ooОткрытое образованиеOpen Education1818-42432079-5939Plekhanov Russian University of Economics10.21686/1818-4243-2016-1-54-59oo-10Research ArticleНОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИNEW TECHNOLOGIESМодель идентификации свойств ошибок в технологии обработки данныхMODEL IDENTIFICATION OF PROPERTIES OF ERRORS IN DATA PROCESSING TECHNOLOGYИсаевГ. Н.IsaevGeorge N.

кафедра Сервисного инжиниринга

к.т.н., доцент

Тел.: 8 (977) 342-80-12 

http://www.rguts.ru

faculty of Service engineering

сand.tech.sci., the senior lecturer

Tel.: 8 (977) 342-80-12 

http://www.rguts.ru

georg.isaev@mail.ruРоссийский государственный университет туризма и сервисаРоссияThe Russian state university of tourism and serviceRussian Federation201623052016015459Copyright © Исаев Г.Н., 20162016Исаев Г.Н.Isaev G.N.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://openedu.rea.ru/jour/article/view/10

Разработана модель идентификации свойств ошибок обработки данных в технологии информационных систем. Задача распознавания свойств решается на основе классификации статистической структуры ошибок, обозначаемые как дефекты. Классификация выполняется посредством агломеративного кластер-анализа по метрике Эвклида. Экспериментальная кластеризация проведена по переменным времени и стоимости обнаружения и устранения дефектов. Выявлены три основные класса дефектов – по достоверности, полноте и своевременности обработки данных. Выполнен анализ каждого класса дефектов по их параметрам, весовой значимости, причинам возникновения и др. С учетом идентификации свойств дефектов решаются задачи улучшения качества ИС. 

The recognition problem is solved on the basis of the properties of the statistical classification structure errors, referred to as defects. Classification is performed by agglomerative cluster analysis on Euclidean metric. Experimental clustering carried out by varying the time and cost of finding and eliminating defects. We identified three major classes of defects – for accuracy, completeness and timeliness of the data. The analysis of each class of defects in their parameters, the weight value, the causes and others. In view of the identification of the properties of defects solved the problem of improving the quality of information systems. 

распознавание свойств ошибоккластер-анализмодельобработка данныхпричины ошибокустранение ошибокинформационные системыrecognition of the properties of the errorthe cluster analysis modelthe processing of datasources of errorerror recoveryinformation systemsReferencesИсаев Г.Н. Управление качеством информационных систем: Теоретико-методологические основания. – М.: Наука, 2011. – 279 с.Исаев Г.Н. Управление качеством информационных систем: Теоретико-методологические основания. – М.: Наука, 2011. – 279 с.Енюков И.С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа: пакет ППСА. – М: Финансы и статистика, 1986. – 232 c.Енюков И.С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа: пакет ППСА. – М: Финансы и статистика, 1986. – 232 c.Кулаичев А.П. Методы и средства комплексного анализа данных. – М.: ФОРУМ: ИНФРА-М, 2006. – 512 с.Кулаичев А.П. Методы и средства комплексного анализа данных. – М.: ФОРУМ: ИНФРА-М, 2006. – 512 с.Халафян А.А. Промышленная статистика. Контроль качества, анализ процессов, планирование экспериментов в пакете STATISTICA. – М.: Либроком, 2013. – 384 с.Халафян А.А. Промышленная статистика. Контроль качества, анализ процессов, планирование экспериментов в пакете STATISTICA. – М.: Либроком, 2013. – 384 с.Eppler M., Wittig D. Conceptualizing information quality: A review of information quality frameworks from the last ten years. In: Proceedings of the 2000 Conference on Information Quality. Klein, B. D. & Rossin, D. F. (eds.); Boston: M.I.T. 2000, p. 83–91.Eppler M., Wittig D. Conceptualizing information quality: A review of information quality frameworks from the last ten years. In: Proceedings of the 2000 Conference on Information Quality. Klein, B. D. & Rossin, D. F. (eds.); Boston: M.I.T. 2000, p. 83–91.Исаев Г.Н. Устройство для определения состава показателей качества информационных систем. Патент RU № 46 U1, G 06 F 19/00. Бюллетень Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам, 2005, № 28 от 10.10.2005.Исаев Г.Н. Устройство для определения состава показателей качества информационных систем. Патент RU № 46 U1, G 06 F 19/00. Бюллетень Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам, 2005, № 28 от 10.10.2005.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.