1. מחשבים ומערכות מידע – יסמין ויערה יובל דן-גור הרצאה 6 יסמין ויערה - 2005 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.

2. חלק 1: מה למדנו בהרצאה 5?

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

4. השלמת קנה או עשה במערכת מידע מהרצאה קודמת-5

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

6. מחשבים ומערכות מידע – יסמין ויערה יובל דן-גור Can business change to fit package? NoYes Acquire package Reengineer practices Maintain vendor support Build custom solution Acquire package Adapt practices Maintain vendor support NoYes Will major changes to package be required? Is there a software package available that meets requirements? NoYes Build custom solution Does the application play a strategic role? YesNo Acquire package and bring under organization control NoYes Will major changes be required to package? Build custom solution One way to decide whether to Build or Buy קנה או בנה

7. מחשבים ומערכות מידע – יסמין ויערה יובל דן-גור

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

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

10. 10 מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה 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

11. 11 מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה 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.

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

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

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

15. 15 מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

16. 16 מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

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

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

19. 19 מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה 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 *

20. 20 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 *

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

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

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

24. 24 מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה 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 * DBMS

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

26. 26 מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

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

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

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

30. 30 מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

31. 31 מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה Relational DB own m m customer stock

32. 32 מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

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

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

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

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

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

38. 38 מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

39. 39 מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

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

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

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

43. 43 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

44. 44 מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה 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”

45. 45 מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

46. 46 מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה HIERARCHICAL DATABASE ROOT FIRST CHILD 2nd CHILD RatingsSalary Compensation Job Assignments PensionInsuranceHealth Benefits Employer

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

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

49. 49 מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

50. 50 מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

51. 51 מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

52. 52 מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה 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

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

54. 54 מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה 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...

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

56. 56 מחשבים ומערכות מידע 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;

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

58. 58 מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה

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

60. 60 מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה 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: 3D (or higher) Groupings to Store Complex Data *

61. 61 מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה E-R Diagrams דיאגרמות ישות-יחס

62. 62 מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה E-R Diagrams דיאגרמות ישות-יחס

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

64. 64 מחשבים ומערכות מידע פרופ' שיזף רפאלי אונ' חיפה 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

65. The End