Strukturni sistemi, analiza i modelovanje podataka

SADRŽAJ:

1. OSNOVNI POJMOVI O SISTEM ANALIZI 3

2. ANALIZA I MODELOVANJE PODATAKA 4

ZAKLJUČAK 14

LITERATURA 15

Deo teksta Strukturni sistemi, analiza i modelovanje podataka

Strukturna sistem analiza je metoda za modelovanje procesa poslovno-proizvodnog sistema koja se koristi u ranoj fazi razvoja IS, te je ona ujedno i prva u procesu učenja projektovanja i gradnje IS. SSA je odabrana kao najčešće korištena, standardna, u svetu afirmisana metoda za modelovanje procesa sistema. SSA je danas metoda sa jasno definiranim konceptima, fazama, ciljem, *** poslovno-proizvodnih sistema. Koristi se kao najranija faza razvoja IS, te je i uspeh IS zavisan od razumljivih dijagrama toka podataka, koji su sastavni deo SSA metode. Kao najranija faza, ona je zajedno sa modelom podataka kičmeni oslonac IS. Zadnjih nekoliko decenija je SSA kritikovana i pokazalo se da ona neće izumreti, jer se odlikuje : grafikom, hijerarhijskom raščlanom, jasnoćom, detaljnošću i modularnošću dokumentacije. SSA je uspela premostiti jaz između realnog sistema i IS. Prethodnik SSA bila je specifikacija sistema u obliku pisanog teksta. Osnovne mane opisa sistema tekstom jesu :***

Model podataka je tretiran i analiziran kao skup objekata i operacija nad njima.

Cilj je prikazati mogućnost korištenja različitih vrsta modela podataka u razvoju informacionih sistema od analize zahteva do implementacije. Razlog za ovaj pregled proizlazi iz problema projektanata informacionih sistema, koji se nalaze pred dilemom *** podataka odnosno baze podataka, kao intelektualnog alata za modelovanje realnog sistema. U praksi obiluju raznovrsne metode s niskim stupnjem semantičkog bogatstva koncepata, uglavnom prilagođene jednoj fazi u procesu razvoja informacionog sistema, okrenute programskim alatima, a ne samom sistemu te neautomatizovane i nestandardne. Neke od automatizovanih metoda služe isključivo za dokumentaciju i nisu povezane s informacionim sistemom koga opisuju. Ove metode nisu predmet razmatranja.

Mali broj radova se bavi upoređivanjem semantički bogatih modela podataka s ciljem predlaganja za projektovanje onu metodu koja se odlikuje semantičkim bogatstvom i praktičnošću za razvoj informacionog sistema. Kriteriji vrednovanja metode, odnosno kriterijumi za kvalitet (cenjenje) modela podataka, dobiveni na osnovu praktičnih iskustava su :

• da li je model semantički bogat (jednosta***