Автоматизация системы работы аптеки

Чтобы достичь максимального успеха в своей деятельности, любому предприятию необходимо точно понимать свои затраты, прибыль, ресурсы, бизнес-процессы и многое другое. Визуальная информация о происходящем поможет более глубоко проанализировать процесс и поможет сделать правильные выводы, что в конечном итоге приведет к росту продаж, увеличению объемов производства и повышению общей эффективности.

Не секрет, что лидерами рынка являются наиболее эффективные предприятия с минимальными затратами, высочайшим уровнем производительности труда и полностью контролируемыми и отлаженными процессами. Ничто так не способствует контролю и анализу деятельности на предприятии, как внедрение интегрированной автоматизированной информационной системы (АИС).

Актуальность выбранной темы обусловлена тем, что информационные системы для аптек позволяют рационализировать учет и продажу лекарственных средств, анализировать потребности населения в лекарственных средствах, оптимизировать закупку и продажу лекарственных средств.

Целью работы является автоматизация системы работы аптеки.

В работе были поставлены следующие задачи:

- изучить подбор методов анализа данных, необходимых для решения задач исследования;

- представить обзор существующих моделей для решения задачи анализа;

- рассмотреть описание моделей, включая формализацию расчетов и алгоритмы;

- описать входные данные;

- разработать структуру хранилища данных;

- представить реализацию модели.

Объектом исследования в данной работе является информационная система "еАптека".

Предметом исследования являются информационные технологии, с помощью которых проектируются и развиваются автоматизированные системы для предоставления информации пользователям веб-сайта аптеки.

1 Теоретическое обоснование модели анализа данных

1.1 Подбор методов анализа данных, необходимых для решения задач исследования

С развитием информационных технологий информационные системы стали неотъемлемой частью технической базы большинства организаций. Использование современных информационных систем в организации позволяет оптимизировать процессы ее деятельности. Машинный труд доказал свою эффективность на практике благодаря своей способности быстро и точно обрабатывать данные. На данный момент рынок предлагает множество товаров и услуг. Для того, чтобы организация успешно вписывалась в рамки конкуренции, необходимо адаптировать все ее внутренние процессы. Поскольку информационные системы являются частью организации и частью этих процессов, они также могут претерпевать изменения. Основным компонентом информационной системы является информация. По этой причине необходимо понимать, как с ней работать, чтобы получить желаемый результат на выходе. Поскольку информационная система является программным продуктом, механизм восприятия информации будет иметь определенную форму [2].

Необходимо указать "машине", как и какую информацию обрабатывать. Для решения этой проблемы существует ряд критериев для предоставляемой информации:

Единообразие. Информация должна быть представлена в однородной форме, то есть содержать общую структуру. Прежде всего, стоит отметить, что информация может быть представлена в разных типах: например, текстовой, цифровой или смешанной. Будучи обусловленным конкретной задачей, необходимо, чтобы система получала тот или иной конкретный тип данных.

Ограничение объема данных. Необходимо понимать, с каким объемом данных вам приходится работать, потому что если информации много, то количество информационного шума может быть довольно большим. Большие показатели информационного шума сводят на нет целесообразность работы с данными.

Ценность данных. Необходимо определить ценность данных, то есть понять, как данные взаимосвязаны. В случае, когда информация не содержит взаимосвязей, эффективность работы с такой информацией снижается и такие действия могут не привести к требуемым результатам.

Польза. Информация должна быть полезной. Это означает, что после анализа информации выводы обретут конкретный смысл и будут применены на практике.

Прежде чем говорить о выборе метода обработки данных, необходимо выделить фундаментальную основу любого программного продукта – главную цель или задачу, которую этот продукт будет решать. Направление зависит от того, какая информация должна быть подана на вход информационной системы, а выбор самого метода зависит от того, что будет на входе. Таким образом, если вектор имеет, например, экономическую направленность, то на вход будет подаваться экономическая информация (чаще выраженная в цифрах), а в качестве метода будет использоваться метод, работающий с такой информацией. Чаще всего в организациях используются экономические информационные системы, то есть системы, которые работают с экономической информацией и дают соответствующие результаты на выходе.

Экономическая информация относится к сведениям о производственных процессах, материальных ресурсах, трудовых ресурсах, финансовых процессах и состоянии объектов управления за определенный период времени. Она возникает в процессе производственно-хозяйственной деятельности хозяйствующих субъектов, и ее назначение заключается в использовании для управленческих нужд. Особенности экономической информации определяют необходимость и экономическую целесообразность использования специальных технических средств, в том числе компьютерных технологий, при ее сборе, накоплении, передаче и обработке. Таким образом, экономическая информация является как предметом, так и продуктом автоматизированной обработки. Этот тип информации чаще всего выражается в числовом формате, поэтому методы ее обработки нуждаются в поиске причинно-следственных связей в числовых структурах, для этих целей могут быть использованы методы факторного анализа, регрессионного анализа и анализа панельных данных [3].

Информация, подаваемая на вход информационной системы, может быть представлена в смешанном виде или иметь отфильтрованную форму, то есть однородную числовую или текстовую структуру. В случае, когда информация выражена в смешанной форме, в зависимости от целей, ее приводят к однородному виду с помощью метода интеллектуального анализа данных или вручную, или с использованием методов, способных обрабатывать такую информацию без вмешательства человека – искусственных нейронных сетей или искусственного интеллекта [1].

Задачи обработки смешанной информации могут быть сведены к методам "смешивания" или комбинирования, в зависимости от поставленных задач. Таким образом, отфильтровав информацию с помощью метода интеллектуального анализа данных и получив однородную числовую структуру, вы можете использовать метод факторного анализа. Возвращаясь к типизации информации, стоит отметить такой тип, как текстовая информация. При обработке такого рода информации используются методы семантического анализа. Эти методы представляют собой сложную математическую задачу для "машины" и обычно используются в процессе создания искусственного интеллекта, но они являются эффективным помощником для информационных систем в области торговли, маркетинга, журналистики и т.д.

Таким образом, прежде чем выбрать метод анализа данных в информационных системах, необходимо определить цель или задачу, которая будет выполняться с помощью программного продукта. После того, как цель определена, необходимо обозначить ряд критериев для входной информации, а затем привести ее к требуемому виду. И только после того, как информация обретет необходимую форму, программист переходит к этапу применения метода анализа данных.

Бочков П. В. Программные пакеты в ивент-индустрии : учеб. пособие / П. В. Бочков, О. Т. Ергунова, Р. Т. Тимакова. - Екатеринбург : Изд-во УрГЭУ, 2020. - 129 с.

Гаврилов, Л. П. Инновационные технологии в коммерции и бизнесе : учебник для бакалавров / Л. П. Гаврилов. — Москва : Издательство Юрайт, 2022. — 372 с. — (Бакалавр и магистр. Академический курс). — URL: https://urait.ru/bcode/508951.

Гаврилов, Л. П. Электронная коммерция : учебник и практикум для вузов / Л. П. Гаврилов. — 4-е изд. — Москва : Издательство Юрайт, 2022. — 521 с. — (Высшее образование). — URL: https://urait.ru/bcode/489784.

Горелов, Н. А. Развитие информационного общества: цифровая экономика : учебное пособие для вузов / Н. А. Горелов, О. Н. Кораблева. — Москва : Издательство Юрайт, 2022. — 241 с. — (Высшее образование). — URL: https://urait.ru/bcode/473571.

Городнова, А. А. Развитие информационного общества : учебник и практикум для вузов / А. А. Городнова. — Москва : Издательство Юрайт, 2022. — 243 с. — (Высшее образование). — URL: https://urait.ru/bcode/490200.

Зараменских, Е. П. Основы бизнес-информатики : учебник и практикум для вузов / Е. П. Зараменских. — 2-е изд. — Москва : Издательство Юрайт, 2022. — 470 с. — (Высшее образование). — URL: https://urait.ru/bcode/486432.

Всего 27 источников