PODNIKOVÉ ONTOLOGIE URČENO PRO VZDĚLÁVÁNÍ V AKREDITOVANÝCH STUDIJNÍCH PROGRAMECH FRANTIŠEK HUŇKA

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "PODNIKOVÉ ONTOLOGIE URČENO PRO VZDĚLÁVÁNÍ V AKREDITOVANÝCH STUDIJNÍCH PROGRAMECH FRANTIŠEK HUŇKA"

Transkript

1 PODNIKOVÉ ONTOLOGIE URČENO PRO VZDĚLÁVÁNÍ V AKREDITOVANÝCH STUDIJNÍCH PROGRAMECH FRANTIŠEK HUŇKA ČÍSLO OPERAČNÍHO PROGRAMU: CZ.1.07 NÁZEV OPERAČNÍHO PROGRAMU: VZDĚLÁVÁNÍ PRO KONKURENCESCHOPNOST OPATŘENÍ: 7.2 ČÍSLO OBLASTI PODPORY: INOVACE VÝUKY INFORMATICKÝCH PŘEDMĚTŮ VE STUDIJNÍCH PROGRAMECH OSTRAVSKÉ UNIVERZITY REGISTRAČNÍ ČÍSLO PROJEKTU: CZ.1.07/2.2.00/ OSTRAVA 2012

2 Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky Recenzent: RNDr. Jaroslav Žáček, Ph.D. Název: Podnikové ontologie Autor: doc. Ing. František Huňka, CSc. Vydání: první, 2012 Počet stran: 152 Jazyková korektura nebyla provedena, za jazykovou stránku odpovídá autor. doc. Ing. František Huňka, CSc. Ostravská univerzita v Ostravě

3 OBSAH Úvod pro práci s textem pro distanční studium Úvod do problematiky Podnikové procesy Ontologické modely přehled Pojem faktu Elementární fakt Metodologie modelování rolí objektů Modelování jedinečnosti typů faktů Modelování jedinečnosti na delších typech faktů Modelování povinných a volitelných rolí Referenční schémata Vylučující omezení Specifikační jazyk světa otologie Faktická znalost Stata a fakta Ontologie světa Deklarace typů statum Specifikace existenčních pravidel Odvozování typu statum Typy faktů a pravidla výskytu Operační axiom Koordinační čin Produkční čin Aktoři Transakční axiom Standardní vzor transakce Vzor Cancellation Rušení ve fázi request Rušení ve fázi promise Rušení ve fázi state Rušení ve fázi accept Kompletní vzor transakce včetně vzorů cancellation Axiom kompozice

4 9 Rozlišovací axiom Koordinační čin Produkční čin Aplikace axiomu na konkrétní zadání Modelovací metoda Model knihovny Syntéza vzorů transakcí Analýza struktury výsledků Konstrukční model interakční model Procesní model Model akcí Pravidla akcí pro roli aktora A Pravidla akcí pro roli aktora A Pravidla akcí pro roli aktora A Pravidla akcí pro roli aktora A Pravidla akcí pro roli aktora A Stavový model Konstrukční model interstrikční model Model pizzerie Konstrukční model interakční model Procesní model Model akcí Pravidla akcí pro roli aktora A Pravidla akcí pro roli aktora A Pravidla akcí pro roli aktora A Stavový model Konstrukční model interstrikční model Korespondenční úkoly Seznam použitých termínů Literatura

5 Úvod pro práci s textem pro distanční studium Cíl předmětu Seznámit studenty s postupem využití podnikové ontologie k modelování podnikových procesů. Výsledkem postupu jsou čtyři aspektové modely, které jsou zcela nezávislé na implementaci a vedou k jádru (podstatě) modelovaného podniku. Uvedený postup se opírá jak o teorii, tak o dobře propracovanou metodologii postupu vytváření uvedených modelů. Po prostudování textu budete znát: Tento učební text je určen studentům informatiky pro předmět Podnikové ontologie. Cílem textu je seznámit studenty se správným chápáním podnikového procesu a jeho modelování pomocí aspektových modelů, které poskytují formalismus pro efektivní a srozumitelné modelování vybrané aplikační domény. Závěrečné kapitoly obsahují dva názorně zpracované příklady využívající uvedené metodologie. V textu jsou dodržena následující pravidla: - je specifikován cíl lekce (tedy co by měl student po jejím absolvování umět, znát, pochopit) - výklad učiva - důležité pojmy - úkoly a otázky k textu - korespondenční úkoly (mohou být sdruženy po více lekcích) Úkoly Na konci učebního textu jsou uvedeny tři příklady, které během semestru zpracujete a zašlete ke kontrole vyučujícímu. Zadané příklady odpovídají postupně probíranému učivu. Podrobné informace obdržíte na úvodním tutoriálu. 5

6 Pokud máte jakékoliv věcné nebo formální připomínky k textu, kontaktujte autora (frantisek.hunka@osu.cz). 6

7 1 Úvod do problematiky V této kapitole se dozvíte: o základních problémech při analyzování činností podniku, o opětovném návrhu (re-designu), o re-engineeringu v podniku. Po jejím prostudování budete schopni: lépe rozumět důvodům teorie a metodologie Podnikové ontologie, která může být použita k modelování podniku. Klíčová slova této kapitoly: re-design, re-engineering, aktor, podniková ontologie, funkční kompozice/dekompozice, konstrukční kompozice/dekompozice. Provoz podniku je dnes charakterizovaný velkou rozmanitostí a složitostí, ve které se evidentně projevuje nedostatek vnitřního uspořádání, tedy struktury a logiky. Navíc se vše v čase vyvíjí a podléhá změnám. Jak tedy přistoupit k navržení efektivní struktury podniku, nebo k dosažení zamýšlených změn v provozu podniku? Jedná se o teoretickou a praktickou práci vedoucí k řízenému provádění dobře navržených změn a plánů. V postupech k znovu navržení (redesign) a re-engineeringu podniku, se v literatuře projevuje nedostatek fundované teorie o činnosti a chodu podniku. Často nejsou dokonce jasně a přesně definovány nejzákladnější pojmy jako je čin aktora a podnikový proces. Rostoucí zájem o praktické aplikace a využití tzv. ontologického modelu podniku poskytuje šanci a nový začátek v provedení redesignu a re-engineeringu podniků na kvalitativně vyšší úrovni. Tento záměr však vyžaduje nalezení způsobu, jak oddělit stabilní 7

8 ontologickou podstatu podniku od proměnného prostředí, ve kterém je realizován a implementován. Získání stabilní ontologické podstaty podniku dává velkou šanci na zvládnutí rozmanitosti a složitosti stávajících podniků. Aby se ale takto naznačený způsob řešení dal realizovat, je třeba mít teorii, ve které mají místo dobře definované koncepty podstaty realizace a implementace a všechny ostatní relevantní koncepty. Tato teorie a odpovídající metodologie pak vytváří tzv. ontologický model podniku (někdy se také nazývaná podniková ontologie). Podniková ontologie je nový subjekt, který umožní nový a výkonný vhled do podstaty činností (chodu) podniků. Tento vhled je pak plně nezávislý na realizaci a implementaci. Je třeba si uvědomit, že dnešní řízení podniku je daleko komplikovanější, než bývalo v minulosti. Problémem dnešních podniků je, že jsou dobře prozkoumány a dokumentovány. Více než dobře, protože daleko méně úsilí je zaměřeno na přemýšlení, jak se s tím vším dobře prozkoumaným a zdokumentovaným vypořádat. Buď jak buď, společným jmenovatelem těchto problémů je složitost a složitost je možné zvládnout pouze při splnění dvou základních podmínek. První podmínkou je, že člověk má k dispozici teorii o těchto druzích problémů (věcí) jejichž složitost chce zvládnout. Druhou podmínkou je, že člověk má k dispozici odpovídající analytické metody a techniky, založené na této teorii. Dokonce i nadaný podnikatel se dnes neobejde bez základního systematického a integrálního pochopení, jak podnik pracuje. Ke skutečnému zvládnutí dnešních a budoucích problémů potřebuje podnikatel konceptuální model, který je logicky skloubený, souvislý, srozumitelný, obsažný, konzistentní a stručný, a který zobrazuje podstatu (jádro) provozu (činnosti) podniku. Nejdůležitější vlastností však zůstává, že konceptuální model tvoří skutečné základní jádro, obsahuje tedy pouze nejpodstatnější strukturu podniku. To 8

9 znamená, že model abstrahuje od problémů realizace a implementace. Takovýto konceptuální model se nazývá ontologickým modelem. Při modelování podnikových procesů je třeba mít na zřeteli, že existují dva fundamentálně odlišné typy konceptuálních modelů. White box model, což je konceptuální model konstrukce konkrétního systému a black box model, což je konceptuální model funkce konkrétního systému. Konstrukční kompozice/ dekompozice a funkční kompozice/ dekompozice jsou fundamentálně odlišné záležitosti. Existuje pouze jedna konstrukční kompozice/dekompozice, ale libovolné množství funkčních kompozic/dekompozic. Black box model pouze reprezentuje interakce mezi konkrétním systémem a okolím, což je modelováno pomocí vstupních a výstupních proměnných. White box model tak tvoří dominantní typ modelu. Vztah mezi oběma perspektivami je takový, že funkce a chování systému jsou způsobeny a vysvětleny pomocí konstrukce a činnosti systému. Z toho vyplývá, že myšlenka, že funkční dekompozice ve svém důsledku povede k poznání systému je scestná. V procesních systémech hraje důležitou roli aktor, člověk, a proto by procesní systémy měly reflektovat způsob, jakým se lidské bytosti chovají, když kooperují k dosažení zadaných cílů. To ontologický model podniku dělá a rozlišuje různé úrovně koordinace a produkce. Vlastní ontologický model se skládá ze čtyř aspektových (pohledových) modelů. Konstrukční model specifikuje identifikované transakční typy a v podstatě specifikuje konstrukční model organizace. Tento aspektový model je na nejvyšší úrovni všech čtyř 9

10 aspektových modelů. (Skládá se z interakčního modelu a interstrikčního modelu). Model procesů obsahuje pro každý typ transakce v konstrukčním modelu specifický transakční vzor daného transakčního typu. Je to buď kompletní transakční vzor, nebo jeho část. Model procesů také obsahuje příčinné a podmíněné relace mezi transakcemi. Stručně řečeno, model procesů specifikuje stavový prostor a přechodový prostor. Podnikový proces je pak tvořen uspořádanou kolekcí transakčních typů, alespoň z jednoho. Model akcí specifikuje pravidla akcí (činností), které slouží jako vodítka pro aktory při vykonávání jejich agendy. Tato pravidla jsou seskupována podle rolí aktorů. Stavový model vychází z modelování rolí objektů a specifikuje stavový prostor. Ontologický model podniku poskytuje celkové snížení složitosti o více než 90%. Dále tento model reflektuje způsob chování sociálních individuí (lidských bytostí), které spolupracují za účelem dosažení daného cíle. Validovaný návrh podnikového procesu, nebo aplikace ICT (informačních a komunikačních technologií) na základě ontologického modelu, je nezbytný předpoklad pro vytvoření efektivně fungující implementace, která je navíc otevřená dalším změnám a re-engineeringu v budoucnu. Je to intelektuální technika, která již prokázala, že je vysoce efektivní. Podnik (enterprise) bude definován jako heterogenní systém v kategorii sociálních systémů. Být sociálním systémem znamená, že elementy tohoto systému jsou sociální individua, např. subjekty. Abstrahujeme od subjektů, abychom se mohli zaměřit na různé role aktorů, které vykonávají. Je důležité si všimnout, že nás primárně 10

11 nezajímají vlastní aktoři jako takoví, ale zaměřujeme se na jejich role. Aktor je v modelu abstrakcí sociálního individua, tedy člověka. A člověk jako takový má v modelu role jako např. student, mladý muž, syn, instruktor nějaké aktivity, zaměstnanec na vedlejší úvazek atd. Z tohoto výčtu je vidět, že jeden aktor vykonává celou řadu různých rolí, které je třeba modelovat. Podniková ontologie se právě zaměřuje na tyto role aktora. Aktor je tedy subjekt, který vykonává role aktora. Aktoři v rámci podnikové ontologie vykonávají dva druhy činů (činností): produkční činy a koordinační činy. Vykonáváním produkčních činů přispívají k dosažení cílů (záměrů) podniku. Vykonáváním koordinačních činů vstupují aktoři do plnění závazků (příslibů) týkajících se produkčních činností. Poznámka k termínům v textu. Podniková ontologie (Enterprise Ontology) používá řadu termínů z anglického jazyka a někdy také latiny. Tyto termíny tvoří z velké části to, co tvoří klíčová slova v konkrétním programovacím jazyce. Proto v následujícím textu budeme používat původní termíny, kdy český ekvivalent je vždy uveden při prvním použití, anebo ho čtenáři naleznou v závěru textu v Seznamu použitých termínů. Kontrolní otázky 1. jak lze dnes charakterizovat podnik? 2. Jaké jsou největší problémy, kterým čelí analytik při jeho modelování? Shrnutí obsahu kapitoly Cílem úvodní kapitoly je popsat problematiku, které se učební text bude věnovat a tím studenty motivovat ke studiu uvedené problematiky. 11

12 2 Podnikové procesy V této kapitole se dozvíte: co je to transakce (transakční typ) a z jakých částí se skládá, jak se jednotlivé fáze transakce objevují v reálných aplikacích. Po jejím prostudování budete schopni: lépe chápat princip a podstatu sociálních systémů, využít získané vědomosti v pochopení pojmu podnikový proces. Klíčová slova této kapitoly: jednotlivé fáze transakce: request, promise, product, state, accept. Průvodce studiem Vývoj programového vybavení neustále pokračuje. Kromě samotné implementace, která byla v počátcích nejdůležitější a převážně jediná používaná metoda, se objevily další etapy neméně důležité. K nim řadíme analýzu požadavků, vlastní analýzu, návrh, systémový návrh, implementaci, testování. Blíže viz softwarové inženýrství. Jedna z problémových oblastí tvorby programového vybavení je právě ujasnění si požadavků mezi zadavatelem (zpravidla rozumí dobře aplikační doméně) a tvůrcem (rozumí dobře možnostem programového resp. aplikačního vybavení, méně pak vlastní aplikační doméně). Aby ti dva měli k sobě myšlenkově co nejblíže, je snaha, aby všechny etapy programového řešení co nejvíce odpovídaly vlastní aplikační doméně. Jednou z možností jsou podnikové procesy, které oslovují jak zadavatele, tak i tvůrce programového řešení. 12

13 Existuje spousta definic podnikových procesů a také spousta programových nástrojů, které je modelují. Jedním z nejjednodušších může být diagram případů užití UML (use case diagram), nebo je možné použít také formalismus diagramů aktivit. Existují samozřejmě programové nástroje, které nabízejí konkrétní prostředky pro popis aplikační domény v podnikových procesech jako např. IDEF1 atd. Spousta těchto postupů a metodik nemá přesné definice a často již implicitně předpokládá, že člověk sám poté, co je mu ukázáno pár podnikových procesů, bude tyto procesy identifikovat a popisovat. Naší snahou ale je, explicitně uvést, co podnikový proces je a jaké má fáze. Jednoduchými příklady podnikového procesu jsou např. Zapsání se do sportovního klubu (vyřízení členství) nebo v knihovně, či zapsání si daného kurzu pro následující semestr. Dalšími příklady mohou být např. nákup bochníku chleba v prodejně, či nákup kytice květin v květinářství. Všechny tyto činnosti mají společné to, že v nich vystupují 2 osoby v odlišných rolích a to jedna v roli zákazníka a druhá v roli producenta nebo prodejce či administrativního pracovníka. Někdy činnost procesu může být tak zautomatizovaná, že roli administrativní osoby přebírá kompletně počítačový program. Uvažujme ale o dvou osobách a jejich rolích zákazník a producent (prodejce, administrativní pracovník) a nákupu kytice květin. Fáze podnikového procesu: První fázi tvoří požadavek zákazníka (request) na kytici květin požadavek. 13

14 Druhou fázi tvoří příslib (promise) prodávající (většinou ženy) na vytvoření požadované kytky v zákazníkem udané specifikaci příslib. Třetí fáze je fáze, kdy prodávající kytku vytvoří podle přání zákazníka produkce. Čtvrtá fáze je fáze, kdy prodávající předvede (state) kytku (vytvořený produkt) zákazníkovi předvedení. Pátá, konečná fáze je fáze, kdy zákazník kytku převezme (accept) a zaplatí za ni přijetí. Obr. 2.1 zobrazuje graficky jednotlivé fáze podnikového procesu. Když se podíváme na tento jednoduchý model podnikového procesu detailněji, vidíme, že se skutečně jedná o transakci mezi dvěma rolemi. Zobecnění pak vede na transakční vzor. Transakční vzor pak představuje komplexní řešení, které oproti našemu jednoduchému příkladu je rozšířeno o akce, které se odehrávají v reálném životě, a to např. požadavek zákazníka na kytku nelze splnit, protože prodejna nemá konkrétní květiny. Obr. 2.1 Podnikový proces jako transakční vzor 14

15 Vytvořená kytka se zákazníkovi nelíbí, protože je např. příliš drahá, nebo květiny v ní jsou povadlé. Tedy zapracování všech těchto výjimečných vztahů, které v reálném životě mohou nastat, pak vede k transakčnímu vzoru. Bude předmětem představení a vysvětlení v následujících kapitolách. Další důležitá věc, které je třeba si všimnout a která bude v následujících kapitolách jednak více objasněna a také využita, je charakter činností, které jsou v jednoduchém modelu podnikového procesu popsány v jeho fázích. Celkem bylo zmíněno pět fází. Tyto fáze, nebo spíše jejich výsledky, můžeme dělit do dvou skupin. Jedná se o koordinační činy (acts) a produkční činy (acts). Obecně výsledkem koordinačních činů je nějaký příslib o budoucí činnosti. Výsledkem produkčních činů je buď hmatatelný nebo imaginární výsledek. Konkrétní hmatatelný výsledek může představovat kytka květin a imaginární výsledek pak představuje např. potvrzení o zápisu kurzu, rozhodnutí o pojišťovací události, vynesení rozsudku atd. V našem konkrétním případě koordinační činy představují: požadavek (request), příslib (promise), předvedení (state), přijetí (accept). Produkční čin je reprezentován vytvořením požadované kytky. Pokud bychom se podívali na příklady reálných podnikových procesů, našli bychom jejich některé činy ukryté, nebo se odbývají automaticky. Jsou brány implicitně jako vyřešené. Např. při nákupu bochníku chleba po fázi požadavek následuje fáze předvedení a přijetí. To znamená, že některé činnosti jsou prováděny bez vnější prezentace. 15

16 Kontrolní otázky: Jaké je význam jednotlivých fází transakce? Co jsou to koordinační činy a produkční činy? V čem se liší? Úkoly k zamyšlení: Jak byste popsali zápis konkrétního kurzu v informačním systému? Co bude obsahem jednotlivých fází transakce při vypůjčení knihy? Shrnutí obsahu kapitoly: Kapitola definuje a popisuje základní fáze sociálních systémů, a to pojem transakce a jednotlivé její fáze. Učí rozpoznávat tyto fáze a také zavádí pojmy koordinační čin a produkční čin. 16

17 3 Ontologické modely přehled V této kapitole se dozvíte: jaké jsou čtyři aspektové modely a co je jejich hlavním cílem, jak jsou uvedené modely vzájemně propojeny. Po jejím prostudování budete schopni: rozlišovat tyto aspektové modely, navázat na tento přehled detailním vysvětlením a popisem v dalších kapitolách. Klíčová slova kapitoly: konstrukční model, procesní model, model akcí, stavový model Průvodce studiem Kompletní podniková ontologie se skládá ze čtyř příbuzných aspektových modelů: konstrukčního modelu (Construction Model), model procesů (Process Model), model akcí (Action Model), stavového modelu (State Model). Konstrukční model je velmi vzdálený klasickým organizačním modelům. Představa standardního konstrukčního modelu je hierarchická struktura organizačních jednotek jako divize, oddělení atd. a eventuálně jejich organizačních funkcí jako manažeři, prodejci, účetní. Avšak v teorii Ψ [1], která je základ pro 17

18 metodologii, toto organizační a funkční členění patří do oblasti implementace. Elementární role aktora jsou jeho kompetence (authority) a zodpovědnosti (responsibility) a ty tvoří základní jednotku. Navíc, pojem organizace je především považován jako interakce rolí aktorů. Proto model interakce ukazuje ontologickou konstrukci, nebo kompozici podniku; prvky role aktorů a jejich vzájemné ovlivňování. Procesní model popisuje a zobrazuje, jak jsou různé transakce vzájemně propojeny. Existují dva druhy propojení mezi transakčními kroky, a to příčinné (kauzální) spojení a podmíněné spojení. Kauzální spojení od transakce T1 k transakci T2 znamená, že transakce T2 je iniciována z transakce T1. Podmínění spojení od transakce T1 k transakci T2 znamená, že transakce T2 musí čekat, na dokončení transakce T1 než může být zpracovaná. Ačkoli aktoři pracují autonomně, musí sledovat směrnice, normy a postupy, aby pracovaly zodpovědně. Připomínáme, že každý aktor má dvě základní činnosti a ty jsou pravomoc a zodpovědnost. Tyto směrnice a postupy se obecně nazývají pravidla činností (action rules). Pravidla činností, které pronikají (zasahují) výlučně do podnikové ontologie, se nazývají ontologický model činností. Aby byl model činností specifikován co možná nejpřesněji, je k popisu využit pseudo-algoritmický jazyk. Stavový model obecně specifikuje stavový prostor (množinu možných stavů) jak produkčního světa, tak i koordinačního světa podniku. Jinými slovy, stavový model obsahuje konceptuální model všech faktů, které jsou produkovány a všech faktů, které jsou použity. Stavové modely jsou vyjádřeny ve specifikačním jazyku doménové ontologie. 18

19 Druhá část konstrukčního modelu se nazývá interstriction model. Ta přidává k interakčnímu modelu všechny pasivní vzájemné vlivy mezi rolemi aktorů. Nazývají se interstrictions jako protipól k interakcím, které jsou aktivními vlivy. Interstrictions jsou reprezentovány jako přístupová spojení (vazby) z role aktora do informační banky. Shrnutí obsahu kapitoly Tato kapitola vlastně představuje všechny čtyři aspektové modely a velmi stručně popisuje jejich význam v modelování. V dalších kapitolách bude navázáno na tyto znalosti. 19

20 4 Pojem faktu V této kapitole se dozvíte: co je to fakt, jak můžeme fakta graficky vyjadřovat pomocí nástroje ORM. Po jejím prostudování budete schopni: použít diagramy pro modelování rolí objektu k modelování faktů. Klíčová slova této kapitoly: pojem faktu, modelování rolí objektu (Object Role Modeling). Průvodce studiem Abychom si jasněji vymezili pojmy, podnik pro nás představuje systém, jehož aktivity ovlivňují okolní svět, který s ním koresponduje. Jiná slova pro termín okolní svět jsou pro nás doména a universum diskursu. V dalším budeme používat označení svět, jako např. svět cestování letadlem, svět vzdělávání studentů na univerzitě atd. Stav takového světa může být jednoduše pojat (pochopen) jako množina elementárních faktů takových, jako např. že konkrétní osoba, nebo auto nebo pojištění existují, nebo že konkrétní osoba vlastní konkrétní auto a že konkrétní pojištění je pro konkrétní auto. Faktická znalost je v rozporu s procedurální znalostí, která bývá jednoduše označována jako know-how. 4.1 Elementární fakt Celá probíraná problematika má úzkou vazbu na informační modelování a na konceptuální schéma používaní hlavně při modelování databází. Konceptuální schéma je na nejvyšší úrovni 20

21 modelování databází a mělo by se tedy vyjadřovat v uživatelsky orientovaných konceptech. Avšak praxe je jiná a většina konceptuálních schémat je specifikovaná za použití entitněrelačního modelování. Větší expresivitu a přirozenost poskytuje např. metodologie Modelování rolí objektu v originále Object Role Modeling (ORM), jejíž podstatná část je také využita v podnikové ontologii. Proto ji nejdříve popíšeme a vysvětlíme na příkladech, aby se pak dala snadno aplikovat v příkladech modelování podnikových procesů. Modelování rolí objektů lze také jednoduše charakterizovat v pojmech, kde objekty hrají role. Navíc tato metodologie umožňuje vyjádřit konceptuální model v pojmech elementární fakta, omezení (constraints) a odvozovací pravidla (derivation rules). Logické databázové schémata ať již relační nebo síťová, jsou příliš vzdálena uživatelským (lidským) pojmům jako objekty, aby usnadnily přímé modelování aplikací. Místo toho by aplikační model měl být specifikován na konceptuální úrovni s využitím formalizovaného přirozeného jazyka před tím, než bude mapován do nižších modelovacích úrovní, tedy do logické a fyzické úrovně návrhu databáze. Kvalita databázového schématu tak kriticky závisí na kvalitě konceptuálního modelu. Elementární fakt je definován na základě věty přirozeného jazyka, ve které je vyjádřen. Elementární fakt lze stručně definovat jako tvrzení, že objekt hraje danou roli. Následující věta je jednoduchá věta, která vyjadřuje elementární fakt: Jan se narodil 16 listopadu 1988 (1) Věta se nazývá elementární, protože není možné ji rozdělit na menší části, které by byly platné (platné věty) a které by současně 21

22 měly význam původní věty. Další věta je příkladem ne elementární věty: Jan se narodil 16 listopadu 1988 a má modré oči (2) Z uvedené věty je naprosto zřejmé, že spojka a umožňuje větu rozdělit na dvě elementární věty: Jan se narodil 16 listopadu 1988 (1) Jan má modré oči (3) Význam původní věty je kompletně zachován ve dvou elementárních větách. Avšak ne elementární věta nemusí být nutně pouze spojena spojkami a, nebo, ale atd. Uvažujme následující větu: Jan se narodil 16 listopadu 1988 v Brně (4) Při bližším pohledu na tuto větu objevíme, že není elementární a že může být rozdělena na dvě elementární věty tak, aby byl uchován kompletní smysl původní věty: Jan se narodil 16. listopadu 1988 (1) Jan se narodil v Brně (5) Abychom se vyhnuli takovým zvláštnostem gramatiky přirozeného jazyka, brzy poznáme, že modelovací přístupy založené na přirozeném jazyku mohou vyjádřit fakt pomocí řady různých vět. Aby vše bylo jednodušší, bylo vyvinuto objektivní kritérium, pro stanovení toho, zda je fakt elementární či není. Toto kritérium se nazývá pravidlo n-1 a říká, že každé aplikovatelné jednoznačné pravidlo musí obsáhnout alespoň n-1 rolí n-arního faktového typu. To se dá snadno demonstrovat graficky poté, co rozvedeme větu do kompletní formy. Například rozvedení posledně uvedené věty je následující: 22

23 OSOBA se jménem OSOBY Jan je narozena DATUM se jménem DATUMU v MÍSTO se jménem MÍSTO Brno Toto je instance typu faktu, který je modelován pomocí metodologie ORM (Object Role Modeling Modelování rolí objektů), jak je ukázáno na následujícím obrázku. Symbol pro typ faktu (fact type) je podélný obdélník, který je na obrázky rozdělen na tři části označené číslicemi 1, 2, 3. Typ faktu je označen F01. Tedy typ faktu je znázorněný jako obdélník vzniklý propojením v našem případě tří částí. Každá část (nesoucí označení 1, 2, 3) představuje roli připojené třídy objektu (object class), kterou představuje na obrázku ovál. Obr. 4.1 Typ faktu vyjádřen pomocí věty 4 Typ fakt pak může být reprezentovaný instancemi faktu jako např. Anna Ostrava Zdeněk Havířov Eva Frýdek Místek Jan Brno 23

24 Na obrázku 4.1 je také vyjádřeno pravidlo jedinečnosti (unicity). Toto pravidlo znamená, že v libovolných instancích typu faktu F01 se objekt v dané roli může vyskytnout pouze jednou. Toto pravidlo představuje vodorovná čára nad částí obdélníku označena 1 (rolí), a konkrétně to znamená, že daná osoba se vždy narodila pouze v daný den a na daném místě. Nemůže existovat osoba, která má např. dvě nebo více různých dat narození, nebo dvě či více míst narození. Toto pravidlo jedinečnosti není v souladu s n-1 pravidlem, z čehož plyne, že typ faktu není elementární. Odpovídající postup pro úpravu chyby je nahradit ternární typ faktu F01 dvěma binárními typy faktu, viz následující obrázek. Obr. 4.2 Typy faktů (F002, F003) vyjádřeny jako věty 1 a 5 Typy faktů pak mohou být reprezentovaný instancemi faktu jako např. F02: Anna Zdeněk Eva Jan F03: Anna Zdeněk Eva Jan Ostrava Havířov Frýdek Místek Brno Jak je vidět, tak k popisu používáme deklarativní věty. Fakt vlastně spojuje objekty. V popisované doméně věci (objekty) neexistují 24

25 samostatně, ale jsou součástí faktů. Elementární fakt je kombinací objektů. Uvedené věty měly deklarativní charakter, který byl reprezentován pravdivým faktem - tvrzením, tedy, že Jan se narodil v Brně 16. listopadu Vyjadřování informací jako elementárních faktů nebývá vždy jednoduché. Důvody, proč využívat elementárních faktů jsou následující: Tím, že pracujeme s informacemi v jednoduchých jednotkách, máme lepší šanci k získání korektního obrazu aplikace, která je modelovaná; Je snadnější vyjádřit a kontrolovat omezení (omezující podmínky); Je snadnější modifikovat konceptuální schéma, protože typy faktů mohou být přidávány nebo rušeny postupně, což je lepší než modifikace složených typů faktů. Stejné konceptuální schéma může být použito k mapování odlišných datových modelů. Pokud budeme seskupovat typy faktů do složených typů faktů v konceptuálním schématu, mohou být využita různá seskupení pro odlišné cílové modely. 4.2 Metodologie modelování rolí objektů V předchozí kapitole o elementárních faktech jsme stručně zmínili metodologii modelování rolí objektů, která nese původní jméno Object Role Modeling ve zkratce metodologie ORM. Tato metodologie je využita v aspektových modelech podnikové ontologie, a proto se jí budeme věnovat důsledněji. Cílem této 25

26 metodologie je vytvořit konceptuální model informačního systému, který je vyjádřený pouze prostřednictvím elementárních faktů, omezujících podmínek (constraints) a odvozovacích pravidel (derivation rules). Hlavním cílem této metodologie je poskytnout konceptuální model informačního systému na vysoké úrovni, kde je aplikace popsána ve výrazech (pojmech) konkrétní aplikační domény a je takto snadno srozumitelná vlastním uživatelům. Tím se liší od používaných postupů, kdy se aplikační doména popisuje (vyjadřuje) ve výrazech a pojmech struktury implementovaných dat tedy např. v entitně-relačním modelu. Takže zpět ke konkrétním příkladům faktů: Planeta se jménem Země je obydlena. (7) Planetu se jménem Mars obíhá Měsíc se jménem Phobos. (8) Pracovník se jménem Nový navštívil Zemi se jménem Čína v Roce (9) V uvedených tvrzeních (deklarativních větách) je třída objektu uvedena velkým písmenem. Tedy konkrétně třídy objektu jsou: Planeta, Měsíc, Pracovník, Země, Rok. Predikáty jsou věty, ve kterých jsou místa (díry) pro objektové třídy (znázorněny třemi za sebou jdoucími tečkami). Predikáty tedy můžeme popsat následovně:... je obydlena ; unární fakt... obíhá... ; binární fakt... navštívil... v.... ternální fakt 26

27 4.2.1 Modelování jedinečnosti typů faktů Unární typy faktů jsou nejsnadnější. Proto se na ně podíváme nejdříve. Předpokládejme, že jako část fitness aktivity sledujeme, kteří lidé provozují jogging. To může být zpracováno jako unární typ faktu. Předpokládejme, že budeme lidi identifikovat podle příjmení. Přikládáme proto vzorek populace: Osoba s příjmením Horák provozuje jogging. Osoba s příjmením Nová provozuje jogging. Osoba s příjmením Procházka provozuje jogging. Obr. 4.3 Unární typ faktu Instance od takových typů faktů pak můžeme ukládat do relační databáze. Při tom, když budeme chtít databázi aktualizovat se může stát, že se některá osoba může vyskytnout vícekrát. Pro jednoduchost předpokládáme, že každá osoba má jedinečné příjmení. Jedná se o omezující podmínku jedinečnosti, kterou musíme být schopni modelovat i v grafickém nástroji. Tato podmínka zajišťuje, že entity jsou jedinečné, tedy bez duplikátů. Realizace je znázorněna na obr

28 Obr. 4.4 Omezení jedinečnosti Omezení jedinečnosti naznačuje vodorovná čára nad unárním predikátem. Instance osoby s příjmením Horák je uvedena dvakrát, ale její druhý výskyt není umožněn. V obrázku je to označeno přeškrtnutím tohoto příjmení. Přejdeme na binární predikáty. Nejběžnější případ je omezení jedinečnosti právě jedné role. Předpokládejme, že budeme mít následující typy faktů: Každý Politik se narodil nanejvýše v jedné Zemi. Je možné, že některá Země je místem narození více Politiků. Velkými písmeny (Politik, Země) jsou označeny třídy objektů, které se pak v instanci faktu nahradí konkrétním objektem. Obr.4.5 Omezení jedinečnosti na první roli 28

29 Z obrázku 4.5 je patrné, že uvedený typ faktu může být interpretován jedním, nebo obráceným směrem. Proto je u rolí napsáno se narodil interpretace zleva doprava a je místem narození interpretace zprava do leva. Omezení jedinečnosti je u třídy objektu Politik, což znamená, že ten se může narodit pouze v jedné zemi. Snadno si to můžete představit jako primární klíč v rámci relační databáze. Interpretace tohoto typu faktu je následující. Každý politik se narodil nanejvýš v jedné Zemi. (1) Je možné, že ve stejné Zemi se narodil více než jeden Politik. (2) Obr. 4.6 Dopředný predikát je n : 1 a inverzní predikát je 1 : n Aby bylo vše názornější, doplnili jsme ještě další obrázek vyjadřující kardinality mezi objekty. Omezení ve větě (1) je formálně slovně vyjádřeno v pozitivní formě. Mnoho Politiků se může narodit ve stejné Zemi. Tato věta vyjadřuje vazbu mezi objekty, která je n : 1. 29

30 Ale protože mnoho Zemí nemůže být místem narození pro jednoho Politika, je inverzní kardinalita mezi objekty 1 : n. Obr. 4.7 Třídy objektů jsou obě jedinečné Na obrázku 4.7 je uvedena další možnost, a to, že omezení jedinečnosti je uvedeno nad oběma rolemi. To by vyjadřovalo predikát následujícího tvaru: Každý Politik řídí nanejvýše jednu Zemi. Každá Země má nanejvýše jednoho hlavního Politika. Poznámka: Politikem je myšlen v tomto příkladu prezident eventuálně ministerský předseda. Pak predikát dává smysl. C H B USA ČR VB 1 : 1 Obr. 4.8 Vyjádření kardinalit Na obr. 4.8 máme názorně vysvětleny uvedené predikáty, které vedou k vazbě 1 : 1. 30

31 Dalším příkladem je typ faktu, který vidíme na obrázku 4.9. Z tabulky instancí faktů je zřejmé, že sloupce v tabulce faktů se opakují (Václav Havel 2x, USA 2x). Na druhou stranu ale můžeme říci, že každý řádek tabulky faktů je jedinečný. Žádný řádek se neopakuje. To právě znázorňuje vodorovná čára nad oběma rolemi. Z ní vyplývá, že Politik a Země musí být jedinečné. Predikát, který vyjadřuje uvedený obrázek je následující. Obr. 4.9 Politik může navštívit mnoho Zemí a naopak Je možné, že stejný Politik navštívil více Zemí a že stejná Země byla navštívena více než jedním Politikem. Tato konstrukce vede ke kardinalitě m : n, která je znázorněná na obr Obr Znázornění kardinalit mezi objekty Abychom vše dobře procvičili, uvedeme ještě další příklady. Ty se týkají tzv. rekurzivní vazby mezi typy objektů, tedy když se jeden typ objektu vyskytuje ve více rolích. Na obr se jedná o roli rodiče a roli dítěte. Role jsou reprezentovány dvěma přilehlými obdélníky, nad nimiž je text je rodičem / je dítětem. Takže obě role 31

32 jsou reprezentovány. Typ objektu Osoba zůstává jeden. Omezení jedinečnosti (vodorovná čára u rolí) představuje vazbu 1 : 1, tedy rodič : dítě. Dvojice rodič a dítě musí být jedinečné (způsobuje souvislá vodorovná čára nad oběma obdélníky). Pod obrázkem je pak dále uvedena instanční tabulka faktů, ze které je vše jasnější. Osoba je rodičem / je dítětem Tomáš Tomáš Jarmila Jarmila Jareček Zdenička Zdenička Jareček Obr Rekurzivní vazba 1 : 1 Osoba je matkou / má matku Kamila Eva Jarmila Jarmila Jareček Zdenička Zdenička Jareček Obr Rekurzivní vazba - pokračování 32

33 Na obrázku 4.12 se změnilo omezení jedinečnosti (vodorovná čára pokrývá jen jednu roli). Interpretace predikátu je následující. Každé dítě má pouze jednu matku. Ačkoli matka může mít více dětí, každá Osoba má pouze jednu (biologickou) matku. Další příklad na obr modeluje monogamii: v libovolném čase každý muž může mít nanejvýš jednu manželku a každá žena může nanejvýš jednoho manžela. Takže entity v každém sloupci musí být jedinečné. Osoba je manželem / je manželkou Kamil Adam Julián Jarmila Eva Zdenička Obr Monogamie, vztah 1 : 1 Omezení jedinečnosti lze nejlépe pochopit v kontextu doprovodných tabulek, kde jsou uvedeny konkrétní instance. Pro jakýkoli daný typ faktu, každá role je asociována s odpovídajícím sloupcem v tabulce faktů (uvedena pod obrázkem). Máme tedy možnost si vybrat přesně jednu ze čtyř možných omezujících vzorů, které jsou uvedeny na následujícím obrázku. 33

34 R (1) Žádné duplikáty nejsou povoleny pro sloupec a. Každé a z R má nanejvýš jedno b. Realizuje vazbu n : 1. a b (2) (3) R R a b Žádné duplikáty nejsou povoleny pro sloupec b. Každé b z R má nanejvýš jedno a. Realizuje vazbu 1 : n. Jedno a má přiřazeno jedno b. Jedno b má přiřazeno jedno a. Realizuje vazbu 1: 1. (4) R a a b b Žádné duplikáty dvojic (a, b) nejsou povoleny. Každé a může mít mnoho b a naopak.realizuje vazbu n : m. Obr Čtyři omezující vzory jedinečnosti pro binární fakty Modelování jedinečnosti na delších typech faktů V této části se budeme zabývat, jak specifikovat omezení jedinečnosti na n-ární typy faktů, včetně objektivizace (objectification) nebo vnoření. Začněme s obr. 4.15, na kterém je uveden ternární typ faktu ve formě: Osoba získala body Hodnocení za Kurz. 34

35 Hodnocení Osoba Kurz... získané body za... Kantor Kantor Konečná Růžičková UVALP RELDA ZAMAT UVALP Obr Co jsou omezení jedinečnosti Obr představuje studenty a získané body z konkrétního kurzu. Pohledem na tabulku faktů, která je uvedena pod obrázkem, budeme zvažovat každý sloupec zvlášť. Každý sloupec má alespoň jednu hodnotu, která se opakuje. Takže žádný ze samotných sloupců nemůže aplikovat omezení jedinečnosti. Nyní se podívejme na každou dvojici sloupců. Sloupce Osoba a Hodnocení mají společné hodnoty v prvním a ve druhém řádku. Při porovnání sloupců Osoba a Kurz vidíme, že každá dvojice je jedinečná. Při porovnání sloupců Hodnocení a Kurz vidíme, že řádky první a čtvrtý jsou stejné pro tuto dvojici. Existuje tedy pouze jeden způsob, jak párovat sloupce v dané tabulce. Jsou-li data uvedená v tabulce signifikantní (mající význam), existuje pouze párové omezení jedinečnosti, které říkají, že každá dvojice (Osoba, Kurz) musí být jedinečná. Pokud jsme obeznámeni s konkrétní doménou, můžeme rozhodnout, zda data uvedená v tabulce jsou signifikantní, a tedy zda můžeme takto pokračovat. Takže upravený diagram je uvedený na obr

36 Obr Každá dvojice (Osoba, Kurz) je jedinečná. Obr Jedinečnost omezení aplikovaná na všechny role Obr ukazuje, jak se aplikuje ternární typ faktu. Zde politici mohou navštívit mnoho zemí během jednoho roku. Říká se, že takový typ faktu je mnoho ku mnoho ku mnoho. Žádná trojice v řádku se nesmí opakovat. To tabulka faktů uvedená pod obrázkem splňuje. Někdy ale potřebujeme relaci (dvě role binární fakt) transformovat a nahradit ji objektem. V diagramu tříd UML se transformaci relace do podoby třídy říká asociativní třída. V metodologii ORM se tato transformace nazývá objektivizace či zpředmětnění (objectification) nebo vnořování, hnízdění (nesting), viz následující obrázek. 36

37 Obr Vnořená verze Místo vyjádření jedné věty, vyjádříme typ faktu ve dvou větách: Student R06103 je zapsaný v kurzu RELDA. (1) Tento Zápis kurzu má výsledek v Hodnocení 7. (2) Tento Zápis kurzu odkazuje na specifický vztah mezi Osobou a Kurzem. Ten je dán první větou zápisu. Jak je vidět z omezení jedinečnosti, dvojice (Osoba, Kurz) musí být jedinečné. Zápis kurzu má pak vazbu na Hodnocení. V této vazbě opět Zápis kurzu musí vystupovat jako jedinečný Modelování povinných a volitelných rolí Doposud jsme nerozlišovali povinnost a volitelnost rolí. Pokud bychom však uvažovali jednoduchý příklad pacienta v nemocnici, ten má jistě své jméno, identifikační číslo, ale nemusí mít nutně číslo telefonu. Povinná (mandatorní) role se v diagramu označuje tečkou, viz obr Na něm je jako mandatorní role označena skutečnost, že pacient s danou identifikací musí mít své jméno. 37

38 Obr Mandatorní role Mandatorní omezení: Každý pacient má nějaké jméno. Omezení jedinečnosti: Každý pacient má nanejvýš jedno jméno. Každý pacient má nanejvýš jedno telefonní číslo Referenční schémata Jednoduché referenční schéma může obsahovat doménu (univerzum), kde osoby jsou identifikovány pomocí jejich příjmení a každé město (místo bydliště) má dané jméno. tedy jediný požadavek na jedinečnost splňuje v daném případě jméno osoby. Tab. 4.1 Osobní údaje Osoba Město Výška Hrudník Váha IQ (cm) (cm) (kg) Konečná Karviná Znojil Karviná Nová Ostrava Vydrová Petřvald Na následujícím obrázku je uvedeno schéma odpovídající tab

39 Obr Konceptuální schéma tab. 4.1 Role Osoby je mandatorní (povinná), proto má u sebe zvýrazněné tečky. U každé role je uveden textový predikát např. má výšku, někdy ještě doplněný o měřenou hodnotu [výška]. Z diagramu je vidět, že Výška a Hrudník mají stejnou třídu objektu, protože se obě měří ve stejných jednotkách. Podobné diagramy se pak využívají ve stavovém diagramu podnikové ontologie Vylučující omezení V některých případech potřebujeme vyjádřit již přímo v diagramu, že některé role již ve své podstatě vyžadují vylučující omezení (exclusion constraint). Náš příklad, který nejdříve uvedeme tabulkou, se týká natočených filmů, jejich režisérů a kritiků. Je samozřejmě nemyslitelné, aby Osoba v roli režiséra u daného filmu zároveň vykonávala roli kritika u stejného filmu. Tuto skutečnost musíme vyloučit. Podobný případ by nastal, pokud by autor příspěvku na konferenci byl zároveň jeho hodnotitelem. 39

40 Tab. 4.2 Vyloučení rolí objektů Název filmu Režisér Země narození Kritik Země narození DaVinciho kód Ron Howard USA Fred Bloggs Ann Green USA USA Krokodíl Dundee Peter Faiman Austrálie Ann Green Inna Viewer Tom Sawme USA VB Austrálie Hvězdný mír Ann Green USA Inna Viewer VB Uvedená tabulka je zpracovaná formou diagramu ORM. V tomto diagramu jsou jednak označeny mandatorní role a dále je mezi rolemi byl režírován a byl hodnocen vyjádřena vzájemná vyloučitelnost pomocí kroužku s křížkem uprostřed. 40

41 Obr Diagram ORM tabulky

42 Kontrolní otázky: Co je to typ faktu a co je to instance faktu? Uveďte příklady. Co je podstatou metodologie modelování rolí objektů? (Čím se liší od diagramů UML nebo od ER diagramů) Úkoly k zamyšlení: Co jsou výhodné stránky metodologie modelování rolí objektů a jak mohou zlepšit návrhy relačních databází? Shrnutí obsahu kapitoly: Tato kapitola se zabývala vysvětlením a názornými příklady metodologie modelování rolí objektů, která je využita ve stavovém modelu podnikové ontologie. 42

43 5 Specifikační jazyk světa ontologie V této kapitole se dozvíte: základní pojmy ze světa ontologie, budete schopni rozlišovat mezi statum a faktum, jak se specifikují existenční pravidla, co jsou to typy faktů a jaká mají pravidla výskytu. Po jejím prostudování budete schopni: lépe se orientovat v pojmech typ a koncept, třída a objekt a jejich vzájemnými vazbami. budete schopni rozlišovat subjektivní a objektivní pohled. Klíčová slova této kapitoly: ontologický rovnoběžník, typ, koncept, třída, objekt. Průvodce studiem Anglický název této kapitoly je World Ontology Specification Language, kde slovíčko World představuje svět, doménu nebo obecněji universum diskursu. My jsme přeložili celý název jako svět ontologie, což podle nás vyjadřuje podstatu problému. Jeho sémantický základ, stejně jako jeho grafická notace, je adoptována z metodologie modelování rolí objektů, která byla předmětem předchozí kapitoly. 5.1 Faktická znalost Faktickou znalostí míníme znalost stavu a změny stavů zkoumaného (pozorovaného) světa. Příkladem může být znalost, že osoba, nebo auto nebo pojistka existuje, stejně jako znalost, že pojistka auta začala platit v konkrétní den. Základem 43

44 pro porozumění faktické znalosti je významový trojúhelník (meaning triangle). Ten vysvětluje, jak lidé používají symboly (jména) jako reprezentace objektů, aby byly schopni mluvit o těchto objektech, když tyto objekty nejsou přítomny, např. když nejsou vidět, nebo když se na ně nedá ukázat. koncept subjektivní designation reference denotace objektivní označení objekt Obr. 5.1 Významový trojúhelník Elementární pojmy, které budeme používat, jsou vymezeny pomocí slov označení, objekt a koncept. Pojem konceptu je subjektivní pojem, zatímco pojmy označení a objekt jsou objektivní pojmy. Subjektivní pojem chápeme tak, že se týká věcí, které existují pouze uvnitř lidských myslí. Naopak objektivní pojem existuje nezávisle na lidském vědomí. Označení není, jak by se na první pohled mohlo zdát, atributem objektu. Je to dohoda, že dané označení se bude používat při komunikaci o daném objektu. Označení je objekt, který se používá jako reprezentace něčeho jiného. Dobře známá třída označení jsou symbolická označení, jak se používají v přirozeném jazyce. Příklady symbolických označení jsou jména osob Karel Čapek, označení na poznávací značce auta 1T a čísla 7 stejně jako věty Karel Čapek vlastní auto s poznávací značkou 1T a auto s poznávací značkou 1T je 7 let staré. 44

45 Objekt je objektivní individuální věc, která je pozorovatelná a identifikovatelná např. osoba nebo auto. Objekt je již podle své definice něco objektivního, tedy existuje nezávisle na lidském vědomí. Říkáme, že vnímatelné vlastnosti objektu kolektivně vytváří formu objektu. Objekty mohou být součástí dalších objektů, stejně jako mohou obsahovat již složené objekty. Auto může být klasickým příkladem složeného objektu. Pojem objektu, jak byl vysvětlen, je ve skutečnosti pojem konkrétního objektu. Pouze konkrétní objekty jsou pozorovatelné a identifikovatelné lidmi. Ale existuje samozřejmě celá řada zajímavých objektů, které nejsou pozorovatelné. Příkladem může být uvedené číslo 7, nebo složený objekt označující, že Karel Čapek vlastní auto s poznávací značkou 1T Tyto objekty se nazývají abstraktní objekty. Označení abstraktní objekt není více méně nic, než konvenční cesta analogického uvažování. Koncept je subjektivní individuální věc. Je to myšlenka nebo mentální obraz objektu, který může ve své mysli mít subjekt. Koncept je podle definice typovaný, je vždy nevyhnutelně konceptem typu. Je to pouze důsledek práce lidské mysli. Klasifikace je totiž nejzákladnější konceptuální princip, který se odráží ve všech přirozených jazycích pomocí lingvistického pojmu podstatného jména: podstatná jména reprezentují typy. Stejně jako existují konkrétní a abstraktní objekty existují analogicky konkrétní a abstraktní koncepty. Příkladem konkrétních konceptů jsou např. mentální obraz, který mám o osobě Karla Čapka nebo mentální obraz, který mám např. o autě s poznávací značkou 1T Příklady abstraktních konceptů jsou např. číslo 7 nebo fakt že Karel Čapek vlastní auto s poznávací značkou 1T a fakt, že toto auto je 7 let staré. 45

46 Základní pojmy pro označení, objekt a koncept jsou ve vzájemné vazbě každý ke každému pomocí tří pojmových vztahů a to designace, denotace a reference. Typ je subjektivní věc, příklady jsou např. typ osoby, typ auta, typ čísla, typ vlastní (vlastnictví), typ věk. Lidský mozek aplikuje typy při pozorování okolního světa. Typy mohou být také chápány jako předpis formy. Tomuto předpisu formy se také říká intenze typu. Forma objektu může vyhovovat (odpovídat) jednomu, nebo více typům, což způsobuje vznik jednoho, nebo více individuálních konceptů. Např. konkrétní objekt má tvar, je z konkrétního materiálu a má barvu. Následně se můžeme na tento objekt odkazovat pomocí tří individuálních konceptů, každý odlišného typu. Např. krychle, dřevěná věc a zelená věc. Stejně tak forma objektu označeného jako Karel Čapek může vyhovovat typu osoba, ale také typu spisovatel nebo novinář nebo pacient a může se stát, že to bude současně. Třída je kolekce objektů. Podle definice, třída obsahuje všechny objekty, které vyhovují asociaci s daným typem. Např. třída osob to je kolekce objektů, které sdílejí takové vlastnosti, že vyhovují typu osoba, třída aut je kolekce objektů, které vyhovují typu auto a kolekce dvojic objektů <osoba, auto> která sdílí vlastnosti, že osoba vlastní auto. Extenze je vazba mezi typem a třídou. Říkáme, že třída je extenzí typu. Např. třída osob je extenzí typu osoba; třída aut je extenzí typu auto; třída řady vlastnictví je extenzí typu vlastnit. Vazba mezi individuálními koncepty a generickými koncepty (typy) a následně mezi individuálními objekty a třídami je zobrazena na obrázku 5.2. Na tomto obrázku jsme záměrně 46

47 vynechali označení, protože označení nejsou v ontologii relevantní. Ontologie je o podstatě věcí a ne o jejich jménech, která jsme jim dali. Na obrázek 5.2 je zobrazen tzv. ontologický rovnoběžník (parallelogram), který celou problematiku názorně zobrazuje. Obr. 5.2 Ontologický rovnoběžník Obrázek rovněž popisuje základní vztahy mezi uvedenými pojmy a to instanciaci, konformitu a stupněm zaplnění (obsazenost - population). Instanciace je vztah mezi konceptem a typem a vyjadřuje, že každý koncept je instancí typu. Příklady jsou následující: osoba Karel Čapek je instancí typu osoba; auto s poznávací značkou 1T je instancí typu auto; číslo 7 je instancí typu číslo; koncept Karel Čapek vlastní auto s poznávací značkou 1T je instancí typu vlastní. Konformita je vztah mezi formou objektu a typu. Říkáme, že objekt vyhovuje (je konformní k) typu (an object conforms to a type). Příklady mohou být následující: objekt s označením Karel Čapek vyhovuje typu osoba (je konformní k typu osoba); objekt označený jako 1T vyhovuje typu auta. 47

48 Předvedené příklady se týkaly konkrétních objektů, ale stejná analogie platí i pro abstraktní objekty. Můžeme mít objekt, který má označení čísla 7, které vyhovuje typu číslo. Populace (population) je vztah mezi objektem a třídou. Říkáme, že třída je populace objektů. Běžnější způsob vyjádření pro populaci je výrok, že objekt je člen třídy, nebo patří třídě. Příklady tohoto označení jsou: objekt označený Karel Čapek patří do třídy osob; objekt označený poznávací značkou 1T patří do třídy aut; objekt označený Karel Čapek vlastní auto 1T patří do třídy vlastnictví (ownerships). 5.2 Stata a fakta Ontologický rovnoběžník je základem pro vytvoření ontologie konkrétního světa. V každém momentu je svět v konkrétním stavu, který je jednoduše definovaný jako množina objektů, o nichž se říká, že jsou aktuální, během daného času. Změna stavu se nazývá přechod (transition). Přechod je jednoduše definovaný jako uspořádaná dvojice stavů např. T1 = <S1, S2>, T1 je přechod ze stavu S1 do stavu S2. Výskyt přechodu se nazývá událost (event). Událost může být tedy jednoduše definovaná jako dvojice <T, t>, kde T je přechod a t konkrétní čas (bod na časové ose). Přechod se následně může konat několikrát během života (lifetime) konkrétního světa, avšak události jsou jedinečné. Událost je vždy způsobena nějakým činem (činností). Abychom dokonale pochopili, co je stav konkrétního světa a co je přechod stavu, je nutné rozlišovat mezi dvěma druhy objektů, které nazveme stata (jednotné číslo statum) a fakta (jednotné číslo faktum). Poznámka: zde jsme ponechali původní jména. Hlavně se jedná o jméno stata, statum, které se nevyskytuje ani v angličtině a má svůj původ v latině. 48

Modelování založené na faktech (FactBasedModeling -FBM)

Modelování založené na faktech (FactBasedModeling -FBM) EO_02 Obsah přednášky Pojem faktu modelování založené na faktech. Model založený na faktech (konceptuální model) & datový model. Modelovací nástroj pro modelování faktů: ObjectRole Modeling (Modelování

Více

EO_03. Specifikační jazyk světa ontologie

EO_03. Specifikační jazyk světa ontologie EO_03 Specifikační jazyk světa ontologie Obsah přednášky Faktická znalost. Významový trojúhelník. Ontologický rovnoběžník. Stata& fakta. Ontologie světa. Gramatika specifického jazyka světa ontologie (1/2)

Více

Informační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Nástroje business modelování. Business modelling, základní nástroje a metody business modelování.

Informační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Nástroje business modelování. Business modelling, základní nástroje a metody business modelování. 3 Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta strojní, Katedra automatizační techniky a řízení 2008/2009 Radim Farana 1 Obsah Business modelling, základní nástroje a metody business modelování.

Více

Obsah. Zpracoval:

Obsah. Zpracoval: Zpracoval: houzvjir@fel.cvut.cz 03. Modelem řízený vývoj. Doménový (business), konceptuální (analytický) a logický (návrhový) model. Vize projektu. (A7B36SIN) Obsah Modelem řízený vývoj... 2 Cíl MDD, proč

Více

EO_04. Základní prvky koordinace - čin/fakt produkce čin/fakt

EO_04. Základní prvky koordinace - čin/fakt produkce čin/fakt EO_04 Základní prvky koordinace - čin/fakt produkce čin/fakt Obsah přednášky Specifikace existenčních pravidel. Typy faktů a pravidla výskytu. Organizace. Koordinační čin, produkční čin. Koordinační fakt,

Více

TÉMATICKÝ OKRUH Softwarové inženýrství

TÉMATICKÝ OKRUH Softwarové inženýrství TÉMATICKÝ OKRUH Softwarové inženýrství Číslo otázky : 24. Otázka : Implementační fáze. Postupy při specifikaci organizace softwarových komponent pomocí UML. Mapování modelů na struktury programovacího

Více

Databázové systémy. Ing. Radek Holý

Databázové systémy. Ing. Radek Holý Databázové systémy Ing. Radek Holý holy@cvut.cz Literatura: Skripta: Jeřábek, Kaliková, Krčál, Krčálová, Kalika: Databázové systémy pro dopravní aplikace Vydavatelství ČVUT, 09/2010 Co je relační databáze?

Více

Modely datové. Další úrovní je logická úroveň Databázové modely Relační, Síťový, Hierarchický. Na fyzické úrovni se jedná o množinu souborů.

Modely datové. Další úrovní je logická úroveň Databázové modely Relační, Síťový, Hierarchický. Na fyzické úrovni se jedná o množinu souborů. Modely datové Existují různé úrovně pohledu na data. Nejvyšší úroveň je úroveň, která zachycuje pouze vztahy a struktury dat samotných. Konceptuální model - E-R model. Další úrovní je logická úroveň Databázové

Více

TÉMATICKÝ OKRUH Softwarové inženýrství

TÉMATICKÝ OKRUH Softwarové inženýrství TÉMATICKÝ OKRUH Softwarové inženýrství Číslo otázky : 22. Otázka : Úvodní fáze rozpracování softwarového projektu. Postupy při specifikaci byznys modelů. Specifikace požadavků a jejich rozpracování pomocí

Více

EXTRAKT z mezinárodní normy

EXTRAKT z mezinárodní normy EXTRAKT z mezinárodní normy Extrakt nenahrazuje samotnou technickou normu, je pouze informativním ICS 03.220.01; 35.240.60 materiálem o normě. Inteligentní dopravní systémy Požadavky na ITS centrální datové

Více

Kapitola 2: Entitně-vztahový model (Entity-Relationship model) Množiny entit (entitní množiny) Atributy

Kapitola 2: Entitně-vztahový model (Entity-Relationship model) Množiny entit (entitní množiny) Atributy - 2.1 - Kapitola 2: Entitně-vztahový model (Entity-Relationship model) Množiny entit Množiny vztahů Otázky návrhu Plánování mezí Klíče E-R diagram Rozšířené E-R rysy Návrh E-R databázového schématu Redukce

Více

Metody tvorby ontologií a sémantický web. Martin Malčík, Rostislav Miarka

Metody tvorby ontologií a sémantický web. Martin Malčík, Rostislav Miarka Metody tvorby ontologií a sémantický web Martin Malčík, Rostislav Miarka Obsah Reprezentace znalostí Ontologie a sémantický web Tvorba ontologií Hierarchie znalostí (D.R.Tobin) Data jakékoliv znakové řetězce

Více

Analýza a modelování dat. Helena Palovská

Analýza a modelování dat. Helena Palovská Analýza a modelování dat Helena Palovská Analýza a modelování pro SW projekt Strukturovaný přístup Dynamická část (procesy, aktivity, funkce) Statická část (data) Objektově orientovaný přístup use case

Více

Business Process Modeling Notation

Business Process Modeling Notation Business Process Modeling Notation Stephen A. White, IBM Corporation Procesní řízení 1 Co to je BPMN? Standard Business Process Modeling Notation (BPMN) byl vyvinutý skupinou Business Process Management

Více

DBS Konceptuální modelování

DBS Konceptuální modelování DBS Konceptuální modelování Michal Valenta Katedra softwarového inženýrství FIT České vysoké učení technické v Praze Michal.Valenta@fit.cvut.cz c Michal Valenta, 2010 BIVŠ DBS I, ZS 2010/11 https://users.fit.cvut.cz/

Více

Databázové systémy. Přednáška 1

Databázové systémy. Přednáška 1 Databázové systémy Přednáška 1 Vyučující Ing. Martin Šrotýř, Ph.D. K614 Místnost: K311 E-mail: srotyr@fd.cvut.cz Telefon: 2 2435 9532 Konzultační hodiny: Dle domluvy Databázové systémy 14DATS 3. semestr

Více

1. Dědičnost a polymorfismus

1. Dědičnost a polymorfismus 1. Dědičnost a polymorfismus Cíl látky Cílem této kapitoly je představit klíčové pojmy dědičnosti a polymorfismu. Předtím však je nutné se seznámit se základními pojmy zobecnění neboli generalizace. Komentář

Více

TEORIE ZPRACOVÁNÍ DAT

TEORIE ZPRACOVÁNÍ DAT Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky TEORIE ZPRACOVÁNÍ DAT pro kombinované a distanční studium Jana Šarmanová Ostrava 2003 Jana Šarmanová, 2003 Fakulta

Více

Modelování procesů s využitím MS Visio.

Modelování procesů s využitím MS Visio. Modelování procesů s využitím MS Visio jan.matula@autocont.cz Co je to modelování procesů? Kreslení unifikovaných či standardizovaných symbolů, tvarů a grafů, které graficky znázorňují hlavní, řídící nebo

Více

6 Objektově-orientovaný vývoj programového vybavení

6 Objektově-orientovaný vývoj programového vybavení 6 Objektově-orientovaný vývoj programového vybavení 6.1 Co značí objektově-orientovaný - organizace SW jako kolekce diskrétních objektů, které zahrnují jak data tak chování objekt: OMG: Objekt je věc (thing).

Více

Konceptuální modelování. Pavel Tyl 21. 3. 2013

Konceptuální modelování. Pavel Tyl 21. 3. 2013 Konceptuální modelování Pavel Tyl 21. 3. 2013 Vytváření IS Vytváření IS Analýza Návrh Implementace Testování Předání Jednotlivé fáze mezi sebou iterují Proč modelovat a analyzovat? Standardizované pracovní

Více

Ontologie. Otakar Trunda

Ontologie. Otakar Trunda Ontologie Otakar Trunda Definice Mnoho různých definic: Formální specifikace sdílené konceptualizace Hierarchicky strukturovaná množina termínů popisujících určitou věcnou oblast Strukturovaná slovní zásoba

Více

UML. Unified Modeling Language. Součásti UML

UML. Unified Modeling Language. Součásti UML UML Unified Modeling Language 1995 počátek 1997 verze 1.0 leden dnes verze 2.0 (vývoj stále nedokončen) Standardní notace OMG podpora velkých firem (Microsoft, IBM, Oracle, HP ) popisuje struktury popisuje

Více

Obsah přednášky. Databázové systémy RDBMS. Fáze návrhu RDBMS. Coddových 12 pravidel. Coddových 12 pravidel

Obsah přednášky. Databázové systémy RDBMS. Fáze návrhu RDBMS. Coddových 12 pravidel. Coddových 12 pravidel Obsah přednášky Databázové systémy Konceptuální model databáze Codd a návrh relační databáze fáze návrhu pojem konceptuální model základní pojmy entity, relace, atributy, IO kardinalita, 2 historie: RDBMS

Více

OBSAH 1. ÚVOD STRUKTURA A ÚROVNĚ PROCESNÍHO MODELU KONVENCE PRO MODELOVÁNÍ PROCESŮ KONVENCE PRO MODELOVÁNÍ ORGANIZAČNÍCH STRUK

OBSAH 1. ÚVOD STRUKTURA A ÚROVNĚ PROCESNÍHO MODELU KONVENCE PRO MODELOVÁNÍ PROCESŮ KONVENCE PRO MODELOVÁNÍ ORGANIZAČNÍCH STRUK Konvence procesního modelování v CENIA výtah z metodiky příloha č. 3 soutěžní dokumentace pro výběrové řízení na Integrovaný systém plnění ohlašovacích povinností OBSAH 1. ÚVOD... 4 2. STRUKTURA A ÚROVNĚ

Více

Teorie systémů TES 5. Znalostní systémy KMS

Teorie systémů TES 5. Znalostní systémy KMS Evropský sociální fond. Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti. Teorie systémů TES 5. Znalostní systémy KMS ZS 2011/2012 prof. Ing. Petr Moos, CSc. Ústav informatiky a telekomunikací Fakulta dopravní

Více

Problémové domény a jejich charakteristiky

Problémové domény a jejich charakteristiky Milan Mišovič (ČVUT FIT) Pokročilé informační systémy MI-PIS, 2011, Přednáška 02 1/16 Problémové domény a jejich charakteristiky Prof. RNDr. Milan Mišovič, CSc. Katedra softwarového inženýrství Fakulta

Více

1. Matematická logika

1. Matematická logika MATEMATICKÝ JAZYK Jazyk slouží člověku k vyjádření soudů a myšlenek. Jeho psaná forma má tvar vět. Každá vědní disciplína si vytváří svůj specifický jazyk v úzké návaznosti na jazyk živý. I matematika

Více

U Úvod do modelování a simulace systémů

U Úvod do modelování a simulace systémů U Úvod do modelování a simulace systémů Vyšetřování rozsáhlých soustav mnohdy nelze provádět analytickým výpočtem.často je nutné zkoumat chování zařízení v mezních situacích, do kterých se skutečné zařízení

Více

Obsah přednášky. Pojem systému Pojem modelu Organizační teorém

Obsah přednášky. Pojem systému Pojem modelu Organizační teorém EO_10 Obsah přednášky Pojem systému Pojem modelu Organizační teorém 2 Pojem systému Pojem systému je důležitým pojmem ve všech vědách fyzikální systémy, biosystémy, sociální systémy. V 1950 letech snaha

Více

2. Modelovací jazyk UML 2.1 Struktura UML 2.1.1 Diagram tříd 2.1.1.1 Asociace 2.1.2 OCL. 3. Smalltalk 3.1 Jazyk 3.1.1 Pojmenování

2. Modelovací jazyk UML 2.1 Struktura UML 2.1.1 Diagram tříd 2.1.1.1 Asociace 2.1.2 OCL. 3. Smalltalk 3.1 Jazyk 3.1.1 Pojmenování 1. Teoretické základy modelování na počítačích 1.1 Lambda-kalkul 1.1.1 Formální zápis, beta-redukce, alfa-konverze 1.1.2 Lambda-výraz jako data 1.1.3 Příklad alfa-konverze 1.1.4 Eta-redukce 1.2 Základy

Více

Inovace tohoto kurzu byla spolufinancována z Evropského sociálního fondu a státního rozpočtu České republiky.

Inovace tohoto kurzu byla spolufinancována z Evropského sociálního fondu a státního rozpočtu České republiky. Inovace tohoto kurzu byla spolufinancována z Evropského sociálního fondu a státního rozpočtu České republiky. Projekt ESF OP VK reg.č. CZ.1.07/2.2.00/28.0209 Elektronické opory a e-learning pro obory výpočtového

Více

Logika pro sémantický web

Logika pro sémantický web ZVYŠOVÁNÍ ODBORNÝCH KOMPETENCÍ AKADEMICKÝCH PRACOVNÍKŮ OSTRAVSKÉ UNIVERZITY V OSTRAVĚ A SLEZSKÉ UNIVERZITY V OPAVĚ Logika pro sémantický web Martin Žáček PROČ BALÍČEK? 1. balíček Formální logické systémy

Více

1. Matematická logika

1. Matematická logika Moderní technologie ve studiu aplikované fyziky CZ.1.07/2.2.00/07.0018 1. Matematická logika Základem každé vědy (tedy i matematiky i fyziky) je soubor jistých znalostí. To, co z těchto izolovaných poznatků

Více

POKROČILÉ POUŽITÍ DATABÁZÍ

POKROČILÉ POUŽITÍ DATABÁZÍ POKROČILÉ POUŽITÍ DATABÁZÍ Barbora Tesařová Cíle kurzu Po ukončení tohoto kurzu budete schopni pochopit podstatu koncepce databází, navrhnout relační databázi s využitím pokročilých metod, navrhovat a

Více

MODELOVÁNÍ DAT V INFORMAČNÍCH SYSTÉMECH. Jindřich Kaluža Ludmila Kalužová

MODELOVÁNÍ DAT V INFORMAČNÍCH SYSTÉMECH. Jindřich Kaluža Ludmila Kalužová MODELOVÁNÍ DAT V INFORMAČNÍCH SYSTÉMECH Jindřich Kaluža Ludmila Kalužová Recenzenti: prof. Ing. Milan Turčáni, CSc. prof. Ing. Ivan Vrana, DrSc. Tato kniha vznikla za finanční podpory Studentské grantové

Více

Od životních situací ke kompetenčnímu modelu. Bc. František Aubrecht, MBA Ing. Miroslav Vlasák

Od životních situací ke kompetenčnímu modelu. Bc. František Aubrecht, MBA Ing. Miroslav Vlasák Od životních situací ke kompetenčnímu modelu Bc. František Aubrecht, MBA Ing. Miroslav Vlasák Obsah Životní situace Procesní model úřadu Případová studie Magistrát města Kladno Závěr Životní situace -

Více

7.3 Diagramy tříd - základy

7.3 Diagramy tříd - základy 7.3 Diagramy tříd - základy - popisuje typy objektů a statické vztahy mezi nimi Objednávka -datumpřijetí -předplacena -číslo -cena +vyřiď() +uzavři() {if Objednávka.zákazník.charakteristika = 'nejistý'

Více

1 Strukturované programování

1 Strukturované programování Projekt OP VK Inovace studijních oborů zajišťovaných katedrami PřF UHK Registrační číslo: CZ.1.07/2.2.00/28.0118 1 Cíl Seznámení s principy strukturovaného programování, s blokovou strukturou programů,

Více

MATURITNÍ OTÁZKY ELEKTROTECHNIKA - POČÍTAČOVÉ SYSTÉMY 2003/2004 PROGRAMOVÉ VYBAVENÍ POČÍTAČŮ

MATURITNÍ OTÁZKY ELEKTROTECHNIKA - POČÍTAČOVÉ SYSTÉMY 2003/2004 PROGRAMOVÉ VYBAVENÍ POČÍTAČŮ MATURITNÍ OTÁZKY ELEKTROTECHNIKA - POČÍTAČOVÉ SYSTÉMY 2003/2004 PROGRAMOVÉ VYBAVENÍ POČÍTAČŮ 1) PROGRAM, ZDROJOVÝ KÓD, PŘEKLAD PROGRAMU 3 2) HISTORIE TVORBY PROGRAMŮ 3 3) SYNTAXE A SÉMANTIKA 3 4) SPECIFIKACE

Více

Hierarchický databázový model

Hierarchický databázový model 12. Základy relačních databází Když před desítkami let doktor E. F. Codd zavedl pojem relační databáze, pohlíželo se na tabulky jako na relace, se kterými se daly provádět různé operace. Z matematického

Více

Množiny, relace, zobrazení

Množiny, relace, zobrazení Množiny, relace, zobrazení Množiny Množinou rozumíme každý soubor určitých objektů shrnutých v jeden celek. Zmíněné objekty pak nazýváme prvky dané množiny. Pojem množina je tedy synonymem pojmů typu soubor,

Více

Objekty, třídy, vazby 2006 UOMO 30

Objekty, třídy, vazby 2006 UOMO 30 Objekty, třídy, vazby 2006 UOMO 30 Osnova Vymezení pojmu objekt Objekt a základní objektové koncepty Třídy, třída vs. objekt Vztahy mezi objekty, vazby mezi třídami Polymorfismus 2006 UOMO 31 Vymezení

Více

EO_01. Podnikové ontologie

EO_01. Podnikové ontologie EO_01 Podnikové ontologie Obsah kurzu Provoz podniku -velká rozmanitost a složitost, ve které se evidentně projevuje nedostatek vnitřního uspořádání, tedy struktury a logiky. Navíc se vše vyvíjí včase

Více

SOFTWAROVÁ PODPORA TVORBY PROJEKTŮ

SOFTWAROVÁ PODPORA TVORBY PROJEKTŮ Slezská univerzita v Opavě Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné SOFTWAROVÁ PODPORA TVORBY PROJEKTŮ Distanční studijní opora Karel Skokan František Huňka Karviná 2012 Projekt OP VK 2.2 (CZ.1.07/2.2.00/15.0176)

Více

BMP_04. Axiom kompozice, procesní model

BMP_04. Axiom kompozice, procesní model BMP_04 Axiom kompozice, procesní model Obsah přednášky Skládání transakcí axiom kompozice Procesní diagram Konstrukční a procesní diagram tenisového klubu, Konstrukční a procesní diagram nákupu materiálu

Více

Učíme se maturitní otázku Organizování z výkladové prezentace. Zpracoval Ing. Jan Weiser

Učíme se maturitní otázku Organizování z výkladové prezentace. Zpracoval Ing. Jan Weiser Učíme se maturitní otázku Organizování z výkladové prezentace Zpracoval Ing. Jan Weiser Osnova prezentace Postup jak uložit obsah tématu do dlouhodobé paměti? Obecnější začlenění problému Funkce řízení

Více

Deskripční logika. Petr Křemen FEL ČVUT. Petr Křemen (FEL ČVUT) Deskripční logika 37 / 157

Deskripční logika. Petr Křemen FEL ČVUT. Petr Křemen (FEL ČVUT) Deskripční logika 37 / 157 Deskripční logika Petr Křemen FEL ČVUT Petr Křemen (FEL ČVUT) Deskripční logika 37 / 157 Co nás čeká 1 Základy deskripční logiky 2 Jazyk ALC Syntax a sémantika 3 Cyklické a acyklické TBOXy Petr Křemen

Více

Úvod do databázových systémů 6. cvičení

Úvod do databázových systémů 6. cvičení Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Úvod do databázových systémů 6. cvičení Ing. Petr Lukáš petr.lukas@nativa.cz Ostrava, 2012 Modelování databází [1]

Více

BPM_02. Metodologie DEMO Operační axiom

BPM_02. Metodologie DEMO Operační axiom BPM_02 Metodologie DEMO Operační axiom 1 Metodologie DEMO operační axiom, transakční axiom, axiom skládání, rozlišovací axiom, organizační teorém. 2 Obsah přednášky Problémy velké rozmanitosti a složitosti

Více

Výměnný formát XML DTM DMVS PK

Výměnný formát XML DTM DMVS PK Výměnný formát XML DTM DMVS PK Představení partnerským krajům Praha 8. 2. 2016 Krajský úřad Plzeňského kraje Odbor informatiky Koncept etapizace tvorby výměnného formátu XML aktualizačních zakázek Digitální

Více

Informační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Obsah předmětu. Požadavky kreditového systému. Relační datový model, Architektury databází

Informační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Obsah předmětu. Požadavky kreditového systému. Relační datový model, Architektury databází 1 Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta strojní, Katedra automatizační techniky a řízení 2008/2009 Radim Farana 1 Obsah Požadavky kreditového systému. Relační datový model, relace, atributy,

Více

7.3 Diagramy tříd - základy

7.3 Diagramy tříd - základy 7.3 Diagramy tříd - základy - popisuje typy objektů a statické vztahy mezi nimi Objednávka -datumpřijetí -předplacena -číslo -cena +vyřiď() +uzavři() {if Objednávka.zákazník.charakteristika = 'nejistý'

Více

Grafy. doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D. Katedra informatiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB TU Ostrava. Prezentace ke dni 13.

Grafy. doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D. Katedra informatiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB TU Ostrava. Prezentace ke dni 13. Grafy doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D. Katedra informatiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB TU Ostrava Prezentace ke dni 13. března 2017 Jiří Dvorský (VŠB TUO) Grafy 104 / 309 Osnova přednášky Grafy

Více

IS pro podporu BOZP na FIT ČVUT

IS pro podporu BOZP na FIT ČVUT IS pro podporu BOZP na FIT ČVUT Závěrečná zpráva pro 2. iteraci 21. dubna 2011 Zadavatel: Ing. Jiří Chludil Řešitelský tým: Jiří Kopecký Jan Kratochvíl Milan Matějček Štefan Pinďák Kristýna Streitová Úvod

Více

MPP_02. Metodologie DEMO Operační axiom

MPP_02. Metodologie DEMO Operační axiom MPP_02 Metodologie DEMO Operační axiom 1 Metodologie DEMO operační axiom, transakční axiom, axiom skládání, rozlišovací axiom, organizační teorém. 2 Obsah přednášky Problémy velké rozmanitosti a složitosti

Více

S KONFIGURACÍ POVOLENÝCH KOMBINACÍ DĚDICŮ

S KONFIGURACÍ POVOLENÝCH KOMBINACÍ DĚDICŮ VZOR HETEROGENNÍ SEZNAM S KONFIGURACÍ POVOLENÝCH KOMBINACÍ DĚDICŮ RNDr. Ilja Kraval, září 2008 http://www.objects.cz ÚVOD Jak známo, v CLASS DIAGRAMU se dělí vztahy do dvou základních typů: Buď se jedná

Více

4 ARCHITEKTURA PODNIKOVÝCH PROCESŮ S ARISEM

4 ARCHITEKTURA PODNIKOVÝCH PROCESŮ S ARISEM 41 4 ARCHITEKTURA PODNIKOVÝCH PROCESŮ S ARISEM V této kapitole vysvětlíme potřebu strukturované architektury podnikových procesů, a seznámíme se s běžnými typy modelů, používaných v ARISu k reprezentaci

Více

Kapitola 1: Úvod. Systém pro správu databáze (Database Management Systém DBMS) Účel databázových systémů

Kapitola 1: Úvod. Systém pro správu databáze (Database Management Systém DBMS) Účel databázových systémů - 1.1 - Kapitola 1: Úvod Účel databázových systémů Pohled na data Modely dat Jazyk pro definici dat (Data Definition Language; DDL) Jazyk pro manipulaci s daty (Data Manipulation Language; DML) Správa

Více

Logika a jazyk. filosofický slovník, Praha:Svoboda 1966)

Logika a jazyk. filosofický slovník, Praha:Svoboda 1966) Logika a jazyk V úvodu bylo řečeno, že logika je věda o správnosti (lidského) usuzování. A protože veškeré usuzování, odvozování a myšlení vůbec se odehrává v jazyce, je problematika jazyka a jeho analýza

Více

Jak správně psát scénáře k případům užití?

Jak správně psát scénáře k případům užití? Jak správně psát scénáře k případům užití? Autor RNDr. Ilja Kraval 2007 http://www.objects.cz K napsání tohoto článku mne inspiroval tento mail: Dobrý den pane Kravale, chci Vás poprosit o radu, která

Více

Střední průmyslová škola Zlín

Střední průmyslová škola Zlín VY_32_INOVACE_33_01 Škola Název projektu, reg. č. Vzdělávací oblast Vzdělávací obor Tematický okruh Téma Tematická oblast Název Autor Vytvořeno, pro obor, ročník Anotace Přínos/cílové kompetence Střední

Více

Databázové systémy. Vztahy a relace. 3.přednáška

Databázové systémy. Vztahy a relace. 3.přednáška Databázové systémy Vztahy a relace 3.přednáška Terminologie - vztahy Účastníci vztahu Stupeň vztahu počet relací účastnících se na vztahu Unární Binární Ternární Terminologie - vztahy Kardinalita vztahu

Více

Úvod do databázových systémů

Úvod do databázových systémů Úvod do databázových systémů Databáze je dnes velmi často skloňovaným slovem. Co se pod tímto termínem skrývá si vysvětlíme na několika následujících stranách a cvičeních. Databáze se využívají k ukládání

Více

Obsah. ÚVOD 1 Poděkování 3

Obsah. ÚVOD 1 Poděkování 3 ÚVOD 1 Poděkování 3 Kapitola 1 CO JE TO PROCES? 5 Co všechno musíme vědět o procesním řízení, abychom ho mohli zavést 6 Různá důležitost procesů 13 Strategické plánování 16 Provedení strategické analýzy

Více

Diagramy tříd - základy

Diagramy tříd - základy Diagramy tříd - základy - popisuje typy objektů a statické vztahy mezi nimi Objednávka Zákazník -datumpřijetí -předplacena -číslo -cena +vyřiď() +uzavři() {if Objednávka.zákazník.charakteristika = 'nejistý'

Více

RNDr. Jakub Lokoč, Ph.D. RNDr. Michal Kopecký, Ph.D. Katedra softwarového inženýrství Matematicko-Fyzikální fakulta Univerzita Karlova v Praze

RNDr. Jakub Lokoč, Ph.D. RNDr. Michal Kopecký, Ph.D. Katedra softwarového inženýrství Matematicko-Fyzikální fakulta Univerzita Karlova v Praze RNDr. Jakub Lokoč, Ph.D. RNDr. Michal Kopecký, Ph.D. Katedra softwarového inženýrství Matematicko-Fyzikální fakulta Univerzita Karlova v Praze 1 Konceptuální modelování 2 Vytvořte model pro reprezentaci

Více

8 Třídy, objekty, metody, předávání argumentů metod

8 Třídy, objekty, metody, předávání argumentů metod 8 Třídy, objekty, metody, předávání argumentů metod Studijní cíl Tento studijní blok má za cíl pokračovat v základních prvcích jazyka Java. Konkrétně bude věnována pozornost třídám a objektům, instančním

Více

Databázové systémy. * relační kalkuly. Tomáš Skopal. - relační model

Databázové systémy. * relační kalkuly. Tomáš Skopal. - relační model Databázové systémy Tomáš Skopal - relační model * relační kalkuly Osnova přednášky relační kalkuly doménový n-ticový Relační kalkuly využití aparátu predikátové logiky 1. řádu pro dotazování rozšíření

Více

Úvod do informatiky. Miroslav Kolařík. Zpracováno dle učebního textu R. Bělohlávka: Úvod do informatiky, KMI UPOL, Olomouc 2008.

Úvod do informatiky. Miroslav Kolařík. Zpracováno dle učebního textu R. Bělohlávka: Úvod do informatiky, KMI UPOL, Olomouc 2008. Úvod do informatiky přednáška čtvrtá Miroslav Kolařík Zpracováno dle učebního textu R. Bělohlávka: Úvod do informatiky, KMI UPOL, Olomouc 2008. Obsah 1 Pojem relace 2 Vztahy a operace s (binárními) relacemi

Více

Úvod do modelování a simulace. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Úvod do modelování a simulace. Ing. Michal Dorda, Ph.D. Úvod do modelování a simulace systémů Ing. Michal Dorda, Ph.D. 1 Základní pojmy Systém systémem rozumíme množinu prvků (příznaků) a vazeb (relací) mezi nimi, která jako celek má určité vlastnosti. Množinu

Více

Matematická logika. Miroslav Kolařík

Matematická logika. Miroslav Kolařík Matematická logika přednáška třetí Miroslav Kolařík Zpracováno dle textu R. Bělohlávka: Matematická logika poznámky k přednáškám, 2004. a dle učebního textu R. Bělohlávka a V. Vychodila: Diskrétní matematika

Více

Primární klíč, cizí klíč, referenční integrita, pravidla normalizace, relace

Primární klíč, cizí klíč, referenční integrita, pravidla normalizace, relace Téma 2.2 Primární klíč, cizí klíč, referenční integrita, pravidla normalizace, relace Obecný postup: Každá tabulka databáze by měla obsahovat pole (případně sadu polí), které jednoznačně identifikuje každý

Více

Databázové modelování. Analýza Návrh konceptuálního schématu

Databázové modelování. Analýza Návrh konceptuálního schématu Databázové modelování Analýza Návrh konceptuálního schématu 1 Vytváření IS Analýza Návrh Implementace Testování Předání SW Jednotlivé fáze mezi sebou iterují 2 Proč modelovat/analyzovat? Standardizované

Více

10. blok Logický návrh databáze

10. blok Logický návrh databáze 10. blok Logický návrh databáze Studijní cíl Tento blok je věnován převodu konceptuálního návrhu databáze na návrh logický. Blok se věnuje tvorbě tabulek na základě entit z konceptuálního modelu a dále

Více

Negativní informace. Petr Štěpánek. S použitím materiálu M.Gelfonda a V. Lifschitze. Logické programování 15 1

Negativní informace. Petr Štěpánek. S použitím materiálu M.Gelfonda a V. Lifschitze. Logické programování 15 1 Negativní informace Petr Štěpánek S použitím materiálu M.Gelfonda a V. Lifschitze 2009 Logické programování 15 1 Negace jako neúspěch Motivace: Tvrzení p (atomická formule) neplatí, jestliže nelze odvodit

Více

Pracovní celky 3.2, 3.3 a 3.4 Sémantická harmonizace - Srovnání a přiřazení datových modelů

Pracovní celky 3.2, 3.3 a 3.4 Sémantická harmonizace - Srovnání a přiřazení datových modelů Pracovní celky 3.2, 3.3 a 3.4 Sémantická harmonizace - Srovnání a datových modelů Obsah Seznam tabulek... 1 Seznam obrázků... 1 1 Úvod... 2 2 Metody sémantické harmonizace... 2 3 Dvojjazyčné katalogy objektů

Více

Pojem binární relace patří mezi nejzákladnější matematické pojmy. Binární relace

Pojem binární relace patří mezi nejzákladnější matematické pojmy. Binární relace RELACE Pojem binární relace patří mezi nejzákladnější matematické pojmy. Binární relace slouží k vyjádření vztahů mezi prvky nějakých množin. Vztahy mohou být různé povahy. Patří sem vztah býti potomkem,

Více

3. Je defenzivní programování technikou skrývání implementace? Vyberte jednu z nabízených možností: Pravda Nepravda

3. Je defenzivní programování technikou skrývání implementace? Vyberte jednu z nabízených možností: Pravda Nepravda 1. Lze vždy z tzv. instanční třídy vytvořit objekt? 2. Co je nejčastější příčinou vzniku chyb? A. Specifikace B. Testování C. Návrh D. Analýza E. Kódování 3. Je defenzivní programování technikou skrývání

Více

Jiří Mašek BIVŠ V Pra r ha 20 2 08

Jiří Mašek BIVŠ V Pra r ha 20 2 08 Jiří Mašek BIVŠ Praha 2008 Procesvývoje IS Unifiedprocess(UP) Iterace vývoje Rysy CASE nástrojů Podpora metodických přístupů modelování Integrační mechanismy propojení modelů Podpora etap vývoje Generování

Více

Unifikovaný modelovací jazyk UML

Unifikovaný modelovací jazyk UML Unifikovaný modelovací jazyk UML Karel Richta katedra počíta tačů FEL ČVUT Praha richta@fel fel.cvut.czcz Motto: Komunikačním m prostředkem informační komunity se postupem času stala angličtina. Chcete-li

Více

Základní informace. Modelování. Notace

Základní informace. Modelování. Notace Základní informace BPMS = business process management systems - systémy pro modelování a optimalizace business procesů uvnitř organizace BPMN = business process modeling notation - součást BPMS, notace

Více

8.2 Používání a tvorba databází

8.2 Používání a tvorba databází 8.2 Používání a tvorba databází Slide 1 8.2.1 Základní pojmy z oblasti relačních databází Slide 2 Databáze ~ Evidence lidí peněz věcí... výběry, výpisy, početní úkony Slide 3 Pojmy tabulka, pole, záznam

Více

Tvorba informačních systémů

Tvorba informačních systémů Tvorba informačních systémů Michal Krátký 1, Miroslav Beneš 1 1 Katedra informatiky VŠB Technická univerzita Ostrava Tvorba informačních systémů, 2005/2006 c 2006 Michal Krátký, Miroslav Beneš Tvorba informačních

Více

Principy UML. Clear View Training 2005 v2.2 1

Principy UML. Clear View Training 2005 v2.2 1 Principy UML Clear View Training 2005 v2.2 1 1.2 Co je touml? Unified Modelling Language (UML) je univerzálníjazyk pro vizuální modelování systémů Podporuje všechny životní cykly Mohou jej implementovat

Více

Matematická logika. Miroslav Kolařík

Matematická logika. Miroslav Kolařík Matematická logika přednáška šestá Miroslav Kolařík Zpracováno dle textu R. Bělohlávka: Matematická logika poznámky k přednáškám, 2004. a dle učebního textu R. Bělohlávka a V. Vychodila: Diskrétní matematika

Více

Vývoj IS - strukturované paradigma II

Vývoj IS - strukturované paradigma II Milan Mišovič (ČVUT FIT) Pokročilé informační systémy MI-PIS, 2011, Přednáška 05 1/18 Vývoj IS - strukturované paradigma II Prof. RNDr. Milan Mišovič, CSc. Katedra softwarového inženýrství Fakulta informačních

Více

Úvod do softwarového inženýrství IUS 2009/2010 p.1/30

Úvod do softwarového inženýrství IUS 2009/2010 p.1/30 Úvod do softwarového inženýrství IUS 2009/2010 5. přednáška Ing. Radek Kočí, Ph.D. Ing. Bohuslav Křena, Ph.D. Vytvořeno na základě přednášky doc. Ing. Jaroslava Zendulky, CSc. Úvod do softwarového inženýrství

Více

Databázové patterny. MI-DSP 2013/14 RNDr. Ondřej Zýka, ondrej.zyka@profinit.eu

Databázové patterny. MI-DSP 2013/14 RNDr. Ondřej Zýka, ondrej.zyka@profinit.eu Databázové patterny MI-DSP 2013/14 RNDr. Ondřej Zýka, ondrej.zyka@profinit.eu Obsah o Co je databázový pattern o Pattern: Přiřazení rolí o Pattern: Klasifikace Databázové patterny o Odzkoušené a doporučené

Více

Objektově relační databáze a ORACLE 8

Objektově relační databáze a ORACLE 8 Objektově relační databáze a ORACLE 8 Ludmila Kalužová VŠB - TU Ostrava, Ekonomická fakulta, Katedra informatiky v ekonomice, Sokolská 33, 701 21 Ostrava 1 Abstrakt V současné době existuje velký počet

Více

Unární je také spojka negace. pro je operace binární - příkladem může být funkce se signaturou. Binární je velká většina logických spojek

Unární je také spojka negace. pro je operace binární - příkladem může být funkce se signaturou. Binární je velká většina logických spojek Otázka 06 - Y01MLO Zadání Predikátová logika, formule predikátové logiky, sentence, interpretace jazyka predikátové logiky, splnitelné sentence, tautologie, kontradikce, tautologicky ekvivalentní formule.

Více

TÉMATICKÝ OKRUH Teorie zpracování dat, Databázové a informační systémy a Teorie informačních systémů

TÉMATICKÝ OKRUH Teorie zpracování dat, Databázové a informační systémy a Teorie informačních systémů TÉMATICKÝ OKRUH Teorie zpracování dat, Databázové a informační systémy a Teorie informačních systémů Číslo otázky : 16. Otázka : Funkční a dynamická analýza informačního systému. Obsah : 1. Úvod 2. Funkční

Více

Architektura informačních systémů. - dílčí architektury - strategické řízení taktické řízení. operativní řízení a provozu. Globální architektura

Architektura informačních systémů. - dílčí architektury - strategické řízení taktické řízení. operativní řízení a provozu. Globální architektura Dílčí architektury Informační systémy - dílčí architektury - EIS MIS TPS strategické řízení taktické řízení operativní řízení a provozu 1 Globální Funkční Procesní Datová SW Technologická HW Aplikační

Více

Úloha 1. Úloha 2. Úloha 3. Text úlohy. Text úlohy. Text úlohy

Úloha 1. Úloha 2. Úloha 3. Text úlohy. Text úlohy. Text úlohy Úloha 1 Zkratka ERP jako celopodniková transakční aplikace znamená: a. Enterprise Route Planning b. Enterprise Resource Planning c. Enterprise Re-implementation Planning d. Enterprise Resource Processing

Více

Programování II. Modularita 2017/18

Programování II. Modularita 2017/18 Programování II Modularita 2017/18 Modul? Osnova přednášky Vývoj programování Modularita Příklad Vývoj programování Paradigmata programování Jak a proč se jazyky vyvíjejí? V čem se OOP liší od předchozích

Více

ZÁKLADNÍ METODOLOGICKÁ PRAVIDLA PŘI ZPRACOVÁNÍ ODBORNÉHO TEXTU. Martina Cirbusová (z prezentace doc. Škopa)

ZÁKLADNÍ METODOLOGICKÁ PRAVIDLA PŘI ZPRACOVÁNÍ ODBORNÉHO TEXTU. Martina Cirbusová (z prezentace doc. Škopa) ZÁKLADNÍ METODOLOGICKÁ PRAVIDLA PŘI ZPRACOVÁNÍ ODBORNÉHO TEXTU Martina Cirbusová (z prezentace doc. Škopa) OSNOVA Metodologie vs. Metoda vs. Metodika Základní postup práce Základní vědecké metody METODOLOGIE

Více

Architektury informačních systémů

Architektury informačních systémů Architektury informačních systémů doc. Ing. Miroslav Beneš, Ph.D. katedra informatiky FEI VŠB-TUO A-1007 / 597 324 213 http://www.cs.vsb.cz/benes/vyuka/tis Miroslav.Benes@vsb.cz Obsah přednášky Co je to

Více

Logický datový model VF XML DTM DMVS

Logický datový model VF XML DTM DMVS Logický datový model VF XML DTM DMVS Verze 1.1 VF XML DTM DMVS Objednatel Plzeňský kraj Institut plánování a rozvoje hlavního města Prahy Zlínský kraj Kraj Vysočina Liberecký kraj Karlovarský kraj Statutární

Více

RELACE, OPERACE. Relace

RELACE, OPERACE. Relace RELACE, OPERACE Relace Užití: 1. K popisu (evidenci) nějaké množiny objektů či jevů, které lze charakterizovat pomocí jejich vlastnostmi. Entita je popsána pomocí atributů. Ty se vybírají z domén. Různé

Více