Datasystem: Hva er det? Typer og egenskaper

Kjenn gjennom dette innlegget, alt om datasystem, den som har ansvaret for å lagre, behandle og hente data

datasystem 1

Datasystem

Det kan definere datasystemet som de forskjellige teknikkene som brukes til å etablere den grunnleggende delen av behandlingen av en database, enten i implementeringen av administrative systemer som menneskelige ressurser eller litt mer komplekse systemer som fullt ut integrerer databehandling med programvare og maskinvare mye mer konkret.

Det er viktig å merke seg at datasystemet tillater oss en komplett lagring og muligheten til å spre dataene med miljøet som vi definerer ved begynnelsen av bruken av dette for å oppnå to grunnleggende mål eller aktiviteter i organisasjonen som er kontroll over hver enkelt av aktivitetene og beslutningskapasiteten på en mye mer fullstendig og omfattende måte.

El livssyklusen til et datasystem det begynner i det øyeblikket hvor enhetene som skal brukes, ikke spiller noen rolle hvilken økonomisk handling vi ønsker å etablere som kjøp, salg, betaling eller innsamling; samt systemer som ønsker å etablere administrative eller produksjonsdata. Det viktige er at det er mulig å etablere en komplett dataanalyse som gjør at vi kan lage skjemaer innenfor datautstyr. Disse dataene kan innhentes i høyt etablerte miljøer som de interne i organisasjonen eller litt mer variable med de som finnes på forskjellige internettsider.

Vi må forstå at dataene eller informasjonen som vi håndterer først og fremst lar oss etablere studieparametere som lar oss gjøre endringer for å oppnå inkorporering, modifikasjon og lagring av data som er knyttet til de forskjellige forbrukerne av datasystemet som vi etablerer innenfor organisasjon.

På den annen side, for bedre å forstå de forskjellige konseptene som vi skal utvikle i denne artikkelen, inviterer vi deg til å få tilgang til følgende audiovisuelle materiale som vil forklare i detalj hver enkelt av spesifikasjonene som vi skal skaffe her.

Komponenter i et datasystem

Siden vi allerede har definert konseptet vi utvikler, kan vi begynne å definere hver av de Komponenter i et datasystem som er fullstendig levedyktig, effektiv og forpliktet til den teknologiske utviklingen som vi søker i organisasjonen vår.

  • Behandlingskjede: For det første, når vi skal definere de forskjellige komponentene som vi kan oppnå i et datasystem med høy pålitelighet, er det prosesseringsfasen som hjelper oss å etablere ytterpunktene vi skal oppnå i behandlingen av fysiske data som lar oss generere primærdata. Vi vil bruke disse primærdataene i behandlingskjeden for å oppnå anskaffelse, konsultasjon, innsamling og bruk av hver av dem på en ansvarlig måte i organisasjonen.
  • Elektronisk utstyr: utstyret vi bruker for å etablere et informasjonssystem gjør at vi kan få en dypere og mer nøyaktig forståelse av hva vi kan oppnå i hele organisasjonen. Disse teamene lar oss etablere støttesystemer eller forskjellige overføringer som gatewayer eller HUBer som utvikler ekstra sikkerhet til elementene vi har etablert som organisasjon. Det er viktig at vi som organisasjon forstår hvilke typer elektronisk utstyr markedet tilbyr oss og hvilke som fullt ut kan dekke våre behov, det er derfor vi gir deg følgende lenke som forklarer hver av disse egenskapene i detalj Datamaskiner
  •  Støtteinformasjon: En annen av de mest brukte komponentene i datasystemet er den tekniske informasjonen som oppstår ved bruk og utførelse av de forskjellige manualene som innhentes innenfor det tekniske utstyret som datamaskiner eller support for å etablere en operativ teknisk bruk og programmer generelt.
  • Håndbøker: Datasystemet som benyttes i organisasjonen må som hovedregel komme med brukermanualer for å oppnå den orienteringen, opplæringen og retningen av den menneskelige ressursen som vi har i bedriften, organisasjonen eller organisasjonen. Akkurat som driftsmanualer brukes for å kunne identifisere adferden til ledelsen i organisasjonen, lar datasystemet oss lede nytt personell eller avklare tvil som kan oppstå i hele organisasjonen.
  • Typer informasjon: Til slutt kan vi nevne en komponent som er svært nyttig på et organisatorisk og operasjonelt nivå takket være formatene de vanligvis presenteres med, som er varierte og lett tilgjengelige, som DVD, CD-er, pennestasjon, sky, utskrifter eller til og med en litt mer strukturert og vanskelig tilgjengelig hvis de ikke tilhører organisasjonen, for eksempel databasene som vi kan lagre på interne eller eksterne harddisker, for å ivareta hver av prosedyrene som er etablert i selskapet.

datasystem 2

Typer datasystemer

Når vi refererer til en klassifisering i et datastyrt system, snakker vi om systemer som lar oss bruke administrasjon av perifere enheter av datasystemet på en fullstendig og segmentert måte for å forstå oppførselen til hver enkelt av dem.

Grunnleggende informasjonsbehandling

Når vi snakker om denne typen datasystemer, viser vi til de datamaskinene som kun har kapasitet til å etablere operasjoner som er databehandling uten annen aktivitet som kan integreres operativt.

Denne typen datasystem kjennetegnes ved å ha en menneskelig ressurs som integrerer eller inkluderer hver av dataene som er nødvendige for å oppnå prosessering, analyse og presentasjon av resultatene som mater systemet, blant disse typer systemer vi kan oppnå:

Transaksjonsbehandlingssystem

Dette datasystemet er vanligvis kjent som TPS-systemer, som fokuserer på eller er dedikert til den fysiske behandlingen av de forskjellige dataene som vi konstant og direkte kan relatere til den normale driften av organisasjonen. For å forstå dette konseptet kan vi blant annet eksemplifisere lønnsfiler, kjøps- eller salgsfakturaer, servicefakturaer, betaling av ulike forpliktelser.

datasystem 3

kontorautomatiseringssystemer

OAS eller kontorautomatiseringssystemet er kjent som de metodene som lar oss, de ansatte i organisasjonen, selskapet, merkevaren eller selskapet, fullstendig behandle tekster, data, utstillinger, kalendere, kommunikasjon eller normal drift. Dette lar vanligvis selskaper, selskaper eller selskaper etablere problemløsningssystemer for daglige aktiviteter som genererer rutiner og som kan ende opp med å bli glemt av ansatte. Blant løsningene fra OAS er systematisering av agendaer, aktivitetsprogrammering, databasekonsultasjon, blant annet.

Styringsinformasjonssystem

MIS for sitt akronym på engelsk kan defineres som datasystemet som har som formål å omfatte hver av TPSene som vi etablerer i organisasjonen og for å kunne lage en svært støttet database som lar oss levere en fullstendig detaljert rapport til de forskjellige ledelsene som mater denne databasen.

Når det gjelder orienteringen som kan gis til dette datasystemet, vil det utelukkende avhenge av parameterne som vi har etablert for å oppnå en fullstendig effektiv løsning av problemer i selskapet.

En av fordelene som MIS gir oss er at de tillater inkludering av endeløse aktiviteter som ikke vil senke nivået av kvalitet eller fortreffelighet som vi etablerer, men som viser de organisatoriske feilene vi har for å kunne dekke disse aspektene i henhold til organisatoriske behov samt forebyggende og korrigerende vedlikehold av datasystemet.

Beslutningsstøttesystem

Når vi analyserer denne typen datasystem finner vi en mekanisme som er basert på MIS og som vil tillate oss å etablere en oppdatering av databasen eller primærinformasjon som kommer eller oppstår fra nivå én, som er den menneskelige ressursen som vi har inne i organisasjonen vår.

Det er viktig å merke seg at beslutningsstøttesystemer eller DSS for dets forkortelse på engelsk gjør det mulig å fremme og basere beslutninger som er etablert i organisasjonen individuelt, for å oppnå økt tillit og minimere risikoen som kan tilskrives i organisasjonen for informasjon som analyseres.

Det skal bemerkes at de operasjonelle analysene eller de kvantitative metodene som vi etablerer innenfor normal drift av organisasjonen vil tillate oss å etablere komplette strukturer som lar oss oppdage feil når vi analyserer databasen som vi finner i våre datasystemer.

Når vi bruker disse støttesystemene for å etablere beslutningstaking, vil vi kunne bruke programmer vurdert og kategorisert som lineære som klarer å fullstendig og presist styre de ulike individuelle eller gruppebeslutningene som vi oppnår en bedre versjon av oss selv som organisasjon.

En av fordelene som DSS gir oss er at det er et datasystem som tilpasser gruppe- eller individuell informasjon som gjør at vi nesten perfekt kan dirigere de forskjellige gruppene av mennesker som utgjør den menneskelige ressursen til organisasjonen eller bedriften.

Kunstig intelligens-baserte systemer

Et av konseptene vi må håndtere riktig når vi snakker om nye teknologier er kunstig intelligens. Kunstig intelligens er en av grenene som har vokst og utviklet seg mest.

Systemer basert på kunstig intelligens lar oss dekke de forskjellige feltene vi utvikler innen organisasjoner som jobber med teknologiske felt som fokuserer på utviklinger som robotikk eller organisasjonsmønstre som identifiserer visuelle, digitale og til og med auditive evolusjoner for å oppnå simulering av språkbevegelser og styrking av mennesker.

Når vi klarer å etablere dette datasystemet i organisasjonen vår, innser vi at i forhold til MIS eller DDS gir de oss et synsfelt som hjelper oss med å påta oss mye mer menneskelige eller aktive aktiviteter som hjelper oss å behandle primærdataene som vi få i første omgang..

Kunnskapsregelbasert system

Dette datasystemet lar oss etablere en mye mer komplett og kompleks kunnskap som gir oss muligheten til å lage regler som lar oss kjenne til et mye mer praktisk og komplett miljø i organisasjonen vår. Blant reguleringsformene som vi kan oppnå innenfor dette datasystemet har vi betingelsene, alternative eller parallelle handlinger som etablerer tonen i informasjonen.

Dette datasystemet av eksperter lar oss generelt vite og forstå måten menneskelige ressurser tillater oss å etablere en komplett lagring av databasen som vi genererer i organisasjonen.

En av kritikkene datasystemet basert på kunnskapsregler får mest, er at det er metoder som er vanskelige å agglomerere eller presentere adekvat.

Saksbasert resonnementssystem

De er systematiske justeringer basert på analogier som viser formen for representasjon av kunnskap som sådan. De fokuserer på hvor genuint det søker å komplimentere eller forbedre menneskelig resonnement. Siden dette fokuserer på tidligere erfaringer for å kunne utføre nåværende handlinger, kan på denne måten nye utviklings-, lærings- og resonneringsteknikker brukes.

Dette systemet fungerer på en veldig spesiell måte siden det gir oss en fullstendig kunnskap om en erfaring som allerede er etablert ved å kontekstualisere hver enkelt av detaljene som fører til det øyeblikket, dette skaper en database som lar datasystemet forberedes i fremtiden for å være forberedt hvis en annen situasjon av denne størrelsesorden oppstår.

Det skal bemerkes at dette datasystemet har en høy risikoindeks, siden det, ettersom det er basert på menneskelig erfaring, kan være veldig subjektivt fra personen som har programmert systemet. Så du presenterer det på en måte som sannsynligvis ikke er riktig for organisasjonen.

 Kunstig nevrale nettverkssystem

ANN-er eller datasystemet som fokuserer sine fremskritt på kunstige nevrale nettverk er basert på å oppnå måten nevroner i mennesker fungerer på. Disse systemene er høyteknologiske siden de består av tusenvis av kunstige nevroner som går sammen for å utvikle løsninger på informasjon i henhold til databasene vi har etablert.

En av de største prestasjonene som kan oppnås med RNA-datasystemet er å etablere en måte å jobbe på som er konstant og fullstendig, men denne informasjonen kan presenteres for oss med en viss grad av feil eller ufullstendig, det er derfor det anbefales at bruken av dette datasystemet fokuseres på enkle aktiviteter i organisasjonen.

datasystem

Systemer basert på genetiske algoritmer

Dette er et veldig revolusjonerende datasystem og hyllet for den teknologiske utviklingen som vi kan finne her. Datasystemet basert på genetiske algoritmer eller GA er anvendelser av metoder som er sammenvevd med hverandre og søker forening og fullstendig utvikling av genetiske elementer som er etablert i planter og dyr for å fullføre teknikker som er selvlærende.

Programmererne av dette datasystemet håper at bevisstheten om genetiske algoritmer vil tillate datamaskiner å lære å identifisere variable data på egenhånd som kan brukes i søket etter forskjellige løsninger.

GA datasystemer lar mønstre etableres eller en fullstendig omstendighetsdatabase som lar den utvikle seg og oppnå en rekke løsninger for normal drift i organisasjonen.

Vi kan oppnå disse løsningene basert på primærdata som generelt er svært varierende, noe som oversettes som en svært optisk organisatorisk variabel og til liten hjelp på utførelsesnivå.

Men ved å etablere informasjon som er variabel som hoveddata, lar det dette GA-datasystemet etablere seg i helt numeriske metoder som regnskaps-, finans-, økonomi- eller revisjonssystemer. Takket være at han evner å analysere og fokusere en rekke viktige resultater i disse ledelsene.

Systemer basert på nettteknikker

Dette er et av de mest kjente datasystemene over hele verden og mest brukt på forskjellige arbeidsnivåer. World Wide Web eller som vi vanligvis kjenner WWW. Det åpner for at en ny generasjon datasystem raskt og fullstendig kan tilpasse seg denne digitale plattformen.

Dette konseptet har gjort det mulig for intranettet og de eksternt orienterte WEB-ene å posisjonere seg som et fullstendig revolusjonerende datasystem og konstant hjelp for hver enkelt av individene som jobber på Internett.

Intranettet og nettet lar oss etablere et datasystem som fokuserer på intern styring av portalen der vi jobber. Dette betyr at de leter etter databasen de klarer for å etablere en samling av informasjon eller data som er til stor hjelp for forbrukeren av portalen.


Bli den første til å kommentere

Legg igjen kommentaren

Din e-postadresse vil ikke bli publisert. Obligatoriske felt er merket med *

*

*

  1. Ansvarlig for dataene: Actualidad Blog
  2. Formålet med dataene: Kontroller SPAM, kommentaradministrasjon.
  3. Legitimering: Ditt samtykke
  4. Kommunikasjon av dataene: Dataene vil ikke bli kommunisert til tredjeparter bortsett fra ved juridisk forpliktelse.
  5. Datalagring: Database vert for Occentus Networks (EU)
  6. Rettigheter: Når som helst kan du begrense, gjenopprette og slette informasjonen din.