Средства интеграции, улучшения качества и координации данных в информационных потоках металлургического холдинга

• Автор: Кожитов, Сергей Львович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2009
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 190 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. АКТУАЛЬНЫЕ ЗАДАЧИ ИНТЕГРАЦИИ, УЛУЧШЕНИЯ КАЧЕСТВА И КООРДИНАЦИИ ДАННЫХ В ИНФОРМАЦИОННЫХ ПОТОКАХ

МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОГО ХОЛДИНГА

1.1. Развитие процессов интеграции в неоднородных информационных системах

1.2. Холдинг как организационно-производственная структура на современном металлургическом рынке
1.3. Проблемы построения системы управления нормативно-справочной информацией металлургического холдинга
1.4. Характеристика полнотекстового документооборота на металлургическом предприятии

1.5. Интеграция данных при создании КИС

1.6. Проблемы интеграции разнородных данных

1.7. Интеграция данных приложений
1.8. Решение проблем интеграции данных на основе федеративных хранилищ данных
1.9. Управление неоднородным контентом в системе корпоративного документооборота
1.10. МОМ системы
1.10.1. Типы МОМ-систем
1.10.2. Зарубежные системы МБМ-класса
1.10.3. Отечественные системы МБМ-класса
1.10.4. Сертификация данных на соответствие 1ЬО 8000
1.11. Корпоративная поисковая система и ее предназначение
1.12. Современные подходы к автоматической классификации текстов
1.13. Анализ методов построения мер близости текстовых реквизитов
1.13.1. Принцип оптимальности в задаче динамического программирования
1.13.2. Понятие редакционного расстояния между двумя строками
1.13.3. Метод выравнивания строк уя редакционного предписания
1.13.4. Алгоритмы анализа строк
1.14. Модели оптимизации, построенные на эволюционных принципах
1.15. Генетические алгоритм и его особенности

1.16. Выводы
ГЛАВА 2. МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ИНТЕГРАЦИИ, УЛУЧШЕНИЯ КАЧЕСТВА И КООРДИНАЦИИ ДАННЫХ В НЕОДНОРОДНЫХ СИСТЕМАХ
2.1. Выявление двойников в справочных информационных массивах металлургического холдинга
2.1.1. Проблемная постановка задачи
2.1.2. Содержательная постановка задачи
2.1.3. Математическая постановка задачи
2.1.4. Метод вычисления минимального редакционного расстояния
2.1.5. Методы решения с использованием М-грамм
2.1.6. Формальный синтаксический анализ
2.1.7. Алгоритм построения модели с учетом формального синтаксического анализа
2.1.8. Задача принятия решений и обучение алгоритма
2.1.9. Алгоритм определения коэффициентов сходства строк
2.1.10. Проверка адекватности построенной модели
2.1.11. Результаты работы программы
2.2. Задача классификации документов в МИМ-системе холдинга
2.2.1. Проблема классификации текстов в СЭД
2.2.2. Общая постановка задачи классификации
2.2.3. Технология классификации по методу КиЬгух
2.2.4. Описание коллекции Ке1Цегэ-21578
2.2.5. Поиск оптимальных значений весовых коэффициентов у1, у2, луЗ. для меры
близости по методу ЯиЬгух
2.3. Решение задачи выбора весовых коэффициентов с использованием генетических алгоритмов
2.3.1. Исходная постановка
2.3.2. Описание модификации генетического алгоритма
2.3.2.1. Методы отбора
2.3.2.2. Кроссинговер и мутация
2.3.3. Программное обеспечение
2.3.4. Описание основных модулей программы
2.3.5. Пользовательский интерфейс
2.4. Выводы

ГЛАВА 3. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МОДЕЛИ РАСЧЕТА СВОДНОГО КОЭФФИЦИЕНТА РЕЛЕВАНТНОСТИ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ОСНОВНЫХ ДАННЫХ В МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОМ ХОЛДИНГЕ
3.1. Описание проблемной ситуации
3.2. Содержательная постановка задачи
3.3. Автоматизированное рабочее место «Контроль контрагентов»
3.3.1. Основные функции АРМ «Контроль контрагентов
3.3.2. Поисковая система АРМ «Контроль контрагентов»
3.3.3. Организация системы поиска
3.3.4. Варианты поиска
3.3.4.1. Точный поиск (LIKE-поиск)
3.3.4.2. НОМ-поиск
3.3.4.3. Особенности НОМ-поиска. Ранг и коэффициент релевантности
3.3.4.4. Особенности НОМ-поиска. Вспомогательные справочники
3.3.5. Сценарий автоматического поиска двойников в АРМ «Контроль контрагентов»
3.3.6. Ручной поиск двойников в АРМ «Контроль контрагентов»
3.3.7. Методология работы АРМ «Контроль контрагентов»
3.4. Результат доработки АРМ «Контроль контрагентов»
3.5. Программный комплекс «Брэдфорд»
3.6. Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ
ПРИЛОЖЕНИЯ
Табл. П. 1.1 Сравнительный анализ алгоритмов сопоставления строк.
Таблица П. 1.2 Сравнительные данные для алгоритмов решения задачи расстояния между строками
Таблица П. 1.3. Сравнительные характеристики по обобщённым задачам сопоставления строк
Таблица П.2.1 Результаты расчетов комбинаций весовых коэффициентов по рубрикам (часть 1)
Таблица П.2.2 Результаты расчетов комбинаций весовых коэффициентов по рубрикам (часть 2)
Таблица П.3.1. Двойники в справочнике контрагентов с расчетом суммарного коэф ф ициента релевантно сти

возможно, представляет основную проблему интеграции, поскольку это требование не может быть удовлетворено с помощью только одного Хранилища данных.
Федеративная архитектура отражает организационную структуру путем разделения полномочий между центральной структурой и ее полуавтономными составляющими или "федеративными членами".
Ее цель - сбалансировать два "экстремума": всеобъемлющее корпоративное Хранилище данных, обслуживающее все регионы и области бизнеса, и отдельные автономные региональные или отраслевые Хранилища. К сожалению, часто создается корпоративное Хранилище, которое обслуживает только центральный офис компании, т.е. инструменты финансовой консолидации фактически становятся корпоративным Хранилищем данных. Федеративная модель Хранилища данных предполагает, что внутри иерархии Хранилищ может производиться обмен данными, бизнес-моделями и отчетными структурами, что способствует местной автономии и настройке под нужды потребителей. В то же время федеративное Хранилище может обеспечивать глобальный контроль и определенную степень стандартизации. Федеративное Хранилище данных состоит из целого ряда отдельных Хранилищ, которые работают полу-автономно, обычно географически или организационно разобщены, но тем не менее представляют единое большое Хранилище данных. В случае однородного бизнеса может создаваться одно корпоративное Хранилище данных, но оно также подвержено риску в случае приобретения новых компаний.
Например, на корпоративном уровне может быть определена общая структура продукта для конкретной области бизнеса и отправлена в Хранилище данных гой или иной географической бизнес-группы как стандарт.
Эта бизнес-группа может расширить данный стандарт с учетом местных особенностей, но без изменения общего корпоративного подхода’. Далее эта бизнес-группа может передать такой расширенный стандарт своим более мелким подразделениям. Местные операционные структуры бизнеса могут1 расширить данную классификацию продукта, но при сохранении общих корпоративного и регионального подходов. При использовании обычного Хранилища данных такие операции приведут к разрушению модели данных.
Так как федеративное Хранилище данных может создаваться последовательно, эта методика предлагает поход к созданию корпоративных Хранилищ, который может быть назван "начинай с малого, а думай о большом". Федеративный подход может существенно снизить бизнес-риски в глобальном масштабе, поскольку рамки локальных