ERP - системы (Enterprise Resource Planning – планирование ресурсов предприятия

1. ERP - системы (Enterprise Resource Planning – планирование ресурсов предприятия

ERP (англ. Enterprise Resource Planning, планирование ресурсов предприятия) — организационная стратегия интеграции производства и операций, управления трудовыми ресурсами, финансового менеджмента и управления активами, ориентированная на непрерывную балансировку и оптимизацию ресурсов предприятия посредством специализированного интегрированного пакета прикладного программного обеспечения, обеспечивающего общую модель данных и процессов для всех сфер деятельности. ERP-система — конкретный программный пакет, реализующий стратегию ERP.

Концепция ERP сформулирована в 1990 году аналитиком Gartner как видение развития методик MRP II и CIM (англ.), в начале — середине 1990-х годов появилось несколько успешных тиражируемых ERP-систем для крупных организаций, наиболее известные — разработки компаний Baan (нидерл.), Oracle, PeopleSoft, SAP, JD Edwards^[3], сформировался рынок услуг по внедрению ERP-систем с участием компаний большой четвёрки, в 2000-е годы произошла консолидация поставщиков, появилось значительное количество ERP-систем для малого и среднего бизнеса, наиболее известными поставщиками которых стали Sage Group и Microsoft^[4].

Внедрение ERP-системы  считается фактически необходимым  условием для публичной компании и, начиная с конца 1990-х годов, ERP-системы, изначально внедрявшиеся только промышленными предприятиями, эксплуатируются большинством крупных организаций вне зависимости от страны, формы собственности, отрасли. В качестве характеристической особенности ERP-стратегии отмечается принципиальный подход к использованию единой транзакционной системы для подавляющего большинства операций и бизнес-процессов организации, вне зависимости от функциональной и территориальной разобщённости мест их возникновения и прохождения, обязательность сведе́ния всех операций в единую базу для последующей обработки и получения в реальном времени сбалансированных планов^[20].

Тиражируемость, то есть возможность применить один и тот же программный пакет для разных организаций (возможно, с разными настройками и расширениями), фигурирует как одно из обязательных условий ERP-системы^[21]. Одной из причин повсеместного использования тиражируемых ERP-систем вместо разработки на заказ указывается возможность внедрения лучших практик посредством реинжиниринга бизнес-процессов согласно решениям, применённым в ERP-системе^[22]. Однако, встречаются и упоминания интегрированных систем, разработанных для отдельной организации на заказ как ERP-систем^[23].

Необходимость всеобъемлющего применения ERP-системы в территориально-распределённых организациях требует поддержки  в единой системе множества валют и языков^[24]. Более того, необходимость поддерживать несколько организационных единиц (несколько юридических лиц, несколько предприятий), несколько различных планов счетов, учётных политик, различных схем налогообложения в едином экземпляре системы оказывается необходимым условием для применения в холдингах, транснациональных корпорациях.

Применимость в  различных отраслях накладывает  на ERP-системы, с одной стороны, требования к универсальности, с другой стороны — поддержку расширяемости отраслевой спецификой. Основные крупные системы включают готовые специализированные модули и расширения для различных отраслей (известны специализированные решения в рамках ERP-систем для машиностроительных и обрабатывающих производств, предприятий добывающей промышленности, розничной торговли, дистрибуции, банков, финансовых организаций и страховых компаний, предприятий электросвязи, энергетики, организаций сектора государственного управления, сферы образования, медицины и других отраслей)

2. Автоматизированные  банковские системы (АБС).

Автоматизированная банковская система (АБС) — комплекс программного и технического обеспечения, направленный на автоматизацию банковской деятельности. В соответствии со статьёй 4 Федерального закона «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)», Банк России уполномочен вводить для банков и кредитных организаций особые правила бухгалтерского учета и отчетности, отличающиеся от таких правил для предприятий. Специальный план счетов и большой объём специализированной отчетности перед Банком России делает невозможным использование в банках обычных бухгалтерских систем, не имеющих средств автоматизации получения такой отчетности.

Кроме того, постоянные изменения законодательства и правил учета означают необходимость регулярных доработок программного обеспечения. В связи с этим иностранные  производители такого программного обеспечения испытывают сложности  с выходом на данный рынок.

Первыми АБС были разработанные в отраслевых НИИ  «Киевский операционный день» и  «Тульский операционный день». На роль старейшего из ныне существующих коммерческих разработчиков АБС претендует компания ПрограмБанк (АБС DOS-Комплекс, переименованная позже в Центавр), организованная в 1989 году. Вслед за ней на рынке появились Инверсия и АСОФТ.

В 1991—1992 на рынок вышел Диасофт с DiasoftBANK, позже переименованной в Diasoft 4x4, в 1993 году — R-Style с RS-Bank-ом, и другие разработчики.

Первые версии таких  продуктов работали в популярных на тот момент операционных системах MS-DOS и Netware с использованием файловых систем типа Clipper и, позже, СУБД Btrieve и имели текстовый интерфейс. Новые версии АБС (в числе первых были Афина и Диасофт 5NT) разрабатывались в графическом интерфейсе с использованием таких СУБД, как Oracle Database, Sybase и в дальнейшем Microsoft SQL Server. Кроме того, ПрограмБанк и ЭСКЕЙП-М использовали в своих продуктах СУБД Caché. В основном переход на новые платформы завершился к 2000 году.

Переломным моментом в развитии рынка стал ввод нового плана счетов бухгалтерского учета  для банков и кредитных организаций  в 1998 году. Если до этого момента  многие банки использовали в качестве АБС собственные разработки, то ввод нового плана счетов вынудил банки  перейти на промышленные АБС. В результате в 1997 году в ходе подготовки к новому плану счетов разработчики АБС испытали подъем продаж, что позволило большинству из них успешно пережить кризис.

По состоянию  на 2006 год в пятерку наиболее популярных разработчиков АБС входили Диасофт, R-Style, ЦФТ, ПрограмБанк, Инверсия, ЮниСАБ. В крупных банках популярностью также пользуются системы Новая Афина и, в меньшей степени, БИС и АБС "Кворум" (по состоянию на 2009 год). Системы иностранного производства не пользуются большой популярностью в силу сложности адаптации к российскому законодательству. Одной из целей функционирования АБС является обработка персональных данных сотрудников и клиентов банка. В таком случае, АБС классифицируется как информационная система персональных данных (ИСПДн) и должна быть защищена в соответствии с требованиями Федерального закона 152-ФЗ «О персональных данных».

В случае принятия в кредитной организации Стандарта Банка России СТО БР ИББС, АБС, реализующие банковские платежные процессы, не рассматриваются как ИСПДн.

Распространённой  проблемой при разработке/приобретении АБС является отсутствие у разработчика лицензии ФСТЭК на разработку средств  защиты информации и лицензии ФСБ  на разработку криптографических средств  защиты информации, что является нарушением Федерального Закона РФ 128-ФЗ «О лицензировании отдельных видов деятельности».

3. Активные  базы данных (Active Databases)

По определению  БД называется активной, если СУБД по отношению  к ней выполняет не только те действия, которые явно указывает пользователь, но и дополнительные действия в соответствии с правилами, заложенными в саму БД.

Легко видеть, что  основа этой идеи содержалась в языке SQL времени System R. На самом деле, что есть определение триггера или условного воздействия, как не введение в БД правила, в соответствии с которым СУБД должна производить дополнительные действия? Плохо лишь то, что на самом деле триггеры не были полностью реализованы ни в одной из известных систем, даже и в System R. И это не случайно, потому что реализация такого аппарата в СУБД очень сложна, накладна и не полностью понятна.

Среди вопросов, ответы на которые до сих пор не получены, следующие. Как эффективно определить набор вспомогательных действий, вызываемых прямым действием пользователя? Каким образом распознавать циклы  в цепочке "действие-условие-действие-..." и что делать при возникновении таких циклов? В рамках какой транзакции выполнять дополнительные условные действия и к бюджету какого пользователя относить возникающие накладные расходы?

Масса проблем не решена даже для сравнительно простого случая реализации триггеров SQL, а задача ставится уже гораздо шире. По существу, предлагается иметь в составе  СУБД продукционную систему общего вида, условия и действия которой  не ограничиваются содержимым БД или  прямыми действиями над ней со стороны пользователя. Например, в  условие может входить время  суток, а действие может быть внешним, например, вывод информации на экран  оператора. Практически все современные  работы по активным БД связаны с  проблемой эффективной реализации такой продукционной системы.

Вместе с тем, по нашему мнению, гораздо важнее в  практических целях реализовать  в реляционных СУБД аппарат триггеров. Заметим, что в проекте стандарта SQL3 предусматривается существование  языковых средств определения условных воздействий. Их реализация и будет  первым практическим шагом к активным БД (уже появились соответствующие  коммерческие реализации).

4. Временные  базы данных (Temporal Databases).

Традиционные базы данных хранят мгновенный снимок объектов модели предметной области, т. е. любое изменение  объекта в базе данных приводит к  тому, что предыдущее состояние объекта  становится недоступным. В отличие  от традиционных систем, ТБД позволяют  сохранить информацию об эволюции объектов предметной области: для любого объекта, который был создан в момент времени t_start и закончил свое существование в момент времени t_end, в базе данных будут сохранены все его состояния на временном интервале [t_start,t_end]. Таким образом, в ТБД при каждом изменении состояния объекта будет сохраняться запись в базе данных. Уникальный идентификатор такой записи состоит из ключа объекта и временного интервала, на котором данное состояние объекта было актуальным, и имеет следующий вид: {key,[t_start,t_end]}, где key -- ключ записи, [t_start,t_end] -- временная метка записи. Важной особенностью ТБД является то, что в них возможны запросы не только по ключу, но и по времени. Например, произвести выборку всех состояний объекта с ключом k на временном интервале [t₁,t₂] или получить состояния всех объектов, которые были актуальны в момент времени t (срез по времени t). Следовательно, методы хранения темпоральных баз данных должны эффективно поддерживать как запросы по ключу, так и по времени. Одной из областей применения ТБД являются системы хранения исторических данных в АСУ ТП. Следует отметить следующие особенности систем исторических баз данных для АСУ ТП:

--

малый размер хранимой записи данных, причем размер самих данных обычно не превышает размер идентификатора записи;

--

большое количество хранимых записей в базе данных;

--

большой размер хранимой базы данных;

--

высокие требования к производительности системы;

--

возможность удалять и  изменять хранимые записи в базе данных;

--

возможность быстро извлекать  предыдущее заданному состояние объекта из хранимой базы данных.

Эти особенности можно  проиллюстрировать следующим примером. Пусть идентификатор записи состоит  из ключа, который является значением  типа short int (2 байта), и временной метки, которая содержит два поля: поле секунды типа long int (4 байта) и поле милисекунды типа short int. Тогда размер идентификатора записи будет 8 байт. Пусть хранимые данные представляют собой плавающие числа типа double (8 байт), тогда размер всей записи составит 16 байт. Если историческая база данных хранит данные за один год, а поток данных в среднем составляет 500 записей в секунду, то количество записей в базе будет около 16*10⁹, а размер базы данных будет около 240 Гб. Высокая производительность системы особенно необходима при записи данных, т. к. поток данных в АСУ ТП может достигать 10⁵ записей в секунду.

5. Глубинный  анализ данных (Data Mining)

Data Mining (рус. добыча данных, интеллектуальный анализ данных, глубинный анализ данных) — собирательное название, используемое для обозначения совокупности методов обнаружения в данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Термин введён Григорием Пятецким-Шапиро в 1989 году.

Английское  словосочетание «Data Mining» пока не имеет устоявшегося перевода на русский язык. При передаче на русском языке используются следующие словосочетания: просев информации, добыча данных, извлечение данных, а, также, интеллектуальный анализ данных. Более полным и точным является словосочетание «обнаружение знаний в базах данных» (knowledge discovering in databases, KDD).

Основу  методов Data Mining составляют всевозможные методы классификации, моделирования и прогнозирования, основанные на применении деревьев решений, искусственных нейронных сетей, генетических алгоритмов, эволюционного программирования, ассоциативной памяти, нечёткой логики. К методам Data Mining нередко относят статистические методы (дескриптивный анализ, корреляционный и регрессионный анализ, факторный анализ, дисперсионный анализ, компонентный анализ, дискриминантный анализ, анализ временных рядов). Такие методы, однако, предполагают некоторые априорные представления об анализируемых данных, что несколько расходится с целями Data Mining (обнаружение ранее неизвестных нетривиальных и практически полезных знаний).

Одно  из важнейших назначений методов  Data Mining состоит в наглядном представлении результатов вычислений, что позволяет использовать инструментарий Data Mining людьми, не имеющих специальной математической подготовки. В то же время, применение статистических методов анализа данных требует хорошего владения теорией вероятностей и математической статистикой. Методы Data mining имеет смысл применять только для достаточно больших баз данных. В каждой конкретной области исследований существует свой критерий «великости» базы данных.

Развитие  технологий баз данных сначала привело  к созданию специализированного  языка — языка запросов к базам  данных. Для реляционных баз данных — это язык SQL, который предоставил широкие возможности для создания, изменения и извлечения хранимых данных. Затем возникла необходимость в получении аналитической информации (например, информации о деятельности предприятия за определённый период), и тут оказалось, что традиционные реляционные базы данных, хорошо приспособленные, например, для ведения оперативного учёта (на предприятии), плохо приспособлены для проведения анализа. это привело, в свою очередь, к созданию т.н. «хранилищ данных», сама структура которых наилучшим способом соответствует проведению всестороннего математического анализа. Для задач классификации характерно «обучение с учителем», при котором построение (обучение) модели производится по выборке, содержащей входные и выходные векторы.

6. Информационно-компьютерные технологии  принятия решений

Системы поддержки принятия решений и соответствующая им информационная технология появились усилиями в основном американских ученых в конце 70-х — начале 80-х гг., этому способствовало широкое распространение ПЭВМ, стандартных пакетов прикладных программ, создание систем искусственного интеллекта. 

Особенностью ИТ поддержки принятия решений (ППР) является метод организации взаимодействия человека и компьютера. Выработка решения является основной целью этой технологии, происходит в результате итерационного процесса (рис.8.1.), в котором участвуют:

система поддержки  принятия решений в роли вычислительного  звена и объекта управления;

человек как управляющее  звено, задающее входные данные и  оценивающее полученный результат вычислений на компьютере.

Окончание итерационного  процесса происходит по воле человека. Информационная система способна совместно с пользователем создавать новую информацию для принятия решений.

Отличительными характеристиками являются следующие:

ориентация на решение плохо структурированных (формализованных) задач;

сочетание традиционных методов доступа и обработки  компьютерных данных с возможностями математических моделей и методами решения задач на их основе;

направленность  на непрофессионального пользователя компьютера;

высокая адаптивность, обеспечивающая возможность приспосабливаться  к особенностям имеющегося технического и программного обеспечения, а также требованиям пользователя.

ИТ ППР может использоваться на любом уровне управления. Важной функцией и систем, и технологий является координация лиц, принимающих решения как на разных уровнях управления, так и на одном уровне.

7. Информационные технологии  электронного бизнеса (e-Business)

Сегодня мы становимся свидетелями  рождения нового сектора в экономике, который все чаще называют электронным  бизнесом, Интернет- экономикой, Интернет-  бизнесом, электронной коммерцией (ЭК). Темпы развития этого сектора высоки, его оборот ежегодно удваивается. По данным Центра исследования электронной коммерции, функционирующего под эгидой Высшей школы бизнеса Университета штата Техас, суммарный доход компаний, предлагающих услуги через Интернет, а также занимающихся технической поддержкой Сети, превышает 500 млрд. долл. Многие фирмы используют "Всемирную паутину" (Web), как транспортную среду для осуществления товарных и финансовых операций. 
На мировом рынке Интернет- коммерции доминируют США (примерно 73% всего оборота). На долю Европы приходится лишь 16%, а на азиатские страны - 7%, все остальные регионы - 4%.  
Доля рынка ЭК в России невелика, поэтому о существенном влиянии на экономику говорить пока рано, хотя все современные виды электронной коммерции уже существуют и в России. 
Прежде всего, необходимо определиться с понятием электронной коммерции. Существует несколько определений электронной коммерции. С одной стороны, это получение прибыли от ведения хозяйственной деятельности по предоставлению новых видов электронных услуг, продажи компьютерной техники и программного обеспечения. С другой стороны, под электронной коммерцией понимается проведение операций с партнерами и клиентами, а также различные платежи и расчеты с использованием новых информационных сред и различного рода электронных сетей. В данном аспекте нас интересует второй случай.  
Более строгое определение электронной коммерции  дано в специальном документе Администрации президента США, объявляющем мораторий на дополнительное налогообложение сделок, заключенных через Интернет. В нем электронной коммерцией (ЭК) называется любая транзакция, совершенная через компьютерную сеть, в результате которой право собственности или право пользования вещественным товаром или услугой было передано от одного лица к другому. Данное определение на наш взгляд является наиболее полным. 
Рассмотрим основные понятия, связанные с электронной коммерцией.  
Такой вид ЭК как B2B (Business-to-Business)или бизнес-бизнес- представляет собой  ЭК между предприятиями, основной особенностью этого вида ЭК является автоматическое взаимодействие в электронном виде систем управления предприятием. 
B2C (Business-to-Consumer, Customer) или бизнес-потребитель - вид ЭК, связанный с электронными коммерческими операциями, производимыми между предприятием и потребителями. Предприятия на базе Интернета конкурируют или сотрудничают с традиционными предприятиями в сфере розничной торговли. Функционируют они следующим образом. Компания-продавец размещает на своем Web узле интерфейс, с помощью которого потребитель может разместить заказ в ее системе управления предприятием. Системы ЭК позволяют покупателю не общаться с продавцом, не тратить время на беготню по магазинам, иметь более полную информацию о товарах. Продавец, в свою очередь, может быстрее реагировать на изменение спроса, анализировать поведение покупателей, экономить средства на персонале, аренде помещений.

8. Маркетинговые информационные  системы (МИС)

Маркетинг и маркетинговые  информационные системы

Для успешного функционирования предприятия маркетинговая информация должна собираться, анализироваться и распределяться в рамках маркетинговой информационной системы (МИС), являющейся частью информационной системы управления предприятием. 
МИС - это совокупность персонала, оборудования, процедур и методов, предназначенная для сбора, обработки, анализа и распределения своевременной и достоверной информации, необходимой для подготовки и принятия маркетинговых решений .

Подсистема внутренней отчетности является основой МИС. В ней отражаются сведения о заказах, продажах, ценах, запасах, дебиторской и кредиторской задолженностях и т.п. Анализ внутренней информации позволяет менеджеру по маркетингу выявить перспективные возможности и насущные проблемы предприятия. 
В то время как подсистема внутренней отчетности содержит и предоставляет данные о том, что уже произошло, подсистема системы маркетингового наблюдения предоставляет сведения о ситуации на рынке в данный момент. 
Маркетинговое наблюдение определяется как  постоянная деятельность по сбору текущей информации об изменении внешней среды маркетинга, необходимой как для разработки, так и для корректировки маркетинговых планов. 
Маркетинговые  исследования в отличие от маркетингового наблюдения  предполагают подготовку и проведение различных обследований, анализ полученных данных по конкретной маркетинговой задаче, стоящей перед предприятием. Другими словами, маркетинговые исследования проводятся периодически, а не постоянно, по мере появления определенных проблем. 
В МИС также входит подсистема обеспечения маркетинговых решений, которая представляет собой взаимосвязанный набор систем данных,  инструментов и методик, с помощью которого предприятие анализирует и интерпретирует внутреннею и внешнюю информацию. 
Основные преимущества использования МИС: 
ü организованный сбор информации; 
ü широкий охват информации; 
ü предупреждение кризисов в деятельности фирмы; 
ü координация планов маркетинга; 
ü скорость анализа; 
ü представление результатов в количественном виде.

9. Организация и средства  информационных технологий обеспечения  управленческой деятельности

"Информационное  обеспечение управления" - многогранное  понятие. Под термином "информационное  обеспечение" понимается, во-первых, органически взаимосвязанная совокупность  элементов, взаимодействие которых  организовано определенным образом  в единую технологию, реализующую  правила и методологические принципы  эффективного преобразования информации  в соответствии с потребностями  управления. Во-вторых, это сведения, знания, предоставляемые потребителю  в ходе работ по удовлетворению  его информационных потребностей, и соответствующим образом обработанная  информация. В-третьих, это одна  из составляющих современных  автоматизированных систем, рассматриваемая  наряду с техническим, программным  и иными видами обеспечения.  Кроме того, это сложный динамичный  комплексный процесс, обеспечивающий  удовлетворение информационных  потребностей управленцев и выполняющий  функции рационализации деятельности  аппарата управлении, т.е. процесс  предоставления информации отдельным  лицам или группам - пользователям  информационных систем - в соответствии  с их информационными потребностями.  Таким образом, смысл информационного  обеспечения заключается в органическом  соединении научных знаний, научной  методологии и методики с новейшими  техническими средствами во всех  проявлениях информационной работы. Независимо от сферы деятельности выполнение любой работы и решение любой задачи всегда связано с использованием уже существующей и созданием новой информации. С этой точки зрения любая основная деятельность всегда связана с информационной, т.е. с деятельностью по сбору и обработке существующей информации и созданию новой. Соответственно в любой организации физические (т.е. реальные, основные, деловые) процессы тесно переплетаются с процессами информационными, взаимно корректируя друг друга. Это естественно, поскольку информационные процессы являются отражением процессов реальных. Информационное обеспечение призвано сделать это отражение как можно более наглядным и удобным для использования, что в свою очередь должно помочь лучше организовать деловые процессы в организации.

10. Основы автоматизации  работы пользователя

Автоматизированная информационная система - совокупность программных  и аппаратных средств, предназначенных  для хранения и/или управления данными  и информацией и производства вычислений.

Разработка прикладного  решения может быть осуществлена в короткое время благодаря развитым средствам и возможностям готовых  систем посредством конфигурирования.

Проанализировав процесс  разработки прикладного решения  процесс конфигурирования можно  определить, как полное изменение  или дополнение системных настроек создаваемого прикладного решения.

Информационная система  предприятия - это все информационные потоки, точки их возникновения, обработки, накопления и потребления конечными  пользователями плюс технические средства и технологии обработки информации.

Разрабатывая средство автоматизации, следует чётко определить цели создания системы, - считает В. Богданов.

Целью автоматизации предприятия  является повышение производительности труда, улучшение качества продукции, оптимизация управления, устранение человека от производств, опасных для здоровья

Как правило, автоматизация  уже действующей информационной системы позволяет решить следующие  проблемы:

· общее повышение надежности информационной системы;

· разгрузка персонала от рутинных и сложных операций;

· уменьшение количества внутрифирменных сверок;

· ускорение подготовки отчетности;

11. Распределенная система  делопроизводства и документооборота

Процессы делопроизводства и документооборота рассматриваются прежде всего как документальное отражение и обеспечение управленческих процессов. Документационное обеспечение управления охватывает три основные задачи применительно к программным системам автоматизации:

• Документирование (создание документов, поддерживающих и регистрирующих управленческую деятельность, т. е. их подготовка, оформление, согласование и изготовление);
• организация документооборота (обеспечение движения, поиска, хранения и использования документов);
• систематизация архивного хранения документов (определение правил хранения создаваемой в организации информации, ее поиска и использования для поддержки принятия управленческих решений и деловых процедур).

Для решения этих задач  документационного обеспечение  управления разработана информационная система "ДелоPro". Система "ДелоPro" предназначена для автоматизации традиционной модели отечественного делопроизводства. Она обеспечивает пошаговое управление движением и исполнением всей совокупности документов на предприятии, его структурных подразделениях и филиалах на всех этапах жизненного цикла документов: от приема или создания - до передачи в архив или уничтожения.

Система поддерживает технологию, полностью преемственную технологиям  делопроизводства, традиционно сложившимся  на российских предприятиях. Она разрабатывалась  в соответствии с "Типовой инструкцией  по делопроизводству в министерствах  и ведомствах Российской Федерации" и другими нормативными документами, регламентирующими данную сферу  деятельности. В результате была создана  система, по возможности воспроизводящая  организацию и атрибуты традиционной отечественной технологии и полностью  соответствующая нормативным требованиям  в части регистрации документов, их рассылки, контроля исполнения и  т.д.

Система "ДелоPro" использует самые современные технологии работы с документами. Построенная на основе технологии клиент-сервер, система поддерживает распределенную организацию корпоративного документооборота. В системе реализован механизм управления ходом работ для управления прохождением документов по организации и определению ролевых функций пользователей при работе над документами. Функции управления документами (хранение, поиск и т.д.) реализованы с использованием современных систем управления базами данных масштаба предприятия. Система также поддерживает обмен документами с помощью средств электронной почты, что делает возможным построение на ее основе территориально-распределенных структуры управления документооборотом.

12. Распределенные информационные  системы

Под распределенной (Distributed DataBase - DDB) обычно подразумевают базу данных, включающую фрагменты из нескольких баз данных, которые располагаются на различных узлах сети компьютеров, и, возможно управляются различными СУБД. Распределенная база данных выглядит с точки зрения пользователей и прикладных программ как обычная локальная база данных. В этом смысле слово "распределенная" отражает способ организации базы данных, но не внешнюю ее характеристику. ("распределенность" базы данных невидима извне).

12 свойств или качеств  идеальной DDB:

• Локальная автономия (local autonomy)
• Независимость узлов (no reliance on central site)
• Непрерывные операции (continuous operation)
• Прозрачность расположения (location independence)
• Прозрачная фрагментация (fragmentation independence)
• Прозрачное тиражирование (replication independence)
• Обработка распределенных запросов (distributed query processing)
• Обработка распределенных транзакций (distributed transaction processing)
• Независимость от оборудования (hardware independence)
• Независимость от операционных систем (operationg system independence)
• Прозрачность сети (network independence)
• Независимость от баз данных (database independence)

Локальная автономия 
Это качество означает, что управление данными на каждом из узлов распределенной системы выполняется локально. База данных, расположенная на одном из узлов, является неотъемлемым компонентом распределенной системы. Будучи фрагментом общего пространства данных, она, в то же время функционирует как полноценная локальная база данных; управление ею выполняется локально и независимо от других узлов системы.

Независимость от центрального узла 
В идеальной системе все узлы равноправны и независимы, а расположенные на них базы являются равноправными поставщиками данных в общее пространство данных. База данных на каждом из узлов самодостаточна - она включает полный собственный словарь данных и полностью защищена от несанкционированного доступа.

Непрерывные операции 
Это качество можно трактовать как возможность непрерывного доступа к данным (известное "24 часа в сутки, семь дней в неделю") в рамках DDB вне зависимости от их расположения и вне зависимости от операций, выполняемых на локальных узлах.

13. Системы управления  документами (Document Management Systems), их функции

Система автоматизации  документооборота, система электронного документооборота (СЭДО) — автоматизированная многопользовательская система, сопровождающая процесс управления работой иерархической организации с целью обеспечения выполнения этой организацией своих функций. При этом предполагается, что процесс управления опирается на человеко-читаемые документы, содержащие инструкции для сотрудников организации, необходимые к исполнению.

Принципы электронного документооборота:

• Однократная регистрация документа, позволяющая однозначно идентифицировать документ.
• Возможность параллельного выполнения операций, позволяющая сократить время движения документов и повышения оперативности их исполнения
• Непрерывность движения документа, позволяющая идентифицировать ответственного за исполнение документа (задачи) в каждый момент времени жизни документа (процесса).
• Единая (или согласованная распределённая) база документной информации, позволяющая исключить возможность дублирования документов.
• Эффективно организованная система поиска документа, позволяющая находить документ, обладая минимальной информацией о нём.
• Развитая система отчётности по различным статусам и атрибутам документов, позволяющая контролировать движение документов по процессам документооборота и принимать управленческие решения, основываясь на данных из отчётов.