компоненты, планируемые для создания системы СКИС. Физическая модель системы СКИС является редуцированным, то есть ее уменьшенным отображением [101]. Уменьшение здесь не механическое, не произвольное, а гармонизированное. В ней представлены только те свойства, которые необходимо отнести к разряду существенных. В данном условии комплекс технических средств, база данных, набор программ физической модели является если не минимальными, то, во всяком случае, неполными. Так, например, для эксперимента в ЭВМ вводится не вся база данных, а только 50, или 100, или 200 документов, но представляющих собой полный спектр семантических, синтаксических и прагматических свойств будущей базы данных в ее полном физическом объеме. Метод редукции позволяет обеспечить проверку максимально возможного состава функций и параметров будущей системы при минимальных затратах на изготовление ее физического воплощения, то есть натурной модели. Если на этапе исследования модели будут выявлены принципиальные ошибки, то это позволит избежать напрасных ресурсных затрат при создании реальной системы СКИС. Подготовка и экспериментальное исследование проводится в соответствии с общими положениями теории планирования эксперимента [12,165].

Подготовка эксперимента для проверки адекватности моделей. Планирование, разработка и экспериментальное исследование моделей СКИС выполняется обычно в контексте решения задач по созданию конкретных систем СКИС. При разработке программы вычислительного эксперимента учитываются требования к проведению эксперимента, содержание моделей СКИС, особенности автоматизированной обработки экспериментальных данных, программного обеспечения и др.

На этапе экспериментального исследования выполняются следующие работы:

• устанавливается порядок сбора и регистрации данных, характеризующих КИС;

• сбор и обработка данных на ЭВМ и получение статистических оценок по КИС;

• расчет показателей качества обработки ИС и заполнение «Карты оценки и анализа качества ИС» (далее «Карта»);

• анализ «Карты» и определения уровня качества ИС, ее компонентов, процесса обработки информации, информационной продукции и др.;

• выявление и анализ факторов, влияющих на качество ИС и др.

С целью обеспечения сбора необходимых экспериментальных данных разрабатывается «Методика выявления и регистрации дефектов информационных систем» (Приложение 1). При этом данные регистрируются в разработанную специальную форму «Ведомость выявленных дефектов ИС» (Приложение 2). Сбор статистических данных проводится обычно выборочно комбинированным методом по этапам технологии. Регистрация сведений в «Ведомости выявленных дефектов» проводится путем их кодирования в соответствии со специально разработанными классификаторами (приложение 3).

Одним из эффективных направлений для устранения вышеуказанных недостатков в технологии обработки является создание методов и средств программного обнаружения и устранения дефектов в обработке данных. Одним из принципиальных вопросов является разработка алгоритмов и соответствующих программ обработки и контроля данных, в частности, автоматического распознавания и коррекции ошибок в значениях показателей документов табличной структуры, рассмотренных в разделах 1.2 и 2.5. Описание алгоритма и программы «Автоматическое обнаружение ошибок и восстановление достоверности значений показателей» приведено в разделе 5.4.

В процессе экспериментального исследования особое внимание уделяется необходимости улучшения информативности документов по диагностике и коррекции ошибок. Удобная для восприятия и однозначная для понимания диагностика уже сама по себе повышает эффективность технологических процедур по исправлению ошибок. Учитывается также вероятность работы операторов ввода и контроля документов в ЭВМ с недостаточным профессиональным опытом. С целью наиболее эффективной адаптации программы разрабатываются рабочие технологические инструкции, в частности:

1. Рабочая инструкция № 1 по сбору, контролю и представлению документов в информационно-вычислительный центр (ИВЦ) фирмы.

2. Рабочая инструкция № 2 по первичной (предмашинной) обработке, вводу и контролю достоверности и полноты сведений первичных документов, контролю достоверности и полноты выходных (производных) документов.

3. Рабочая инструкция № 3 оператору подготовки данных по вводу документов в ЭВМ (перенос документов на электронные носители, прием данных по каналам связи, ввод документов через сканирующие устройства и др.).

4. Рабочая инструкция по работе с программой «Автоматическое обнаружение ошибок и восстановление достоверности значений показателей».

5. Описание программы «Автоматическое обнаружение ошибок и восстановление достоверности значений показателей ».

В соответствии с технологическими рабочими инструкциями выполняются работы по подготовке, вводу, контролю и анализу документов, ошибок в документах и их исправлению. В контролируемых документах контрольные суммы подсчитываются только по тем строкам, в которых они отсутствуют в соответствии с регламентом их представления в ИВЦ.

Ниже приводятся условия получения исходных данных для экспериментальной оценки качества обработки информации реальной ИС корпоративного уровня. На первом этапе (учет и прием первичных документов – заполненных учетных бланков (УБ), поступающих от подчиненных предприятий в главный информационно-вычислительный центр) взята выборка объемом 101 пачка УБ. Дефектной обозначалась та пачка, которая поступала с опозданием, то есть после срока установленного корпорацией. Каждая из пачек регистрировалась как случайная величина в «Ведомости дефектов» отдельной строкой. На данном этапе также обнаружены дефекты по полноте - отсутствие значений показателей в УБ. Объем выборки в данном случае составил 250 УБ. Дефекты по достоверности на данном этапе не проявились.

На втором этапе (прием УБ после их индексирования (кодирования) в ИВЦ) путем анализа УБ и журнала регистрации приема УБ от предприятий методом случайных чисел была взята выборка в объеме 164 пачек УБ за определенный период. Поскольку техническими условиями по плану-графику установлено время кодирования 200 УБ за рабочую смену, то дефектными идентифицировались те пачки УБ, которые превысили установленное время. Дефектов по полноте на данном этапе обнаружено не было, а дефекты по достоверности не выявлялись.

На третьем этапе (ввод УБ в ЭВМ и обработка документации) была взята выборка объемом 200 УБ. Дефекты по своевременности и полноте на данном этапе не обнаружены. Дефекты по достоверности регистрировались отдельной строкой в «Ведомости». На четвертом этапе обработки (выдача выходных результатных документов абонентам ИС) взята выборка объемом 4806 УБ. В этой выборке были выявлены только дефекты по достоверности в количестве 10 ошибочных символов.

4.2. Обработка экспериментальных данных по исследованию моделей

Ввод в ЭВМ и обработка полного объема данных из «Ведомости дефектов» показала на гистограмме трехмодальное распределение, что подтвердило предположение о неоднородности статистической структуры дефектов. С целью устранения неоднородности в соответствии с моделью проведен кластер-анализ статистической структуры дефектов. Классификация дефектов выполнялось посредством программы кластер-анализа данных. В результате получены обширные распечатки пятистолбцовой таблицы, описывающей пошаговый процесс объединения кластеров, и дендрограммы классификации дефектов [84,140], редуцированный вариант которой представлен ниже (рис. 4.1).