BP u malom biznisu

8/8/2019 BP u malom biznisu

1/73

Klasini sistemi i BP

19.11.2010 INFO SISTEM malog biznisa 2010 1

FAKULTET ZA PREDUZETNIKI BIZNIS

Doc.dr Boban M Brankovi


2/73

Klasini sistemi

Poetak primena raunara za obradu podataka Nisu postojale BP

Klasini sistemi datoteke i programski jezici Kompleksnije poslovne aplikacije Brojne mane sistema zasnovanih na datotekama i

programskim jezicima



3/73

Klasini sistemi


Datoteka X1

Datoteka X2

Datoteka X3

Datoteka Y1

Datoteka Y2

Datoteka Z1

Datoteka Z2

Datoteka Z3Datoteke podaci na disku

Aplikacija X

Aplikacija Y

Aplikacija Z


4/73

Klasini sistemi

- primer -


Program A Program B Program C Program A Program B Program A Program B

Porudbine Naplate Plate

Podaci o kupcuPodaci o

porudbinama Cene proizvodaPodaci o

zaposlenimaPodaci o kupcu

Podaci oproizvodima

Odeljenje prodaje Raunovodstvo Finansije


5/73

Klasini sistemi

- nedostaci -

Zavisnost izmeu programa i podataka Svaki program mora da poznaje detaljan opis datoteka

Redudansa podataka Pojavljivanje istih podataka u razliitim datotekama

Ogranienost deljenja podataka Zasebni podaci odeljenja, nema integrisanih izvetaja

Dugo vreme za razvoj Nema nastavka razvoja, najlake je ispoetka Teko odravanje programa

80% budeta za razvoj se troi na odravanje



6/73

Pristup BP

Potencira integraciju i deljenje podataka izmeusvih odeljenja jedne organizacije

Zahteva potpunu promenu u nainu razmiljanja,na svim nivoima upravljanja

Podaci koji su prethodno uvani u vie razliitihdatoteka, sada su integrisani u jedinstvenu BP

Zajedno sa podacima uvaju se i metapodaci Postoji posebna softverska komponenta DBMS

(SUBP) interfejs izmeu programa i podataka



7/73

Pristup BP


KupciZaposleniProizvodi

Porudbine...

MetapodaciMetapodaci

ODELJENJEPRODAJE

RAUNOVODSTVO

FINANSIJE

APLIKACIJE BAZEPODATAKA

DBMS


8/73

Pristup BP

- prednosti -

1. Nezavisnost izmeu programa i podataka

Odvajanje metapodataka od aplikacija koje koriste podatke

Omoguen prenos podataka organizacije na druge

raunarske sisteme bez potrebe za promenom programa2. Minimalna redudansa podataka

Podaci su integrisani u jedinstvenu logiku celinu

Svaki podatak se nalazi samo na jednom mestu u BP

3. Poboljana konzistentnost podataka

Ne postoji redudansa podataka, i smanjene su greke



9/73

4. Poboljana razmena podataka BP je resurs cele organizacije Korisnici imaju razliite poglede na jedinstvenu BP

5. Poveana produktivnost u razvoju aplikacija Smanjeni su trokovi za razvoj novih aplikacija Programeri razmiljaju o funkcijama, a ne o detaljima opisa

podataka ili implementaciji

6. Smanjena potreba za odravanjem programa Mogue je nezavisno promeniti format podataka ili aplikaciju


Pristup BP- prednosti -


10/73

Pristup BP

- rizici -

1. Novo, obueno osoblje Promene tehnologije, neprekidne obuke

2. Trokovi i sloenost instaliranja, upravljanja i radasistema sa bazama podataka Dodatni hardver i softver

3. Trokovi konvertovanja podataka

4. Potreba za izradom sigurnosnih kopija ioporavkom podataka (backup)

5. Konflikti u organizaciji



11/73

Vrste BP

Line BP

BP za radne grupe

BP odeljenja BP organizacija

Internet, intranet i extranet BP



12/73

Tipino okruenje BP



13/73

Istorijat

Istorija Omoguava da se shvati gde smo danas uinformacionim tehnologijama

Ako znamo istorijske podatke, lake je shvatiti gdesmo danas i lake je reavati probleme ubudunosti

Mogue je da prvi poslovi u IT, koji e se obavljati

posle studiranja, budu prevazieni (zaboravljeni)posle npr. 10 do 20 godina



14/73

Istorijat

Nastanak BP se vezuje za Herman-a Holerith-a 1884 patent za AOP

Svaki stanovnik je predstavljen sa 80 karaktera

Unos podataka buenim karticama

Programiranje vrsta prebrojavanja izabranapreklopnikom

Dotadanja obrada podataka o popisu je sa 10 godinasmanjena na 6 nedelja



15/73

Istorijat

60

Specifini programi za tano odreene podatke

Obrada podataka na mainframe raunarima

Sistemi zasnovani na datotekama Pojava sistema za upravljanje bazama podataka, ali

samo u istraivakim projektima Upravljanje velikom koliinom podataka

Prvi koraci u standardizaciji DBT Grupa (Data Base Task Group)



16/73

Istorijat

60


Database

MAINFRAME Dumb Terminals


17/73

Istorijat

70

Komercijalizacija DBMS Relacioni model je prvi put definisan od strane

E.F.Codd 1970. godine Odvajanje logikog modela od fizikog naina smetanja

podataka

Pojava hijerarhijskih i mrenih modela podataka Za pristup i najjednostavnijim podacima bili su potrebni

izuzetno sloeni programi Ograniena nezavisnost programa i podataka Nije bila prihvaena ni jedna teorijska podloga



18/73

Istorijat

80

iroka primena relacionog modela

ER (entity relationship) modelovanje

Relacioni model je 2. generacija DBMS-a Pojava SQL-a

Pogodan za klijent/server obradu

Paralelni prenos podataka Primena grafikog korisnikog interfejsa (GUI)



19/73

Istorijat

80


Database

Database

Server Computer:Software

Smart Clients:GUI Interface and Software

Kako su personalniraunari (PC) postali bri i

dostupniji, obradapodataka (procesiranje) sepreselilo sa mainframe-ana PC

Takvi PC raunari sunazvani smart clients or

workstations Razvoj aplikacija sa GUI

(graphical user interface).Word, Excel, PowerPoint,

... nastaju u to vreme


20/73

Istorijat

90

Razvoj raunarskih mrea i klijent/server obrada

Pojava multimedijalnih podataka (grafika, zvuk,slika i video zapis)

Pojava objektno orijentisanih BP trea generacijamodela

Pojava WWW

Razvoj aplikacija zasnovanih naWWW/Internet/DB osnovi



21/73

Istorijat

90


Database Database Database

RaunovodstvoProizvodnja

Marketing

Veliki broj razliitih aplikacijana klijentima

Razliiti softveri na razliitimsistemima zahtevajuintegraciju

To je esto teko i veoma

skupo Ako se izvri poboljanje u

nekoj softverskoj aplikaciji vrloesto se vri upgradeservera i

svih klijenata Poznato je da su poslovniprocesi dinamini i da

zahtevaju este promene

poslovne politike

Problemi: Izolovani neintegrisani sistemi


22/73

Istorijat

90


Database

Na DB serveru je softver

koji upravlja podacim(skladitenje podataka idobijanje informacija)

Na aplikacionom serveru jesoftver kojim se reavaju

poslovne aplikacije(kreiranje dokumenata,poslovna logika,manipulacija podacima itd.)

Klijent moe da biraaplikacije za rad, ali seposlovnim aplikacijamapristupa preko Internetbrowser-a

Razvoj aplikacija BP od 90Vieslojna arhitektura

Database Server:SoftwareApplication Server:

Software

Thin Clients:GUI Interface,

Browser


23/73

od 2000

Upravljanje sloenim tipovima podataka Distribuirane baze podataka nasuprot

centralizovan (zbog snienja cene komunciranja)

Primena vetake inteligencije e olakati pristuppodacima i neobuenim korisnicima Razvoj novih tehnika i algoritama za analizu

podataka analiza skladita podataka

irenje linih baza podataka, zbog novih standardau beinim komunikacijama Zatita podataka



24/73

od 2000


Database

NEWS

SPORTSENTERTAINMENT

HOROSCOPES

PICTURES

MOVIES

CHAT ROOMSGAMES

WEB USERS

DATABASE powers the Web

Mreno raunarstvo (GridComputing): Novi model Svi raunari neke organizacije su

korisnici usluga Gradi se softverska infrastruktura

koja radi na velikom broju umreenihraunara

Korisnik (klijent) postavlja zahtevekoji se obrauju negde u mrei nanajefikasniji mogui nain

Kao kod elektrine struje: Udomovima postoji elektrina mrea

(220 V), a gde se su generatori ikako je izvedena elektrina mrea to

se ne zna.


25/73

INFO SISTEM malog biznisa 2010 01-25

Konsultacije:

etvrtkom od 12-14h

Predava: Doc. Dr Boban Brankovi

e-mail: [email protected]

Asistent: Mr Darko Vukovie-mail: [email protected]
mailto:[email protected]:[email protected]


26/73


(Modelovanje)

Doc.dr Boban M Brankovi

FAKULTET ZA PREDUZETNIKI BIZNIS


27/73

Modelovanje

Modeli su ovekovo sredstvo pojednostavljivanjaproblema i njegovo posmatranje samo sa

stanovita bitnih za ciljeve analize. ovek, obdaren sposobnostima apstraktnog

naina miljenja, stvara jedan apstraktni modelrealnog sveta.

Takav model realnog sveta (objekta posmatranja)zasniva se na simbolima i zove se konceptualnimodel.



28/73

Modelovanje

Modelovanje se radi paralelno sa analizom potreba Kako se informacije prikupljaju, objekti se identifikuju,

dodeljuju im se imena koristei termine bliske krajnjim

korisnicima. Objekti se modeluju i analiziraju korienjem dijagrama

objekti-veze (ER dijagrami). Ako model nije taan, modifikuje se, to ponekad zahteva

da se prikupe dodatne informacije. Ciklus pregledanja i modifikovanja se nastavlja sve dok se

ne dobije potvrda da je model korektan.



29/73

Modelovanje


Bazapodataka

Programi zaizvetavanje

Programiza

odravanje

Relan svetIzlaz1

Izlaz2

Ulaz

Cilj svakog modela je da uini da je: Izlaz1~Izlaz2

Informacioni sistem


30/73

Konceptualno

modelovanje Modelovane je postupak kojim se realni svet svodi

na odreeni broj podataka

Podaci su apstrakcija realnosti - sredstva zakodiranje osobina objekata iz realnog sveta Izbor (selekcija) izdvajanje bitnih objekata Dodeljivanje imena (za svaki objekat, vezu,

atribut) Klasifikacija nehomogenih objekata u homogene

klase i tipove objekata



31/73

Konceptualno

modelovanje

Konceptualni model sadri: Strukturu podataka statiki opis stanja realnog sveta

Operacije izraavaju dinamiku iz realnog sveta Ogranienja (constraints) Ogranienja u modelu koja

su posledica ogranienja iz realnog sveta

Model ne propisuje fiziki oblik u kome se podaciuvaju



32/73

Entiteti

Pod entitetom se podrazumeva sve to se moejednoznano odrediti, identifikovati i razlikovati

Svaki entitet ima svoje osobine

atribute Domen atributa je skup svih moguih vrednostikoje atribut moe poprimiti (slino tipupromenljive u programiranju)

Primarni klju je jedan ili vie atributa ijavrednost jednoznano odreuje primerak entiteta



33/73

Entiteti

Entitetje objekat, pojam, stanje i sl. o kome seprikupljaju, memoriu, obrauju i prezentuju informacije

Entitet po svojoj prirodi moe biti razliit Deo okruenja (lan kolektiva, aparat, zgrada, artikal, vozilo ...) Apstraktni pojam (neka mera, neije zvanje, boja, ...)

Dogaaj (udes, postupak upisa studenata,...) Asocijacija (student-predmet, predmet-profesor, ..., fakultet-

profesor)



34/73

Entiteti

Primer entiteta:STUDENT, FAKULTET, RADNIK, PROIZVOD,

RAUNAR, ISPIT, UPIS, itd. Klasa entiteta: Skup slinih entiteta:

Studenti odreenog fakulteta,

Proizvodi jednog preduzea,

tedni rauni graana u banci, Polaganje ispita na fakultetu, ...



35/73

Atribut

Atributje zajednika osobina koju poseduju svi entitetijedne klase

Svojstva objekta se opisuju preko atributa Primer:

Mogui atributi entiteta STUDENT: BrInd, Ime, Prezime, Fakultet, Smer, Adresa

Broj atributa nije fiksan

Relevantne atribute definie kompetentna osoba U skladu sa eljenim zahtevima (informacijama) Od toga zavisi upotrebljivost dobijenih informacija

Atributi svih entiteta poprimaju odreene vrednosti



36/73

Atribut

Primer: Vrednosti atributa entiteta STUDENT (jedanentitet iz klase studenata): BrInd: 123/03 Ime: Marko Prezime: Markovi Fakultet: FPB Smer: preduzetnitvo i menadment Adresa: Cara Duana 62, 11000 Beograd

Domen skup dozvoljenih vrednosti koje moe da poprimijedan atribut Obeleavanje domena:

Dom(Fakultet)={FFMO, FPI, FTHM}



37/73

Atribut

Premalo atributa: model jednostavan za predstavljanje i analizu, verodostojnost mala,

ogranien je broj upotrebljivih informacija Previe atributa:

verodostojnost odlina, kompleksnost velika, manipulacija podacima teko izvodljiva, dobijaju se konfuzne informacije.

Zadatak projektanta: prepoznavanje prave mere primodelovanju (izbor relevantnih atributa)



38/73

Atribut

Primer 1: Sa aspekta zarada, atribut adresa nije relevantan

Sa aspekta organizovanja prevoza, to jeste relevantan

atribut Primer 2:

Sa aspekta odeljenja za plate atribut vrsta bolesti nijerelevantan

Sa aspekta zdravstvenog odeljenja istog preduzea to jerelevantan atribut



39/73

Atribut

Prosti i sloeni atributi Prosti atributi:

Visina (cm),

Ocena, Smer itd.

Sloeni atributi: Adresa (Ulica, Broj, Mesto, ...)

DatumRoenja (Dan, Mesec, Godina)



40/73

Entiteti i atributi

Nekada je teko razlikovati entitete od atributa

Npr: Adresa moe biti entitet i atribut

Ako je adresa entitet: Prednost viestruka upotreba istog koda

Mana Razliite su potrebe za adresama (kupci,zaposleni, dobavljai itd.)

Moe se desiti da se neprikladne forme za unos primenjuju nasvim mestima npr. nisu iste potrebe kod kupaca i zaposlenih



41/73

Domen

Domen je ui pojam od tipa podataka

Ulica i Prezime su tipa Text,ali su im domeni potpuno razliiti

Npr: Nauno zvanje Text,ali taj tekst moe biti iz skupa{docent, vanredni profesor, redovni profesor}

Za definiciju domena nisu dovoljna ogranienja Npr: Potanski broj je petocifren, ali nisu svi petocifreni

brojevi u igri



42/73

Domen

Domeni mogu biti kompatibilni po tipu Mogue je porediti atribute definisane u tim domenima

Npr: Relacije: Zaposleni i Prodavci Iz uslova: Id_Zaposleni=Id_Prodavci

moe se dobiti nova informacija

Ne moe se vriti kombinovanja relacija poatributima koji nemaju iste domene dobija se

besmislena informacija Veina DBMS-ova to omoguava



43/73

Veze izmeu entiteta

Veze, odnosi - relationship U realnom sistemu objekti nisu meusobno

izolovani, nego se nalaze u meusobnoj interakciji Npr. studenti polau predmetIzmeu entiteta Student i Predmet postoji vezaStudent_Polae_Predmet koja se moe nazvatiIspit

Entiteti izmeu kojih postoji veza zovu se uesniciveze (participants)



44/73

Veze izmeu entiteta

Uestvovanje nekog entiteta u vezi moe bitipotpuno i delimino

Potpuno zapisi takvog entiteta mogu da postoje samoako postoje i u drugom (slab entitet)

Delimino zapisi takvog entiteta mogu da postoje bezobzira na drugi entitet (jak entitet)

Npr. Za IS fakulteta: Zaposleni jak (nezavisan) entitet

Profesor slab (zavisni) entitet



45/73

Veze izmeu entiteta

Npr. Za IS prodavnice: Dobavlja jak entitet

Artikal slab entitetAko Artikal uestvuje potpuno u ovoj vezi:

Nije mogue promeniti dobavljaa jednog artikla, svedok se ne izbriu i svi artikli koje on dostavlja



46/73


47/73

Veze izmeu entiteta

Odnosi izmeu objekata posmatranja prikazuju senajee primenom logike skupova i preslikavanja

njihovih elemenata. Odnosi izmeu entiteta:

1:1; 1: N; N:M



48/73

Veza 1:1


F1

F2

F3

FN

D1

D2

D3

DN

Odnos izmeu entiteta FAKULTET i DEKAN


49/73

Veza 1:N ili N:1


S1

S2

S3

SN

D1

D2

D3

DN

SN-1

Odnos izmeu entiteta STUDENT i DEKAN


50/73

Veza N:M


S1

S2

S3

SN

P1

P2

P3

PN

Odnos izmeu entiteta STUDENT i PROFESOR


51/73

Modeli BP

Razliiti modeli BP: Tabele (flat file, spreadsheet) Hijerarhijski model Mreni model

Relacioni model Objektni model

Zajedniki cilj razliitih modela: Olakati smetanje podataka i dobijanje informacija

Osnovne razlike kod modela: Naini uspostavljanja veza izmeu relacija Ogranienja nad podacima i vezama


Modeli BP


52/73

Modeli BP

- tabele -

Tabele - svi podaci u jednoj tabeli Dobro:

Jednostavno, za mali broj rekorda i atributa

Loe: Redudansa Tekoe kod promena Anomalije auriranja Viak podataka u jednoj tabeli

ifra Ime Prezime Telefon

111-222-333 Milan Markovi 011/123-456123-333-321 Petar Petrovi 011/543-211

123-333-321 Petar Petrovi 063/8234-567

222-333-444 Vera Petrovi 035/25-666



53/73

Hijerarhijski model

Najstariji model

Kao naslee, i danas se koristi

Podaci su smeteni u seriju slogova (zapisa)

Da bi se uspostavila veza izmeu slogova, hijerarhijskimodel uspostavlja relaciju:roditelj naslednik (preslikavanje 1:N)

Roditelji i naslednici su povezani vezama koje se nazivaju

pokazivai Roditelj ima listu pokazivaa za svakog od svojih

naslednika



54/73

Hijerarhijski model


Direktor

Zamenik ZamenikZamenik

Od Od Od Od Od Od Od Od

R

R

R

R

R

R

R

R

R R

R

R

R

R

R

R

R

R


55/73

Hijerarhijski model

Hijerarhijski model: Nedovoljan za kompleksnije veze Lako se transformie u linearnu listu

19.11.2010INFO SISTEM malo biznisa 2010

55

Direktor (ime=Petar, tel=011/234567, itd.)

Zamenik (ime=Marko, ...)Odeljenje (naziv=Plan, ...)

Radnik (ime=Milan, ...)

Radnik (ime=Zoran, ...)

Radnik (ime=Pavle, ...)

Odeljenje (naziv=Analiza, ...)Radnik (ime=Marija, ...)

Radnik (ime=Jovan, ...)

Odeljenje ...........

Zamenik ..........

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


56/73

Hijerarhijski model

Nedostaci: Ne moe se dodati slog u tabelu naslednika dok se ne

ukljui u roditeljsku tabelu

Ne podrava veze tipa N:M Za kompleksnije veze moraju se pojaviti duplikati

(komplikovano odravanje)



57/73

Mreni model

Omoguava da se viestruki skupovi podatakakoriste zajedno putem pokazivaa (ili pointera)

Neke kolone sadre pokazivae na druge tabeleumesto samih podataka.

Tabele su povezane pokazivaima i mogu seposmatrati kao mrena struktura.

Omoguava veze tipa N:M Slabost: kompleksanost i teina upotrebe



58/73

Mreni model


Direktor

Zamenik ZamenikZamenik

Od Od Od Od Od Od Od Od

R

R

R

R

R

R

R

R

R R

R

R

R

R

R

R

R

R


59/73

Relacioni model

Osnovne karakteristike: Sve se predstavlja relacijama (tabelama) Zasniva se na strogoj matematikoj teoriji Minimalna redudansa podataka Jednostavno auriranje podataka Izbegnute su anomalije auriranja Redosled kolona i redova ne utie na informacioni

sadraj tabele

Ne mogu da egzistiraju dva identina reda (rekorda) ujednoj tabeli Svaki red se moe jednoznano odrediti (postoji

primarni klju)



60/73

Relacioni model


BrInd Ime

75/01 Marko

22/02 Petar

156/03 Milan

112/02 Dragan

Student

SifK Naziv

001 Raunovodstvo

002 Baze podataka

003 Osnove finansija

004 Poslovna informatika

Knjiga

005 Marketing

Tabela, sa svojim atributima, je osnovni objekat relacionebaze podataka


61/73

Relacioni model


Grafiki prikaz objekata i njihovih atributa

Student

BrInd

Ime

Knjiga

SifK

Naziv


62/73

Relacioni model


Veze izmeu objekata realnog sveta formira se klasa veza

BrInd Ime

75/01 Marko

22/02 Petar

156/03 Milan

112/02 Dragan

Student

SifK Naziv

001 Raunovodstvo

002 Baze podataka



Knjiga

005 Marketing


63/73

Relacioni model


Klasa veza moe da ima svoje atribute

BrInd Ime

75/04 Marko

22/06 Petar

156/04 Milan

112/05 Dragan

Student

SifK Naziv

001 Raunovodstvo

002 Baze podataka



Knjiga

005 Marketing

12.09.2005

25.03.2006

01.11.200507.03.2007

14.10.2005

15.02.2007

Dri


64/73

Relacioni model


ER dijagram relacionog modela

Student

BrInd

Ime

Knjiga

SifK

Naziv

Dri

Datum


65/73

Relacioni model

Sutina relacionog modela je da se i klase objekatai klase veza izmeu objekata predstavljaju najedinstven nain, tj. preko tabela.

Nije od znaaja gde i kako su smetene tabele RBP se sastoji iz vie tabela. Tabele su povezane

kljuevima

Informacija iz RBP se dobija postavljanjem upita



66/73

Relacioni model


STUDENT (BrInd, Ime) KNJIGA (SifK, Naziv)

DRI (BrInd, SifK, Datum)

Strani klju relacije

Dri koji pokazujena primarni kljurelacije Student

Strani klju relacije

Dri koji pokazuje

na primarni kljurelacije Knjiga

Primarni klju

Relacije Student

Primarni klju

Relacije Knjiga


67/73


68/73

Relacioni model


Atribut 1 Atribut 2 Atribut 3 Atribut 4 Atribut 5

Podataku polju

..................... Slog ili zapis ili n-torka ......................

Naziv tabele

records

fields


69/73

Objektni model

Objektno orjentisani DBMS-ovi omoguavajuuvanje objekata direktno, bez mapiranja zarazliite strukture podataka.

Relacioni DBMS zahteva mapiranje iz objekata utabele.

Informacija je sauvana kao stalni objekat, a ne

kao red u tabeli Postie se efikasnost u smislu prostora potrebnog

za smetanje i uvanje podataka



70/73

Objektni model

Entitet se predstavlja klasom Klasa obuhvata i atribute i ponaanje entiteta (mogue

operacije nad podacima) Npr. Klasa: student

Atributi: BrInd, Ime, Prezime, Fakultet Procedura: polaganjeIspita()

Instance klase objekti Bogatstvo tipova podataka

Tip moe biti i drugi objekat Direktna veza izmeu objekata u aplikaciji i objekata u

BP bolje performanse


b k d l


71/73

Objektni model


BrInd Ime Prezime Fakultet Automobil

123/05 Marko Markovi FPI Golf

------ ----- ----- ----- -----

Student

Naziv RegBr Boja Godite Vlasnik

Golf BG123456 Belo 1993 Marko

------ ----- ----- ----- -----

Automobil

Literatura


72/73

Literatura

[1]Vladimir Blagojevi, Relacione baze podataka, ICNT, Beograd, 2006

[3] S.Trajkovi, S.Markovi, Praktikum iz Baza podataka 2009.[4] Svi udbenici i asopisi koji pokrivaju sadraj predmeta[5] Internet elektronske knjige i asopisi[6] Predavanja nastavnika

INFO SISTEM malog biznisa 2010


73/73

Konsultacije:

etvrtkom od 12-14h

Predava: Doc. Dr Boban Brankovi

e-mail: [email protected]

Asistent: Mr Darko Vukovie-mail: [email protected]
mailto:[email protected]:[email protected]

Documents

BP u malom biznisu