Obsah

2. Informačné systémy v medicíneInformačné systémy v medicíne

Obsah2. Informačné systémy

Informačné systémy a ich zaradenie z hľadiska systémovej teórie

Rozdelenie informačných systémov Problematika dátových skladov

Riešenie dátového skladu Dátová pumpa Nástroje ETL Datamarty Klientske aplikácie platforiem pre OLAP Prečo potrebujeme dátové sklady ?

Základné funkcie informačných systémov Počítačová podpora v medicíne a zdravotníckej

starostlivosti Spôsoby spracovania dát


Informačné systémy a ich zaradenie z hľadiska systémovej teórie

Informačný systém (IS):• vzťahy medzi ľuďmi, dátovými zdrojmi a procedúrami ich

spracovanie, vrátane technologických prostriedkov • toto usporiadanie zabezpečuje zber, prenos, uchovanie,

transformáciu, aktualizáciu a poskytovanie dát na ich informačné využitie ľuďmi

• súčasťou počítačovo podporovaných informačných systémov je aj disponibilné hardvérové a softvérové vybavenie

Vývoj cieľov na IS: • od etapy spracovania dát (automatizácia informačných procesov),• cez etapu IS pre riadenie (zvyšujúcich účelnosť riadenia),• po etapu strategických IS (zvýšenie konkurencie schopnosti

podniku).


Zaradenie informačných systémov z hľadiska systémovej teórie

Všeobecná teóriasystémov

Aplikované systémovédisciplíny

Metodológia mäkkých systémov

Tvorba / rozvoj informačnýchsystémov

Systémovéinžinierstvo

Systémová analýza

Operačný výskum

Kybernetika+

aplikácie

Systémovýprístup

ďalšie aplikačnédisciplíny

Vzťah teórie systémov a aplikačných disciplín


Všeobecná teória systémov

• tvorí základný metodický rámec pre systémové úvahy • spôsob jej uplatnenia je rozpracovaný v aplikovaných

systémových disciplínách• pre formuláciu princípov sú typické interdisciplinárny prístup,

štúdium zložitosti a vzťahu celku a jeho častí • prax dáva prednosť využitiu metód rozvíjaných v aplikovaných,

resp. aplikačných systémových disciplínach, pri rešpektovaní známych princípov všeobecnej teórie systémov


Aplikované systémové disciplíny

• operačný výskum - zameraný na tvorbu a využitie matematických modelov pri riešení rozhodovacích situácií

• kybernetika - samostatná všeobecná vedná oblasť. Všeobecne platné metódy kybernetiky sa uplatňujú aj v aplikačných systémových disciplínách.

• systémová analýza a systémové inžinierstvo - používajú sa v oblasti technických systémov


Aplikované systémové disciplíny

• systémová analýza - zameraná na poznanie systému• systémové inžinierstvo a jeho metodológia sa zameriava na

projektovanie a riadenie rozsiahlych technických systémov (umelé systémy)

• systémová analýza a systémové inžinierstvo výrazne ovplyvňujú tvorbu a rozvoj informačných systémov

• vo svojej podstate sú systémami sociálnymi, ktoré presahujú vlastnosti umelých systémov


Rozdelenie informačných systémov

do kategórií podľa rôznych hľadísk a radu kritérií

• režim činnosti:• individuálne spracovanie požiadaviek, napr. na

mikropočítači,• dávkové spracovanie dát na centrálnych počítačoch -

napr. mainframe, • spracovanie dát v reálnom čase, napr. pri technologických

procesoch, v rezervačných systémoch, v diagnostických systémoch a pod.,

• integrované spracovanie dát v centralizovaných databázach alebo v distribuovanej báze dát.



• kritérium úrovne automatizácie :• automatizované riadenie fondov informácií pomocou

SRBD,• automatizovaný zber dát, napr. pri riadení technologických

procesov,• automatickú selekciu či indexáciu vstupných dát, napr. v

dokumentografických IS, • automatickú dokumentáciu informačných procesov.



• prevládajúca funkcia IS a typy informácií, ktoré spracováva:• dokumentografické alebo dokumentačno-rešeršné s

uchovávaním informácií vo vyhovujúcom triedení na vhodných médiách,

• faktografické, IS pre riadenie (Management Information Systems),

• meracie, regulačné - údaje získané “on line” z technologických procesov sa porovnávajú s požadovanými hodnotami parametrov.



• postavenie IS v systéme riadenia - hierarchická úroveň riadenia

Exekutívne IS Strategickériadenie

Taktickériadenie

Transakčnésystémy

Informačné systémypre riadenie

IS na podporurozhodovania

Operatívneriadenie

Hierarchické úrovne riadenia a súvislosť

informačných systémov na riadenie



• podpora riadiacej práce: • Systémy dátových transakcií (TPS - Transaction

Processing Systems)• Klasické informačné systémy na riadenie (MIS -

Management Information Systems)• Systémy na podporu rozhodovania (DSS - Decision

Support Systems)• Expertné systémy (ES)• Systémy na podporu exekutívy (EIS - Executive

Information Systems)



Informačné systémy:• potrebujú spracovávať veľký objem dát• vykonávať ich analýzy z rôznych pohľadov

• pri analýzach sa využívajú tzv. dátové sklady• dáta sa spracovávajú procesmi analýzy dát - OLAP (On Line

Analytical Processing)

• kategórie nástrojov na analýzu dát:• ROLAP (Relational On Line Analytical Processing) • MOLAP (Multidimensional On Line Analytical Processing) • HOLAP (Hybrid On Line Analytical Processing)


Problematika dátových skladov

• množstvo spracovávaných dát - doba „dátovej explózie“• zhromažďovanie informácií vo všetkých oblastiach:

• služby • bankovníctvo • štátna správa • zdravotníctvo

• dáta z uvedených oblastí sú spracovávané transakčnými systémami OLTP (On-Line Transactional Processing)

• základom moderných systémov na dodávanie informácií je dátový sklad (Data Warehouse)

• má funkciu centrálneho úložiska• zjednocuje zber informácií z celého podniku a ukladanie

historických dát• všetky tieto dáta sú v ňom optimalizované pre analýzy

a výkazníctvo


Riešenie dátového skladu

Princíp dátového skladu


Problematika dátových skladov

Zásadné rozdiely medzi dátovým skladom a bežným informačným systémom:

• klasické informačné systémy slúžia k momentálnemu spracovaniu a vyhodnoteniu jednotlivých

transakcií k základnému zberu dát, čím vytvárajú momentálny obraz

sledovanej reality odozvy a dotazy musia byť okamžité

• dátový sklad je dlhodobým úložiskom, kam dáta zhromaždené klasickými

informačnými systémami pribúdajú periodicky po jednotlivých dávkach

odozvy a dotazy nemusia byť okamžité dáta sa nikdy nelikvidujú


Dátová pumpa

• pre naplnenie dátového skladu sa používajú dátové pumpy, alebo nástroje ETL (Extraction, Transaction, Load):

• prvá úloha ETL: dátová extrakcia - schopnosť prevziať dáta z čo najširšieho spektra dátových zdrojov najrôznejšieho charakteru

• druhá úloha: transformácia a čistenie dát - postupný rad operácií, ktoré extrahované dáta pripravia pre vlastné načítanie do dátového skladu

• posledná fáza: uloženie transformovaných dát do fyzického priestoru dátového skladu


Nástroje ETL

Nástroje ETL pre tvorbu dátového skladu:• firma Microsoft: ETL nástroj s označením Data Transformation

Services (DTS), ktorý poskytuje príjemné grafické rozhranie a umožňuje presúvať dáta aj medzi rôznymi databázovými servermi

• produkt firmy Oracle – Oracle Warehause Builder (OWB) je nástroj určený primárne pre použitie s databázami Oracle

• Ab Initio je veľmi výkonný prostriedok umožňujúci programovať masívne ETL v prostredí obrovských dátových skladov

• ďalší významní dodávatelia nástrojov pre tvorbu dátových skladov: spoločnosť SAS, Adastra, Informatica – zahŕňa PowerMart, PowerCenter a PowerCenterRT


Datamarty

primárne zdroje ETL dátový sklad datamart

Datamart – miesto, odkiaľ si dáta vyberajú užívatelia podľa vlastných potrieb

• môže byť tvorený:• relačnou databázou s tabuľkami, do ktorých sa pristupuje priamo

z klientských aplikácii

• tabuľkami v dimenzionálnom modeli (star schéma alebo snow-flake schéma), ktoré slúžia ako dátový zdroj pre kocky OLAPu (On Line Analytical Processing)

• OLAP databázy ukladajú dáta do štruktúr tzv. kociek• kocka je najpopulárnejším spôsobom vizualizácie

dimenzionálneho modelu (môžeme zobraziť trojrozmerný model, ktorý môže mať hviezdicovú schému (star schéma) alebo schému snehovej vločky (snowflake schéma))


Klientske aplikácie platforiem pre OLAP

Klientske aplikácie platforiem a vývojové nástroje pre OLAP:• IBM – základom systému je databázový server DB2 OLAP • INFORMIX – najdôležitejším OLAP doplnkom serveru je

MetaCube ROLAP Option• MICROSTRATEGY • MIS AG• ORACLE • SAS INSTITUTE • COGNOS – je medzinárodný strategický dodávateľ

celopodnikových riešení v oblasti business intelligence• MICROSOFT – SQL Server s OLAP Services obsahujú

nástroje, ktorými môžeme pristupovať k dátam


Prečo potrebujeme dátové sklady ?

• ak neobmedzene rýchle počítače dátové sklady nepotrebujeme

• dáta: zhromaždené v primárnych systémoch pumpovanie, agregovanie, filtrovanie a čistenie dát môžeme nahradiť nejakými metadátami, teda dátami o dátach

Výhody dátového skladu:• integrácia dáta z mnohých, často rozdielnych zdrojov • analýza dát v rôznych časových závislostiach• vytváranie dotazov podľa aktuálnych potrieb• analýza schopnosti produktu obstáť na trhu, tvorba modelov pre

predajnú úspešnosť na trhu a modifikácia výsledkov na základe skutočných predajných výsledkov

• priebežné plánovanie obchodných procesov a ich zmena z dôvodu aktuálnej situácie

• transformácia firemných dát na strategické informácie a ich využitie pri strategických rozhodnutiach


Prečo potrebujeme dátové sklady ?

• bez pumpovania, čistenia, filtrovania a agregovania sa dnes nezaobídeme

• najrýchlejšie sa rozvíjajúce oblasti informačných systémov a spracovávania dát:

• Data Warehausing• Data Mining • Business Intelligence

• zhromažďovať a uchovávať gigantické dátové objemy nie je z technického hľadiska žiadny problém

• dôležité: • vybrať zmysluplné informácie a poznatky• základ pre strategické, strednodobé aj operatívne rozhodovanie

• preto dobre zhromaždené, spracované a vyhodnotené dáta sú podkladom pre úspešnosť komerčných i nekomerčných subjektov



Podiel ľudského faktora na riešení problémov v IS jednotlivých typov:

Časť problému riešenápočítačom

Časť problému riešenápoužívateľom

DSSMISTPS ES

Podiel používateľa a počítača na riešení problému v jednotlivých informačných systémoch


Základné funkcie informačných systémov

Cieľ informačných systémov:• získať, spracovať a odovzdať potrebné informácie na miesto

ich využitia vo vhodnom čase, v potrebnom rozsahu a v požadovanej forme

úschova

poskytovanie (prezentácia)

spracovanie (transformácia)

získavanie (akvizícia)

Informačný systém Základné funkcie IS



sa realizujú kombinovaním piatich typických skupín operácií: • zber dát,• uchovávanie vhodne organizovaných dátových štruktúr• prenos dát• prezentácia dát • spracovanie dát



Základná podmienka správnej funkcie IS:• vysoká úroveň kontroly vstupných dát,

• včasnosť dát, integrita a konzistentnosť dát a ich bezpečnosť.

Organizácia štruktúry dát sa posudzuje z dvoch hľadísk:• logická štruktúra dát je predmetom opisu dát, vyjadruje definovanie

vlastností dát a vzťahov medzi nimi,• fyzická štruktúra dát je fyzické usporiadanie dát v externých

pamätiach.

Centrálne uchovávanie všetkých dát, ktoré využívajú všetky subsystémy spracovania dát:

• odstraňuje redundanciu uložených dát,

• zabezpečuje konzistentnosť a integritu dát, • zjednodušuje aktualizáciu dát a celkovo prispieva k zvýšeniu

bezpečnosti dát.


Počítačová podpora v medicíne a zdravotníckej starostlivosti

sa uplatňuje v troch oblastiach:• zber, spracovanie a interpretácia dát,• rozhodovanie,• následné úlohy.

• uvažuje sa presne špecifikovaná štruktúra, tzn. znalostná hierarchia

šum

dáta

informácie

znalosti

meta znalosti

Hierarchická znalostná štruktúra


Počítačová podpora v medicíne a zdravotníckej starostlivosti • vzájomný vzťah informácií a ostatných foriem znalostí

v medicíne určuje, ako môžu prispievať počítače k procesu diagnostiky, terapie a zdravotnej starostlivosti

lekár

pacient

informácia

dátainterpretácia indukcia

súborznalostí

znalosť

interakcia

Dáta, informácie a znalosti v procese lekárskej starostlivosti


Spôsoby spracovania dát

• vývoj spracovania dát - systém riadenia bázy dát (SRBD)

Počiatočná fáza vývoja počítačového spracovania:• používateľ vo svojom programe zahrnul opisy dát, dáta,

algoritmus použitej metódy spracovania, prípadne rôzne typy spracovania (modely)

Aplikačný program n

Typn

algoritmus n dáta n

Aplikačný program 1

Typ1

algoritmus 1 dáta 1

Začiatky spracovania dát



Oddelenie dát od aplikačných programov, opis dát zostal fyzicky v programoch a používateľské programy mohli pracovať nad viacerými množinami dát

Oddelenie dát od aplikačných programov

dáta 1.1 dáta n.1dáta 1.xdáta 1.2 dáta n.ydáta n.2


Typ1


Aplikačný program n

Typn

algoritmus n dáta n



Systémy na spracovanie súborov:• rast množstva spracovávaných dát viedol k ich vytvoreniu

• objavili sa samostatné systémy na spracovanie súborov - už obsahovali niektoré typy súčasných databázových systémov

• nevýhodou architektúry systémov je redundancia dát a nekonzistentnosť dát



Systém spracovania súborov

Súbor 1 Súbor sSúbor 2


Typ1



Typ2


Princíp systému spracovania súborov



Informačný systém založený na pevnom systéme súborov:• postupne vznikajú ďalšie súbory s ďalšími aplikačnými

programami

• programy sú písané v rôznych programovacích jazykoch, rovnaké dáta môžu mať rôzny formát v rôznych súboroch, problémy vznikajú s konzistentnosťou dát aj s prístupom k dátam

• výstupy sú programované vo vyšších programovacích jazykoch,

• objavujú sa problémy s utajenými informáciami (IS je obvykle zahrnutý do hierarchickej štruktúry riadenia a všetky dáta nemôžu byť prístupné všetkým používateľom)

• vrchol vývoja spracovania dát - vytvorenie SRBD (Systém riadenia bázy dát), ktoré by mali riešiť uvedené problémy

• používateľ má prístup k dátam prostredníctvom SRBD




Typ1



Typ2


Systém riadenia bázy dát SRBD

Databáza 1

dáta 1.1 ......... dáta 1.x

Databáza 2

dáta 2.1 ......... dáta 2.y

.............

a

Princíp systému riadenia bázy dát



• dáta sú uložené v databáze centralizovane na jednom mieste - centralizovaná databáza

• ich opis nie je súčasťou používateľských programov (programy sa stali nezávislé od fyzického uloženia dát, v programoch sa objavujú nanajvýš logické opisy dát, resp. odkazy na tento opis)

Výhody tejto architektúry:• menšia redundancie dát • lepšia konzistentnosť dát• jednotný prístup ku informáciám • ľahší vývoj informačného systému v aplikáciách, ktoré

vyžadujú viac zdrojov • aplikačné programy môžu mať vlastné pohľady na dáta



Nevýhody centralizovanej databázy:• problémy s integráciou dát z mnohých aplikácií,• ťažkosti pri vytvorení logickej schémy databázy, • sústredenie celého rozhodovania správcovi dát, čo z

hľadiska organizácie nemusí byť výhodné

• organizácia informačných procesov vo veľkej miere závisí od logickej a fyzickej štruktúry databázy

• centralizácia logickej a fyzickej štruktúry vedie k integrovaným databázovým systémom (DBS )



Distribuovaný DBS: logická centralizácia a fyzická distribúcia dát • distribuovanú databázu tvorí jediná logická databáza fyzicky

distribuovaná na viacerých počítačoch prepojených komunikačnou sieťou

Výhody distribuovaného DBS spočívajú:• vo zvýšenej efektívnosti prevádzky

• vo zvýšení spoľahlivosti

• výkon môže byť výrazne väčší v porovnaní s centralizovaným DBS

• problém heterogénnosti databázy spočíva v rozdielnosti technického i programového vybavenia



Logicky decentralizované DBS - ďalšia alternatíva • používatelia sú v interakcii nie cez globálnu schému, ale cez

niekoľko logických schém databáz

• potlačená je úloha správcu dát

• vhodné pri budovaní osobných databáz

• presadzuje sa najmä v kancelárskych systémoch

Obsah

Documents

Transcript of Obsah