הרצאה 6 יסמין ויערה — 5002 n

הרצאה 6 יסמין ויערה - 5002 n חלק 1: חזרה מהירה – מה למדנו בהרצאה 5? n חלק 2: קבצים ובסיסי נתונים. n חלק 3: גמר השלמות חומרה/תוכנה n חלק 4: הכנה למבחן לדוגמה ותחילת פתרון. n חלק 5: דיווח נושא. n בהרצאה 7 )הבאה( – תקשוב. בהרצאה 8 – ERP והכנה למבחן. מחשבים ומערכות מידע – יסמין ויערה יובל דן-גור

חלק 1: מה למדנו בהרצאה 5?

חזרה קצרה על נושאי הרצאה 5 n סיכום בדיקת היתכנות ) Feasibility . (Analysis ) Systems Design Tools n כלי מנהלים, עצי החלטה, , DFD תרשימי זרימה, עצי מבנה/מודולים(. CASE & Software Engineering n n גישות לתכנון, פיתוח, יישום והטמעת מערכת חדשה. מחשבים ומערכות מידע – יסמין ויערה יובל דן-גור

השלמת קנה או עשה במערכת מידע מהרצאה קודמת-5

Design Major Design Alternatives Build Custom Solution – technical professionals – end users – outside contractors n Buy Application Package – off-the-shelf – customize from baseline n מחשבים ומערכות מידע – יסמין ויערה יובל דן-גור קנה או בנה ?

One way to decide whether to Build or Buy Is there a software package available that meets requirements? No Build custom solution Yes No Will major changes be required to package? No Acquire package and bring under organization control קנה או בנה Does the application play a strategic role? Will major changes to package be required? Yes No Build custom solution Yes Acquire package Adapt practices Maintain vendor support Can business change to fit package? No Build custom solution מחשבים ומערכות מידע – יסמין ויערה יובל דן-גור Yes Acquire package Reengineer practices Maintain vendor support

מחשבים ומערכות מידע – יסמין ויערה יובל דן-גור

חלק 2: בסיסי נתונים ) (DB וקבצים ) (FILES

9 Databases קבצים ובסיסי נתונים פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה מחשבים ומערכות מידע

01 לקח והישג נדרשים • • • • • מבוא הגדרת מושגים בעיות עם נתונים סיבות לקיום בסיסי נתונים, חלופות יצירת בסיס נתונים נורמליזציה הדגמת בסיס נתונים יחסי מודלים היררכיים ורשתיים Hierarchical, network כריית נתונים Data Warehouse and Mining פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה מחשבים ומערכות מידע

11 Databases are. . . • A repository of structured business data • Used to capture large volumes of data that many people will access • An integrated collection of data organized and stored in a manner that facilitates retrieval. מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

12 Users • Analysts – Financial, marketing • Accountants, auditors • Management, staff – Sales, production • Increasingly: The general public! מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

13 Definition of some terms Attributes (or Fields) Record attribute value מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

Similar terms, different generations • • Attribute field column variable מחשבים ומערכות מידע • • פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה Entity record row observation 14

51 פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה מחשבים ומערכות מידע

61 פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה מחשבים ומערכות מידע

17 FILE ORGANIZATION • BIT: Binary Digit (0, 1; Y, N; On, Off) • BYTE: Combination of BITS which represent a CHARACTER • FIELD: Collection of BYTES which represent a DATUM or Fact • RECORD: Collection of FIELDS which reflect a TRANSACTION * מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

18 FILE ORGANIZATION • FILE: A Collection of Similar RECORDS • DATABASE: An Organization’s Electronic Library of FILES * מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

19 FILE ORGANIZATION • ENTITY: Person, Place, Thing, Event about Which Data Must be Kept • ATTRIBUTE: Description of a Particular ENTITY • KEY FIELD: Field Used to Retrieve, Update, Sort RECORD * מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

SEQUENTIAL VS. DIRECT FILE ORGANIZATION • SEQUENTIAL: Tape Oriented; One File Follows another; Follows Physical Sequence • DIRECT: Disk Oriented; Can be Accessed Without Regard to Physical Sequence * מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה 20

21 DIRECT FILE ACCESS METHOD • EACH RECORD HAS KEY FIELD • KEY FIELD FED INTO TRANSFORM ALGORITHM • ALGORITHM GENERATES PHYSICAL STORAGE LOCATION OF RECORD (RECORD ADDRESS) מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

22 Problems with data (2/2) 1 2 3 4 Source document might be incorrect Input process may have introduced errors Missing data Duplicated and inconsistent data מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

23 DATABASE • ORGANIZATION’S ELECTRONIC LIBRARY • STORES & MANAGES DATA • IN A CONVENIENT FORM * מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

24 COMPONENTS OF DBMS: • DATA DEFINITION LANGUAGE: – Defines Data Elements in Database • DATA MANIPULATION LANGUAGE: – Manipulates Data for Applications • DATA DICTIONARY: – Formal Definitions of all Variables in Database; Controls Variety of Database Contents * מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה DBMS

25 STRUCTURED QUERY LANGUAGE (SQL) EMERGING STANDARD DATA MANIPULATION LANGUAGE FOR RELATIONAL DATABASES * מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

62 פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה מחשבים ומערכות מידע

27 Data base options • Flat file – Ex: Excel worksheet • Relational – We’ll look at this today • Also: Hierarchical, Network מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

28 TWO VIEWS OF DATA BIT • PHYSICAL VIEW: WHERE IS DATA PHYSICALLY? BYTE – DRIVE, DISK, SURFACE, TRACK, SECTOR (BLOCK), RECORD – TAPE, BLOCK, RECORD NUMBER (KEY) FIELD • LOGICAL VIEW: WHAT DATA IS NEEDED BY APPLICATION? RECORD – SUCCESSION OF FACTS NEEDED BY APPLICATION FILE – NAME, TYPE, LENGTH OF FIELD * מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה DATABASE

29 Example of a flat file • Insertions, updates, and deletions all cause problems מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

03 פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה מחשבים ומערכות מידע

13 Relational DB stock m own פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה m customer מחשבים ומערכות מידע

23 פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה מחשבים ומערכות מידע

33 What’s good about this? • Facts stored only once • Easy to relate data in different tables • Can ask ad hoc questions מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

34 ADVANTAGES OF DBMS: • REDUCES COMPLEXITY • REDUCES DATA REDUNDANCY / INCONSISTENCY • CENTRAL CONTROL OF DATA CREATION / DEFINITIONS • REDUCES PROGRAM / DATA DEPENDENCE * DBMS מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

35 ADVANTAGES OF DBMS: • REDUCES DEVELOPMENT / MAINTENANCE COSTS • ENHANCES SYSTEM FLEXIBILITY • INCREASES ACCESS / AVAILABILITY OF INFORMATION * מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה DBMS

36 KEY FIELD • Field in Each Record • Uniquely Identifies THIS Record • For RETRIEVAL UPDATING SORTING * מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

37 RELATIONAL DATA MODEL • • DATA IN TABLE FORMAT RELATION: TABLE TUPLE: ROW (RECORD) IN TABLE FIELD: COLUMN (ATTRIBUTE) IN TABLE * מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

83 פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה מחשבים ומערכות מידע

93 פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה מחשבים ומערכות מידע

40 CREATING A DATABASE • CONCEPTUAL DESIGN • PHYSICAL DESIGN * מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

41 CREATING A DATABASE CONCEPTUAL DESIGN: • ABSTRACT MODEL, BUSINESS PERSPECTIVE • HOW WILL DATA BE GROUPED? • RELATIONSHIPS AMONG ELEMENTS • ESTABLISH END-USER NEEDS * מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

42 CREATING A DATABASE PHYSICAL DESIGN: • DETAILED MODEL BY DATABASE SPECIALISTS • ENTITY-RELATIONSHIP DIAGRAM (ER) • NORMALIZATION • HARDWARE / SOFTWARE SPECIFIC * מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

How to construct a relational database • Normalization – The process of ensuring that every field in a table depends on the key, the whole key, and nothing but the key • Here’s the general process of normalization מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה 43

44 Flat file vs. Relational • Facts are only represented once • Every table contains the appropriate fields • Drawbacks of Excel and other spreadsheets as “poor-person’s DBMS” מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

54 פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה מחשבים ומערכות מידע

46 HIERARCHICAL DATABASE ROOT FIRST CHILD 2 nd CHILD מחשבים ומערכות מידע Employer Job Assignments Compensation Ratings Salary Pension פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה Benefits Insurance Health

47 POINTER • FIELD IN ONE RECORD IS ADDRESS OF NEXT RECORD IN SEQUENCE POINTER מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

48 TYPES OR RELATIONS ONE-TO-ONE: STUDENT ID CLASS ONE-TO-MANY: STUDENT A CLASS 1 MANY-TO-MANY: מחשבים ומערכות מידע STUDENT B STUDENT פרופ' שיזף רפאלי A אונ' חיפה STUDENT C CLASS 2 STUDENT B STUDENT C

94 פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה מחשבים ומערכות מידע

05 פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה מחשבים ומערכות מידע

15 פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה מחשבים ומערכות מידע

Data base management system • The application that delivers data base capabilities • A system for managing a data base • Provides a service for other applications – It manages their data • Helps users analyze their data • Helps create data based applications מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה 52

53 Six parts of a DBMS • Data dictionary • Data definition language • Data manipulation language • Utilities • Application generators • Report generators מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

54 DBMS advantages • • • Reduce data redundancy Achieve data independence Integrate data from multiple files Retrieve data and info rapidly Improve security BUT… disadvantages include cost, complexity, staff. . . מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

55 ENTITY-RELATIONSHIP DIAGRAM ORDER: #, DATE, PART #, QUANTITY 1 CAN HAVE 1 PART: #, DESCRIPTION, UNIT PRICE, SUPPLIER # M CAN HAVE 1 1 SUPPLIER מחשבים ומערכות מידע SUPPLIER: #, NAME, ADDRESS פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

SQL: Structured Query Language • Say ‘sequel’ or ‘s’-‘q’-‘l’ • A popular language for defining and manipulating data • Example when used to query – select name, sum(shares*price) from customer, stock, own where customer. id = own. cust and stock. symbol = own. stock; מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה 56

57 Data mining • Process of finding relationships in the data that are NOT known to the user • Diapers and beer example… מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

85 פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה מחשבים ומערכות מידע

59 Distributed databases • • Storing local databases remotely More than one physical location Reduce vulnerability, increase service BUT… vulnerable telecomm lines, security, more hardware costs מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

60 DATABASE TRENDS • OBJECT- ORIENTED: Data and Procedures Stored Together; can be Retrieved, Shared • HYPERMEDIA: Nodes Contain Text, Graphics, Sound, Video, Programs. Organizes Data as Nodes. • MULTIDIMENSIONAL: 3 D (or higher) Groupings to Store Complex Data * מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

16 E-R Diagrams דיאגרמות ישות-יחס פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה מחשבים ומערכות מידע

26 E-R Diagrams דיאגרמות ישות-יחס פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה מחשבים ומערכות מידע

63 DATABASE TRENDS • DATA WAREHOUSE: Organization’s Electronic Library Stores Consolidated Current & Historic Data for Management Reporting & Analysis * מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

64 Data warehouses • Start with detailed sales information spread across several legacy systems • Aggregate data and transfer to data warehouse • Data warehouses are… – Useful for marketers and management – Contain historic data מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

The End