Автоматизированная обработка данных

Содержание
  1. Топ 10 автоматизированных платформ для обработки данных и машинного обучения в 2020 году
  2. Скучное введение
  3. Список 10 программ автоматизированного анализа данных и машинного изучения
  4. Automatic Business Modeler (ABM)
  5. AutoDiscovery
  6. Automatic Statistician
  7. Auto-Weka
  8. Darwin
  9. DataRobot
  10. DataRPM
  11. DMWay
  12. dotData
  13. RapidMiner
  14. Уроки 21 — 24Автоматическая обработка информации
  15. Вопросы и задания
  16. Практическая работа № 2.2 «Автоматическая обработка данных»
  17. Задание 1
  18. Задание 2
  19. Задание 3
  20. Задание 4
  21. Задание 5
  22. Задание 6
  23. Задание 7
  24. Задание 8
  25. Задание 9
  26. Задание 10*
  27. Задание 11*
  28. Задание 12*
  29. Автоматизация обработки данных
  30. 1.1. Процедуры автоматической обработки данных
  31. Автоматизированная и неавтоматизированная обработка персональных данных в информационных системах
  32. Общие правила совершения операций с ПДн
  33. Что значит неавтоматизированная обработка персональных данных: особенности и требования к работе с ПДн
  34. Автоматизированная обработка персональных данных: что это и какие АС существуют
  35. Автоматизированная обработка информации: системы, средства и управление
  36. Принципы и понятия АСОД
  37. Задачи интеграции
  38. Классификация систем интеграции
  39. Современные методы передачи данных для обработки
  40. Способы защиты передаваемых данных
  41. Сжатие информации
  42. Преимущества
  43. Управление внутренними бизнес-процессами
  44. Управление информационными ресурсами
  45. Текстовые редакторы
  46. Растровые
  47. Векторные
  48. Гибридные
  49. Программы 1С

Топ 10 автоматизированных платформ для обработки данных и машинного обучения в 2020 году

Автоматизированная обработка данных

Привет сегодня поговорим об очень специфической нише, о машинном обучении. Ну только речь пойдет, не том как “космические корабли бороздят просторы Мариинского театра”, а о конкретных программах и инструментах которые можно внедрять и использовать уже сейчас.

Скучное введение

Если вы уже знаете что такое ML и зачем оно вам надо, эту часть можете смело пропустить)

Использование технологий Data Science и Machine Learning находится на пике. Мы можем увидеть на рынке несколько программ и инструментов с различными инновационными функциями, которые служат для передачи данных нового поколения и потенциально могут повысить эффективность бизнеса.

С непрерывной эволюцией в масштабе, такие решения тоже обновляются. Сейчас эра автоматизированного программного обеспечения.

Они помогают автоматизировать повторяющиеся и обыденные задачи в рамках процессов ML или Data Science без ущерба для производительности и производительности модели.

Список 10 программ автоматизированного анализа данных и машинного изучения

Не является рекламой! Автор не сотрудничает ни с одним из представленных ниже проектов.

Automatic Business Modeler (ABM)

ABM — это платформа для машинного обучения автоматически создает прогностические модели, которые прогнозируют будущее поведение ваших клиентов.

Она обеспечивает полную автоматизацию основных, но трудоемких операций в построении прогнозирующей модели, таких как быстрый выбор переменной, моделирование взаимодействия переменных и преобразование переменных или выбор наилучшей модели.

ABM не требует навыков программирования или углубленных статистических знаний о построении моделей И это может занять всего несколько минут, чтобы предсказать практически все, что вы хотите: будет ли клиент забирать деньги, купит ли ваш продукт, выплатит ли кредит и многое другое.

AutoDiscovery

AutoDiscovery — это интеллектуальное программное обеспечение для анализа поисковых данных, которое помогает исследователям Biomed раскрывать сложные взаимосвязи, скрытые в файлах данных научных экспериментов и клинических испытаний.

Он автоматически оценивает правильные статистические тесты для оценки взаимосвязей между каждой комбинацией переменных в каждом отдельном подмножестве ваших данных. AutoDiscovery уже используется фармацевтическими компаниями, больницами и университетами.

AutoDiscovery использует традиционные статистические методы и стандартные файлы Excel, и он совместим в бизнес-среде.

Automatic Statistician

Проект Automatic Statistician направлен на создание искусственного интеллекта для науки о данных, помогая людям разобраться в своих данных.

Текущая версия Automatic Statistician представляет собой систему, которая исследует открытое пространство возможных статистических моделей, чтобы найти хорошее объяснение данных, а затем создает подробный отчет с рисунками и текстом на естественном языке.

Система основана на аргументации открытого языка непараметрических моделей с использованием байесовского вывода.

Auto-Weka

Weka является испытанным и протестированным программным обеспечением машинного обучения с открытым исходным кодом, доступ к которому можно получить через графический интерфейс пользователя, стандартные терминальные приложения или Java API.

Он широко используется в учебных, исследовательских и промышленных приложениях, содержит множество встроенных инструментов для стандартных задач машинного обучения и дополнительно обеспечивает прозрачный доступ к известным наборам инструментов, таким как sci-kit-learn, R и Deeplearning4j. Auto-WEKA рассматривает проблему одновременного выбора алгоритма обучения и установки его параметров, выходя за рамки предыдущих методов, которые решают эти проблемы изолированно. Auto-WEKA делает это, используя полностью автоматизированный подход, используя последние инновации в байесовской оптимизации.

Darwin

Darwin — это автоматизированный продукт для построения моделей, позволяющий переходить от развертывания данных к модели за меньшее время, чем традиционные методы, обеспечивая быстрое создание прототипов сценариев и извлечение идей.

Darwin обеспечивает ценность для Data Scientists, ускоряя создание прототипов сценариев использования и уточнение моделей, оптимизируя разработку и обслуживание тысяч моделей и управляя каждым аспектом процесса и интегрируя его в существующую цепочку инструментов.

Он автоматизирует самые трудоемкие этапы жизненного цикла модели, обеспечивая долгосрочное качество и масштабируемость моделей.

DataRobot

Платформа AI для предприятий DataRobot демократизирует науку о данных и автоматизирует сквозной процесс создания, развертывания и поддержки AI в масштабе.

DataRobot, использующий новейшие алгоритмы с открытым исходным кодом и доступный в облаке, локально или в качестве полностью управляемой службы искусственного интеллекта, дает вам возможность для достижения лучших результатов в бизнесе.

Он помогает принимать ваши данные, выбирать целевую переменную, создавать сотни моделей одним щелчком мыши, исследовать топ-модели, получать информацию и развертывать лучшие модели. DataRobot является корпоративной платформой ИИ, которая охватывает все 10 шагов, необходимых для эффективной автоматизации создания и развертывания современных приложений ИИ.

DataRPM

Обнаружение и прогнозирование аномалий на основе DataRPM автоматизирует обработку данных, позволяя организациям, интенсивно использующим ресурсы, получить исключительный контроль над потоком данных датчиков, поступающих с каждой машины.

Автоматизированное запатентованное решение обнаруживает и прогнозирует аномалии, обеспечивает понимание состояния оборудования, сокращает время, необходимое для разработки и эксплуатации моделей, и помогает ученым, работающим с данными, быть более эффективными.

Организации могут повысить доходы, создав среду, которая функционирует с оптимальной эффективностью. Любая ресурсоемкая отрасль может извлечь выгоду из обнаружения и прогнозирования когнитивных аномалий.

DMWay

DMway дает возможность создавать прогностическую аналитику для неученых. Автоматизируя сложные процессы, это позволяет постоянно растущему числу департаментов и отдельных лиц участвовать в создании прямых ценностей.

DMway берет на себя всю тяжелую работу по продвинутой статистике и алгоритмическим уравнениям от пользователя. Вот почему это займет всего несколько минут, чтобы освоить.

В нем собраны опыт и лучшие практики команды ветеранов данных и математиков, которые передают вам свои коллективные знания с каждой моделью.

dotData

dotData предоставляет совершенно новый способ ускорения и автоматизации ваших проектов AI и ML. Обладая передовыми алгоритмами машинного обучения и искусственного интеллекта, dotData предоставляет платформу Data Science с полным циклом, которая может автоматизировать 100% вашего жизненного цикла в науке о данных.

Он помогает использовать корпоративные данные, беспрепятственно обрабатывать и подготавливать данные, а также автоматически создает готовые к использованию функции и модели, которые можно быстро развернуть с минимальными затратами труда.

Являетесь ли вы специалистом по данным или опытным аналитиком, платформа DotData с полным циклом обработки данных помогает ускорить процесс окупаемости ваших данных.

RapidMiner

RapidMiner предоставляет искусственный интеллект на предприятии с помощью открытой и расширяемой платформы для обработки данных.

RapidMiner, созданный для аналитических групп, объединяет весь жизненный цикл науки о данных — от подготовки данных до машинного обучения и развертывания прогностической модели.

Его модель автоматически анализирует данные для выявления общих проблем качества, таких как корреляции, пропущенные значения и стабильность, чтобы удалить проблемные столбцы данных одним щелчком мыши и извлекать функции и классифицировать текст с помощью встроенного анализа настроений и определения языка.

Источник: https://zen.yandex.ru/media/it_flea/top-10-avtomatizirovannyh-platform-dlia-obrabotki-dannyh-i-mashinnogo-obucheniia-v-2020-godu-5ec96db95948955c17b892ee

Уроки 21 — 24Автоматическая обработка информации

Автоматизированная обработка данных

В качестве примера автомата, выполняющего обработку информации, рассмотрим машину Э. Поста. Алгоритм, по которому работает машина Поста, будем называть программой.

Договоримся о терминологии: под словом «программа» мы всегда будем понимать алгоритм, записанный по строгим правилам языка команд исполнителя — на языке программирования для данного исполнителя.

Опишем архитектуру машины Поста (рис. 2.3).

Имеется бесконечная информационная лента, разделенная на позиции — клетки. В каждой клетке может либо стоять метка (некоторый знак), либо отсутствовать (пусто).

Вдоль ленты движется каретка — считывающее устройство. На рисунке 2.3 она обозначена стрелкой.

Каретка может передвигаться шагами: один шаг — смещение на одну клетку вправо или влево. Клетку, под которой установлена каретка, будем называть текущей.

Каретка является еще и процессором машины.

С ее помощью машина может: • распознать, пустая клетка или помеченная знаком; • стереть знак в текущей клетке; • записать знак в пустую текущую клетку.

Если произвести замену меток на единицы, а пустых клеток — на нули, то информацию на ленте можно будет рассматривать как аналог двоичного кода телеграфного сообщения или данных в памяти компьютера.

Существенное отличие каретки — процессора машины Поста от процессора компьютера состоит в том, что в компьютере возможен доступ процессора к ячейкам памяти в произвольном порядке, а в машине Поста — только последовательно.

Назначение машины Поста — производить преобразования на информационной ленте. Исходное состояние ленты можно рассматривать как исходные данные задачи, конечное состояние ленты — как результат решения задачи. Кроме того, в исходные данные входит информация о начальном положении каретки.

Теперь рассмотрим систему команд машины Поста (табл. 2.1). Запись всякой команды начинается с ее порядкового номера в программе — n. Затем следует код операции и после него — номер следующей выполняемой команды программы — m.

Рассмотрим пример программы решения задачи на машине Поста. Исходное состояние показано на рис. 2.3. Машина должна стереть знак в текущей клетке и присоединить его слева к группе знаков, расположенных справа от каретки. Программа приведена в табл. 2.2.

В процессе выполнения приведенной программы многократно повторяется выполнение команд с номерами 2 и 3. Такая ситуация называется циклом. Напомним, что цикл относится к числу основных алгоритмических структур вместе со следованием и ветвлением.

А теперь научим машину Поста играть в интеллектуальную игру, которая называется «Игра Баше».

Опишем правила игры.

Играют двое. Перед ними 21 (или 16, или 11 и т. д.) фишка. Игроки берут фишки по очереди. За один ход можно взять от 1 до 4 фишек. Проигрывает тот, кто забирает последнюю фишку.

Имеется выигрышная тактика для игрока, берущего фишки вторым. Она заключается в том, чтобы брать такое количество фишек, которое дополняет число фишек, взятых соперником на предыдущем ходе, до пяти.

Роль фишек на информационной ленте машины Поста будут выполнять метки (знаки). Машина играет с человеком. Человеку предоставляется возможность стирать метки (брать фишки) первым. Машина будет вступать в игру второй.

Исходная обстановка: на ленте массив из 21 клетки содержит метки. Каретка установлена на крайней слева клетке этого массива. Стирать метки можно только подряд. Выигрышным результатом должна быть одна оставшаяся метка перед очередным ходом человека.

Еще раз напомним принцип выигрышной тактики: стирать столько меток, чтобы в сумме с метками, стертыми противником за предыдущий ход, их было пять.

Программа управления машиной Поста в игре Баше против человека приведена в табл. 2.3.

Действуя по данной программе и начиная стирать метки второй после человека, машина всегда будет выигрывать, если правильно задано начальное число меток, которое должно быть равно 5n + 1, где n — любое натуральное число. В противном случае машина может проиграть.

Подведем итог.

Автоматическая обработка информации возможна, если:

1) информация представлена в формализованном виде — в конечном алфавите некоторой знаковой системы;

2) реализован исполнитель, обладающий конечной системой команд, достаточной для построения алгоритмов решения определенного класса задач обработки информации;
3) реализовано программное управление работой исполнителя. Машина Поста — пример автоматического исполнителя обработки информации с ограниченными возможностями. Компьютер удовлетворяет всем вышеперечисленным свойствам. Он является универсальным автоматическим исполнителем обработки информации.

Вопросы и задания

1. На информационной ленте машины Поста расположен массив из N меток. Каретка находится под крайней левой меткой. Какое состояние установится на ленте после выполнения следующей программы?

2. На информационной ленте на некотором расстоянии справа от каретки, стоящей под пустой клеткой, находится непрерывный массив меток. Требуется присоедршить к правому концу массива одну метку.

3. На ленте расположен массив из 2n — 1 меток. Составить программу отыскания средней метки и стирания ее.

4. На ленте расположен массив из 2n меток. Составить программу, по которой машина раздвинет на расстояние в одну клетку две половины данного массива.

Практическая работа № 2.2 «Автоматическая обработка данных»

Цель работы: знакомство с основами теории алгоритмов на примере решения задач на программное управление алгоритмической машиной Поста.

Используемое программное обеспечение: имитатор машины Поста, (который можно скачать отсюда).

Система команд машины Поста: (везде буква n обозначает номер текущей команды):

Задание 1

Составить программу перевода информационной ленты машины Поста из начального состояния (н.с.) в конечное (к.е.):

Задание 2

1. Выполнить на машине Поста программу:

2. Какую задачу решает исполнитель по этой программе?

3. Что произойдет, если начальное состояние информационной ленты будет иметь следующий вид?

В следующих задачах считается, что n расположенных подряд меток обозначают число n (непозиционная система счисления с основанием 1).

Задание 3

Написать для машины Поста программу сложения двух чисел, записанных на ленте и расположенных через одну пустую клетку друг от друга. Начальное положение каретки — под пустой клеткой, отделяющей числа.

Задание 4

Написать для машины Поста программу вычитания двух чисел, разделенных одной пустой клеткой. Уменьшаемое не меньше вычитаемого. Начальное положение каретки — под пустой клеткой, отделяющей уменьшаемое от вычитаемого.

Указание. Стирать метки по одной у каждого числа, пока у вычитаемого не кончатся все метки.

Задание 5

Используя программу вычитания, проверить, что получится, если:

а) уменьшаемое равно вычитаемому;

б) уменьшаемое меньше вычитаемого.

Задание 6

Написать для машины Поста программу деления числа, записанного метками, на 2. Исходное число должно делиться на 2 без остатка.

Указание. Стереть каждую вторую метку; уплотнить оставшиеся метки.

Задание 7

Используя программу деления числа на 2: а) проверить, что получится для числа 2; б) модифицировать программу с учетом числа 2.

Указание. Справа от пустой клетки поставить метку, а слева стереть две метки. Так поступать до тех пор, пока слева остаются метки.

Задание 8

На информационной ленте машины Поста на расстоянии в га клеток друг от друга расположены две помеченные метками клетки. Начальное положение каретки — под левой из помеченных клеток. Какую работу выполнит Машина Поста по программе?

Задание 9

Написать для машины Поста программу умножения на 2 числа, записанного метками на ленте.

Указание. Через одну пустую клетку поставить две метки, а в исходном числе стереть одну. Так поступать, пока в исходном числе остаются метки.

Задание 10*

Написать для машины Поста программу, проверяющую, делится ли записанное метками число на 5.

Задание 11*

На информационной ленте машины Поста помечена 2n — 1 клетка. Составить программу отыскания средней помеченной клетки и стирания метки в ней.

Задание 12*

На информационной ленте машины Поста расположены два массива помеченных клеток. Написать программу стирания меток, расположенных в большем массиве.

Источник: https://xn----7sbbfb7a7aej.xn--p1ai/informatika_10_sim/informatika_materialy_zanytii_10_21_24.html

Автоматизация обработки данных

Автоматизированная обработка данных

Информационнаятехнология – это системно-организованнаяпоследовательность операций, выполняемыхнад информацией с использованием средстви методов автоматизации.

Основная цельавтоматизированной информационнойтехнологии – получать посредствомпереработки первичных данных информациюнового качества, на основе которойвырабатываются оптимальные управленческиерешения. Поэтому тема «Автоматизацияобработки данных: основные технологическиекомпоненты» является актуальной ужемногие годы.

Информационнаятехнология справляется с существеннымувеличением объемом перерабатываемойинформации и ведет к сокращению сроковее обработки.

Информационные технологииявляются наиболее важной составляющейпроцесса использования информационныхресурсов в управлении.

Это достигаетсяза счет интеграции информации, обеспеченияее актуальности и непротиворечивости,использования современных техническихсредств для внедрения и функционированиякачественно новых форм информационнойподдержки деятельности аппаратауправления.

Сейчас борьба идетза скорейший вывод на рынок новых иболее привлекательных товаров – т.е.доминирующей стратегией становитсястратегия дифференциации, а не лидерствапо издержкам. В этом главная роль ужепринадлежит не столько производственным,сколько офисным технологиям.

Поэтомулюбые проекты реорганизации системыуправления (в том числе на базеИТ-технологий) не могут оцениваться посоотношению произведенных затрат исэкономленных в будущем издержек.Информационные системы вносят активныйвклад в цепочку добавленного качестваорганизации.

Движущей силой преобразованийявляется стремление получить преимуществапо автоматизации обработки данных, азначит, и по максимально качественной,доступной, достоверной и своевременнойинформации.

Подинформационными технологиями принятопонимать человеческую деятельность,связанную с производством, реализациейи последующим обслуживанием техническихсредств, программного обеспечения ителекоммуникаций, то есть средствобработки, отображения, хранения,передачи, накопления информации.

Ктехническим средствам относятся: впервую очередь компьютеры, являющиесяодним из последних технических достижений,особенно персональные, позволяющие поопределенным алгоритмам обрабатыватьи отображать информацию, накапливатьи генерировать знания; во – вторых, эторазличные средства связи – те жетелекоммуникации, такие, как радио- ителевизионная связь, телефакс, цифровыесистемы связи, компьютерные сети,космическая связь, позволяющиевоспринимать, использовать и передаватьинформацию практически в любой точкеземного шара; и, в-третьих, это средстванакопления больших объемов информациина машинных носителях, таких, какмагнитные и оптические диски. Программноеобеспечение подразумевает под собойобеспечение средствами обработкиинформации.

1.1. Процедуры автоматической обработки данных

Информационныетехнологии организации служатстратегическим целям бизнеса, используютсядля управления деятельностью структури объектов, финансовыми, информационными,материальными потоками, рабочими местамии коллективами людей.

Спрос на информациюи информационные услуги в сфере экономикии управления обеспечивает развитие,распространение и все более эффективноеиспользование информационных технологий.

Информационнаятехнология – это системно-организованнаяпоследовательность операций, выполняемыхнад информацией с использованием средстви методов автоматизации.1

Стратегическиецели информационных технологийзаключаются в обеспечении развитиябизнеса, его управляемости и качества,конкурентоспособности, снижениистоимости выполнения бизнес-процессов.Операциями являются элементарныедействия над информацией.

К типовымтехнологическим операциям относят:сбор и регистрацию информации, еепередачу, ввод, обработку, вывод, хранение,накопление, поиск, анализ, прогноз,принятие решений.

Средства и методыавтоматизации включают технику,программы, способы и подходы в организацииинформации, информационных систем итехнологий, в обслуживании пользователей.

Технологииразличаются составом и последовательностьюопераций, степенью их автоматизации(долей машинного и ручного труда),надежностью их выполнения. Надежностьреализуется качеством выполненияосновных операций и наличием разнообразногоих контроля.

Кроме того, организацияинформационных технологий определяетсярядом факторов и критериев.

Главные ихних: объемы информации, срочность иточность ее обработки, структурные ипредметные особенности объектауправления, соответствие временнымрегламентам взаимодействия производственныхпроцессов и их элементов.

Технологическийпроцесс обработки данных – этосовокупность методов и средств,организованных в логическуюпоследовательность этапов обработкии выдачи информации пользователю длярешения экономических задач.1

Для удобствапроектирования и управления технологическиеоперации объединяют в процедуры илиэтапы обработки и преобразования, т.е.в более укрупненные элементытехнологического процесса.

Например,процедура сбора и регистрации первичнойинформации включает ее доставку, сбор,передачу, регистрацию на машинномносителе или бумаге, ввод в систему,контроль ввода. При этомдолжны быть обеспечены достоверность,полнота и своевременность процедуры.

Особенность процедуры в ее низкойстепени автоматизации, так как можетприсутствовать клавиатурный ввод,который отличается большими трудозатратамии ошибками.

Процедура передачиинформациивключает кроме самой передачи операцииввода данных в систему, в сеть,преобразования из цифровой формы ваналоговую и наоборот, операции выводасообщений, контроль ввода и вывода,защиту данных.

Отличается эта процедураспособами передачи (почта, каналы связи,транспортные средства), разнообразиемсредств передачи, организацией процессапередачи.

Высокая степень автоматизацииэтой процедуры достигается дорогамиспособами, но технология в целомстановится более эффективной.

Процедуры обработкиинформацииявляются главными в информационныхтехнологиях. Остальные процедуры носятвспомогательный характер. Процедурыобработки включают: операции вводаинформации в систему, ввода, обработки,вывода результатов, отображениярезультатов и их контроля. Все операциивыполняются автоматически.

Обработкаотличается разнообразием видов и формпредставления информации: символы,текст, таблицы, базы данных, изображения,сигналы и т.д. Принципы, методы и средстваорганизации информации порождаютразнообразие современных технологий.Например, технологии мультимедиа,нейрокомпьютерные технологии,распределенные и сетевые технологии идр.

Результатом процедур обработкиявляется информационное обслуживаниепользователей для различных аспектовуправления.1

В составе процедурывыполняются операции хранения, запроса,поиска данных, контроля поиска, выдачиинформации, формирования или отображениясообщения, контроля выдачи и отображения.

Процедура анализа,прогноза, принятия решений -это наиболее сложная, интеллектуальнаяпроцедура выполняется человеком набазе подготовленных данных, знаний, ихмоделей, правил работы со знаниями имоделями, альтернативных решений.

Процедуры обработкимогут различаться в зависимости от форми видов представления данных. Организацияобработки цифровой, символьной, текстовой,табличной информации, в виде баз данных,сигналов, речи, звуков, документов,изображений имеет свои особенности испецифику, которые должны быть известныпользователю-экономисту. Варианты видовобработки показаны на рис. 1.

В экономическойдеятельности наиболее распространеноцифровое и буквенное отображениеинформации в различных вариантах исочетаниях: документы, тексты, таблицы,файлы, базы данных и др. В информационныхтехнологиях экономической деятельности,так же как в телевидении, кино-,мультимедийных технологиях, широкоиспользуются изображения, речь, звуки,сигналы и т.д.

Виды обработки информации
Экономическая деятельностьИзобразительная сфера(видео, кино, телевидение,компьютерная рекламаи т.д.)Управление технологическими процессами и объектами
Обработка данных в виде символовОбработка изображенийОбработка сигналов
Обработка документовОбработка речиОбработка сообщений
Обработка текстовОбработка звуков
Обработка таблицОбработка сигналов
Работа с базами данных

Рис. 1. Обработкаинформации и ее виды1

В управлениитехнологическими процессами и объектамидискретного и непрерывного действияобработка сигналов, сообщений наиболеечасто употребляется для управления нанизовом, производственном уровне.

Длясреднего и верхнего уровней управленияпредприятием информация обобщается,группируется, агрегируется, чтобыполучить более полную и достовернуюкартину состояния всего производствапри принятии управленческих решений.

Работа с базамиданных наиболеераспространенная и эффективнее всегореализуется в конфигурации «клиент-сервер».Клиент-сервер- это модельвзаимодействия компьютеров в сети. Какправило, компьютеры в такой конфигурациине являются равноправными. Каждый изних имеет свое, отличное от других,назначение, играет свою роль.

Некоторыекомпьютеры в сети владеют и распоряжаютсяинформационно-вычислительными ресурсами,такими, как процессоры, файловая система,почтовая служба, служба печати, базыданных. Другие же компьютеры имеютвозможность обращаться к этим службам,пользуясь услугами первых.

Компьютер,управляющий тем или иным ресурсом,принято называть сервером этого ресурса,а компьютер, желающий им воспользоваться- клиентом (рис. 2). Конкретный серверопределяется видом ресурса, которым онвладеет.

Так, если ресурсом являютсябазы данных, то речь идет о сервере базданных, назначение которого — обслуживатьзапросы клиентов, связанные с обработкойданных в базах; если ресурс — файловаясистема, то говорят о файловом сервере,или файл-сервере, и т.д. В сети один и тотже компьютер может выполнять роль какклиента, так и сервера.

Например, винформационной системе, включающейперсональные компьютеры, большую ЭВМи мини-компьютер, последний можетвыступать как в качестве сервера базыданных, обслуживая запросы от клиентов- персональных компьютеров, так и вкачестве клиента, направляя запросыбольшой ЭВМ.

Этот же принципраспространяется и на взаимодействиепрограмм. Если одна из них выполняетнекоторые функции, предоставляя другимсоответствующий набор услуг, то такаяпрограмма выступает в качестве сервера.Программы, которые пользуются этимиуслугами, принято называть клиентами.

Рис. 2. Модель«клиент-сервер».1

Обработка информации(данных) строится на использованиитехнологии баз и банков данных.1В базе информация организована поопределенным правилам и представляетсобой интегрированную совокупностьвзаимосвязанных данных. Такая технологияобеспечивает увеличение скорости ихобработки при больших объемах.

Обработка данныхна внутримашинном уровне представляетсобой процесс выполнения последовательностиопераций, задаваемых алгоритмом.Технология обработки прошла длинныйпуть развития.

Сегодня обработка данныхосуществляется компьютерами или ихсистемами. Данные обрабатываются прикладными программами пользователей.

Первостепенное значение в системахуправления организациями имеет обработкаданных для нужд пользователей, и в первуюочередь для пользователей верхнегоуровня.

В процессе эволюцииинформационных технологий заметностремление упростить и удешевить дляпользователей компьютеры, их программноеоснащение и процессы, выполняемые наних.

Одновременно с этим пользователиполучают все более широкий и сложныйсервис со стороны вычислительных системи сетей, что приводит к появлениютехнологий, получивших названиеклиент-сервер. Ограничение числа сложныхабонентских систем в локальной сетиприводит к появлению компьютеров в ролисервера и клиента.

Реализация технологий«клиент-сервер» может иметь различияв эффективности и стоимостиинформационно-вычислительных процессов,а также в уровнях программного итехнического обеспечения, в механизмесвязей компонентов, в оперативностидоступа к информации, ее многообразиии т.д.

Получение разнообразного и сложногосервиса, организованного в сервере,делает работу пользователей болеепроизводительной и стоит пользователямдешевле, чем сложное программно-техническоеоснащение многих компьютеров-клиентов.

Источник: https://studfile.net/preview/7093215/

Автоматизированная и неавтоматизированная обработка персональных данных в информационных системах

Автоматизированная обработка данных

Приводя бизнес в соответствие с действующими нормативами законодательства в отношении сбора, хранения и передачи личной информации, ИП и руководителям крупных компаний приходится столкнуться с тем, что есть отдельные правила для неавтоматизированной и автоматизированной обработки ПДн. Оператору необходимо правильно трактовать пункты законов и подзаконных актов, чтобы не нарушать их и обеспечить необходимый уровень информационной безопасности на предприятии.

Общие правила совершения операций с ПДн

Осуществляя сбор частных сведений, физическое или юридическое лицо должно придерживаться определенных требований вне зависимости о того, какой способ обработки персональных данных используется: автоматизированный или неавтоматизированный. Этого требует вступивший в силу в 2006 году закон № 152-ФЗ, согласно которому:

  • получение и последующие операции должны выполняться на законном основании с предварительным уведомлением субъекта и получением его согласия;
  • длительность хранения ПДн определяется временем, необходимым для достижения целей обработки, если иное не прописано в законодательных актах или подписанном сторонами соглашении;
  • при утрате необходимости в обработке персданные должны быть уничтожены;
  • использование личной информации может осуществляться четко в рамках легальных целей и предварительно определенных задач. Этозначит, чтоавтоматизированная или неавтоматизированная обработка ПДн не может осуществляться, если предполагает использование сведений, собранных для других целей;
  • запрещено объединение БД, где содержатся ПДн, собранные для выполнения несовместимых между собой задач;
  • оператору надлежит обеспечить достаточность и точность информации, а неточные и неполные ПДн уничтожать либо уточнять.

Что значит неавтоматизированная обработка персональных данных: особенности и требования к работе с ПДн

Разобраться в том, что такое неавтоматизированная обработка персональных данных, помогает основной регулирующий нормативно-правовой акт по данному вопросу: Постановление Правительства № 687, принятое 15.09.2008.

Постановление Правительства № 687

В соответствии с пунктом первым Положения, утвержденного указанным Постановлением, неавтоматизированной обработкой являются любые действия с персональными данными, при условии, что использование, уточнение, распространение и уничтожение персональных данных осуществляются при непосредственном участии человека. Причем обработку нельзя признать автоматизированной только потому, что персональные данные содержатся в информационной системе или извлечены из нее.

Таким образом использование, уточнение, распространение и уничтожение персональных данных при неавтоматизированной обработке должно осуществляться без использования электронно-вычислительных технологий.

Проще говоря, обработка персональных данных будет являться неавтоматизированной при условии, что используемые персональные данные набраны, например, на электронной печатной машинке (что в настоящее врем практически не встречается) и распечатаны на листе бумаги (материальном носителе), при условии что они не будут сохранены в памяти, или откопированы на ксероксе.

Кроме того, необходимо обратить внимание на следующие принципы обработки ПДн без использования средств автоматизации:

  • сведения, при использовании которых не применяется вычислительная техника, должны быть обособленными и фиксироваться на бланках, в специальных формах или на других физических носителях;
  • не допускается объединение на одном носителе личной информации, которая будет обрабатываться для несовместимых целей, а для каждой категории ПДн необходима отдельная форма, бланк и т.д.;
  • обработка персональных данных считается неавтоматизированной, если осуществляется хранение, передача, уточнение и уничтожение сведений при непосредственном участии человека;
  • сотрудники, допущенные к неавтоматизированной обработке, предварительно информируются о требованиях работы с ПДн, наказании за их нарушение и внутренних правилах предприятия в этой области;
  • для получения согласия от субъектов ПДн могут применять типовые формы документов, где должны быть указаны цели обработки и виды собираемой информации;
  • по каждой категории сведений необходимо определить место размещения материального носителя и лицо, ответственное за обеспечение его безопасности. Дополнительно необходимо создать условия, в которых ПДн будут защищены от внешних и внутренних угроз.

Автоматизированная обработка персональных данных: что это и какие АС существуют

Под автоматизированной обработкой персональных данных понимается их обработка при помощи средств вычислительной техники.

Средствами вычислительной техники могут быть электронные вычислительные машины, комплексы и сети, вспомогательные и периферийные устройства, в том числе и установленное программное обеспечение.

Системы, которые осуществляют подобные операции, отличаются между собой уровнем полномочий субъектов доступа, наличием разных уровней конфиденциальности, режимом функционирования (индивидуальный, коллективный).

Также выделяют 4 уровня защищенности, отличающиеся по требованиям к обеспечению безопасности. Определение уровня защищенности призвано упростить и ускорить подбор мер защиты при работе с персональными данными. В зависимости от УЗ автоматизированная система должна быть оснащена различными средствами защиты.

На оператора возлагается обязанность по созданию ограничений доступа, проведению мероприятий для профилактики несанкционированного получения ПДн сторонними лицами, назначению ответственных за безопасность АС лиц, своевременному выявлению утечки сведений, контролю уровня защищенности и незамедлительному восстановлению системы. Построение эффективности СЗПДн требует профессиональных знаний и навыков, которые есть у специалистов нашего Центра. Обращайтесь к нам, чтобы проконсультироваться по поводу обеспечения защиты АС и оптимизации неавтоматизированной обработки ПДн.

Данная статья актуализирована с учетом последних изменений Федерального закона «О персональных данных» от 31 декабря 2017 года.

Источник: https://data-sec.ru/personal-data/processing/

Автоматизированная обработка информации: системы, средства и управление

Автоматизированная обработка данных

Стратегия развития фирмы напрямую связана со сбором и анализом данных, поступающих от внешних и внутренних источников. Внедрение автоматизированных систем управления (кратко АСУ) в производство для интеграции необходимой информации имеет ряд преимуществ:

  • уменьшается количество работников, что приводит к снижению издержек на заработную плату (ключевой признак);
  • при изменении каких-либо отдельных параметров в уже готовой отчетности новые значения пересчитываются в кратчайшие сроки;
  • при исследовании конкурентов, срезов рынка и внутренних бизнес-процессов компьютеризованные системы формируют единую базу данных с возможностью сортировать информацию по-разному для последующего сравнительного анализа по выбранным параметрам;
  • максимальная оперативность анализа.

Формализованные базы данных, образующиеся в результате автоматического сбора информации, включают в себя:

  • классификацию содержащихся объектов в соответствии с официально утвержденными классификаторами;
  • шаблонное описание параметров;
  • идентификацию каждого объекта на основании его уникальных характеристик;
  • кодирование и прочие средства безопасности для защиты информации.

Защищенность от несанкционированного доступа в автоматизированную систему определяется следующей нормативной документацией:

  • ISO/IEC 15408 – стандарт международного уровня;
  • ГОСТ 15408-2002 – в России.

Безопасность любой базы данных основывается на трех параметрах:

  1. конфиденциальность;
  2. доступность;
  3. целостность.

Важно! Большинству систем автоматизированной информационной обработки подходит модель, при которой происходит постоянная гонка средств защиты баз и новых угроз.

Иными словами, новая мера безопасности устанавливается после взлома предыдущей защитной системы. Но подобная схема неприемлема для структур критического применения:

  • военная отрасль;
  • экологически опасные производства;
  • транспортные объекты;
  • финансово-кредитные системы и т. д.

Ведь нарушение их работоспособности из-за несанкционированного взлома нанесет ощутимый урон не только представителям отдельных специальностей, но и обществу в целом, поэтому используемые для этих отраслей автоматизированные системы обработки данных (АСОД) отличаются приоритетом безопасности над функциональностью. Поэтому для них характерно применение проверенных технологий, уже опробованных в иных отраслях бизнеса и производства.

Принципы и понятия АСОД

Автоматизированные системы сбора и обработки информации (АСОИ), как правило, базируются на следующих принципах:

  • интеграция информации в режиме реального времени с условием совместной работы всех возможных пользователей;
  • распределение данных по современным каналам передачи с использованием современных коммуникационных методов;
  • применение различных управленческих техник;
  • моделирование рабочей ситуации в режиме изменяемых сведений (функция позволяет автоматизировать процессы онлайн);
  • учет особенностей анализируемой информации.

Также они включают в себя автоматизированные системы в делопроизводстве, о чем говорилось в предыдущей статье.

Использование средств комплексной автоматизации позволяет усовершенствовать интеграцию данных, расположенных в различных источниках, в единые базы для обработки. Особенно этот процесс актуален в тех случаях, когда необходимо на какой-то период синхронизировать работу двух производств или целых предприятий.

Задачи интеграции

К задачам создаваемого интеграционного комплекса традиционно относятся:

  • разработка системной архитектуры;
  • создание пользовательского интерфейса;
  • конструирование отображения информации в зависимости от используемых источников данных;
  • корректировка неоднородности поступающих сведений.

Классификация систем интеграции

В зависимости от особенностей обрабатываемой информации могут применяться различные интеграционные методы:

  • консолидация, при которой сведения из различных источников размещаются в единую базу данных, но из нее никуда больше не распространяются;
  • федерализация, при которой не происходит физического перемещения информации, а каждый пользователь системы может получить к ним доступ при формировании запроса (к примеру, интеграция корпоративной информации);
  • распространение данных в реальном времени, в рамках которого осуществляется двухсторонняя передача информации;
  • архитектура SOA (сервисно-ориентированная), благодаря которой данные остаются в источнике, их положение остается зашифрованным, а запрашивающему информацию пользователю они выдаются в виде специальной сервисной выборки;
  • гибридная или облачная интеграция, позволяющая легко коммутировать приложения, данные и процессы на предприятии с помощью поддержки API.

Современные методы передачи данных для обработки

Одними из ключевых характеристик каналов связи являются:

  • пропускная способность;
  • защищенность от помех.

Помехи связи в системе могут возникать из-за:

  • целенаправленных атак конкурентов;
  • атмосферных причин;
  • возникновения сбоя в работе сети и т. д.

Способы защиты передаваемых данных

Чтобы защитить каналы от подобных неполадок предприятия используют аналоговые и цифровые фильтры для сбора информации, а также специальные методики передачи сообщений (помимо стандартного двоичного кода):

  • кодирование с помощью добавления дополнительных символов, которые помогают контролировать целостность сообщения, но не искажают его смысл;
  • асимметричное шифрование информации, при котором используется сразу два ключа доступа, что защищает сеть от взлома;
  • стенография, скрывающая сам факт кодирования (т. е. в сообщение вставляются картинки, видео и т. д.), при этом сведения скрыты в пикселях изображения (появление исходной информации возможно только при действии специального декодера).

Сжатие информации

В результате повсеместной автоматизации и развития промышленных информационных систем появляется необходимость собирать и обрабатывать большие объемы данных в реальном времени.

Одним из ключевых способов повышения эффективности от использования коммуникационных ресурсов предприятия является метод уменьшения избыточности.

Благодаря ему большие информационные объемы могут сжиматься и свободно передаваться по существующим системам связи.

Преимущества

К плюсам использования методов повышенной защиты (помимо экономической выгоды) относятся:

  • разгрузка каналов передач и программ для обработки информации;
  • исключение дублирующих сообщений;
  • повышение пропускной способности коммуникационных систем;
  • увеличение емкости запоминающего оборудования.

Автоматизированные системы обработки и управления (АСОИУ, АСОИИУ или АСУП) информацией позволяют вести учет основных факторов производства (труд, ресурсы, капитал) и получать максимальную финансовую выгоду от их эксплуатации.

Управление внутренними бизнес-процессами

В рамках этой системы все бизнес-процессы организации рассматриваются в виде определенных ресурсных составляющих. Для эффективной работы используются следующие действия:

  • камеральное моделирование;
  • использование специального программного обеспечения, позволяющая механизировать все подразделения;
  • перестройка бизнес-процессов в режиме реального времени силами обычных участников системы.

Управление информационными ресурсами

Важно! Методы информационного управления используются для сбора, накопления, сортировки, хранения, управления и доставки сведений внутри одного предприятия.

Они идеально подходят для структурирования разрозненной технической и прочей информации:

  • рисунков;
  • графиков;
  • документов Word и Excel;
  • файлов PDF;
  • сканов;
  • видео и т. д.

Благодаря современным программам автоматики и модулям управления происходит автоматизированная комплексная обработка всего контента за короткий промежуток времени, что существенно повышает эффективность предприятия.

Существует огромное количество программ для обработки данных, используемых в деятельности предприятие. Применение того или иного функционала зависит от особенностей бизнес-процессов организации, ее размера и структуры.

Текстовые редакторы

Для сбора и обработки информации стандартно используются текстовые редакторы:

  • Word (универсальная программа для набора текста);
  • Excel;
  • Блокнот;
  • Notepad;
  • WordPad;
  • LibreOffice (программа характерна для Linux, хотя существует версия и для Windows);
  • Документы на Google и Яндекс (их могут одновременно править сотрудники, находящиеся в разных городах и даже странах).

Для обработки данных в режиме офиса подходят всевозможные графические редакторы. Они классифицируются на:

  • растровые;
  • векторные;
  • гибридные.

Растровые

Эти графические редакторы предназначены для создания точечных или пиксельных изображений в форматах:

Классический пример растрового редактора – Adobe Photoshop.

Векторные

Векторные редакторы позволяют создавать рисунки из геометрических элементов (линии, треугольники, многоугольники) и сохранять в форматах:

Гибридные

В гибридных графических редакторах можно создавать разноформатные изображения. Примерами программ можно назвать RasterDesk и Autocad с универсальным рабочим функционалом для проектирования.

Благодаря СУБД возможно выполнение следующих действий:

  • автоматизированная обработка информации и ее управление;
  • контроль задания структуры и описание всех данных;
  • организация коллективного пользования всеми сведениями;
  • создание каталогов и ведение больших информационных объемов.

СУБД бывают промышленными (профессиональными) и настольными.

К настольным можно отнести Microsoft Access – это простейшая программа (еще со школьных курсов информатики и техники) для определения, обработки и управления данными.

Профессиональными СУБД, например, являются:

  • Oracle;
  • PostgreSQL;
  • MicrosoftSQL;
  • MySQL;
  • MongoDB;
  • Redis;
  • DB2;
  • Sybase;
  • System Progress.

Они стандартно обеспечивают выполнение следующих условий:

  • возможность совместной работы сразу нескольких пользователей;
  • масштабируемость, в рамках которой система увеличивается при росте объекта;
  • переносимость на различные информационные платформы;
  • обеспечение безопасности хранимой информации.

Что такое базы данных, СУБД и язык SQL

Программы 1С

Весь спектр программ 1С позволяет наладить обработку данных (особенно связанных с бухгалтерской деятельностью). В них автоматизированная и структурированная информация попадает в систему и в зависимости от выбранных пакетов и модулей обрабатывается в комплексе с остальными сведениями. Подробнее ознакомиться с 1С вы можете в нашем специальном разделе.

Эта утилита может быть поставлена на персональном компьютере в условиях крупного офиса или частного дома. Стандартный продукт 1С состоит из платформы и прикладного решения. Благодаря сегментации каждый модуль программы может быть заменен без потери данных на другом. Из-за развернутых инструкций работать с программой может даже неподготовленный пользователь.

Компьютеризация офиса и производства помогает увеличить эффективность деятельности любого предприятия. Если организация работает без использования средств комплексной автоматизации, она становится неконкурентоспособной на современной рынке практически в каждой отрасли.

Источник: http://arprime.ru/avtomatizacia/avtomatizirovannyye-sistemy-obrabotka-informatsii-i-upravleniya

Все термины
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: