Уровни и структура экономической информации. Синтаксический, семантический и прагматический уровни экономической информации. Семантическая и прагматическая меры информации

Синтаксическая мера информации

Рис. 1.1. Меры информации

Синтаксическая мера оперирует объемом данных и количеством информации I a , выраженной через энтропию (понятие неопределенности состояния системы).

Семантическая мера оперирует количеством информации, выраженной через ее объем и степень содержательности.

Прагматическая мера определяется ее полезностью, выраженной через соответствующие экономические эффекты.

Синтаксическая мера информации

Эта мера количества информации оперирует с обезличенной информацией, не выражающей смыслового отношения к объекту.

На сегодняшний день наиболее известны следующие способы количественного измерения информации: объемный, энтропийный, алгоритмический.

Объемный является самым простым и грубым способом измерения информации. Соответствующую количественную оценку информации естественно назвать объемом информации.

Объем информации – это количество символов в сообщении. Поскольку одно и то же число может быть записано многими разными способами, т. е. с использованием разных алфавитов, например двадцать один – 21– XXI– 11001, то этот способ чувствителен к форме представления (записи) сообщения. В вычислительной технике вся обрабатываемая и хранимая информация вне зависимости от ее природы (число, текст, отображение) представлена в двоичной форме (с использованием алфавита, состоящего всего из двух символов "0" и "1").

В двоичной системе счисления единица измерения – бит (bit – binary digit – двоичный разряд).

В теории информации бит – количество информации, необходимое для различения двух равновероятных сообщений; а в вычислительной технике битом называют наименьшую "порцию" памяти, необходимую для хранения одного из двух знаков "0" и "1", используемых для внутримашинного представления данных и команд. Это слишком мелкая единица измерения, на практике чаще применяется более крупная единица – байт, – равная 8 бит, необходимых для того, чтобы закодировать любой из 256 символов алфавита клавиатуры компьютера (256 = 2 8).

Широко используются также еще более крупные производные единицы информации:

1 килобайт (кбайт) = 1024 байт = 2 10 байт;

1 Мегабайт (Мбайт) = 1024 кбайт = 2 20 байт;

1 Гигабайт (Гбайт) = 1024 Мбайт = 2 30 байт.

В последнее время в связи с увеличением объемов обрабатываемой информации входят в употребление следующие производные единицы:

1 Терабайт (Тбайт) = 1024 Гбайт = 2 40 байт;

1 Петабайт (Пбайт) = 1024 Тбайт = 2 50 байт.

В десятичной системе счисления единица измерения – дит (десятичный разряд).

Сообщение в двоичной системе в виде восьмиразрядного двоичного кода 1011 1011 имеет объем данных V Д = 8 бит.

Сообщение в десятичной системе в виде шестиразрядного числа 275 903 имеет объем данных V Д = 6 бит.

В теории информации и кодирования принят энтропийный подход к измерению информации. Получение информации о какой-либо системе всегда связано с изменением степени неосведомлен-ности получателя о состоянии этой системы. Этот способ измерения исходит из следующей модели.

Пусть до получения информации потребитель имеет некоторые предварительные (априорные) сведения о системе α. После получения сообщения b получатель приобрел некоторую дополнительную информацию I(b), уменьшившую его неосведомленность. Эта информация в общем случае недостоверна и выражается вероятностями, с которыми он ожидает то или иное событие. Общая мера неопределенности (энтропия) характеризуется некоторой математической зависимостью от совокупности этих вероятностей. Количество информации в сообщении определяется тем, насколько уменьшится эта мера после получения сообщения.

Так, американский инженер Р. Хартли (1928 г.) процесс получения информации рассматривает как выбор одного сообщения из конечного наперед заданного множества из N равновероятных сообщений, а количество информации i, содержащееся в выбранном сообщении, определяет как двоичный логарифм N (формула Хартли):

Допустим, нужно угадать одно число из набора чисел от единицы до ста. По формуле Хартли можно вычислить, какое количество информации для этого требуется: , т. е. сообщение о верно угаданном числе содержит количество информации, приблизительно равное 6,644 единицам информации.

Другие примеры равновероятных сообщений:

1) при бросании монеты "выпала решка", "выпал орел";

2) на странице книги "количество букв четное", "количество букв нечетное".

Нельзя ответить однозначно на вопрос, являются ли равновероятными сообщения "первой выйдет из дверей здания женщина" и "первым выйдет из дверей здания мужчина". Все зависит от того, о каком именно здании идет речь. Если это, например, станция метро, то вероятность выйти из дверей первым одинакова для мужчины и женщины, а если это военная казарма, то для мужчины эта вероятность значительно выше, чем для женщины.

Для задач такого рода американский ученый Клод Шеннон предложил в 1948 г. другую формулу определения количества информации, учитывающую возможную неодинаковую вероятность сообщений в наборе (формула Шеннона):

где – вероятность того, что именно i-е сообщение выделено в наборе из N сообщений.

Легко заметить, что если вероятности … равны, то каждая из них равна и формула Шеннона превращается в формулу Хартли.

Помимо двух рассмотренных подходов к определению количества информации, существуют и другие. Важно помнить, что любые теоретические результаты применимы лишь к определенному кругу случаев, очерченному первоначальными допущениями.

В алгоритмической теории информации (раздел теории алгоритмов) предлагается алгоритмический метод оценки информации в сообщении. Любому сообщению можно приписать количественную характеристику, отражающую сложность (размер) программы, которая позволяет ее произвести.

Коэффициент (степень) информативности (лаконичности) сообщения определяется отношением количества информации к общему объему полученных данных:

, причем 0 < Y < 1.

С увеличением Y уменьшаются объемы работ по преобразованию информации (данных) в системе. Поэтому необходимо стремиться к повышению информативности, для чего разрабатываются специальные методы оптимального кодирования информации.

1.4.2.2 Семантическая мера информации

Семантика – наука о смысле, содержании информации.

Для измерения смыслового содержания информации, т. е. ее количества на семантическом уровне, наибольшее признание получила тезаурусная мера, связывающая семантические свойства информации со способностью пользователя принимать поступившее сообщение. Одно и то же информационное сообщение (статья в газете, объявление, письмо, телеграмма, справка, рассказ, чертеж, радиопередача и т. п.) может содержать разное количество информации для разных людей в зависимости от их предшествующих знаний, уровня понимания этого сообщения и интереса к нему.

Для измерения количества семантической информации используется понятие "тезаурус пользователя", т. е. совокупность сведений, которыми располагает пользователь или система.

В зависимости от соотношений между смысловым содержанием информации S и тезаурусом пользователя S p изменяется количество семантической информации I c , воспринимаемой пользователем и включаемой им в дальнейшем в свой тезаурус. Характер такой зависимости показан на рисунке 1. 2.

Рис. 1. 2. Зависимость количества семантической информации, воспринимаемой потребителем, от его тезауруса I C = f(S p)

Рассмотрим два предельных случая, когда количество семантической информации I C равно 0:

При пользователь не воспринимает, не понимает поступающую информацию;

При пользователь все знает и поступающая информация ему не нужна.

Максимальное количество семантической информации потребитель приобретает при согласовании ее смыслового содержания S со своим тезаурусом (), когда поступающая информация понятна пользователю и несет ему ранее неизвестные (отсутствующие в его тезаурусе) сведения.

Следовательно, количество семантической информации и новых знаний в сообщении, получаемое пользователем, является величиной относительной.

Относительной мерой количества семантической информации может служить коэффициент содержательности С, определяемый как отношение количества семантической информации к ее объему.

приходящуюся в среднем на одно состояние, называют энтропией дискретного источника инфор-

мации.

H p i logp i

i 1 N

Если снова ориентироваться на измерение неопределённости в двоичных единицах, то основание логарифма следует принять равным двум.

H p ilog 2 p i

i 1 N

При равновероятных выборах все

	p log

и формула (5) преобразуется в формулу Р. Хартли (2):

					1 log2	N log2

Предложенная мера была названа энтропией не случайно. Дело в том, что формальная структура выражения (4) совпадает с энтропией физической системы, определённой ранее Больцманом. Согласно второму закону термодинамики энтропия замкнутого пространства определяется выра-

		П i 1

рость, то

можно записать как

p iln

i 1 N

Данная формула полностью совпадает с (4)

В обоих случаях величина характеризует степень разнообразия системы.
	Используя формулы (3) и (5), можно определить избыточность алфавита источника сооб-
		Которая показывает, насколько рационально применяются символы данного алфавита:
		) - максимально возможная энтропия, определяемая по формуле (3);				() - энтропия
источника, определяемая по формуле (5).

Суть данной меры заключается в том, что при равновероятном выборе ту же информационную нагрузку на знак можно обеспечить, используя алфавит меньшего объёма, чем в случае с неравновероятным выбором.

Меры информации семантического уровня

Для измерения смыслового содержания информации, т.е. её количества на семантическом уровне, наибольшее распространение получила тезаурусная мера, которая связывает семантические свойства информации со способностью пользователя принимать поступившее сообщение. Действительно, для понимания и использования полученной информации получатель должен обладать определенным запасом знаний. Полное незнание предмета не позволяет извлечь полезную информацию из принятого сообщения об этом предмете. По мере роста знаний о предмете растёт и количество полезной информации, извлекаемой из сообщения.

Если назвать имеющиеся у получателя знания о данном предмете «тезаурусом» (т.е. неким сводом слов, понятий, названий объектов, связанных смысловыми связями), то количество информации, содержащееся в некотором сообщении, можно оценить степенью изменения индивидуального тезауруса под воздействием данного сообщения.

Тезаурус - совокупность сведений, которыми располагает пользователь или система.

Иными словами, количество семантической информации, извлекаемой получателем из поступающих сообщений, зависит от степени подготовленности его тезауруса для восприятия такой информации.

В зависимости от соотношений между смысловым содержанием информации и тезаурусом пользователя изменяется количество семантической информации, воспринимаемой пользователем и включаемой им в дальнейшем в свой тезаурус. Характер такой зависимости показан на рисунке 3. Рассмотрим два предельных случая, когда количество семантической информации равно

Рисунок 3 - Зависимость количества семантической информации, воспринимаемой потребителем, от его тезауруса ()

Максимальное количество семантической информации потребитель приобретает при согла-

совании её смыслового содержания со своим тезаурусом (), когда поступающая информация понятна пользователю и несёт ему ранее неизвестные (отсутствующие в его тезаурусе) сведения.

Следовательно, количество семантической информации в сообщении, количество новых знаний, получаемых пользователем, является величиной относительной. Одно и то же сообщение может иметь смысловое содержание для компетентного пользователя и быть бессмысленным для пользователя некомпетентного.

При оценке семантического (содержательного) аспекта информации необходимо стремиться к согласованию величин и.

Относительной мерой количества семантической информации может служить коэффициент содержательности, который определяется как отношение количества семантической информации к её объёму:

Ещё один подход к семантическим оценкам информации, развиваемый в рамках науковедения, заключается в том, что в качестве основного показателя семантической ценности информации, содержащейся в анализируемом документе (сообщении, публикации), принимается количество ссылок на него в других документах. Конкретные показатели формируются на основе статистической обработки количества ссылок в различных выборках.

Меры информации прагматического уровня

Эта мера определяет полезность информации (ценность) для достижения пользователем поставленной цели. Она также величина относительная, обусловленная особенностями использования этой информации в той или иной системе.

Одним из первых отечественных ученых к этой проблеме обратился А. А. Харкевич, который предложил принять за меру ценности информации количество информации, необходимое для достижения поставленной цели, т.е. рассчитывать приращение вероятности достижения цели. Так, если

Таким образом, ценность информации при этом измеряется в единицах информации, в данном случае в битах.

Выражение (7) можно рассматривать как результат нормировки числа исходов. В пояснение на рисунке 4 приведены три схемы, на которых приняты одинаковые значения числа исходов 2 и 6 для точек 0 и 1 соответственно. Исходное положение - точка 0. На основании полученной информации совершается переход в точку 1. Цель обозначена крестиком. Благоприятные исходы изображены линиями, ведущими к цели. Определим ценность полученной информации во всех трёх случаях:

а) число благоприятных исходов равно трём:

и, следовательно,

б) имеется один благоприятный исход:

в) число благоприятных исходов равно четырём:

В примере б) получена отрицательная ценность информации (отрицательная информация). Такую информацию, увеличивающую исходную неопределённость и уменьшающую вероятность достижения цели, называют дезинформацией. Таким образом, в примереб) мы получили дезинформацию в 1,58 двоичной единицы.

Синтаксическая мера информации.

Данная мера количества информации оперирует с обезличенной информацией, не выражающей смыслового отношения к объекту. Объем данных Vд в этом случае в сообщении измеряется количеством символов (разрядов) в сообщении. В различных системах счисления один разряд имеет различный вес и соответственно меняется единица измерения данных.

К примеру, в двоичной системе счисления единица измерения - бит (bit-binary digit - двоичный разряд). Бит – это ответ на один двоичный вопрос (“да” или “нет”; “0” или “1”), передаваемый по каналам связи с помощью сигнала. Таким образом, содержащееся в сообщении количество информации в битах определяется количеством двоичных слов естественного языка, количеством знаков в каждом слове, количеством двоичных сигналов, необходимых для выражения каждого знака.

В современных ЭВМ наряду с минимальной единицей измерения данных “бит” широко используется укрупненная единица измерения “байт”, равная 8 бит. В десятичной системе счисления единица измерения “бит” (десятичный разряд).

Количество информации I на синтаксическом уровне невозможно определить без рассмотрения понятия неопределенности состояния системы (энтропии системы). Действительно, получение информации о какой-либо системе всегда связано с изменением степени неосведомленности получателя о состоянии этой системы, т.е. количество информации измеряется изменением (уменьшением) неопределенности состояния системы.

Коэффициент (степень) информативности (лаконичность) сообщения определяется отношением количества информации к объему данных, т.е.

Y= I / Vд, причем 0

С увеличением Y уменьшаются объемы работы по преобразованию информации (данных) в системе. Поэтому стремятся к повышению информативности, для чего разрабатываются специальные методы оптимального кодирования информации.

Семантическая мера информации

Для измерения смыслового содержания информации, т.е. ее количества на семантическом уровне, наибольшее признание получила тезаурусная мера, которая связывает семантические свойства информации со способностью пользователя принимать поступившее сообщение. Для этого используется понятие тезаурус пользователя.

Тезаурус - это совокупность сведений, которыми располагает пользователь или система.

В зависимости от соотношений между смысловым содержанием информации S и тезаурусом пользователя Sр изменяется количество семантической информации Iс, воспринимаемой пользователем и включаемой им в дальнейшем в свой тезаурус.

Характер такой зависимости показан на рис. 1. Рассмотрим два предельных случая, когда количество семантической информации Iс равно 0:

при Sр = 0 пользователь не воспринимает, не понимает поступающую информацию;

При Sр  пользователь все знает, и поступающая информация ему не нужна.

Метод количественной оценки информации: статистический, семантический, прагматический и структурный

Для того чтобы оценить и измерить количество информации в соответствии с изложенными аспектами, применяются различные подходы. Среди них выделяются статистический, семантический, прагматический и структурный. Исторически наибольшее развитие получил статистический подход.

Согласно статистическому подходу было введено понятие «количество информации» как меры неопределенности состояния системы, снимаемой при получении информации. Количественно выраженная неопределенность состояния получила название «энтропия». При получении информации уменьшается неопределенность, т.е. энтропия, системы. Очевидно, что чем больше информации получает наблюдатель, тем больше снимается неопределенность, и энтропия системы уменьшается, т.е. энтропия системы может рассматриваться как мера недоста­ющей информации. При энтропии, равной нулю, о системе имеется полная информация, и наблюдателю она представляется целиком упорядоченной. Таким образом, получение информации связано с изменением степени неосведомленности получателя о состоянии этой системы.

Следует отметить, что статистический метод определения количества информации практически не учитывает семантического и прагматического аспектов информации.

Семантический подход определения количества информации является наиболее трудно формализуемым и до сих пор окончательно не определившимся.

Наибольшее признание для измерения смыслового содержания информации получила тезаурусная мера. Для понимания и использования информации ее получатель должен обладать определенным запасом знаний.

Если индивидуальный тезаурус потребителя (S n) отражает его знания о данном предмете, то количество смысловой информации (I с), содержащееся в некотором сообщении, можно оценить степенью изменения этого тезауруса, произошедшего под воздействием данного сообщения. Очевидно, что количество информации (I с) нелинейно зависит от состояния индивидуального тезауруса пользователя, и хотя смысловое содержание сообщения постоянно, пользователи, имеющие различные тезаурусы, будут получать неодинаковое количество информации. Например, если индивидуальный тезаурус получателя информации близок к нулю (S n = 0), то в этом случае и количество воспринятой информации равно нулю (I c = 0). Например, при прослушивании сообщения на неизвестном иностранном языке извлечь из него информацию, не владея языком, невозможно.

Количество семантической информации (I с) в сообщении также будет равно нулю, если пользователь информации абсолютно все знает о предмете, т.е. его тезаурус (S n) и сообщение не дают ему ничего нового.

Прагматический подход определяет количество информации как меры, способствующей достижению поставленной цели. Этот подход рассматривает количество информации как приращение вероятности достижения цели.

При оценке количества информации в семантическом и прагматическом аспектах необходимо учитывать и временную зависимость информации (так как информация, особенно в системах управления экономическими объектами, имеет свойство стареть, т.е. ее ценность со временем падает).

Структурный подход связан с проблемами хранения, реорганизации и извлечения информации и по мере увеличения объемов накапливаемой информации приобретает все большее значение.

При структурном подходе абстрагируются от субъективности, относительной ценности информации и рассматривают логические и физические структуры организации информации.

Структура соц-трудовой информации: показатели, реквизиты и документы

В 160 Конвенции Международной организации труда (МОТ) «О статистике труда» и в 170 Рекомендации МОТ «О статистике труда» /1985 г./ определены основные направления сбора и анализа социально-трудовой информации на макроэкономическом уровне:

Экономически активное население, занятость, безработица и неполная занятость;

Заработная плата и продолжительность рабочего времени;

Индексы цен на потребительские товары;

Стоимость рабочей силы;

Расходы и доходы домашних хозяйств;

Производственный травматизм и профессиональные заболевания;

Трудовые конфликты;

Производительность труда

Показатель - обобщающая характеристика св-в обьекта или процесса. Показатель выступает методологическим инструментом, обеспечивающим возможность проверки теоретических положений с помощью эмпирических данных.

1)качеств фиксирующие наличие или отсутсвие опред. св-ва
2)колличеств. Фиксирующие меру выраженности, развития, определенные св-ва

Трудовые показатели котоые используются для исчисления кол-ва затраченного труда и выражаются в единицу времени. С их помощью рассчитываются: ПТ, ЗП, и т.д.

Соц. показатели кач. или колличеств характеристика отдельных св-в и состояний соц объектов и процессов, отражает особенности в статистике и динамике

Билет номер 2

Билет номер 3

Информационные модели: описательные и формальные

Описательные информационные модели - это модели, созданные на естественном языке (то есть на любом языке общения между людьми: английском, русском, китайском, мальтийском и т. п.) в устной или письменной форме.

Формальные информационные модели - это модели, созданные на формальном языке (то есть научном, профессиональном или специализированном). Примеры формальных моделей: все виды формул, таблицы, графы, карты, схемы и т. д.

Хроматические (информационные) модели - это модели, созданные на естественном языке семантики цветовых концептов и их онтологических предикатов (то есть на языке смыслов и значений цветовых канонов, репрезентативно воспроизводившихся в мировой культуре). Примеры хроматических моделей: «атомарная» модель интеллекта (АМИ), межконфессиональная имманентность религий (МИР), модель аксиолого-социальной семантики (МАСС) и др., созданные на базе теории и методологии хроматизма.

Виды информационных моделей

Табличные – объекты и их свойства представлены в виде списка, а их значения размещаются в ячейках прямоугольной формы. Перечень однотипных объектов размещен в первом столбце (или строке), а значения их свойств размещаются в следующих столбцах (или строках).

Иерархические – объекты распределены по уровням. Каждый элемент высокого уровня состоит из элементов нижнего уровня, а элемент нижнего уровня может входить в состав только одного элемента более высокого уровня.

Сетевые – применяют для отражения систем, в которых связи между элементами имеют сложную структуру.

Билет номер 4. Задачи и функции Информационных систем. Типология информационных систем по их масштабу, области применения, характеру решаемых задач, совокупности выполняемых функций, степени их автоматизации, виду информации и т.п.

Информационная система - это взаимосвязанная совокупность средств, методов и персонала, используемых для хранения, обработки и выдачи информации для достижения цели управления.

ü Цель функционирования – удовлетворение конкретных информационных потребностей в рамках определенной предметной области

ü Результатом функционирования – информационная продукция - документы, информационные массивы, базы данных и информационные услуги

Билет номер 5

Технологическое обеспечение АСУ: (обеспечивающие подсистемы информационных технологий) информационное, лингвистическое, техническое, программное, математическое, организационное и эргономическое. Правовое обеспечение.

Технологическое обеспечение - EDP (Electronic Data Processing) - это со-вокупность методов и средств сбора, хранения, передачи, обработки и защиты информации на базе вычислительной техники и средств коммуникаций.

Билет номер 6

Назначение и виды АРМ

Использование АРМ в современном офисе максимально облегчает работу специалиста, высвобождая время и усилия, которые ранее расходовались на выполнение рутинных операций сбора данных и сложных расчетов, для творческой научно-обоснованной деятельности в решении профессиональных задач. Целью внедрения является улучшение следующих показателей:

Автоматизация труда, использование трудосберегающих технологий (например, использование компьютеров); повышение безопасности производства (при использовании в промышленности); более быстрое принятие управленческих решений; мобильность работников; повышение производительности труда

Для характеристики АРМ можно выделить основные составные части информационной технологии , его реализующей. К ним относятся:1. технические и аппаратные средства обеспечения (компьютеры, принтеры, сканеры, кассовые аппараты и другое дополнительное оборудование);2. прикладные программные средства и операционные системы (ОС);3. информационное обеспечение (стандарты документов и унифицированных форм, стандарты представления показателей, классификаторы и справочная информация);4. сетевые и коммуникационные устройства (локальные и корпоративные сети, электронная почта).

Характеристики этих составляющих и определяют уровень АРМ, его назначение и особенности. АРМ предназначены для обеспечения условий комфортной, высокопроизводительной и качественной работы специалиста и должны удовлетворять следующим требованиям:

Пользовательский интерфейс должен быть прост, удобен и доступен даже неподготовленному пользователю. Он должен содержать систему подсказок, желательно в демонстрационной форме (видео, звуковой, анимационной);

Необходимо обеспечивать безопасность специалиста и выполнение всех эргономических требований (комфортность, цветовую и звуковую гамму, соответствующие наилучшему восприятию, удобство расположения информации и доступность всех необходимых для работы средств, единый стиль выполнения операций и т.д.);

Пользователь АРМ должен выполнять все действия, не выходя из системы, поэтому требуется оснащенность всеми необходимыми операциями;

Обеспечение бесперебойности работы АРМ должно гарантировать пользователю своевременное выполнение задач, в соответствии с графиком работы. Сбои в производстве недопустимы;

Рациональная организация труда специалиста создает комфортные условия для работы и повышает производительность труда специалиста;

Программное обеспечение АРМ должно быть совместимо с другими системами и информационными технологиями, поэтому наиболее ценными являются технологии, объединяющие несколько АРМ.

Билет номер 7

Билет номер 8

Билет номер 9

Сл3Разработка

13 января 1988 года в Нью-Йорке состоялась пресс-конференция, на которой было объявлено о союзе Ashton-Tate и Microsoft для разработки нового продукта, получившего название Ashton-Tate/Microsoft SQL Server. В этот же день был выпущен совместный пресс-релиз с анонсом нового продукта, основанного на разработках Sybase. Что касается ролей компаний в разработке и продвижении продукта, то согласно пресс-релизу Ashton-Tate должна была отвечать за контроль разработки в области баз данных (а также предоставить собственные разработки в этой области), а Microsoft же была отведена аналогичная роль в области технологий для работы в локальных сетях. После выхода SQL Server Ashton-Tate должна была получить лицензию на продукт у Microsoft и заняться розничными продажами по всему миру,а Microsoft - поставлять продукт для OEM-производителей аппаратного обеспечения .

Выход

29 апреля 1989 года началась официальная продажа Ashton-Tate/Microsoft SQL Server 1.0. Члены команды, занимавшейся SQL Server, на специальном мероприятии по сертификации команд, проходившем в Торрансе, надели майки с надписью «Ashton-Tate SQL Server: сделал вовремя и горжусь этим» (англ. Ashton-Tate SQL Server: On-Time and Proud of it ) .

Профильная пресса отзывалась достаточно положительно о новом продукте, тем не менее продажи были весьма невысокими.

К 1990 году ситуация лучше не стала. Планы по совместному продвижению продукта, в результате чего SQL Server должен был завоевать позиции в большом сообществе dBASE-разработчиков, провалились. В результате, Ashton-Tate, двумя годами ранее занимавшая лидирующие позиции на рынке СУБД для домашних ПК, ныне была вынуждена бороться за своё существование, что в свою очередь вынудило её вновь переключиться на свой основной продукт dBASE. Microsoft же тем временем запустила в продажу OS/2 LAN Managerпод собственной торговой маркой. Всё это привело к принятию решения о прекращении совместного продвижения SQL Server, после чего данный продукт был немного изменён и представлен уже как Microsoft SQL Server.

SQL Server 1.11 (1991)

В 1991 году Microsoft выпустила промежуточную версию - SQL Server 1.11. Данный выпуск был обусловлен тем, что список пользователей к тому моменту уже значительно расширился. Несмотря на то, что клиент-серверная архитектура по-прежнему не была широко распространенной, клиенты всё же постепенно переходили на неё. Но, несмотря на положительную критику от профильной прессы, продажи SQL Server по-прежнему оставляли желать лучшего.(на слайде схема)

Сл5 История выпусков на слайде.

Билет номер 10

Функциональность

Microsoft SQL Server в качестве языка запросов использует версию SQL, получившую название Transact-SQL (сокращённо T-SQL), являющуюся реализацией SQL-92 (стандарт ISO для SQL) с множественными расширениями. T-SQL позволяет использовать дополнительный синтаксис для хранимых процедур и обеспечивает поддержку транзакций (взаимодействие базы данных с управляющим приложением). Microsoft SQL Server и Sybase ASE для взаимодействия с сетью используют протокол уровня приложения под названием Tabular Data Stream (TDS, протокол передачи табличных данных). Протокол TDS также был реализован в проекте FreeTDS с целью обеспечить различным приложениям возможность взаимодействия с базами данных Microsoft SQL Server и Sybase.

Microsoft SQL Server также поддерживает Open Database Connectivity (ODBC) - интерфейс взаимодействия приложений с СУБД. Версия SQL Server 2005 обеспечивает возможность подключения пользователей через веб-сервисы, использующие протокол SOAP. Это позволяет клиентским программам, не предназначенным для Windows, кроссплатформенно соединяться с SQL Server. Microsoft также выпустила сертифицированный драйвер JDBC, позволяющий приложениям под управлением Java (таким как BEA и IBM WebSphere) соединяться с Microsoft SQL Server 2000 и 2005.

SQL Server поддерживает зеркалирование и кластеризацию баз данных. Кластер сервера SQL - это совокупность одинаково конфигурированных серверов; такая схема помогает распределить рабочую нагрузку между несколькими серверами. Все сервера имеют одно виртуальное имя, и данные распределяются по IP-адресам машин кластера в течение рабочего цикла. Также в случае отказа или сбоя на одном из серверов кластера доступен автоматический перенос нагрузки на другой сервер.

SQL Server поддерживает избыточное дублирование данных по трем сценариям:

Снимок: Производится «снимок» базы данных, который сервер отправляет получателям.

История изменений: Все изменения базы данных непрерывно передаются пользователям.

Синхронизация с другими серверами: Базы данных нескольких серверов синхронизируются между собой. Изменения всех баз данных происходят независимо друг от друга на каждом сервере, а при синхронизации происходит сверка данных. Данный тип дублирования предусматривает возможность разрешения противоречий между БД.

Редакции MS SQL Server 2000

Было доступно два типа SQLServer в различных редакциях:

· 2000 - SQL Server 2000 32-bit, кодовое название Shiloh (версия 8.0);

· 2003 - SQL Server 2000 64-bit, кодовоеназвание Liberty.

Доступны различные редакции SQLServer 2000, способные удовлетворить самые разные требования заказчиков (организаций и отдельных лиц) к производительности, исполняющей среде и стоимости.

EnterpriseEdition. Эта редакция - полный вариант SQLServer, наиболее часто предлагаемый организациям. EnterpriseEdition отличается развитыми возможностями масштабируемости и надежности, необходимыми для решения важных задач интерактивного ведения бизнеса и Интернет-приложений, в том числе распределенными секционированными представлениями, портированием журнала и улучшенными возможностями кластеризации. Эта редакция также в полном объеме использует преимущества наиболее совершенного аппаратного обеспечения, поддерживая до 32 процессоров и 64 Гб ОЗУ. Кроме того, SQLServer 2000 EnterpriseEdition включает дополнительные функции анализа.

StandardEdition. Этот вариант могут позволить себе средние и небольшие организации, которым не требуются сложные возможности масштабируемости и доступности, а также полный набор функций анализа, которые имеются в SQLServer 2000 EnterpriseEdition. StandardEdition применяют в симметричных многопроцессорных системах, в которых установлено до 4 процессоров и до 2 Гб ОЗУ.

PersonalEdition. В эту редакцию входит полный набор инструментов управления и большая часть функциональности StandardEdition, но она оптимизирована для персонального использования. PersonalEdition работает не только под управлением серверных ОС корпорации Microsoft, но и их персональных редакций, к числу которых относятся Windows 2000 Professional, WindowsNTWorkstation 4.0 и Windows 98. Поддерживаются двухпроцессорные системы. Хотя эта редакция поддерживает базы данных любого объема, ее производительность оптимизирована для одиночных пользователей и небольших рабочих групп: она снижается при загруженности, возникающей при одновременной работе более чем пяти пользователей.

DeveloperEdition. Этот вариант SQLServer позволяет разработчикам создавать приложения любых типов, функционирующие совместно с SQLServer. В эту редакцию входит вся функциональность EnterpriseEdition, но со специальным лицензионным соглашением конечного пользователя (EULA), которое допускает разработку и тестирование, но запрещает развертывание в эксплуатационных целях.

DesktopEngine (MSDE). В эту редакцию входят базовые функции механизма баз данных SQLServer 2000, однако не входят пользовательский интерфейс, управляющие инструменты, функции анализа, поддержка репликации сведением, лицензии на доступ клиентов, библиотеки разработчика и электронная документация. Здесь также ограничен размер базы данных и уровень загруженности при работе с пользователями. Редакция DesktopEngine требует меньше всего ресурсов по сравнению с остальными редакциями SQLServer 2000, поэтому она идеально подходит для реализации автономного хранилища данных.

WindowsCEEdition. Эта редакция представляет собой версию SQLServer 2000 для устройств под управлением WindowsCE. Она программно совместима с другими редакциями SQLServer 2000. Это позволяет разработчикам с помощью уже имеющихся у них навыков и приложений расширять функциональность реляционного хранилища данных решениями, работающими на новых классах устройств.

Возможности SQL Server 2000

MicrosoftSQL Server 2000 обладает рядом возможностей, обеспечивающих легкость установки, развертывания и эксплуатации, а также поддерживающих масштабируемость, создание хранилищ данных и системную интеграцию с другим серверным ПО.

В состав входит множество инструментов и функций, упрощающих процесс установки, развертывания, управления и использования баз данных. SQL Server 2000 предоставляет администраторам баз данных полный набор инструментов, необходимых для тонкой настройки SQL Server 2000 в составе промышленных онлайновых систем. SQL Server 2000 также эффективно работает в небольших однопользовательских системах, при этом издержки на администрирование минимальны.

Установка или обновление происходит под управлением приложения с графическим интерфейсом (GUI-приложения), которое направляет действия пользователя при вводе сведений, необходимых программе установки. Программа установки автоматически определяет наличие ранней версии SQL Server. После завершения установки SQL Server 2000 она спрашивает пользователя, не желает ли он запустить мастер обновления SQL Server 2000 (SQL Server 2000 Upgrade wizard), под руководством которого будет быстро выполнен процесс обновления. Таким образом, весь процесс установки или обновления завершается быстро, причем пользователю приходится вводить минимум информации.

SQL Server 2000 автоматически и динамически меняет свою конфигурацию в процессе работы. По мере роста числа пользователей, подключенных к SQL Server 2000, он может динамически выделять необходимые ресурсы, например память. При снижении загруженности SQL Server 2000 освобождает ресурсы и возвращает их системе. Если на сервере одновременно запускаются другие приложения, SQL Server 2000 обнаружит выделение для них дополнительной виртуальной памяти и уменьшит объем используемой им виртуальной памяти, чтобы снизить издержки на подкачку страниц. SQL Server 2000 также способен автоматически увеличивать или уменьшать размер базы данных по мере добавления или удаления информации.

SQL Server 2000 работает с другими программными продуктами, образуя стабильное и безопасное хранилище информации для Интернета и интрасетей:

· SQL Server 2000 работает с механизмами безопасности и шифрования Windows 2000 Server и Windows NT Server, реализуя безопасное хранилище информации;

· SQL Server 2000 является высокопроизводительной службой хранения данных для Web-приложений, работающих по управлением Microsoft Internet Information Services;

· SQL Server 2000 можно использовать вместе с Site Server для обслуживания больших и сложных Web-сайтов электронной коммерции;

· поддержка TCP/IP Sockets позволяет интегрировать SQL Server 2000 с Microsoft Proxy Server для реализации безопасной связи через Интернет и в интрасетях.

Производительность SQL Server 2000 можно довести до уровня, необходимого для работы огромных Интернет-узлов. Кроме того, в механизме баз данных SQL Server 2000 есть встроенная поддержка XML, а мастер Web Assistant помогает генерировать страницы HTML (Hypertext Markup Language) на основе данных SQL Server 2000 и публиковать эти данные для доступа по протоколам HTTP (Hypertext Transport Protocol) и FTP (File Transfer Protocol).

SQL Server поддерживает аутентификацию Windows, что позволяет применять в качестве учетных записей SQL Server 2000 пользовательские и доменные учетные записи Windows NT и Windows 2000.

Аутентификацию пользователей при подключении к сети осуществляет Windows 2000. При соединении с SQL Server, клиентское ПО запрашивает доверенное соединение, которое может быть предоставлено, только если пользователи прошли аутентификацию Windows NT или Windows 2000. Таким образом, SQL Server сам не выполняет проверку пользователей, а пользователям не требуются отдельные имена и пароли для подключения к каждой системе SQL Server SQL Server 2000 может посылать и получать электронную почту и пейджинговые сообщения от Microsoft Exchange или других почтовых серверов, совместимых с MAPI (Message Application Programming Interface). Эта функция обеспечивает отсылку почты с помощью пакетов, хранимых процедур и триггеров SQL Server 2000. События и уведомления SQL Server 2000 можно настроить так, чтобы в случае возникновения серьезных проблем или даже при риске их возникновения администратор сервера автоматически получал уведомления по электронной почте или на пейджер.

Инструменты SQL Server 2000

Enterprise Manager

SQL Server Enterprise Manager - основной инструмент администрирования SQL Server 2000, поддерживающий пользовательский интерфейс, совместимый с MMC (Microsoft Management Console) и позволяющий решать ряд административных задач:

· определять группы серверов, работающих под управлением SQL Server;

· регистрировать отдельные серверы в группе;

· настраивать любые параметры SQL Server для всех зарегистрированных серверов;

· создавать и администрировать любые базы данных, объекты, идентификаторы пользователей, учетные имена и права доступа к SQL Server на каждом из зарегистрированных серверов;

· определять и исполнять все административные задачи SQL Server на каждом зарегистрированном сервере;

· интерактивно конструировать и тестировать операторы SQL, пакеты и сценарии, вызывая SQL Query Analyzer;

· вызывать различные мастера SQL Server.

MMC поддерживает общий интерфейс для управления различными серверными приложениями в сети Microsoft Windows. В состав серверных приложений входит такой компонент, как оснастка, который предоставляет пользователям MMC интерфейс для управления серверным приложением. SQL Server Enterprise Manager являетсяоснасткой MMC для Microsoft SQL Server 2000.

SQL Server Agent

SQL Server Agent работает на сервере, который функционирует под управлением экземпляра SQL Server 2000 или более ранних версий SQL Server. SQL Server Agent отвечает за решение следующих задач:

· запуск заданий SQL Server, запланированных для исполнения в определенное время или по истечении определенного периода времени;

· определение особых условий, при наступлении которых необходимо выполнить заданное администратором действие, например предупредить кого-нибудь, отправив сообщение на пейджер или по электронной почте, или запустить задачу, соответствующую этим условиям;

· запуск определенных администраторами задач, выполняющих репликацию.

SQL Profiler

SQL Profiler - это инструмент для записи событий SQL Server 2000. События сохраняются в файле трассировки, который в последствии можно проанализировать или использовать для повтора некоторой последовательности действий при диагностировании возникшей проблемы. SQL Profiler применяется для:

· пошагового исполнения проблемных запросов и определения источника проблемы;

· поиска и диагностики медленных запросов;

· записи последовательностей SQL-операторов, приводящих к возникновению проблем;

· мониторинга производительности SQL Server и регулирования его загруженности.

SQL Profiler также поддерживает аудит действий, выполненных с экземплярами SQL Server. Информация о действиях, имеющих отношение к безопасности, сохраняется для последующего просмотра администратором, отвечающим за безопасность.

Service Manager

SQLServerServiceManager предназначен для запуска, остановки и приостановки серверных компонентов SQLServer 2000. Эти компоненты работают как службы в Microsoft Windows NT или Windows 2000, а в Windows 95 и Windows 98 - как отдельные исполняемые программы.

SQL Server. Реализует механизм баз данных SQL Server. Для каждого экземпляра SQL Server, работающего на компьютере, существует по одной службе SQL Server.

SQL Server Agent. Реализует агент, который запускает запланированные административные задачи SQL Server. Для каждого экземпляра SQL Server, работающего на компьютере, имеется по одной службе SQL Server Agent.

Microsoft Search (толькодля Windows NT и Windows 2000). Реализует механизм полнотекстового поиска. Существует в единственном экземпляре, независимо от числа экземпляров SQL Server на компьютере.

MSDTC (только для Windows NT и Windows 2000). Управляет распределенными транзакциями. Существует в единственном экземпляре, независимо от числа экземпляров SQL Server на компьютере.

MSSQLServerOLAPService (толькодля Windows NT и Windows 2000). Реализует Analysis Services. Существует в единственном экземпляре, независимо от числа экземпляров SQL Server на компьютере.

Окно Service Manager может быть скрыто и представлено значком в системной области панели задач. Чтобы вывести меню со списком задач, которые поддерживает Service Manager, щелкните правой кнопкой значок на панели задач.

SQL Query Analyzer

SQL Query Analyzer - это инструмент с графическим интерфейсом, предназначенный для решения множества различных задач:

· создания запросов и сценариев SQL, а также исполнения их с базами данных SQL Server;

· создания часто используемых объектов баз данных в стандартных сценариях;

· копирования существующих объектов баз данных;

· исполнения хранимых процедур без задания их параметров;

· отладки хранимых процедур;

· отладки запросов, имеющих проблемы с производительностью;

· поиска объектов в базах данных, а также просмотра и работы с объектами;

· добавления, обновления и удаления строк в таблице;

· определения комбинаций клавиш для запуска часто используемых запросов;добавления часто используемых команд в меню Tools.

SQL Query Analyzer запускают непосредственно из меню Start илив SQL Server Enterprise Manager. Его также можно запустить, введя в командной строке команду isqlw.

Билет номер 11

Большие объекты

DB2/2 и DB2/6000 предоставляют пользователю такие новые типы данных, как большие бинарные объекты (BLOBS) и большие текстовые объекты (CLOBS).

BLOBS позволяют хранить данные любого вида размером до двух гигабайт.

Вариант 1: функция имеет прямой доступ к БД, что позволяет достичь максимальной производительности, но представляет собой потенциальную угрозу работоспособности сервера и целостности данных

Вариант 2: функция выполняется как отдельный от сервера БД процесс, что обеспечивает защиту данных и СУБД, но снижает производительность

Плюсы

Есть хорошая бесплатная версия

Хорошая бесплатная техподдержка

Есть возможность получить платную поддержку производителя, что позволяет применять в Entrprise секторе бизнеса

С конфигурациями

Хорошая производительность

Лучше обрабатывает ситуации вроде "не хватает памяти для сервера 1С"

Нет ограничения на 256 таблиц, что расширяет возможности при работе с RLS

Минусы

Мало специалистов

Небольшая распространенность

Размер баз больше, чем в других субд

Автоподстройка системы есть, но неполная

Некоторые сообщения платформой могут не верно обрабатываться

Билет номер 12

Билет номер 14

Билет номер 15.

Windows Open Services Architecture (WOSA)-набор открытых стандартов взаимодействия прикладных систем

В Windows поддерживается семейство стандартов, облегчающих написание и обеспечивающих вертикальную открытость приложений. Общее название этих стандартов - WOSA (Windows Open Services Architecture .

(WOSA) предоставляет набор открытых стандартов взаимодействия компонент прикладных систем на серверных и клиентских сторонах.

Семейство подразделяется на три категории:

— стандарты общего назначения;

— коммуникационные стандарты;

— стандарты для финансовых приложений и сервисов.

В группу стандартов общего назначения входят:

— Open Database Connectivity (ODBC) -доступ к базам данных

— Messaging Application Programming Interface (MAPI)- пересылка сообщений

— Telephony Application Programming Interface (TAPI) -доступ по телефонной линии

В группу коммуникационных
стандартов входят следующие элементы:

— Windows SNA API-интерфейс связи хостов

— Windows Sockets-интерфейс связи на основ протокола TCP/IP

— Microsoft Remote Procedure Call (RPC) -интерфейс удаленного вызова процедур

В группу стандартов для финансовых приложений и сервисов входят два элемента

— Расширение WOSA для оперативных рыночных данных (WOSA/ XRT)

— Расширение WOSA для финансовых сервисов (WOSA/XFS)

Каждый из стандартов семейства WOSA описывает архитектуру, включающую в себя следующие основные компоненты:

Прикладной программный интерфейс (API)

Интерфейс с сервером (SPI)

Менеджер группы приложений/сервисов

База данных для регистрации приложений/сервисов.

Билет номер 16

Рис. 1. Движение информации от базы данных к приложению

Из рисунка видно, что при разработчике приложения-СУБД программист работает с наборами компонентов, предназначенных для обмена информацией с базами данных и ее отображения. В зависимости от выбранного механизма доступа к базе данных некоторые наборы компонентов могут не использоваться, однако все они, вне зависимости от особенностей используемой базы данных и механизма доступа к ней, имеют схожие свойства и методы.

ODBC (Open Database Connectivity – открытый доступ к базам данных) – разработанный компанией Microsoft универсальный интерфейс программирования приложенийдля доступа к базам данных .

Основной целью разработки протокола ODBC считается стандартизация механизмов взаимодействия с различными СУБД. Основная проблема, связанная с разработкой приложений, взаимодействующих с базами данных на основе специальных SQL API, состояла в том, что каждая СУБД имела собственный программный интерфейс доступа, каждый из них имел свои особенности и функционировал не совсем так, как другие. В связи с этим разработка приложения существенно зависела от используемой СУБД. Компания Microsoft сделала важный шаг для решения этой проблемы. Основная идея заключалась в разработке универсального интерфейса на уровне семейства операционных систем Windows, который мог бы быть поддержан в разных СУБД.

Рассмотрим кратко структуру программного обеспечения ODBC:

· интерфейс вызовов функций ODBC : это так называемый верхний уровень ODBC, содержащий API, который и используется непосредственно приложениями. Данный API реализован в виде библиотеки динамической компоновки Dll и входит в состав операционной системы Windows;

· драйверы ODBC : это так называемый нижний уровень ODBC, содержащий набор драйверов для СУБД, поддерживающих протокол ODBC. В рамках технологии для каждой СУБД может быть разработан соответствующий ODBC-драйвер, который будет являться промежуточным звеном между прикладной программой и СУБД, транслируя вызовы функций СУБД в вызовы внутренних специализированных функций СУБД. Таким образом решается проблема стандартизации. Для многих современных СУБД существуют специализированные драйверы ODBC, отдельно устанавливаемые в операционную систему;

· диспетчер драйверов ODBC : данный программный механизм представляет средний уровень ODBC, управляя процессом загрузки необходимых драйверов.

Схема выполнения программы с использованием протокола ODBC для доступа к данным приводится на рис.2.

Рис. 2. Схема выполнения программы с использованием протокола ODBC для доступа к данным

Операционная система Windows имеет в своем составе несколько механизмов доступа к базам данных: ODBC ,OLE DB иADO .

Технология ODBC (от англ.Open Database Connectivity – открытый механизм доступа к базам данных1 ) - это компонент операционной системыWindows , предназначенный для унификации доступа к информации, хранящейся вбазах данных различных видов.ODBC состоит из набора драйверов, осуществляющих операции обмена с определеннымибазами данных , и менеджера драйверов, осуществляющего передачу запросов от приложения к драйверу и передачу информации от драйвера к приложению (рис. 3).

Рис. 3. Движение информации между приложением и БД при использовании ODBC

Для получения и изменения данных используется язык запросов SQL , вне зависимости от того, поддерживается ли он базой данных, к которой обращается приложение. Если база данных не поддерживает языкSQL , то доступ к ней не отличается от доступа кБД , поддерживающимSQL . В этом и заключается унификация доступа к базам данных системойODBC – приложение указывает название драйвера, который должен использоваться для подключения к базе данных, и передает запрос, в котором описан состав требуемой информации. Далее механизмODBC выполняет все необходимые операции по получению информации, скрывая от приложения специфику работы с конкретной базой данных. Доступ приложений кODBC осуществляется черезAPI -функции, реализованные в динамических библиотеках.

Для измерения информации вводятся два параметра: количество информации I и объем данных V д.

Эти параметры имеют разные выражения и интерпретацию в зависимости от рассматриваемой формы адекватности.

Синтаксическая адекватность. Она отображает формально-структурные характеристики информации и не затрагивает ее смыслового содержания. На синтаксическом уровне учитываются тип носителя и способ представления информации, скорость передачи и обработки, размеры кодов представления информации, надежность и точность преобразования этих кодов и т. п.

Информацию, рассматриваемую только с синтаксических позиций, обычно называют данными, так как при этом не имеет значения смысловая сторона.

Семантическая (смысловая) адекватность. Эта форма определяет степень соответствия образа объекта и самого объекта. Семантический аспект предполагает учет смыслового содержания информации. На этом уровне анализируются те сведения, которые отражает информация, рассматриваются смысловые связи. В информатике смысловые связи устанавливаются между кодами представления информации. Эта форма служит для формирования понятий и представлений, выявления смысла, содержания информации и ее обобщения.

Прагматическая (потребительская) адекватность. Она отражает отношение информации и ее потребителя, соответствие информации цели управления, которая на ее основе реализуется. Проявляются прагматические свойства информации только при наличии единства информации (объекта), пользователя и цели управления.

Прагматический аспект рассмотрения связан с ценностью, полезностью использования информации при выработке потребителем решения для достижения своей цели. С этой точки зрения анализируются потребительские свойства информации. Эта форма адекватности непосредственно связана с практическим использованием информации, с соответствием ее целевой функции деятельности системы.

Каждой форме адекватности соответствует своя мера количества информации и объема данных (рис. 2.1).

Рис. 2.1. Меры информации

2.2.1. Синтаксическая мера информации

Синтаксическая мера количества информации оперирует с обезличенной информацией, не выражающей смыслового отношения к объекту.

Объем данных V д в сообщении измеряется количеством символов (разрядов) в этом сообщении. В различных системах счисления один разряд имеет различный вес и соответственно меняется единица измерения данных:

• в двоичной системе счисления единица измерения — бит ( bit — binary digit — двоичный разряд);
• в десятичной системе счисления единица измерения — дит (десятичный разряд).

Пример. Сообщение в двоичной системе в виде восьмиразрядного двоичного кода 10111011 имеет объем данных V д = 8 бит.

Сообщение в десятичной системе в виде шестиразрядного числа 275903 имеет объем данных V д = 6 дит.

Количество информации определяется по формуле:

где H (α) - энтропия, т.е. количество информации измеряется изменением (уменьшением) неопределенности состояния системы.

Энтропия системы Н (α), имеющая N возможных состояний, согласно формуле Шеннона, равна:

где p i - вероятность того, что система находится в i -м состоянии.

Для случая, когда все состояния системы равновероятны, ее энтропия определяется соотношением

где N - число всевозможных отображаемых состояний;

m - основание системы счисления (разнообразие символов, применяемых в алфавите);

n - число разрядов (символов) в сообщении.

2.2.2. Семантическая мера информации

Для измерения смыслового содержания информации, т.е. ее количества на семантическом уровне, наибольшее признание получила тезаурусная мера, которая связывает семантические свойства информации со способностью пользователя принимать поступившее сообщение. Для этого используется понятие тезаурус пользователя .

Тезаурус — это совокупность сведений, которыми располагает пользователь или система.

В зависимости от соотношений смыслового содержания информации S и тезауруса пользователя S p изменяется количество семантической информации I с , воспринимаемой пользователем и включаемой им в дальнейшем в свой тезаурус. Характер такой зависимости показан на рис.2.2:

• при S p =0 пользователь не воспринимает, не понимает поступающую информацию;
• при S p → ∞ пользователь все знает, поступающая информация ему не нужна.

Рис. 2.2. Зависимость количества семантической информации, воспринимаемой потребителем, от его тезауруса I с = f (S p )

При оценке семантического (содержательного) аспекта информации необходимо стремиться к согласованию величин S и S p .

Относительной мерой количества семантической информации может служить коэффициент содержательности С , который определяется как отношение количества семантической информации к ее объему:

2.2.3. Прагматическая мера информации

Эта мера определяет полезность информации (ценность) для достижения пользователем поставленной цели. Эта мера также величина относительная, обусловленная особенностями использования информации в той или иной системе. Ценность информации целесообразно измерять в тех же самых единицах (или близких к ним), в которых измеряется целевая функция.

Для сопоставления введенные меры информации представим в табл. 2.1.

Таблица 2.1. Единицы измерения информации и примеры

Мера информации	Единицы измерения	Примеры (для компьютерной области)
Синтаксическая: шенноновский подход компьютерный подход	Степень уменьшения неопределенности	Вероятность события
	Единицы представления информации	Бит, байт, Кбайт и т.д.
Семантическая	Тезаурус	Пакет прикладных программ, персональный компьютер, компьютерные сети и т.д.
	Экономические показатели	Рентабельность, производительность, коэффициент амортизации и т.д.
Прагматическая	Ценность использования	Денежное выражение
	Емкость памяти, производительность компьютера, скорость передачи данных и т.д.	Время обработки информации и принятия решений