Iqtisodiyotda axborot kommunikativ tamoyillari

TOSHKENT DAVLAT IQTISODIYOT UNIVERSITETi SAMARQAND FILIALI

IQTISODIYOTDA AXBOROT KOMMUNIKATIV TAMOYILLARI

BANK ISHI VA AUDITI - 121 (SIRTQI)
BAJARDI: MAMAJONOV MASHHURBEK
TEKSHIRDI:ANARBAYEVA FOTIMA

Katta ma’lumotlarni qayta ishlash texnologiyalari

Reja:

1. Taqsimlanadigan ma’lumot bazalari

2. ORACLE – relyatsion ma’lumotlarni boshqarish tizimi

3. Katta ma’lumotlarni (Big Data) qayta ishlash texnologiyalari

4. Oracle va MS Access MBBT ishlash texnologiyasi.

Tayanch so’z va iboralar: Oracle dasturi, ma'lumotlar bazasi, utilitlar, kontseptsiya, biznes analitikasi, NOSQL, Mapriduce, Hashaon, Apparat echimlari.

Oracle (Ma'lumotlar Bazasini Boshqarish Tizimi) – katta hajmdagi ma'lumotlarni boshqarish, ulardan kerakli ma'lumotlarni so'rov orqali istalgan ko'rinishda chiqarib olish, ma'lumotlarning zahira nusxalarini olish, katta xajmdagi ma'lumotlarni siqish, qulay interfeysda baza ustidan nazorat o'rnatish, ma'lumotlar asosida hisobotlar hosil qilish va bulardan boshqa ma'lumotlar ustida juda katta ko'lamdagi ishlarni amalga oshiradigan dasturiy kompleksdir. Oracle dasturini server va klient ko'rinishida o'rnatish mumkin va berilgan ruxsat doirasida ishlatish mumkin. Bu dastur asosan katta xajmdagi ma'lumotlar bilin ishlaganligi uchun , asosan yirik korxonalarda ishlatiladi. Bu dasturning asosini ma'lumotlar bazasi tushunchasi tashkil etadi.
Bazada saqlanayotgan ma'lumotlarni xafsizligini saqlash maqsadida Oracle(MBBT) da juda ko'p ishlar amalga oshiriladi. Ma'lumotlar bazasini tashkil etgan fayllarni: ma'lumotlar bazasi fayllari va ma'lumotlar bazasiga tegishli bo'lmagan fayllar ko'rinishida ajratishimiz mumkin. Ma'lumotlar bazasi fayllarida ma'lumotlar saqlanadi, ma'lumotlar bazasiga tegishli bo'lmagan fayllarda har xil protokollar, sozlashlar kabi qo'shimcha ma'lumotlar saqlanadi. Bu ma'lumotlar bilan Oracle administratorlari ruxsat bergan foydalanuvchilargina ishlay oladi.

Oracle ning juda ko'p utilitlari (Rman, Oracle Data Guard, Oracle Data Grid, …) mavjud bo'lib, ular ham ma'lumotlarni foydalanuvchi uchun qulay ko'rinishda taqdim etish(boshqarish, nazorat qilish) uchun ishlatiladi. Misol tariqasida Rman utilitasini oladigan bo'lsak, bu utilita bazani to'liq yoki qisman zahira nusxalarini juda katta xajmga kamaytirib(siqib) hosil qiladi va saqlash uchun o'zi chunarli bo'lgan kodlarga aylantiradi. Bazaga shikast etganda shu zahira nusha orqali bazani qayta tiklash mumkin bo'ladi.

Oracle SQL kodlari orqali buyruqlarni qabul qiladi. Bu so'rov tili ma'lumotlar bazasini yuklash, uni to'xtatish, montirovka qilish, jadvallar yaratish, o'chirish, o'zgartirish, ma'lumotlar ichidan kerakligini chiqarib olish va boshqa vazifalar uchun ishlatiladi. Bu til juda ko'p Ma'lumotlar Bazasini Boshqarish Tizim lari uchun umumiy hisoblanadi. SQL kodlari bir yoki bir necha jadvallar ustida so'rovlarni amalga oshira oladi.

Ma'lumotlarni boshqarishda foydalanuvchilarga qulaylik yaratish maqsadida Oracle dasturi yaratuvchilari Oracle Enterprise Manager deb nomlangan web sahifa yaratishgan bo'lib, bu sahifa orqali butun Oracle ni boshqarish mumkin bo'ladi. SQL kodlarini bilmaydigan foydalanuvchilar ham bu web sahifa orqali barcha vazifalarni bajarishi mumkin, faqatgina kerakli "ssыlka" larni bosish kifoya. Har bir ma'lumotlar bazasi uchun alohida-alohida Enterprise Manager sahifasi bo'ladi, har bir sahifa portlar orqali ajratiladi. Barcha brauzerlarda bu sahifa yaxshi namoyon bo'ladi va bazani xafsizligiga portlarni boshqarish yo'li bilan erishish mumkindir.

Ma'lumotlar endi tobora yangilanib turadigan va tez-tez yangilanib turadigan vaziyatni qo'shing va siz an'anaviy ma'lumotlarni tahlil qilish usullari doimiy ravishda yangilangan ma'lumotlarga ta'sir qila olmaydi, ular oxir-oqibat va yo'l texnologiyalarini ochadi katta ma'lumotlar.
Aslida, kontseptsiya katta ma'lumotlar Bu ish samaradorligini oshirish, yangi mahsulotlar yaratish va raqobatbardoshlikni oshirish uchun juda ko'p hajm va turli xil manbalar haqida ma'lumot bilan ishlashni anglatadi. Forraester konsalting kompaniyasi qisqacha so'zlarni taqdim etadi: " Katta ma'lumotlar Amaliylik chegarasi to'g'risidagi ma'lumotlarning ma'nosini olib tashlaydigan texnika va texnologiyalarni birlashtirish.

Biznes analitikasi va katta ma'lumotlar o'rtasidagi farq qanchalik katta?

Kreyg Bati, marketing va Fujitsuning Fujitsu Technologies Technologies Tayyorlash tezligi bo'yicha ishlov berish tezligi bo'yicha biznes tomonidan erishilgan natijalarni tahlil qilishning tavsifni tahlil qilish jarayonidir katta ma'lumotlar Kelgusida biznes tavsiyalarini berishga qodir bo'lgan tahlilni amalga oshirishga imkon beradi. Katta ma'lumotlar texnologiyasi, shuningdek, biznes-tahlil vositalariga nisbatan ko'proq ma'lumotlar turlarini tahlil qilishga imkon beradi, bu nafaqat tuzilgan omborxonalarga emas, balki diqqatni jalb qiladi. Mot slicumi O "dan" Reilly Rasar "ga ishonadi katta ma'lumotlar Va biznes bo'yicha tahlilchilar bir xil maqsadga ega (savolga javoblarni izlash), ular bir-birlaridan uchta jihatdan farq qiladi. Katta ma'lumotlar biznes tahlilchisiga qaraganda ko'proq ahamiyatga ega bo'lgan ma'lumotlarni hal qilish uchun mo'ljallangan va bu, albatta, katta ma'lumotlarning an'anaviy ta'rifiga mos keladi. Katta ma'lumotlar qayta ishlash uchun tezroq olingan va ma'lumotlarni o'zgartirish uchun mo'ljallangan, bu chuqur tadqiqotlar va interfalandiyaliklikni anglatadi. Ba'zi hollarda natijalar veb-sahifaga yuklangandan tezroq shakllanadi. Katta ma'lumotlar qayta ishlash usullari uchun mo'ljallangan, ular o'zlarining to'plamlari va saqlashni o'rnatgandan so'ng foydalana boshlagan va biz ushbu massivlardagi tendentsiyalarni izlash uchun algoritmlar va dialogni ham qilishni talab qilamiz.
Oracle-Nashr qilingan oq kitob ma'lumotlariga ko'ra, "Oracle Axborot" arxitekturasi: Katta ma'lumotlarga ega bo'lgan arxitektorning qo'llanmasi. Katta ma'lumotlar bilan ishlash odatiy qiymat razvedka jarayoniga o'xshash emas, unda ma'lum qiymatlar oddiy qo'shilishi natija keltiradi: masalan, pullik hisobvaraqlar qo'shilishi yil uchun savdo hajmiga aylanadi. Katta ma'lumotlar bilan ishlashda, natijada gipoteza oldinga, statistik, vizual yoki semantik model qurilishi, statistik, vizual yoki semantik model qurilgan, gipotezalar uchun sadoqat belgilangan va keyin keyingisi oldinga qarab qo'yiladi. Ushbu jarayon vizual qiymatlarni o'rganish yoki sharhlovchi yoki interfaol bilimlarga asoslangan so'rovlarni tuzishni yoki "Kerakli natijaga erishishga qodir" vositalarini o'rganishga qodir bo'lgan "Mashina o'qitish algoritmlarini ishlab chiqishni talab qiladi. Va bunday algoritmning umri juda qisqa bo'lishi mumkin.

Katta ma'lumotlar platformalari (BDP, BDP, BED, BEA Ma'lumotlar platformasi) raqamli ishlarga qarshi vositasi sifatida Tahlil qilish qobiliyati katta ma'lumotlar, Ajablanib, katta ma'lumotlarga ko'ra, yaxshi deb qabul qilingan va aniq seziladi. Ammo bu haqiqatan hammi? Umumiy ma'lumot to'plashi mumkinmi? Aslida, inson psixologlari insonga nisbatan patologik saqlash, siltloromikiya yoki majoziy ma'noda "Plyuchkin sindromi" deb nomlanadi. Ingliz tilida bir qatorda hamma narsani to'plash uchun yoqimli ehtiroslar qo'shilgan (Ingliz chuvalidan - "Stok" dan). Ruhiy kasalliklar tasnifiga ko'ra, xorodlash ruhiy kasalliklarga asoslangan. Raqamli to'planish (raqamli to'planish) raqamli davrga qo'shiladi, ular shaxsga ham, butun korxona va tashkilotlarga () ham zarar etkazishi mumkin ().

To'plash, qayta ishlash, boshqarish va tahlil qilish vositalariga qiziqish katta ma'lumotlar Tabiiy bo'lgan barcha etakchi IT kompaniyalarini fosh qildi. Birinchidan, ular darhol o'z bizneslarida bu hodisaga duch kelishadi, ikkinchidan, katta ma'lumotlar Bozorning yangi bo'g'iqlarini rivojlantirish va yangi mijozlarni jalb qilish uchun ajoyib imkoniyatlarni oching. Bozorda ko'plab startaplar biznesni katta ma'lumotlarni qayta ishlash bo'yicha ish olib boradi. Ulardan ba'zilari tomonidan taqdim etilgan oxirgi bulut infratuzilmasidan foydalanadilar katta o'yinchilar Amazon kabi.

Big ma'lumotlar tahlillari: katta ma'lumotlarning foydasi nima Tovarlar va xizmatlarni targ'ib qilish: Facebook va Twitter kabi qidiruv tizimlari va saytlari ma'lumotlariga kirish korxonalarga marketing strategiyasini aniqlab olish imkoniyatini beradi. Xaridorlar uchun xizmatni yaxshilash: An'anaviy xaridorlarning aloqa tizimlari yangi ma'lumotlar bilan almashtiriladi, ularda katta ma'lumotlar va tabiiy tilni qayta ishlash mijozning sharhini o'qish va baholash uchun ishlatiladi. Xavfni hisoblashyangi mahsulot yoki xizmatni chiqarish bilan bog'liq. Operatsion samaradorlik: Kerakli ma'lumotlarni tezda olib tashlash va zudlik bilan aniq natija berish uchun katta ma'lumotlar tuzilgan. Katta ma'lumotlar va omborlarning bunday kombinatsiyasi tashkilotlar kamdan-kam ishlatiladigan ma'lumotlar bilan ishlashni optimallashtirishga yordam beradi. Faqat dangasa katta ma'lumot bermaydi, lekin nima va u qanday ishlaydi - bu dargumon. Eng oddiy terminologiyadan boshlaylik. Rus tilida katta ma'lumotlar, ikkala tuzilgan va tuzilmaydigan ma'lumotlar uchun aniq vazifalar va maqsadlar uchun foydalanish uchun turli xil vositalar, ham tuzilmalar va qayta ishlash usullari. Tuzilmagan ma'lumotlar - bu oldindan belgilangan tuzilishga ega bo'lmagan yoki ma'lum tartibda tashkil qilinmagan ma'lumotlar. "Katta ma'lumotlar" atamasi 2008 yilda Jahon axborotining hajmining portlashi portlashiga bag'ishlangan maxsus masala bo'yicha jurnal Tabiat muharriri Magazin Tabiat muharririni kiritdi. Albatta, katta ma'lumotlar oldin katta ma'lumotlar mavjud. Mutaxassislarning fikriga ko'ra, katta ma'lumotlar toifasi kuniga 100 Gb dan yuqori bo'lgan ma'lumotlar oqimlarining ko'p qismini o'z ichiga oladi.

Katta ma'lumotlar texnologiyasi. Katta ma'lumotlar hajmi, shunda odam ular uchun samarali foydalanish uchun aniq va zaruriy natijalarga erishishi uchun ishlov beriladi.

McKinsining katta ma'lumotlariga nisbatan qo'llaniladigan usul va tahlil usullari: Crowdsurcing; Aralash va ma'lumotlar integratsiyasi; Mashinani o'rganish; Sun'iy neyron tarmoqlari; Naqshni aniqlash; Prognoz analitikalar; Simulyatsiya; Fazoviy tahlil; Statistik tahlil; Analitik ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish. Ma'lumotni qayta ishlashni ta'minlaydigan gorizontal jihatdan katta imkoniyatlar - katta ma'lumotlarni qayta ishlashning asosiy printsipi. Ma'lumotlar ishoratlar uchun tarqatiladi va ishlov berish unumdorlikni buzmasdan sodir bo'ladi. McKinsey qo'llanma kontekstida nisbatan nazorat tizimlari va biznes razvedkalari ham o'z ichiga oldi. Texnologiyalar: NOSQL; Mapriduce; Hashaon; Apparat echimlari.

ma'lumotlar bilan ishlash usullari to'plami. Katta ma'lumotlar bo'yicha mutaxassislar vizual, odamlar o'qiy oladigan natijalarga erishish uchun uni qayta ishlaydilar va tahlil qiladilar. Look at me professionallar bilan gaplashdi va Rossiyada katta ma'lumotlarni qayta ishlash bilan bog'liq vaziyat qanday ekanligini, bu sohada ishlashni xohlovchilar uchun qayerda va nimani yaxshiroq o'rganish kerakligini bilib oldim.

Aleksey Ryvkin katta ma'lumotlar, mijozlar bilan aloqa va raqamlar dunyosining asosiy yo'nalishlari haqida

Men Moskva elektron texnologiya institutida o'qiganman. Men u erdan chiqishga muvaffaq bo'lgan asosiy narsa bu fizika va matematikadan fundamental bilimlar edi. O'qish bilan bir vaqtda men Ar-ge markazida ishladim, u erda ma'lumotlarni xavfsiz uzatish uchun shovqin-immun kodlash algoritmlarini ishlab chiqish va amalga oshirish bilan shug'ullanardim. Bakalavr darajasini tamomlagach, Oliy Iqtisodiyot Maktabining Biznes Informatika Magistratura bosqichiga o'qishga kirdim. Shundan so'ng, men IBSda ishlashni xohlardim. Menga omad kulib boqdi, o'sha paytda ko'p sonli loyihalar tufayli stajyorlar qo'shimcha ishga qabul qilindi va bir necha intervyulardan so'ng men Rossiyaning bu sohadagi eng yirik kompaniyalaridan biri bo'lgan IBSda ishlay boshladim. Uch yil ichida men stajyordan korxona echimlari arxitektoriga aylandim. Endi men moliya va telekommunikatsiya sohasidagi mijoz kompaniyalar uchun Big Data texnologiyalari tajribasini rivojlantiryapman.

Katta ma'lumotlar bilan ishlashni xohlaydigan odamlar uchun ikkita asosiy mutaxassislik mavjud: tahlilchilar va katta ma'lumotlar bilan ishlash texnologiyalarini yaratadigan IT -maslahatchilar. Bundan tashqari, siz Big Data Analyst kasbi, ya'ni mijozlar IT -platformasi bilan to'g'ridan -to'g'ri ma'lumotlar bilan ishlaydigan odamlar haqida ham gaplashishingiz mumkin. Ilgari, bu statistika va matematikani biladigan va ma'lumotlarni tahlil qilish muammolarini hal qilish uchun statistik dasturlardan foydalanadigan oddiy tahlilchi-matematiklar edi. Bugungi kunda, statistika va matematika bilimlaridan tashqari, texnologiya va ma'lumotlarning hayot aylanishi haqida tushuncha ham talab qilinadi. Menimcha, bu zamonaviy ma'lumotlar tahlilchisi va ilgari bo'lgan tahlilchilar o'rtasidagi farq.

Mening mutaxassisligim IT -konsalting, ya'ni men xaridorlarga IT -texnologiyalar yordamida biznes muammolarini hal qilish yo'llarini taklif qilaman va taklif qilaman. Turli tajribaga ega odamlar maslahat olish uchun kelishadi, lekin bu kasbning eng muhim fazilatlari mijozning ehtiyojlarini tushunish qobiliyati, odamlar va tashkilotlarga yordam berish istagi, yaxshi muloqot va jamoaviy ko'nikmalardir (chunki bu har doim mijoz bilan ishlash va jamoada), yaxshi tahlil qilish qobiliyati. Ichki motivatsiya juda muhim: biz raqobat muhitida ishlaymiz va mijoz g'ayrioddiy echimlar va ishga qiziqishni kutadi.

Mening ko'p vaqtim mijozlar bilan suhbatlashish, ularning biznes ehtiyojlarini rasmiylashtirish va eng to'g'ri texnologik arxitekturani loyihalashda yordam berish bilan o'tkaziladi. Bu erda tanlov mezonlari o'ziga xos xususiyatlarga ega: funktsional imkoniyatlar va TCO (egalik qilishning umumiy qiymati) dan tashqari, tizim uchun funktsional bo'lmagan talablar juda muhim, ko'pincha bu javob berish vaqti, ma'lumotlarni qayta ishlash vaqti. Xaridorni ishontirish uchun biz tez -tez kontseptual yondashuvni isbotlaymiz - biz texnologiyaning ishlashiga ishonch hosil qilish uchun texnologiyani ba'zi muammolar bo'yicha, tor doiradagi ma'lumotlar bo'yicha "sinab ko'rishni" taklif qilamiz. Yechim mijoz uchun qo'shimcha imtiyozlar olish orqali raqobatbardosh ustunlikni yaratishi kerak (masalan, x-sotish, o'zaro sotish) yoki biznesdagi ba'zi muammolarni hal qilish, masalan, kredit firibgarligining yuqori darajasini kamaytirish.

Agar mijozlar tayyor topshiriq bilan kelishsa, ancha oson bo'lardi. lekin hozircha ular bir necha yil ichida bozorni o'zgartira oladigan inqilobiy texnologiya paydo bo'lganini tushunishmaydi

Qanday muammolarga duch kelishingiz kerak? Bozor hali katta ma'lumot texnologiyalaridan foydalanishga tayyor emas. Agar mijozlar tayyor topshiriq bilan kelishsa, ancha oson bo'lardi, lekin ular bir necha yil ichida bozorni o'zgartira oladigan inqilobiy texnologiya paydo bo'lganini hali sezmaydilar. Shuning uchun biz, aslida, boshlang'ich rejimida ishlaymiz - biz nafaqat texnologiyalarni sotamiz, balki har safarmijozlarni ushbu echimlarga sarmoya kiritishlari kerakligiga ishontiramiz. Bu vizyonerlarning pozitsiyasi - biz xaridorlarga ma'lumotlarni va IT -ni jalb qilish orqali o'z bizneslarini qanday o'zgartirishlarini ko'rsatamiz. Biz bu yangi bozorni - Big Data sohasida tijorat IT -konsalting bozorini yaratmoqdamiz.

Agar biror kishi Big Data sohasida ma'lumotlarni tahlil qilish yoki IT -konsalting bilan shug'ullanmoqchi bo'lsa, birinchi navbatda yaxshi matematik tayyorgarlikka ega bo'lgan matematik yoki texnik ma'lumot muhim. SAS, Hadoop, R yoki IBM echimlari kabi aniq texnologiyalar bilan tanishish ham foydali. Bundan tashqari, siz Big Data uchun qo'llaniladigan muammolar bilan faol qiziqishingiz kerak - masalan, ular bankda yoki boshqaruvda kredit skorini yaxshilash uchun qanday ishlatilishi mumkin. hayot davrasi mijoz Bu va boshqa bilimlarni mavjud manbalardan olish mumkin: masalan, Coursera va Big Data universiteti. Bundan tashqari, Pensilvaniya shtatining Varton universitetida "Mijozlarni tahlil qilish tashabbusi" bor, u erda ko'plab qiziqarli materiallar chop etilgan.

Bizning sohada ishlashni xohlovchilar uchun jiddiy muammo - bu Big Data haqida aniq ma'lumot yo'qligi. Siz kitob do'koniga yoki biron bir veb -saytga borib, masalan, banklardagi Big Data texnologiyalarining barcha ilovalari bo'yicha ishlarning to'liq to'plamini ololmaysiz. Bunday ma'lumotnomalar yo'q. Ma'lumotlarning bir qismi kitoblarda, qolgan qismi konferentsiyalarda to'planadi va ba'zilariga o'zimiz erishishimiz kerak.

Yana bir muammo shundaki, tahlilchilar raqamlar dunyosida yaxshi, lekin ular biznesda har doim ham qulay emas. Bu odamlar ko'pincha ichkariga kiradilar, muloqot qilishda qiyinchiliklarga duch keladilar va shuning uchun tadqiqot natijalarini mijozlarga ishonchli tarzda etkazishda qiynaladilar. Bu ko'nikmalarni rivojlantirish uchun men "Piramida printsipi", "Grafika tilida gapirish" kabi kitoblarni tavsiya qilaman. Ular taqdimot ko'nikmalarini rivojlantirishga, o'z fikrlaringizni qisqa va aniq ifoda etishga yordam beradi.

Oliy Iqtisodiyot Maktabida o'qigan paytlarimdagi har xil chempionatlardagi ishtirok menga katta yordam berdi. Case chempionatlari - bu talabalarning biznes muammolarini o'rganish va yechim taklif qilishlari uchun intellektual musobaqalar. Ular ikki xil ko'rinishda bo'ladi: McKinsey, BCG, Accenture kabi konsalting firmalari uchun chempionatlar chempionati va Changellenge kabi mustaqil chempionatlar. Ularda qatnashish jarayonida men murakkab muammolarni ko'rish va hal qilishni o'rgandim - muammoni aniqlash va uni tuzishdan tortib, uni hal qilish bo'yicha tavsiyalarni himoya qilishgacha.

Iqtisodiy axborot tizimi-bu professional faoliyatda axborot jarayonlarini avtomatlashtirishga mo'ljallangan texnik dasturiy va tashkiliy choratadbirlar majmui. Avtomatlashtirilgan axborot tizimi kasbiy faoliyat jarayonida ma'lumotlarni qayta ishlash uchun ba'zi axborot texnologiyalarini joriy qilishni ta'minlaydi. Iqtisodiy ob'ektni boshqarish samaradorligi va sifatini oshirish, shuningdek korxonaning iqtisodiy faoliyatini tahlil qilish uchun iqtisodiy axborotni tayyorlash, olish, qayta ishlash, uzatish, hisobga olish, nazorat qilish uchun zamonaviy axborot texnologiyalaridan foydalanishga asoslangan keng qamrovli axborot tizimini yaratish kerak. Kurs loyihasining maqsadi-" (ulgurji savdo) iqtisodiy ma'lumotlarni qayta ishlash tizimini avtomatlashtirish. Ushbu maqsadga erishish uchun quyidagi vazifalarni hal etish talab etiladi:  Axborotni qayta ishlashning avtomatlashtirilgan tizimining maqsadini aniqlash;  Axborotni qayta ishlashning iqtisodiy tizimlari talablari va tuzilishini ko'rib chiqish  Ob'ektning umumiy tuzilishini aniqlash;  Ma'lumotlar bazasini yaratish;  Domen modelini tavsiflang. Avtomatlashtirilgan axborotni qayta ishlash tizimining maqsadi.
Insonningkundalik mеhnat faoliyati tashqi muhit to`g`risidagi axborotlarniqabul qilish va to`plash, turli masalalarni еchish uchun zarur bo`lgan ma`lumotlarnianiqlash, qayta ishlash kabi amallarni bajarish bilan bog`liq bo`ladi. Shu sababli,ham yuqoridagi amallar majmuasi, ularni tatbiq etish usullarini vositalari axborottizimlarini (AT) yaratish uchun asos bo`lib xizmat qiladi.Axborot tizimlarining asosiy maqsadi foydalanuvchilarni tеgishli sohagataaluqli bo`lgan axborot bilan ta`minlashiga qaratilgan. EHMlarning yaratilishinatijasida avtomatlashtirilgan axborot tizimlarini (AAT) hosil qilish imkoniyatlaripaydo bo`ldi.Hozirgi kunda AATning rivojlanishi ikki yo`nalishda olib borilmoqda.Birinchi yo`nalish – avtonom fayllar asosidaaxborot tizimlarini hosilqilish. Bunday ATning imkoniyat doiralari chеgaralangan va oddiy tuzilishiga ega.Ular avtonom fayllar to`plamini qayta ishlash hamda hujjatlarni chiqarish amallarinibajaradigan dasturlar majmuasidan tashkil topadi. Bunday tizimlar quyidagikamchiliklarga ega:- ma`lumotlarning takrorlanishi;- fayllarni yuritish murakkabligi;- fayllar bilan birgalikda ishlash qiyinligi;- dasturlarning ma`lumotlarga bog`liqligi va boshqalar.Ikkinchi yo`nalish - ma`lumotlar bazasini hosil qilish.Ma`lumotlar bazasiasosida hosil qilingan AT foydalanuvchilar majmuasiga xizmat ko`rsatadi vayuqorida ko`rsatilgan tizimlar juda kеng tarqalmoqda.AATning faoliyati axborotlarni to`plash va qayta ishlash bilan bog`liq. Tizimgakiritilayotgan va foydalanuvchiga bеrilayotgan axborotlar hujjatlar ko`rinishdashakllanadi. Shu sababali ham hujjat moddiy ob`еkt hisoblanadi va ma`lum bir tartibasosida rasmiylashtirilgan axborotlar to`plamidan iborat bo`ladi.AATda axborot manbai sifatida odamlar va tеxnik vositalar hisoblansa,istе`molchi sifatida turli foydalanuvchilarni uch guruhga ajratish mumkin: tizimningma`muriyati, dasturchilar va oxirgi istе`molchilar.Foydalanuvchilarning AAT ga murojaati talab asosida amalga oshiriladi. Talab-mavsumlashtirilgan xabar bo`lib, unda tеgishli ma`lumotlarni qidirish shartlari vaular ustidan bajarilishi lozim bo`lgan vazifalar ko`rsatiladi.Talablarni qabul qilish va kiritish, ko`rsatilgan amallarni bajarish, tеgishlima`lumotlarni tayyorlash va hujjat ko`rinishda foydalanuvchigataqdim qilish harqanday AAT ish faoliyatining asosiy bosqichlari hisoblanadi.
Foydalanilgan adabiyotlar
1.Ziyonet.uz
2.Arxiv.uz
3.Hozir.org