При изучении документа полезно просмотреть списки всех документов, на которые он ссылается (респонденты) и которые имеют ссылки на него (корреспонденты). Из списков респондентов и корреспондентов можно непосредственно перейти к текстам этих документов.

В карточке документа можно ознакомиться с некоторыми атрибутами документа - к каким разделам классификаторов он относится, какие номера, и даты с ним связаны и т.д.

Таким образом, сотрудник ОВД может использовать в своей работе также и информационные правовые системы, решая с их помощью правовые задачи.

Важнейшим элементом современных информационных технологий являются онтологии, которые позволяют производить автоматизированную обработку семантики информации, с целью ее эффективного использования (представления, преобразования, поиска). Соответствующий принцип обработки данных базируется на представлении территориально распределенных баз данных в виде глобальной базы знаний и ориентирован не на осмысление информации человеком, а на обеспечение автоматизированную интерпретацию и обработку информации. На формальном уровне, онтология это система, состоящая из набора понятий и набора утверждений об этих понятиях, на основе которых можно строить классы, объекты, отношения, функции и теории. Концептуальное (или онтологическое) моделирование имеет дело с вопросом о том, как декларативным образом, допускающим повторное использование, описать предметную область, соответствующие словари типов, как ограничить использование этих данных, в предположении понимания того, что может быть выведено из этого описания. Онтология предметной области определяет формальное приближение концептуализации. В онтологии зафиксирована та часть концептуализации, которая зависит от взгляда на мир применительно к конкретной области интересов. Так, при обращении к поисковой системе пользователь будет иметь возможность получать в ответ ресурсы, семантически релевантные запросу, что схематично приведено на рис. 1.

Рис. 1 - Схема взаимодействия пользователя с поисковой системой на основе онтологий

Существуют традиционные языки спецификации онтологий (Ontolingua, CycL, языки, основанные на дескриптивных логиках, такие как LOOM, и языки, основанные на фреймах - OKBC, OCML, Flogic). Более поздние языки основанные на Web-стандартах, такие как XOL, SHOE или UPML, RDF(S), DAML, OIL, OWL созданы специально для обмена онтологиями через Web. В целом, различие между традиционными и Web-языками спецификации онтологий заключается в выразительных возможностях описания предметной области и некоторых возможностях механизма логического вывода для этих языков. Однако в целом можно сказать, что ориентированность языков описания онтологий на системы математической логики делает их слишком тяжеловесными для огромного количества приложений, которым достаточно простого языка описания словарей.

Таким образом, хранилище данных функционирует по следующему сценарию:

- по заданному регламенту в него собираются данные из различных источников - баз данных систем оперативной обработки;

- в хранилище поддерживается хронология;

- наравне с текущими данными хранятся исторические данные с указанием времени, к которому они относятся;

В результате, необходимые доступные данные об объекте управления собираются в одном месте, приводятся к единому формату, согласовываются и агрегируются до требуемого уровня обобщения.

Хранилища данных практически всегда создаются в качестве настройки над множеством существующих OLTP систем, производящих сопровождение реляционных баз данных. Поэтому, наиболее целесообразно, оставаясь на реляционной платформе, воспользоваться преимуществами иерархического и сетевого подхода в процессах семантического моделирования структуры хранилища данных. OLAP-куб создается из соединения таблиц с применением схемы звезды. Схема звезды, лежит в основе реляционного OLAP и является специальной организацией реляционных таблиц, удобной для хранения многомерных показателей. Модель данных состоит из двух типов таблиц: одной таблицы фактов, которая является центром звезды, и нескольких таблиц измерений, по числу измерений в модели данных - лучей звезды. В центре находится таблица, которая содержит ключевые факты, по которым делаются запросы. Множественные таблицы с измерениями присоединяются к таблице «фактов» и показывают возможные варианты анализа агрегированных данных. Количество возможных агрегирований определяется количеством способов, которыми первоначальные данные могут быть иерархически отображены. Куб потенциально должен содержать всю информацию, которая может потребоваться для ответов на любые запросы. Из-за громадного количества агрегатов, зачастую полный расчет происходит только для некоторых измерений, для остальных же производится «по требованию». Иерархии в измерениях необходимы для возможности агрегации и детализации значений показателей согласно иерархической структуре. Вопрос о других измерениях сводится к необходимости понижения уровня абстракции модели, применения функциональной декомпозиции, конечный продукт которой представляет собой иерархию функций. Таблица фактов при этом содержит целочисленные колонки, дающие числовую характеристику каждого, определенного таким образом измерения, и несколько целочисленных колонок-ключей для доступа к таблицам измерений, которые их расшифровывают. За счет использования специальной структуры таблицы измерений реализуется иерархия измерений. Заполняя таблицу фактов, на основании данных об измерениях, определяем координаты добавляемого элемента в таблице. Для каждого измерения составляем список уникальных значений из элементов, хранящихся в столбцах. Кроме того, можно производить предварительное агрегирование фактов для записей, имеющих одинаковые значения размерностей. Вариант структуры приведен на рис. 2.

В гиперкубе измерения фактически являются осями, а значения измерений - координатами на этих осях. Очевидно, что куб будет заполнен неравномерно.

Рис. 2. - Структура списка уникальных значений

Таким образом, если объединим записи, которые имеют одинаковые значения измерений, рассчитав при этом предварительные агрегированные значения фактов, то в дальнейшем нам придется работать с меньшим количеством записей, что повысит скорость работы и уменьшит требования к объему оперативной памяти. Так как нас интересуют только координаты в гиперкубе, поэтому определим координаты для значений измерений. Самым простым будет перенумеровать значения элементов. Используя промежуточные таблицы (так называемые кросс - таблицы) можем связать элементы разных таблиц между собой, для чего каждой записи в таблицах измерений поставить в соответствие список, элементами которого будут номера фактов, при формировании которых использовались эти измерения. Для фактов соответственно каждой записи поставим в соответствие значения координат, по которым она расположена в гиперкубе. Измерения имеют иерархическую структуру, состоящую из одного или нескольких уровней, на основании которой осуществляются операции свертки или детализации.

Одним из примеров использования современных информационных технологий при разработке автоматизированных информационных систем в МВД по РБ следует назвать автоматизированную систему учета населения (АСУН). В системе МВД основным способом учета жителей на территории России является регистрационный учет, то есть выполнение определенной процедуры внесения регистрируемого в определенный учет на основе предъявленных документов, установленных законодательными актами. Регистрация основана на оформлении соответствующих документов, подтверждающих факт регистрации. Как правило, требуется явка граждан в соответствующие организации, на которые возложена функция оформления. Сущность регистрационного учета граждан заключается в официальном засвидетельствовании взаимосвязи идентификационных данных гражданина (фамилия, имя, отчество, дата рождения, место рождения, паспортные данные) и адреса его проживания на данной территории. Различается два вида регистрации - по месту пребывания (так называемая «временная регистрация») и по месту регистрации (жительства). Таким образом, процедура регистрации граждан, с точки зрения учета населения, является первичной процедурой. Все остальные процедуры регистрации различных категорий населения являются вторичными и основываются на предварительном прохождении регистрационного учета по месту регистрации. Регистрационный учет обеспечивает охват всего населения и непрерывное отслеживание всех изменений территориального положения, идентификационных данных (смена фамилии, имени, отчества, замена паспортов и других документов, удостоверяющих личность), внесение любых изменений, как в адресные данные, так и в идентификационные данные гражданина производится только при прохождении через обязательную процедуру регистрационного учета. Основным принципом, организации учета является адресно-территориальный принцип.

АСУН МВД по РБ построена по адресно-территориальному принципу, имеет трех уровневую архитектуру:

- первый (нижний) уровень предназначен для автоматизации работ при первичном вводе информации с бумажных носителей и автоматизированного оформления паспорта гражданина РФ, вывода на печать адресных листков прибытия и убытия;

- второй (средний) уровень предназначен для формирования в базах данных АСУН ОВД учетных данных на все население, проживающее на обслуживаемой территории;

- Третий (верхний) уровень представляет собой центральную региональную АСУН МВД по РБ, функциями которой являются кроме функций системы второго уровня, функции взаимодействия с другими автоматизированными системами, обеспечение однозначной идентификации поступающих данных, формирование репозитория на основании предположительной идентификации по похожести основных идентификационных данных и т.д.

Остановимся подробнее на описании автоматизированной системы каждого уровня.

Первый (нижний) уровень.

Учетные данные граждан, прошедших регистрацию по месту регистрации или пребывания в соответствии с действующими правилами регистрации, включают следующие персональные сведения о регистрируемых гражданах:

1. идентификационные данные (фамилия, имя и отчество, пол, дата рождения, адрес места рождения);

2. паспортные данные (вид документа удостоверяющего личность, серия, номер, дата и место выдачи);

3. гражданство и национальность;

4. адрес регистрации проживания (пребывания);

5. предыдущие адресные данные;

6. дополнительная информация (сведения о детях и др.);

7. срок пребывания;

8. служебная информация в виде данных о должностных лицах производивших оформление и регистрацию, дата регистрации и оформления документов.

9. специальная информация (при смене паспортных данных - причина замены, данные о «старых» документах; при смене установочных данных - причина и что на что меняется и т.д.)

Второй вид учета это «недействительные паспорта» - паспорта утерянные, украденные и т.д., любые регистрационные (и иные) действия с которыми запрещены.

1. идентификационные данные «хозяина» паспорта (фамилия, имя и отчество, пол, дата рождения);

2. паспортные данные (серия, номер, дата и место выдачи);

3. дата утери (кражи);

4. адрес регистрации проживания «хозяина» паспорта;

5. ОВД подачи заявления об утере (краже);

6. дополнительная и служебная информация, включая данные о должностных лицах производивших регистрацию заявления.

Основная задача связана с автоматизацией работ при первичном вводе информации с бумажных носителей и автоматизированного оформления паспорта гражданина РФ, вывода на печать адресных листков прибытия и убытия. В паспорте гражданина РФ, выдаваемого в Республике Башкортостан, присутствует страничка с идентификационными данными гражданина и ОВД выдачи паспорта на башкирском языке. Для минимизации трудозатрат при первичном вводе информации и оформлении паспорта реализован режим «автоматизированного перевода» фамилий, имен и отчеств и т.д. с русского языка на башкирский, в основном осуществляемый по специализированной таблице соответствий. Важным результатом внедрения данной системы нижнего уровня является автоматическое обеспечение актуальности данных на нижнем уровне и создание “бесплатного” источника актуализации баз данных более высоких уровней. Число АРМов заранее определено (с небольшой степенью возможности изменения), функции каждого АРМа достаточно жестко регламентированы, например только оформление паспорта или только регистрация по месту пребывания. Таким образом количество выполняемых функций строго ограничено, при этом актуальны требования по минимизации затрат на сопровождение и обеспечение конфиденциальности сведений. Использование программного обеспечения разработанного под СУБД Unix и Oracle, экономически не выгодно из-за высокой стоимости программного обеспечения и значительных материальных затрат на аппаратное и лицензионное обеспечение. В качестве АРМ используется специально разработанное, написанное на языке низкого уровня программного обеспечения. При отсутствии средств унификации, защищенность от несанкционированного использования находится на достаточно высоком уровне. При этом, в зависимости от выполняемых функций используются следующие технологические построения:

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22