Разработка и исследование метода построения концептуальной модели табличных баз данных тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.25.05, кандидат наук Лапшин Вячеслав Сергеевич

• Лапшин Вячеслав Сергеевич
• кандидат наук
• 2022

Оглавление диссертации кандидат наук Лапшин Вячеслав Сергеевич

ВВЕДЕНИЕ

1 ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ ПОДХОДОВ И РЕАЛИЗУЮЩИХ ИХ МЕТОДОВ ПОСТРОЕНИЯ КОНЦЕПТУАЛЬНОЙ МОДЕЛИ БАЗЫ ДАННЫХ

1.1 Проблемы обеспечения качества информационных систем, обусловленные

ошибками при разработке баз данных

1.2 Специфика процессов взаимодействия при разработке баз данных

информационных систем

1.3 Анализ моделей взаимодействия в процессе создания баз данных с

использованием существующих подходов к разработке информационных систем

1.3.1 Классический подход

1.3.2 Онтологический подход

1.3.3 DSM - подход

1.3.4 Гибкий подход

1.3.5 Интеллектуальный подход

1.3.6 Смысловой подход

1.4 Анализ исследованных подходов

1.5 Постановка задачи нового метода построения концептуальной модели базы данных

1.6 Выводы по главе

2 РАЗРАБОТКА МЕТОДА ФОРМИРОВАНИЯ КОНЦЕПТУАЛЬНОЙ МОДЕЛИ КОНЕЧНЫМ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕМ

2.1 Концептуальное описание предлагаемого метода

2.2 Этап формирования исходных данных

2.3 Этап формирования модели информационной деятельности

2.4 Этап формирования концептуальной модели

2.5 Теоретико-множественное описание шагов разрабатываемого метода

2.5.1 Шаги этапа формирования модели информационной деятельности

2.5.2 Шаги метода формирования концептуальной модели

2.6 Выводы по главе

3 МЕТОДИКИ РЕАЛИЗАЦИИ ШАГОВ МЕТОДА ПОСТРОЕНИЯ КОНЦЕПТУАЛЬНОЙ МОДЕЛИ ТАБЛИЧНЫХ БАЗ ДАННЫХ

3.1 Выбор существующих методик необходимых для реализации шагов метода

3.2 Разработка методики разбиения элементов документационного обеспечения на логическую структуру

3.3 Разработка методики формирования связей между смысловыми группами

3.4 Разработка метамодели модели информационной деятельности

3.4.1 Формальное представление метамодели

3.5 Разработка методики формирования множества реквизитов и показателей

3.6 Выводы

4 АПРОБАЦИЯ РАЗРАБОТАННОГО МЕТОДА И ОЦЕНКА ЕГО ЭФФЕКТИВНОСТИ

4.1 Описание разработанного инструментального средства поддержки метода построения концептуальной модели

4.2 Описание предметной области

4.3 Построение концептуальных моделей группами разработчиков и конечных пользователей

4.3.1 Построение концептуальной модели группой разработчиков

4.3.2 Построение концептуальной модели группой пользователей

4.4 Исследование корректности и полноты концепутальной модели

4.5 Проведение дополнительных экспериментов

4.6 Количественная оценка эффективности разработанного метода

4.7 Выводы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

ПРИЛОЖЕНИЕ

ПРИЛОЖЕНИЕ

ПРИЛОЖЕНИЕ

ПРИЛОЖЕНИЕ

ПРИЛОЖЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка и исследование метода построения концептуальной модели табличных баз данных»

ВВЕДЕНИЕ

При разработке информационных систем, ориентированных на обработку данных (информационно-справочных систем), одним из ключевых факторов успешного завершения проекта является обеспечение высокого качества обработки данных в системе. Для систем такого типа ключевую роль играет их организация. Помочь понять и представить организацию данных в системе призвана база данных системы. Процесс разработки базы данных начинается с концептуального проектирования - построения концептуальной модели, которая представляет объекты и их взаимосвязи без указания способов их физического хранения [1]. Таким образом, концептуальная модель (КМ) является, по существу, первым отражением предметной области в форме модели системы и неотъемлемой частью ее компонентов, создаваемых в процессе разработки. Концептуальная модель определяет уровень соответствия базы данных предметной области, что напрямую сказывается на результатах разработки информационной системы целиком [2].

Стоит отметить, что несмотря на существование некоторых правил, техник и принципов построения концептуальной модели [1, 3], на сегодняшний день этот процесс не является формализованным, другими словами качество концептуальной модели полностью зависит от квалификации субъекта, который выполняет ее построение. Также, характерной особенностью процесса построения КМ является то, что он неразрывно связан с процессом разработки других артефактов базы данных, лежащих в основе компонентов системы. Процесс разработки осуществляется сотрудниками 1Т-компаний - субъектами-разработчиками (далее -разработчиками) с применением различных методов разработки систем [5]. Следовательно, качество КМ напрямую зависит от используемых методов и от квалификации разработчиков.

В ходе проведенного исследования [6,7] было установлено, что существующие подходы к разработке баз данных не позволяют получать адекватные предметной области концептуальные модели. В рамках используемых подходов, в ходе построения КМ, между субъектами зачастую возникают различного рода

недопонимания - «семантические разрывы», наличие которых свидетельствует о проблемах при взаимодействии двух субъектов: конечных пользователей и разработчиков [8,9]. Конечные пользователи в своих суждениях и рассуждениях о предметной области используют термины, которые не понятны разработчикам. В процессе диалога разработчики пытаются понять смысл употребляемых конечными пользователями терминов и преобразовать его в аксиоматически определенные понятия [10]. Однако, как показывает практика разработки информационных систем, эффективность такого преобразования составляет порядка 20-30% правильно интерпретируемых понятий от общего числа используемых конечными пользователями терминов. Такие показатели подтверждаются ежегодной статистикой, публикуемой агентством The Standish Group International [11], согласно которой доля проектов по разработке информационных систем, в которых присутствуют проблемы концептуального проектирования, составляет более 70%. Следствием указанной проблемы семантического разрыва является допускаемые разработчиками ошибки, которые влияют на перерасход временных и финансовых ресурсов, затрачиваемых компаниями на разработку, что приводит к огромным экономическим потерям [12,13]. Также, данное обстоятельство негативно сказывается как в частности на производительности и эффективности работы IT-компаний, так и в целом на решении задач цифровизации и цифровой трансформации экономики Российской Федерации, что обуславливает актуальность тематики диссертационного исследования [14].

Несмотря на существование некоторых методов, реализующих правила, техники и принципы построения концептуальной модели [1, 3], на сегодняшний день этот процесс не является формализованным, вследствие чего качество концептуальной модели полностью зависит от квалификации субъекта, который выполняет ее построение.

Для решения указанной проблемы, субъектами используются различные подходы к разработке систем и баз данных, в частности такие, которые определяют суть и последовательность использования методов, формируя тем самым модель

своего взаимодействия, используемую субъектами для построения концептуальной модели [9]. Общим трендом развития исследованных подходов является ориентация на изучение одним субъектом предметной области другого и организацию возможности формировать понятия изученной предметной области. Такая возможность реализуется за счет построения общих CASE-средств, в которых субъекты формируют понятия изученной ими предметной области на доступном им языковом средстве и представляют их в формах, доступных обоим субъектам.

В рамках исследования существующих подходов к разработке баз данных информационных систем были построены и проанализированы модели взаимодействия между субъектами. Результаты проведенного исследования показали, что несмотря на реализацию тренда к использованию общих для субъектов CASE-средств для формирования понятий, сохраняются проблемы семантического разрыва и ошибок, допускаемых субъектами разработки, в частности при построении концептуальной модели базы данных. Причиной этому является использование таких языковых средств, которые не доступны всем субъектам разработки (они не могут их использовать в силу недостатка своих компетенций), в особенности конечным пользователям, которым приходится приобретать дополнительные знания и навыки чтобы использовать языковое средство и формировать понятия, однозначно воспринимаемые разработчиками. Дело в том, что DSM и аналогичные ему подходы вынуждают пользователя становиться разработчиком, то есть описывать не предметную область в понятных ему понятиях, а создавать конечную систему из адаптированных к его восприятию компонентов и связанных с ними терминов. Необходимость для субъекта -конечного пользователя приобретать дополнительные знания и навыки чтобы использовать языковое средство и формировать такие понятия, которые однозначно воспринимаются всеми субъектами разработки, приводит к «отрыву» его от предметной области за время такого изучения. Также было определено, что, в существующих подходах присутствует тенденция «гегемонии» разработчика над пользователем, т. е. разработчик определяет, как он будет разрабатывать артефакт

и какой смысл будет в нем содержаться. Наличие этих причин значительно снижает эффективность существующих подходов к разработке информационных систем и баз данных в частности, что напрямую отражается на качестве концептуальной модели и системы в целом.

Для устранения такого рода причин авторами работ [15-17,18-20] был предложен смысловой подход к разработке систем, предполагающий разработку модели взаимодействия, в основе которой лежат доступные конечным пользователям методы, позволяющие создавать понятные разработчику артефакты. В совокупности с тем, что при использовании данных методов конечному пользователю не требуется получать дополнительные знания и навыки, то это позволяет минимизировать возможность возникновения семантических разрывов.

Разрабатываемая в диссертации модель взаимодействия конечного пользователя и разработчика предполагает создание адекватного ей метода построения субъектами формы знания о системе. В рамках такого метода конечным пользователям для представления модели своих знаний об объекте не требуется приобретать дополнительные знания и навыки помимо необходимых в их профессиональной деятельности. Иными словами, в контексте поставленной в диссертации проблеме на этапе концептуального проектирования базы данных, конечные пользователи будут самостоятельно фиксировать свои знания о предметной области определяя смыслы используемых ими терминов, который для разработчиков представляются как понятия. Также в отличии от остальных подходов, которые при взаимодействии субъектов предполагают у них наличие дополнительных знаний из незнакомой предметной области, смысловой подход основывается на знаниях конечных пользователей специфики свой информационной деятельности, тем самым снижая вероятность возникновения семантических разрывов при коммуникации и ошибок при разработке. В данной главе, согласно смысловому подходу, была составлена модель взаимодействия, реализация которой предполагает построение адекватного ей метода построения концептуальной модели. Стоит отметить, что на сегодняшний день в указанной

выше постановке задача реализации смыслового подхода для построения концептуальной модели базы данных не ставилась.

Прямой эффект в виде сокращения издержек на повторную разработку системы из-за ошибок в концептуальной модели базы данных, получаемый за счет вносимых в диссертации положений, определяет актуальность задачи разработки предлагаемой модели взаимодействия. Данная модель предполагает разработку такого метода, который обеспечит участие конечных пользователей в построении концептуальной модели и, как следствие, базы данных в целом. На основе данного метода будет создан новый процесс построения концептуальной модели, в рамках которого конечные пользователи будут самостоятельно определять и представлять смысл предметной области, что, в свою очередь, будет напрямую влиять на качество базы данных на её основе.

Предложенная в диссертационном исследовании новая модель взаимодействия и реализующий ее метод построения концептуальной модели табличных баз данных, прежде всего ориентирован на конечных пользователей, включает в себя три этапа, метамодель и инструментальное средство (CASE-средство). Этапы метода можно использовать по отдельности как самостоятельные решения, что позволяет обеспечить возможность масштабирования разработанного метода на другие задачи. В рамках первого этапа для формирования исходных данных предлагается использовать существующие методики сбора информации о предприятии, а также существующие современные методики описания информационной деятельности пользователей в рамках бизнес-процессов предприятия. В рамках второго этапа метода для построения конечными пользователями смысла терминов предметной области предлагается ряд оригинальных методик формального представления информационной деятельности, в результате применения которых пользователи самостоятельно создают артефакт разработки - модель информационной деятельности. В рамках третьего этапа для преобразования модели информационной деятельности в концептуальную модель предложена модификация методики [21] определения основных элементов и связей концептуальной модели, основывающаяся на

определении понятий разработчика как функциональной связи между реквизитами и показателями элементов документационного обеспечения предметной области. Для организации процесса построения модели информационной деятельности была разработана метамодель и инструментальное средство, ориентированное на конечного пользователя.

Основная идея диссертационной работы заключается в следующем: разработка базы данных должна производиться на основании концептуальной модели, созданной путем преобразования смысла терминов предметной области, сформированных конечным пользователем в понятия разработчика, представляемые набором реквизитов и показателей предметной области. Для представления смысла терминов предметной области должны использоваться средства (метод и инструмент), позволяющие преобразовать понятное пользователю представление его информационной деятельности и связанных с ней элементов документационного обеспечения в модель информационной деятельности. Такая последовательность позволит разработчику и проектировщику базы данных получить исчерпывающие исходные данные путем иного способа взаимодействия с конечным пользователем, исключающей проблему «семантического разрыва».

Идея основывается на реализации смыслового подхода путем построения такой модели взаимодействия, которая предполагает вовлечение конечных пользователей в разработку базы данных на основе их знаний о предметной области и отражения этих знаний в концептуальной модели.

Объектом исследования в диссертационной работе являются подходы к разработке баз данных, применяемые в рамках процесса разработки информационных систем, а также модели взаимодействия и адекватные им процессы концептуального проектирования табличных баз данных, основанные на анализе информационной деятельности конечных пользователей с вовлеченными в неё элементами документационного обеспечения предметной области.

Предметом исследования является процессы взаимодействия конечного пользователя и разработчика базы данных, а также связанные с ними прикладные

методы разработки, применяемые для концептуального проектирования и разработки баз данных.

Целью диссертационной работы является решение проблемы преобразования смысла терминов предметной области в аксиоматически определенные понятия, необходимые для построения адекватной предметной области концептуальной модели, через предоставление конечному пользователю возможности описывать предметную область без необходимости выхода за пределы терминологии и понятий своей профессиональной деятельности. При этом, форма представления понятий, формируемых на основе результата определения конечными пользователями смыслов терминов, должна представлять возможность разработчику извлекать из них все необходимые информационные объекты предметной области для продолжения процесса разработки базы данных без семантического разрыва.

В соответствии с поставленной целью в диссертационной работе решаются следующие задачи:

1. Анализ подходов к разработке баз данных, используемых в них моделей взаимодействия и реализующих их методов, которые ориентированы на устранение ошибок субъектов в процессе построения концептуальной модели, с целью определения направления развития моделей взаимодействия, позволяющих устранять «семантические разрывы».

2. Формирование требований к модели взаимодействия, устраняющей проблему семантического разрыва.

3. Формирование модели взаимодействия на базе смыслового подхода, минимизирующей возможность возникновения семантических разрывов между конечными пользователями и разработчиками за счет вовлечения первого в процесс разработки базы данных с сохранением исходной роли.

4. Разработка метода построения концептуальной модели, реализующей модель взаимодействия конечных пользователей и разработчиков;

5. Разработка методики и средства построения модели информационной деятельности как средства представления пользователем смысла терминов, а также методики его преобразования в понятия для разработчиков.

6. Практическая апробация разработанного метода, методик и средства на примере создания концептуальной модели для информационно справочной системы экономического отдела предприятия.

Методами исследования в диссертационной работе являются методы системного анализа, методы построения моделей взаимодействия субъектов, методы проектирования информационных систем, методы предпроектоного обследования обследованием, теория множеств, математическая логика и логика предикатов, аппараты теории графов и продукционных правил.

Методологическую основу работы составляет смысловой подход к разработке информационных систем, суть которого заключается в организации такого процесса взаимодействия между субъектами, при котором сохраняется пользовательский контекст, необходимый для его корректного отображения в разрабатываемой системе.

Новыми научными результатами диссертационной работы, выносимыми на защиту, являются:

1. Модель взаимодействия конечного пользователя и разработчика на этапе концептуального проектирования табличных баз данных, отличающаяся от известных тем, что процесс получения исходных данных о предметной области в виде понятий, состоящих из набора реквизитов и показателей, формируется из смысла терминов предметной области, используемых конечным пользователем и представляемых процессом преобразования предложенной формы терминов в понятия. (п. 3 паспорта специальности).

2. Способ представления исходных данных о предметной области в виде формы терминов, отличающийся от известных тем, что форма термина определяется формой элементов документационного обеспечения информационной деятельности конечного пользователя (п. 3 паспорта специальности).

3. Методика преобразования формы терминов в набор реквизитов и показателей, отличающаяся от известных тем, что реквизиты и показатели формируются из модели информационной деятельности конечного пользователя, получаемой путем разбиения элементов документационного обеспечения на смысловые группы и представляемой в виде ультраграфа. (п. 3 паспорта специальности).

4. Методика формирования исходных данных для концептуального проектирования, отличающаяся от известных наличием формальной процедуры определения набора реквизитов и показателей на основе результатов обработки ультраграфа модели информационной деятельности конечного пользователя (п. 3 паспорта специальности).

Полученные новые результаты соответствуют:

- пункту 3 паспорта специальности в части информационного обеспечения процессов и систем, в том числе новых принципов организации и структурирования данных, концептуального, логического, физического проектирования табличных, текстовых, графических и мультимедийных баз данных.

Положения, выносимые на защиту:

1. Модель взаимодействия конечного пользователя и разработчика, позволяющая изменить процесс концептуального проектирования базы данных, вовлекая в него конечного пользователя.

2. Измененный процесс разработки базы данных, позволяющий минимизировать вероятность возникновения семантического разрыва на начальном этапе проектирования базы данных.

3. Метод создания концептуальной модели, реализующий новую модель взаимодействия, которая предполагает фиксацию конечными пользователями смысла терминов предметной области в форме модели информационной деятельности, являющейся основой для построения концептуальной модели;

4. Методика формирования конечными пользователями модели информационной деятельности, включающая в себя алгоритм формирования

логической структуры элементов ЭДО - разложения элементов документационного обеспечения на части и алгоритм формования связей между частями логических структур элементов ЭДО.

5. Метамодель для описания модели информационной деятельности в формальном представлении в виде ультраграфа.

6. Методика извлечения реквизитов и показателей из ультраграфа модели информационной деятельности.

7. Результаты оценки эффективности метода построения концептуальной модели на примере ее сравнения с эталоном.

Практическая ценность результатов исследования определяется возможностью их применения на предприятиях и организациях, разрабатывающих информационно-справочные системы, сложность которых определяется составом и структурой обрабатываемой информации. На базе созданных в диссертационной работе метода, методик, метамодели и средства могут быть разработаны инструменты, обеспечивающие привлечение конечного пользователя к разработке прикладных решений с сохранением смысла знаний о предметной области.

Результаты работы внедрены в деятельность предприятия «ФастСофтРус», занимающегося разработкой наукоёмкого программного обеспечения, а также в образовательный процесс Института компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета при реализации дисциплины «Технологии разработки автоматизированных систем» в рамках образовательной программы магистратуры по направлению 09.04.01 «Информатика и вычислительная техника».

Диссертационная работа состоит из четырех глав, введения, заключения и приложений.

Основные результаты диссертационного исследования доложены на IX международной научно-практической конференции «Технологии разработки информационных систем» (Геленджик, 2019 г.); ХХШ Международной междисциплинарной научной геоконференции Геодезия, геология и горное дело, экология и менеджмент - SGEM 2020 (Болгария, Албена 2020); X международной

научно-технической конференции «Технологии разработки информационных систем» (ТРИС-2020) (Геленджик, 2020 г.), III Национальной научно-практической конференции «Цифровизация региона: проблемы и перспективы, посвященной 10-летию кафедры бизнеса и информационных систем в экономике» 2021 г. Элиста. ХХ1Ш Международной междисциплинарной научной геоконференции Геодезия, геология и горное дело, экология и менеджмент - SGEM 2021 (Болгария, Албена 2021); XII Всероссийская Школа-семинар, посвященная Году Науки и технологий «Исследования и творческие проекты для развития и освоения проблемных и прибрежно-шельфовых зон юга России» (Геленджик, 2021 г.) 4Ш Международная конференция по футуристическим тенденциям в сетях и вычислительных технологиях ( Университет Нирма, Индия 2021)

1 Обзор существующих подходов и реализующих их методов построения концептуальной модели базы данных

1.1 Проблемы обеспечения качества информационных систем, обусловленные ошибками при разработке баз данных

Одна из основных целей компаний, занимающихся разработкой программного обеспечения - удовлетворить ожидания и учесть все пожелания клиентов к разрабатываемому продукту [22,23]. Однако, как показывает статистика агентства The Standish Group International, доля успешных ИТ-проектов в среднем составляет 30%, а доля неуспешных и проблемных - 70% [11]. Причинами провалов, по мнению авторов работы [11] являются:

• перерасход средств (наблюдается у 52 % компаний);

• перерасход времени (наблюдается у 75 % компаний);

• несоответствие функций реализованной программной системе (далее «системы») ожиданиям пользователя - наблюдается у 68% компаний.

Еще одним важным фактором для успешного завершения проекта является качество обработки данных в системе. Так, для систем, ориентированных на обработку данных (информационных систем), ключевую роль играет их организация. Помочь понять и представить организацию данных призвана база данных системы (далее БД) [24]. Таким образом, БД - это неотъемлемая часть информационной системы, создаваемая в процессе ее разработки. База данных является важным источником сведений о системе и степень её достоверности напрямую сказывается на результатах разработки [25].

Справедливо отметить, что причины провалов зависят от множества таких проблем как: ошибки участников разработки (аналитиков, проектировщиков, разработчиков), изменение условий внешней среды (изменение требований к организации, изменение рынка.) и т. д. Рассмотрим более подробно проблемы, связанные с ошибками участников разработки.

Как отмечается в работе [11], ошибки возникают из-за того, что клиенты не могут точно сформировать свои потребности, а разработчики разрабатывают

решения, лишь частично понимая, как система должна работать. С точки зрения клиента, разработка нового программного решения - это «путешествие в новый мир», и как показывает практика, клиенты не могут полностью сформулировать свои точные потребности в продукте, который они никогда не использовали.

Процесс разработки базы данных в рамках общего цикла разработки информационной системы можно традиционно разделить на основные этапы: 1) исследование и анализ предметной области (далее анализ); 2) концептуальное проектирование; 3) логическое проектирование; 4) физическое проектирование; 5) реализация физической модели исполняемых файлов БД. [4]

Также справедливо отметить, что при различных подходах к разработке, роли членов команды разработчиков и заказчиков систем (далее будем использовать термин «субъекты») могут иметь различные названия, а также некоторые субъекты могут выполнять несколько ролей. Таким образом, для однозначного определения отношения субъектов к этапам разработки определим следующие типы субъектов:

— Представитель предметной области (ПО) - субъект, первичный «носитель знаний» о предметной области, ее процессах, свойствах и иных особенностях. Таким субъектом могут являться заказчики, представителя заказчика, будущие конечные пользователи информационной системы.

— Исследователь предметной области (ПО) - субъект, изучающий предметную область с целью формирования границ разрабатываемой системы, ее места и роль в предметной области, определяющий требования к создаваемому объекту.

— Идеолог объекта - субъект, проектирующий образ информационной системы, создающий артефакты специфицирующие компоненты системы, относящиеся в том числе к базе данных и являющиеся основой для ее реализации.

— Создатель объекта - субъект, реализующий образ информационной системы в виде файлов исходного кода, представляющих основные компоненты системы.

Представитель предметной области Исследователь предметной области Идеолог объекта Создатеь объекта

Анализ взаимо действие \ -

Концептуальное проектирование / взаимод ействие —

Логическое проектирование 71 ' взаимодействие X

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Лапшин Вячеслав Сергеевич, 2022 год

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Голицына О. Л., Максимов Н. В., Попов И. И. Базы данных //М.: Форум, Сер: Профессиональное образование. - 2006.

2. Кучеров, С.А. Метод построения структурно-независимых баз данных с использованием реляционных технологий [Текст] / С.А. Кучеров, Ю.И. Рогозов, А. С. Свиридов // Новые технологии, Информационные технологии, №2, — 2011. — С.52-59.

3. Elmasri R., Navathe S. B. Database systems. - Boston, MA: Pearson Education, 2011. - Т. 9.

4. Кириллов В. В. Введение в реляционные базы данных. - БХВ-Петербург, 2012.

5. Методология [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://myalm.ru/glossary/Методология. - Дата доступа: 27.01.2022.

6. Лапшин В. С., Рогозов Ю.И., Кучеров С.А., Кандыба К.С., Исследование и анализ проблем перехода между этапами разработки информационных систем. /Журнал "Информатизация и связь" N3 2020 г. Издательство: Редакция журнала "Информатизация и связь" (Москва) ISSN: 2078-8320 С.61-66.

7. Беликов А. Н. Анализ проблемы согласованности смыслов и их форм, используемых на разных этапах разработки информационных систем //Информатизация и связь. - 2018. - №. 4. - С. 109-113.

8. Дегтярев А. А. Анализ способов сокращения семантического разрыва при разработке программного обеспечения //Технологии разработки информационных систем ТРИС-2012. - 2012. - С. 145-151.

9. Шарков Ф. Коммуникология: основы теории коммуникации. -Litres, 2020.

10. Финн В. К. Философские проблемы логики интеллектуальных систем //Новости искусственного интеллекта. - 1999. - №. 1. - С. 36-51.

11. Standish Group 2015 Chaos Report - Q&A with Jennifer Lynch, [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://www.infoq.com/articles/standish-chaos-2015. - Дата доступа: 27.01.2022.

12. Беликов А. Н., Рогозов Ю. И. Методологическая модель для согласования этапов разработки информационной системы //Информатизация и связь. - 2017. - №. 4. - С. 61-64.; Рогозов Ю. И. и др. Системный подход к построению информационных систем на основе жизненного цикла //Известия Южного федерального университета. Технические науки. - 2009. - Т. 90. - №. 1.

13. Bloch M., Blumberg S., Laartz J. Delivering large-scale IT projects on time, on budget, and on value //Harvard Business Review. - 2012. - С. 2-7Dervin B. From the mind's eye of the user: The sense-making qualitative-quantitative methodology //Sense-making methodology reader. - 1992.

14. Кознов А. Б. Влияние цифровизации на рынок труда //Международный журнал гуманитарных и естественных наук. - 2019. - №. 42. - С. 177-179.

15. Dervin B. Sense-making theory and practice: an overview of user interests in knowledge seeking and use //Journal of knowledge management. - 1998. - Т. 2. - №. 2. - С. 36-46.

16. Dervin B. L. Clear... unclear? Accurate... inaccurate? Objective... subjective? Research... practice? Why polarities impede the research, practice and design of information systems and how Sense-Making Methodology attempts to bridge the gaps. Part 1 //Journal of evaluation in clinical practice. - 2010. - Т. 16. -№. 5. - С. 994.

17. Cheuk B., Dervin B. Leadership 2.0 in Action: A Journey from Knowledge Management to" Knowledging" //Knowledge Management & E-Learning: An International Journal. - 2011. - Т. 3. - №. 2. - С. 119-138.

18. Рогозов, Ю.И. Новый подход реализации идеи «программирование без программиста» [Текст] / Ю.И. Рогозов, А. А.

Дубровский, А. С. Свиридов Известия Южного федерального университета. Технические науки, Т. 89. № 12, — 2008. — С.186-193

19. Рогозов Ю. И. Парадигма смыслового проектирования системных объектов //Труды ИСА РАН. - 2017. - Т. 67. - №. 3-2017. - С. 41.

20. Rogozov Y. Approach to the construction of a systemic concept //International Conference on Intelligent Information Technologies for Industry. -Springer, Cham, 2017. - С. 429-438.

21. Токмаков Г. П., Савкин А. Л. Функциональная связь, реквизиты и показатели как средства разработки семантически корректных схем баз данных //Автоматизация процессов управления. - 2020. - №. 3. - С. 39-49.

22. Brooks, F. No Silver Bullet / F. Brooks // Information Proceeding of the IFIP 10th World Computing Conference. -1986. - P. 1069-1076. (Русский перевод: Ф. Брукс. Мифический человеко-месяц или как создаются программные системы. - СПб.: Символ, 2000. -298 c.)

23. Берлинский, К. Набор серебряных пуль. Справочник удачных проектных решений при разработке ПО. [Электрон. ресурс] / К. Берлинский 2004. — Режим доступа: http://www.softcraft.ru/design/nspbook/nspbook.pdf

24. Teorey T. J. Database modeling and design. - Morgan Kaufmann, 1999.

25. Туманов, В. Е. Основы проектирования реляционных баз данных. [Текст] / В. Е. Туманов. — М.: Интернет-университет информационных технологий, Бином. Лаборатория знаний, 2011. — 424 С.

26. Тухватулина Л. Р. Принципы классификации моделей коммуникации //Вестник Томского государственного педагогического университета. - 2006. - №. 7.

27. Кучеров, С.А. Способ формального представления метамоделей [Текст] / С.А. Кучеров, Ю.И. Рогозов, А. С. Свиридов // Актуальные проблемы построения информационных систем и процессов — Таганрог: изд-во ТИ ЮФУ, — 2010. — C. 9-15

28. Геркушенко Г. Г., Ткаченко А. В. Сравнительный анализ методологий разработки программного обеспечения //Наука, техника и образование. - 2016. - №. 3 (21). - С. 109-113.

29. Лапшин В. С. Обзор методов создания моделей программных систем //Технологии разработки информационных систем ТРИС-2019. - 2019. - С. 230-233.

30. Anwar A. A review of rup (rational unified process) //International Journal of Software Engineering (IJSE). - 2014. - Т. 5. - №. 2. - С. 12-19.

31. Turner M. Microsoft® solutions framework essentials: building successful technology solutions. - Microsoft Press, 2006.

32. ГОСТ 34.601-90 «Автоматизированные системы. Стадии создания»

33. Rahimi B., Safdari R., Jebraeily M. Development of hospital information systems: User participation and factors affecting it //Acta Informatica Medica. - 2014. - Т. 22. - №. 6. - С. 398.

34. Sun Z. User involvement in system development process //Proceedings of the 2nd International Conference on Computer Science and Electronics Engineering. - Atlantis Press, 2013. - С. 410-413.]

35. Rizvi, R. F., Marquard, J. L., Hultman, G. M., Adam, T. J., Harder, K. A., & Melton, G. B. (2017). Usability evaluation of electronic health record system around clinical notes usage-an ethnographic study. Applied clinical informatics, 8(4), 1095.

36. Kruchten P. The rational unified process: an introduction. - Addison-Wesley Professional, 2004.

37. Золотарев О. В., Шарнин М. М. Методы извлечения знаний из текстов естественного языка и построение моделей бизнес-процессов на основе выделения процессов, объектов, их связей и характеристик //Труды Международной научной конференции CPT2014. - 2015. - С. 92-98.

38. Карнаух И. В. Инструментарий управления знаниями на предприятии //Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Экономика. Информатика. - 2011. - Т. 18. - №. 7-1 (102).

39. Прима Я. Г., Прима П. А. Применение универсальных методов сбора данных в маркетинге и проектном менеджменте //Экономические и социально-гуманитарные исследования. - 2018. - №. 3 (19).

40. Долгопятова Т. Г. Эмпирические обследования предприятий: методы и практика //Экономический журнал Высшей школы экономики. -2008. - Т. 12. - №. 3.

41. Burbank D., Hoberman S. Data modeling made simple with CA ERwin Data Modeler R8. - Technics Publications, 2011.

42. Ross D. T. Applications and Extensions of SADT //Computer. - 1985. - Т. 18. - №. 04. - С. 25-34.

43. Davis R. ARIS design platform: advanced process modelling and administration. - Springer Science & Business Media, 2008.

44. Unified Modeling Language (OMG UML), Version 2.5. - 2013. - 786

p.

45. Fernandez A. Camunda BPM platform loan assessment process lab //Brisbane, Australia: Queensland University of Technology. - 2013.

46. Chinosi M., Trombetta A. BPMN: An introduction to the standard //Computer Standards & Interfaces. - 2012. - Т. 34. - №. 1. - С. 124-134.

47. Kopp A., Orlovskyi D. A Method for Business Process Model Analysis and Improvement //ICTERI PhD Symposium. - 2019. - С. 1-10.

48. Методология Питера Чена // Сайт с учебно-методическими материалами и результатами научных исследований доцента кафедры "Информационные технологии и системы" Дальневосточного государственного университета путей сообщения Владимира Викторовича Анисимова, выполненные лично или в соавторстве. URL: https://sites.google.com/site/anisimovkhv/learning/pris/lecture/tema7/tema7_5 (дата обращения: 18.10.2021).

49. Арсенова Е. В., Соколова Т. Ю. Создание ценности совместно с потребителем на рынке В2В //Стратегические решения и риск-менеджмент. -2017. - №. 3 (102).

50. Бикмуллина И. И. Автоматизация синтеза моделей UML в процессе разработки программного обеспечения //Прогрессивные технологии и процессы. - 2015. - С. 142-146.

51. Бикмуллина И. И. Математическая модель синтеза uml диаграммы классов //Вестник Казанского технологического университета. - 2016. - Т. 19. - №. 22.

52. Бикмуллина И. И., Барков И. А., Кирпичников А. П. Разработка информационной технологии синтеза диаграмм классов //Вестник Казанского технологического университета. - 2016. - Т. 19. - №. 24.

53. Massel L., Massel A., Pesterev D. Knowledge Management Technology Using Ontologies, Cognitive Models and Production Expert Systems //21 st International Workshop on Computer Science and Information Technologies (CSIT 2019). - Atlantis Press, 2019.

54. Лядова Л. Н., Суворов Н. М., Василюк В. А. Архитектура DSM-платформы, основанной на знаниях //Технологии разработки информационных систем ТРИС-2020. - 2020. - С. 304-311.

55. Кознов Д. В. Основы визуального моделирования //М.: Изд-во Интернет университета информационных технологий, ИНТУИТ. ру, БИНОМ, Лаборатория знаний. - 2008.

56. Кознов Д. В. Методология и инструментарий предметно-ориентированного моделирования: дис. - Диссертация на соискание учёной степени доктора технических наук, СПбГУ, 2016.;

57. Ботов Д. С. Обзор современных средств создания и поддержки предметно-ориентированных языков программирования //Вестник ЮжноУральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. - 2013. - Т. 13. - №. 1.

58. Ivanova V. et al. Domain-specific languages for embedded systems portable software development //Proceedings of 16th Conference of Open Innovations Association FRUCT. - IEEE, 2014. - С. 24-30.

59. Furtado A. W. B., Santos A. L. M. Tutorial: Applying Domain-Specific Modeling to Game Development with the Microsoft DSL Tools.

60. Kelly S. Domain-Specific Modeling: Enabling Full Code Generation. -John Wiley & Sons, 2008. - 340 p.

61. Суворов Н. М., Лядова Л. Н. HP-граф как основа для разработки редактора визуальных моделей DSM-платформы //Труды Института системного программирования РАН. - 2020. - Т. 32. - №. 2.

62. Айзатуллова Р. Р. и др. Моделирование бизнес-процессов с использованием DSM-платформы MetaLanguage //Известия Южного федерального университета. Технические науки. - 2014. - №. 6 (155).

63. Лядова Л. Н., Сухов А. О. Языковой инструментарий системы MetaLanguage //Математика программных систем. - 2008. - С. 40-51.

64. Fowler M. et al. The agile manifesto //Software Development. - 2001. - Т. 9. - №. 8. - С. 28-35.

65. Thiemich C., Puhlmann F. An agile BPM project methodology //Business process management. - Springer, Berlin, Heidelberg, 2013. - С. 291-306.

66. Rossi C. et al. A tool for user-guided database application development //Automatic Design of XML Models using CBD Proceedings of the Fifth International Conference on Software and Data Technologies, ICSOFT. - 2010. -Т. 2. - С. 195-200.

67. Fischer G., Giaccardi E. Meta-design: A framework for the future of end-user development //End user development. - Springer, Dordrecht, 2006. - С. 427-457.

68. Costabile M. F. et al. Visual interactive systems for end-user development: a model-based design methodology //IEEE transactions on systems, man, and cybernetics-part a: systems and humans. - 2007. - Т. 37. - №. 6. - С. 1029-1046.

69. Sanchis R. et al. Low code as enabler of digital transformation in manufacturing industry //Applied Sciences. - 2020. - Т. 10. - №. 1. - С. 12.

70. Maiya A. S. ktrain: A low-code library for augmented machine learning //arXiv preprint arXiv:2004.10703. - 2020.

71. Аверкин А. Н., Гаазе-Рапопорт М. Г., Поспелов Д. А. Толковый словарь по искусственному интеллекту. - М.: Радио и связь, 1992. - 256 с.

72. Shih A., Choi A., Darwiche A. A symbolic approach to explaining bayesian network classifiers //arXiv preprint arXiv:1805.03364. - 2018.

73. Лапшин В. С. Разработка механизмов трансляции программных моделей, представленных в формате среды Matlab //Математические методы распознавания образов. - 2017. - Т. 18. - №. 1. - С. 198-199.

74. Чернухин Ю. В., Гузик В. Ф., Поленов М. Ю. Инструментальные средства импорта моделей виртуальных моделирующих сред //Искусственный интеллект. - 2006. - №. 4. - С. 59-65.

75. Luger G. F. Artificial intelligence: structures and strategies for complex problem solving. - Pearson education, 2005.

76. Deeptimahanti D. K., Sanyal R. Semi-automatic generation of UML models from natural language requirements //Proceedings of the 4th India Software Engineering Conference. - 2011. - С. 165-174.

77. Gulia S., Choudhury T. An efficient automated design to generate UML diagram from Natural Language Specifications //2016 6th international conference-cloud system and big data engineering (Confluence). - IEEE, 2016. - С. 641-648.

78. Mohanan M., Samuel P. Natural Language Processing Approach for UML Class Model Generation from Software Requirement Specifications via SBVR //International Journal on Artificial Intelligence Tools. - 2018. - Т. 27. - №. 06. -С.1850027.

79. Swithinbank P. et al. Patterns: Model-driven development using IBM Rational software architect. - IBM, International Technical Support Organization, 2005.

80. Constantinou A. C. et al. From complex questionnaire and interviewing data to intelligent Bayesian network models for medical decision support //Artificial intelligence in medicine. - 2016. - Т. 67. - С. 75-93.

81. Brdjanin D. et al. An online business process model-driven generator of the conceptual database model //Proceedings of the 8th International Conference on Web Intelligence, Mining and Semantics. - 2018. - С. 1-9.

82. Энциклопедия Б. С. 3-е изд.-Т. 2. - 1970.

83. Deming W. E., Edwards D. W. Quality, productivity, and competitive position. - Cambridge, MA: Massachusetts Institute of Technology, Center for advanced engineering study, 1982. - Т. 183.

84. Агапов А. С. и др. Оценка и аттестация зрелости процессов создания и сопровождения программных средств и информационных систем (ISO/IEC TR 15504-CMM), Пер. с англ //Москва," Книга и бизнес. - 2001.

85. Putnik G., Ávila P. Mechanisms to promote continuous improvement in quality management systems //International Journal for Quality Research. - 2015.

- Т. 9. - №. 1. - С. 1-8.

86. Гулиев Я. И., Хаткевич М. И. Процесс и документ в медицинских информационных системах //Программные системы: теория и приложения. -2004. - Т. 3

87. Макаров С. С., Жидкова Т. З., Косенко Е. Ю., Зиборов М.В., Финаев В.И. Моделирование и информационное обеспечение медицинских учреждений. - Москва, Изд-во Московского государственного университета печати, 2005. - 210 с.

88. Зараменских Е. П. Информационные системы: Управление жизненным циклом. - 2019.

89. Свиридов А. С. Разработка метода и алгоритмов построения модели информационных потоков предприятия. - 2004.

90. Самохвалов Ю. Я., Бурба О. И. Методический подход к предпроектному обследованию объектов автоматизации //Спещальна техшка.

- 2016. - С. 115.

91. Мишенин, А. И. Теория экономических информационных систем. Практикум: учебное пособие / А. И. Мишенин, С. П. Салмин. - Москва: Финансы и статистика, 2021. - 192 с. - ISBN 978-5-00184-040-4. - Текст: электронный // Лань: электронно-библиотечная система. - URL: https://e.lanbook.com/book/179825 (дата обращения: 19.01.2022).

92. Максудова Л. Г., Цветков В. Я. Классификация информационных ресурсов //Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка.

- 2000. - №. 4. - С. 140-149.

93. Добряков И. А., Булавский П. Е., Марков Д. С. Анализ документооборота дистанции СЦБ на основе международных стандартов //Известия Петербургского университета путей сообщения. - 2015. - №2. 2 (43).

- С. 39-47.

94. Копытов В. В., Шульгин А. О. Методика предпроектного анализа и моделирования при разработке автоматизированной информационной системы вуза //Наука. Инновации. Технологии. - 2005. - №. 43. - С. 152-162.

95. Андерсон, Дж. Дискретная математика и комбинаторика [Текст] / Дж. Андерсон, — М.: изд-во Вильямс, — 2004. — 960 C.

96. Куратовский, К. Теория множеств: Перевод с английского М. И. Кратко под редакцией А. Д. Тайманова [Текст] / К. Куратовский, А. Мостовский — М.: Мир, — 1970. — 416 C.

97. Словарь-справочник лингвистических терминов. Изд. 2-е. - М.: Просвещение. Розенталь Д. Э., Теленкова М. А. 1976.

98. Annex A., Annex B. ECMA-376, Office Open XML File Formats-Open Packaging Conventions.

99. Овчинников В. А. Графы в задачах анализа и синтеза структур сложных систем. - 2014.

100. Абадаева Г. Н., Юданова В. В. Типы данных в языках программирования семейства C //Вестник современных исследований. - 2018.

- №. 12.15. - С. 7-9.

101. Берштейн Л.С., Карелин В. П., Целых А.Н. Модели и методы принятия решений в интегрированных интеллектуальных системах. - Ростов-на-Дону: Изд-во Ростовского университета, 1999. - 278 с.

102. Вихнин А.Г., Сакипов Н.З. Штурм четвертого мегапроекта: кто будет новым Биллом Гейтсом? Системный анализ и выбор стратегии. М.: Издательство «Диалог-МИФИ», 2008. 288 с.

103. Z. Abedjan, P. Schulze, and F. Naumann. DFD: Efficient functional dependency discovery. In Proceedings of the International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM), pages 949-958, 2014

104. Аристов С. А. Имитационное моделирование экономических систем: Учеб. посо- бие. - Екатеринбург: Изд-во Урал.гос. экон. ун-та, 2004.

105. Brdanin D. et al. Automatic derivation of the initial conceptual database model from a set of business process models //Computer Science and Information Systems. - 2021. - №. 00. - С. 66-66.

106. Conway M. E. How do committees invent //Datamation - 1968. - Т. 14. - №. 4. - С. 28-31.

107. Куликова Л. Л., Швакин В. Ю. Особенности оценки эффективности ИТ-проектов //Вестник Иркутского государственного технического университета. - 2010. - №. 3 (43).

108. Тарануха А. С. Привлечение субподрядчика при разработке ПО //Сборник научных трудов SWorld. - 2013. - Т. 35. - №. 2. - С. 12-15.

Расчетный документ - «Счет на оплату»

Втмание! Оплата дажюго счета означает согласие с условиями поставки товара. Уведомление об оплате обязательно, в противном случае не гарантируется наличие товара на складе. Товар отпускается по факту прихода денег на р/с Поставщика, самовывозом, при

Банк получателя БИК

Сч. №

ИНН |кпп Сч. №

Получатель

Счет на оплату № 4 от 17 апреля 2007 г.

Поставщик: хххххххххххххххххххххх Грузоотправите ххххххххххххххххххххх Покупатель: ххххххххххххххххххххх

Грузололучател ххххххххххххххххххххх

№ Артикул Товары (работы, услуги) Кол-во Ед. Цена Сумма

1

2

3

4

Итого: В том числе НДС: о к оплате:

Всего наименований хх, на сумму хххххххххх руб.

Руководител _

должность Главный (старший) бухгалтер

Ответственн _

должность подпись расшифровка подписи

Документ - «Заявка на платеж»

Заявка на платеж

№417 от 28.09.2020

ЦФО (отдел, подразделение)

Ф.И.О. ответственного Сидоров С.С.

Поставщик ООО «Сатурн Энд Ко», ИНН 7703021163, КПП 770301001, р/с 40702810000000000123 в АКБ САТУРН, г. Москва, БИК 044535333 к/с 30101810000000000333

Договор с поставщиком Договор № 3 от 12.09.2020

Документ-основание Счет № 33 от 15.09.2020

Форма оплаты Безналичный расчет

Сумма платежа

№ Товары (работы, услуги) Кол-во Ед. Цена Сумма

1 Разработка и продвижение корпоративного сайта 1 усл. 195 000,00 195 000,00

Соответствие бюджету Итого: 195 000,00 Сумма НДС: 39 000,00 Всего с 234 000,00 НДС:

Статья затрат Расходы на рекламу

Статья движения денежных средств Оплата поставщику

Очередность платежа 3 приоритет

Документ - «Платежный календарь».

№ п/п Наименование статей месяц месяц месяц месяц месяц месяц месяц

ПЛАТЕЖИ

1 За сырье, материалы, топливо, электроэнергию товары, услуги

2 Финансовые вложения

3 Платежи в бюджет и внебюджетные фонды

4 Проценты за кредит

5 Оплата труда

6 Перечисление средств в депозиты

7 Погашение кредита

8 Авансы выдаваемые

9 Прочие

ИТОГО ПЛАТЕЖИ

ПОСТУПЛЕНИЯ СРЕДСТВ

1 За реализованную продукцию

2 За реализованные ценные бумаги

3 Авансы полученные

4 Возврат депозитов

5 Ссуды полученные

6 Прочие

ИТОГО ПОСТУПЛЕНИЯ

Превышение платежей над поступлениями

Превышение поступлений над платежами

Документ - «Реестр платежей».

подпись

Инструментальное средство пользователя.