If OpenDialog1.Execute then 11 страница

Специалисты службы маркетинга английской фирмы British Telecommunications (ВТ) обслуживают 1,5 млн клиентов, отвечают ежедневно на 87 млн телефонных звонков по поводу покупки и применения 4,5 тыс. телекоммуникационных продуктов. Естественно, что такой огромный объем данных необходимо упорядочить, систематизировать, использовать с наивысшей эффективностью. Было принято решение о создании базы данных (БД), позволяющей накапливать и анализировать информацию о клиентах по сегментам рынка. Первая примененная в этих целях система IMS (Integrated Marketing System– Интегрированная маркетинговая служба) на основе сервера баз данных Teradata корпорации NCR, способная обрабатывать 650 Гбайт данных, оказалось недостаточно гибкой и эффективной и была заменена на более мощную систему WhiteCross, которая использует технологию массивно-параллельной обработки. Преимущество данной технологии в сравнении с обычными системами, основанными на симметричной многопроцессорной технологии, состоит в значительном повышении производительности за счет создания огромных пространств памяти. Опыт применения системы WhiteCross оказался настолько успешным, что в 1996 году фирма ВТ отказалась от услуг подрядчика по обслуживанию системы и закупила полный комплекс программно-технических средств для работы у фирмы WhiteCross Systems (Англия): была приобретена специализированная машина WhiteCross и средство генерации запросов и отчетов Heat Seeker. В целом, система WhiteCross 9020, используемая фирмой ВТ, оснащена 170 параллельно работающими процессорами и 2,5 Гбайт оперативной памяти. Таблица данных содержит 266 столбцов по 1,8 млн строк. Инструментарий Heat Seeker позволяет сотрудникам служб маркетинга и сбыта анализировать данные и просматривать результаты обработки в специальных графических окнах, максимально облегчает процесс детализации информации, что крайне важно для поиска дополнительных рыночных возможностей. Применение системы WhiteCross позволило фирме ВТ более четко определить ситуацию с рыночным положением отдельных телекоммуникационных продуктов, выявить тенденции в области дорогих заказов, появилась возможность перераспределения ресурсов с целью получения дополнительной прибыли. Отметим, что по оценке специалистов фирмы ВТ система, несмотря на крупные затраты, окупается в 20-50 раз в первый год эксплуатации. В дальнейшем фирма ВТ намечает использование баз данных в области прогностического моделирования ценовой политики в целях упрочения положения на рынке и противодействия конкурентам.

Американская железнодорожная компания Union Pacific создала в 1993 году сводную базу данных, объединив небольшие базы данных, содержащие сведения по различным аспектам деятельности: подвижном составе, перевозкам, учету кадров, бухгалтерской отчетности, оплате счетов и т.д. Была применена система массивно параллельной обработки DBC 1012 NCR корпорации NCR на базе группы серверов NCR WorldMark 5100M и реляционной СУБД Teradata. Емкость базы данных составляет 1,1 Тбайт. Каждый отдел компании Union Pacific применяет базу данных для повышения эффективности деятельности на своем участке работы. Так, отдел транспортировки анализирует использование подвижного состава и формирует отчет по рабочему времени локомотивов. Упорядочение информации о рабочем времени позволило за четыре года сократить время простоев на 39% и получить многомиллионную экономию средств. Благодаря базе данных, связанной со специальным программным обеспечением, компания получала возможность контролировать оплату заказчиком услуг по доставке товара. Имея сведения по каждому вагону, менеджер может давать прямые указания оператору железнодорожного состава о приостановлении разгрузки в случае отсутствия оплаты. Благодаря контролю оплаты компанией получена годовая экономия в размере 1 млн USD. В компании Union Pacific постоянно ведется работа по созданию новых приложений баз данных. В частности, приложение «план рейса» позволит контролировать маршруты и графики движения поездов, эффективность использования различных перегонов пути. Другое приложение позволит заранее выявлять источники возможных аварийных ситуаций и планировать обновление подвижного состава и перекладку путей. Несмотря на то, что компания вносит крупные лицензионные отчисления корпорации NCR (5 млн USD) и несет бремя текущих затрат по эксплуатации системы (содержание 20 сотрудников), в ее руководстве убеждены, что размеры получаемой экономии в ближайшие годы резко возрастут, а годовая сумма возврата инвестиций составит более 35 %.

Существуют примеры использования технологий баз данных фирмами индустрии развлечений. В феврале 1997 года с целью улучшения работы с клиентами казино Harrah's Entertainment Inc. создало и ввело в действие базу данных емкостью 320 Гбайт с размещением на сервере NCR WorldMark 5100 корпорации NCR и использованием динамичной масштабируемой архитектуры (DSA) фирмы Informix Software, а также системы обработки Top End. В каждом из 16 региональных филиалов фирмы установлены компьютеры AS / 400, передающие информацию в базу данных посредством ретрансляции через сеть WINet. База данных содержит сведения о 6 млн клиентов казино и служит средством анализа взаимоотношении с клиентом и получения сведений для проведения с ним определенной маркетинговой компании: сформулировав запрос о постоянных клиентах и установив необычно длительный срок отсутствия некоторых из них, работники казино предпринимают усилия по возврату, вплоть до предоставления бесплатного гостиничного номера и питания. Сегодня, благодаря применению базы данных, возврат клиентов Harrah's возрос на 2 %. Ожидается, что база данных окупится в течение 2-2,5 лет.

По прогнозам, к 2001 году произойдет 50 %-й рост рынка баз данных на основе Windows NT. На рынке СУБД для платформы Windows NT Server лидирует корпорация Microsoft с продуктом MS SQL Server (44 % от числа проданных лицензий), второе место занимает СУБД Oracle (28 % продаж) [81].

В начале 1998 года появилась вторая бета-версия Microsoft SQL Server 7.0. Продукт имеет улучшенную масштабируемость, что позволяет устанавливать его как на портативные компьютеры с Windows 95, 98, так и на симметричные многопроцессорные кластеры, способные обработать массивы данных в несколько Тбайт. Включение в состав продукта специального компонента по управлению данными (Data Transformation Services), а также усовершенствование обработки сложных запросов и наличие режимов интегрированной аналитической обработки повышает эффективность работы с базами данных, в том числе очень большими.

Отметим простоту администрирования и использования системы за счет новых решений: единая консоль управления серверами, наличие сценариев по администрированию и поддержке баз данных, интегрированные средства защиты, участие пользователя (назначение пользовательских задач) в реакции на события в системе и т.д.

Выбор СУБД – сложный процесс, который может состоять из нескольких этапов [5]:

1) выбор языка программирования, составление перечня платформ, которые необходимо поддерживать, уточнение требований к сети, набор гетерогенных операций;

2) определение наивысших требований, которые предъявляются к системе в области поддержки версионности, рабочих групп, схемы развития;

3) оценка отобранных СУБД, основываясь на их технической документации;

4) проведение тестирования с максимальной имитацией особенностей функционирования; моделирование работы большого числа пользователей, требуемое распределение информации в сети, типичные механизмы доступа к данным;

5) проведение дополнительного тестирования для выявления возможностей архитектуры проектируемой системы. На этом этапе анализируется эффективность механизмов обмена между клиентом и сервером, исследуются вопросы, связанные с использованием оперативной и дисковой памяти, влияние операций удаления и повторной загрузки объектов на рост объема базы данных, особенности буферизации обновлений объектов, блокировок и управления транзакциями;

6) оценка качества технической документации и определение наличия квалифицированной службы сопровождения и обучения.

Технологии обработки речи

Первые попытки создать компьютеры, способные распознавать речь и говорить, были предприняты в конце 60-х гг. Но только в 1979 году к разработчикам данной идеи пришел первый и весьма скромный успех – фирмой Texas Instruments была выпущена микросхема для говорящих детских игрушек. В составе информационных технологий сложилось мощное речевое направление, в котором обобщенно можно выделить две группы программных продуктов: 1) распознавание речи; 2) синтез речи. В свою очередь, продукты распознавания речи классифицируются по трем группам:

• средства речевого управления;

• средства диктовки;

• средства идентификации по образу речи.

Программы синтеза речи

Технология синтеза речи заключается в преобразовании компьютерного текста в синтетическую речь с помощью аппаратного синтезатора.

В первых системах речевого синтеза пользователю предлагалось выбрать предназначенные для озвучивания высказывания в специальном меню. Далее, компьютер сравнивал их с высказываниями, предварительно внесенными в базу данных и, в случае совпадения, озвучивал текст. Этот подход применяется на практике в гостиницах, в телефонных «будильниках» и в автомобильных навигационных системах.

Более совершенные программные пакеты, рассчитанные на офисное применение, появились позднее. В настоящее время существуют продукты различной направленности.

Теоретические основы распределенной обработки информации

Персональный компьютер – устройство для индивидуальной работы, которое без специальных технологий и технических средств не может предоставить свои ресурсы в распоряжение других персональных компьютеров. Это в ряде случаев порождает необходимость подключения всех периферийных устройств (принтер, сканер и т.д.) к каждому компьютеру, установку программных продуктов на каждый компьютер.

На рубеже веков становится совершенно невозможным изолированное использование компьютера. Любое предприятие нуждается в экономии аппаратных и программных компонентов, да и любая семья, имеющая более одного компьютера – тоже. Актуальность объединения компьютеров в локальную сеть возрастает прямо пропорционально количеству используемых персональных компьютеров.

Если компьютеры объединены в локальную сеть, это позволяет разделять копии программного обеспечения с другими, а также иметь общий доступ к подключенным к сети принтерам, плоттерам, модемам, сканерам и другому периферийному оборудованию. Кроме того, часто предоставляются в общее использование жесткие диски, коммуникационные устройства. Совместное использование данных ресурсов совмещается с распределенной обработкой данных.

Распределенная обработка данных – это совместные параллельные вычисления разрозненных персональных компьютеров. При этом пользователь получает возможность работать с сетевыми ресурсами нескольких компьютеров. Возможность проведения параллельных вычислений на основе единых данных появляется только в случае применения сетевых информационных технологий.

Ранее нами были рассмотрены сетевые информационные технологии – совокупность аппаратно-программных средств вычислительного и телекоммуникационного назначения, способствующая обмену данных между абонентами сети, а также обеспечивающая возможность их доступа к информационным ресурсам распределенной базы данных.

Технологии распределенной обработки информации обеспечиваются коммуникационными информационными технологиями и технологиями доступа к распределенным ресурсам.

Наиболее известные коммуникационные информационные технологии – это электронная почта, телеконференции, системы информационных досок. Электронная почта существует для отправления сообщения от одного пользователя к другому через его «почтовый ящик», находящийся на сервере, например, у Интернет-провайдера. При возможности пользователь проверяет наличие почты и забирает ее.

Телеконференции отличаются от электронной почты тем, что происходит пересылка писем между многими общающимися адресатами в рамках тематической дискуссии. Удобство электронной почты во всех ее видах состоит в мгновенном доступе адресата к посланному сообщению, так как письмо идет всего несколько секунд.

Информационным бюллетеням (форумам) не свойственна интерактивность, присущая телеконференциям. При этом письмо помещается на «доску объявлений», а заинтересованные лица могут ему ответить.

Технологии доступа к распределенным ресурсам представляют собой совокупность следующих решений: удаленного терминального доступа, удаленного доступа к устройствам, технологий передачи файлов, удаленного вызова различных функций, распределенной файловой системы, технологий разделения памяти.

Str:TStringList;

k:Integer;

Str:=TStringList.Create;

//Memo1.Lines.LoadFromFile(OpenDialog1.FileName);

Str.LoadFromFile(OpenDialog1.FileName);

for k:=0 to Str.Count-1 do

Memo1.Lines.Add(Str.Strings[k]);

end;

Это значит, что строки, расположенные в файле, который нужно открыть, будут переписываться в строковое поле Memo1, следовательно, компонент Memo1 также должен быть введен в программу. Кроме того, в некотором месте программы (например, в самой процедуре, которая выполняет открытие файла с данными) должен находиться оператор

Str:=TStringList.Create;

К конкретной строке, считанной из файла с данными, имеющей номер N, можно обратиться так: Str.Strings[N].

Компонент SaveDialog (открыть диалоговое окно для записи в файл) предна значен для записи результатов в файл (как правило, текстового типа). Результаты, как правило, сначала помещаются в поле Memo, откуда и переписываются в файл. Например, если имеется контейнер Memo1 и компонент SaveDialog1, то для записи строк из Memo1 в текстовый файл в программе должен находиться следующий оператор:

Дата добавления: 2014-01-07