Эволюция носителей информации. часть 1: от перфокарт до dvd

Роль программного обеспечения вычислительной техники на предприятиях и в бизнесе

Ни одну, даже самую мелкую фирму сейчас нельзя представить без использования компьютерной вычислительной техники.

Различное ПО применяется как для создания бухгалтерских отчетов, ежедневных сводок, комфортной удаленной работы, так и для управления сложными автоматическими системами.

Существует множество вариантов программного обеспечения с примерно одинаковым функционалом. Производители стараются максимально оптимизировать, упростить и ускорить свои программные продукты.

Тем не менее, конкуренция на этом довольно широком рынке не утихает уже много лет подряд, да и не утихнет, пока существуют потребители, постоянно требующие все больше и больше функционала.

С точки зрения обывателей ПО – это множество привычных программ типа Microsoft Office или любимых браузеров, а также бесчисленное количество игрушек.

Если же говорить об актуальности программного обеспечения вычислительной техники для крупных предприятий и различных компаний, то очевидно, что без высококлассной программной продукции невозможно будет достичь максимальной эффективности.

Качественное ПО – это залог качественной автоматизации и оптимизации рабочего процесса не только машин, но и людей.

Почти каждое устройство, окружающее человека, имеет встроенную в себя программу. Именно от её качества зависит стабильная и корректная работа приборов.

В общем, можно назвать следующие сферы применения программного обеспечения:

Офис. Для офисных работников предлагается широкий спектр различных по функционалу и простоте программных устройств. Отчеты, диаграммы, таблицы, бухгалтерия, удаленная правка документов – все это стало возможным благодаря специальным приложениям.
Обеспечение контроля. Встроенное ПО может собирать, анализировать и передавать полученную информацию о состоянии различного оборудования.
Обеспечение безопасности. Некоторая аппаратура включает в себя встроенные программные модули, которые анализируют сигналы и при необходимости поднимают тревогу, выключают аварийное оборудование или блок.
Производство. Автоматизация производства была бы невозможна без слаженной работы всего оборудования. Это обеспечивается путем создания узкоспециализированного ПО.

Только офисные и производственные типы могут взаимодействовать с людьми. Т.е. могут реагировать на какие-то команды или поддаваться изменениям, вносимым специально обученными людьми.

Термины

Основные термины определяются, в частности, в ГОСТ Р ИСО 8000-2-2019 «Качество данных. Часть 2. Словарь».

Совокупность (набор данных, data set) — логически значимая группа данных.

Метаданные (metadata) — данные, определяющие и описывающие другие данные.

Качество данных (data quality) — степень, с которой набор характеристик, присущих данным, отвечает конкретным требованиям с точки зрения их применения. Неправильно выстроенные уровни качества данных непосредственно влияют на успех проекта: можно либо задать слишком высокий уровень и не достигнуть его, либо установить слишком низкий уровень и тогда будет потерян смысл системы аналитики.

Управление качеством данных (data quality management, DQM) — согласованная деятельность по контролю и управлению структурой, имеющей непосредственное отношение к качеству данных, обеспечение соответствия данных целям их использования с поддержанием полноты, точности, корректности и своевременности.

Верификация (verification) — подтверждение посредством представления объективных свидетельств того, что установленные требования выполнены.

Полнота и завершенность данных (data completeness) — качество всех имеющихся у пользователя данных, которыми он владеет на определенный момент. Полнота характеризует подтвержденную достаточность данных для достижения конкретной цели.

Авторитетный источник данных (authoritative data source) — владелец процесса, производящего данные.

Утвержденное эталонное значение (accepted reference value) — значение, применяемое в качестве согласованной ссылки при сравнении данных (реестр).

Истинное значение (true value) — значение параметров характеристики какого-либо объекта в определенных условиях.

Качество данных — комплексная характеристика, которую присваивают источникам или наборам данных для их сравнения и использования в конкретных целях. Нельзя говорить о качестве данных в отрыве от цели их использования — эта характеристика строится с учетом множества параметров, начиная от таких простых, как объем данных, и заканчивая такими сложными, как стилистика текста на естественном языке. При оценке качества важны следующие параметры: непротиворечивость — отсутствие ошибок, корректность и пригодность для достижения цели (процент ошибочно введенных данных, процент доказанных ошибок и пр.); актуальность — связанность данных с конкретным моментом времени (дата последнего обновления, средняя дата набора и пр.).

Для большинства типичных применений имеются готовые метрики — всевозможные сборки в одну оценку отдельных характеристик данных, а также популярные приложения для работы с конкретными наборами и источниками данных. Однако, когда итоговый рабочий набор собирается, например, из четырех, и при этом один взят из открытых источников, другой — стандартный справочник, третий — корпоративные данные, а четвертый — исторические данные о продажах, могут возникнуть проблемы. У всех источников разные характеристики качества, и при их взаимной гармонизации надо знать, как изменяются эти характеристики, что происходит при иерархическом выстраивании данных и когда имеются связи «многие ко многим», а также выявлять ошибки на верхних уровнях иерархии. Нельзя говорить, что при сборе наборов разного качества получится нечто среднее.

Программное обеспечение для телефонов

Программное обеспечение телефона отвечает за полноценное функционирование аппарата, выполнение им определенных задач. ПО позволяет телефону выполнять свои прямые функции – обеспечение передачи голосовых и текстовых сообщений.

В зависимости от модели техники и ее функциональности ПО также влияет на работу дополнительных параметров, например камеру, календари задач, калькуляторы и другие стандартные приложения.

Каждое ПО требует постоянного обновления на более актуальные версии, это помогает устройству адекватно работать и обеспечивает его совместимость с другой техникой, например компьютерами.

Классификация данных

С точки зрения управления первичные данные обычно делят на четыре класса:

Мастер-данные (master-data) определяют ключевые, представляющие особую ценность для организации или бизнеса и относительно редко изменяемые сущности.
Разделяемые справочники (reference data) систематизируют и классифицируют другие данные, а также связывают между собой данные различных организаций. Сегодня на эту роль претендуют открытые данные (open data) любых уровней — от федеральных до местных.
Оперативные (транзакционные) данные (transactional data) отражают информацию о ходе исполнения бизнес-процессов.
Исторические данные (historical data) образованы из прошлых версий мастер-данных, разделяемых справочников и транзакционных данных, возникших после завершения соответствующих бизнес-процессов. Такие данные явно привязаны ко времени свершения с указанием периода актуальности для записей справочников и реестров, конкретной исторической глубины. По сути, исторические данные — это один из важнейших ресурсов компании или организации, такие данные купить нельзя.

Все качественные данные в конечном итоге должны становиться частью знаний (knowledge) с формально описанной семантикой (рис. 1), что и позволяет наиболее эффективно строить интеллектуальные системы, а не просто автоматизировать бизнес-процессы. Именно качество данных определяет качество интеллектуальных методов анализа данных.

Задачи программного обеспечения и вычислительной техники

Сделать компьютер универсальной машиной, которая настроена на многозадачность, помогает программное обеспечение. Это совокупность программ и процедур, которые выполняются машиной в заданном алгоритме.

При помощи специальной техники мы можем выполнять самые различные действия, что помогает облегчать работу персонала фабрик, фирм и заводов.

При помощи современной вычислительной машины можно выполнять такие задачи:

Создавать текстовую и числовую информацию;
Создавать графики;
Обрабатывать в считанные минуты большие объемы числовой и текстовой информации;
Создавать музыку;
Рисовать картины;
Создавать сложные чертежи и многое другое.

Это значит, что при желании компьютер можно внедрить абсолютно в любую сферу деятельности. Вычислительная техника помогает повышать производительность, уменьшает затраты человеческого труда и фактор брака, улучшает условия работы для персонала.

Базовые стандарты

Для исключения разночтений, при сборе простых характеристик нужной оценки качества данных применяются стандарты (начиная с ГОСТ 56215), регламентирующие понимание и применение терминов.

Стандарты группы ISO/TS 8000 и перевод (ГОСТ Р 56214-2014/ISO/TS 8000-1:2011 «Качество данных. Часть 1. Обзор» (docs.cntd.ru/document/1200114769)) — более 20 спецификаций, к которым сейчас активно добавляются новые:

a. части 1–99: «Качество общих данных»;

b. части 100–199: «Качество основных данных»;

c. части 200–299: «Качество данных в транзакциях»;

d. части 300–399: «Качество данных о продукции».

Принципы стандартов 8000:

качество применимо к данным, имеющим определенное назначение, учитывающимся при принятии какого-либо решения;

качество данных затрагивает нужные и подходящие данные, уместные в подходящем месте в подходящее время;

качество данных отвечает требованиям потребителя;

качество данных предотвращает повторение дефектов данных и сокращает избыточные расходы.

Международные стандарты группы ISO 25000 (iso25000.com) — это три главных стандарта: 25010, 25012 и 25040. Они определяют качество программного продукта с акцентом на общей модели качества данных, представленных в структурированном виде для информационной системы, а также критерии качества «продукта данных» как специального вида программного продукта.