WikiDer > Система сбора данных

Data collection system

Система сбора данных (DCS) это компьютерное приложение что облегчает процесс сбор информации, позволяя систематически собирать конкретную структурированную информацию, что впоследствии позволяет анализ данных будет выполняться по информации.[1][2][3] Обычно DCS отображает форму, которая принимает данные, введенные пользователем, а затем проверяет эти данные перед их сохранением в постоянном хранилище, например в базе данных.

Многие компьютерные системы реализуют формы ввода данных, но системы сбора данных имеют тенденцию быть более сложными, возможно, с множеством связанных форм, содержащих подробные поля ввода пользователя, проверки данных и навигационные ссылки между формами.

DCS можно рассматривать как специализированную форму система управления контентом (CMS), особенно когда они позволяют публиковать, редактировать, изменять, удалять и поддерживать собираемую информацию. Некоторые CMS общего назначения включают функции DCS.[4][5]

Важность

Точный сбор данных важен для многих деловые процессы,[6][7][8] к принуждению многих правительств нормативные документы,[9] и поддержанию целостности научных исследований.[10]

Системы сбора данных являются конечным продуктом разработка программного обеспечения. Идентификация и категоризация программного обеспечения или программной подсистемы как имеющей аспекты или фактически являющейся «системой сбора данных» очень важны. Эта категоризация позволяет собирать энциклопедические знания и применять их при проектировании и реализации будущих систем. В разработка программного обеспечения, очень важно выявить обобщения и узоры и чтобы повторно использовать существующие знания, когда это возможно.[11]

Типы

Обычно компьютерное программное обеспечение, используемое для сбор информации попадает в одну из следующих категорий практического применения.[12]

Запас слов

Существует таксономическая схема связанные с системами сбора данных, с легко идентифицируемыми синонимами, используемыми в различных отраслях и организациях.[23][24][25] Каталогизация наиболее часто используемых и общепринятых словарей повышает эффективность, помогает уменьшить вариации и улучшает качество данных.[26][27][28]

Словарь систем сбора данных проистекает из того факта, что эти системы часто являются программным представлением того, что в противном случае было бы сбором данных на бумаге. форма со сложной внутренней структурой разделов и подразделов. Моделирование этих структур и взаимосвязей в программном обеспечении дает технические термины, описывающие иерархия из контейнеры данныхвместе с набором отраслевых синонимов.[29][30]

Коллекция синонимов

А коллекция (используется как существительное) - это верхний контейнер для группировки связанных документов, модели данных, и наборы данных. Типичный словарный запас на этом уровне включает следующие термины:[29]

  • Проект
  • Реестр
  • Репозиторий
  • Система
  • Высший уровень Контейнер
  • Библиотека
  • Изучение
  • Организация
  • Партия
  • Сайт

Синонимы модели данных

Каждый документ или набор данных в пределах коллекция моделируется в программном обеспечении. Построение этих моделей является частью проектирования или «разработки» ожидаемых данных, которые необходимо собрать. Терминология для этих модели данных включает в себя:[29]

  • Модель данных
  • Словарь с данными
  • Схема
  • Форма
  • Документ
  • Опрос
  • Инструмент
  • Опросный лист
  • Техническая спецификация
  • Ожидаемые измерения
  • Ожидаемые наблюдения
  • Форма встречи
  • Форма учебного визита

Синонимы под-коллекции или основной-детали

Модели данных часто иерархический, содержащие подколлекции или мастер – деталь конструкции, описанные такими терминами, как:[29]

  • Раздел, подраздел
  • Блокировать
  • Модуль
  • Дополнительный документ
  • Состав
  • Родитель-Ребенок[31]
  • Динамический список[31]

Синонимы элементов данных

На самом низком уровне модель данных являются элементы данных которые описывают отдельные фрагменты данных. Синонимы включают:[29][32]

Синонимы точки данных

Двигаясь от абстрактного, моделирование предметной области гранью конкретных, фактических данных: самый низкий уровень здесь точка данных в пределах набор данных. Синонимы к слову точка данных включают:[29]

  • Ценность
  • Ввод
  • Ответ
  • отклик
  • Наблюдение
  • Измерение
  • Параметр Значение
  • Значение столбца

Синонимы набора данных

Наконец, синонимы к слову набор данных включают:[29]

  • Ряд
  • Запись
  • Вхождение
  • Пример
  • (Документ) Подача
  • Эпизод
  • Представление
  • Пункт наблюдения
  • случай
  • Тестовое задание
  • (Индивидуальный) Образец

Смотрите также

использованная литература

  1. ^ «Что такое система сбора данных (DCS)? - Определение из Techopedia». Techopedia.com. Получено 2016-10-14.
  2. ^ «Планирование и проектирование систем сбора данных». Министерство транспорта США (US DOT). 2005-08-15. Получено 2016-10-14.
  3. ^ «Обзоры и системы сбора данных». Министерство здравоохранения и социальных служб США. 2016-04-16. Получено 2016-10-14.
  4. ^ «Использование форм SharePoint для сбора данных». Корпорация Майкрософт. Получено 2016-10-14.
  5. ^ «Использование Drupal для многостраничного сбора данных от пользователей». Ассоциация Drupal. 2009-07-03. Получено 2016-10-14.
  6. ^ "Сбор информации". SearchCIO. TechTarget. Получено 20 декабря 2016.
  7. ^ «Какой метод сбора данных выбрать?». B2B Международный. B2B Международный. Получено 20 декабря 2016.
  8. ^ «Как и почему данные спасут малый бизнес». Тенденции малого бизнеса Тенденции малого бизнеса. ООО "Малый бизнес". 2015-03-20. Получено 20 декабря 2016.
  9. ^ «Часто задаваемые вопросы: требования к сбору данных для брокеров-дилеров». FINRA.org. Financial Industry Regulatory Authority, Inc. от имени Комиссии по ценным бумагам и биржам США (SEC). Получено 4 февраля 2017.
  10. ^ Сбор и анализ данных Доктор Роджер Сапсфорд, Виктор Джапп ISBN 0-7619-5046-X
  11. ^ Сен, А. (1997). «Роль оппортунизма в процессе повторного использования дизайна программного обеспечения». IEEE Transactions по разработке программного обеспечения. 23 (7): 418–436. Дои:10.1109/32.605760.
  12. ^ «Программное обеспечение для сбора данных». Скачать приложение. Nubera eBusiness S.L. Получено 20 декабря 2016.
  13. ^ «Сбор данных обследования». NORC Чикагского университета. 2016 г.. Получено 2016-10-14.
  14. ^ «Использование системы сбора данных». Министерство образования США. 2016 г.. Получено 2016-10-14.
  15. ^ «Как собирать данные». Американский колледж кардиологии. 2016 г.. Получено 2016-10-14.
  16. ^ Frøen, J. F .; Myhre, S. L .; Frost, M. J .; Chou, D .; Mehl, G .; Скажите, L .; Cheng, S .; Fjeldheim, I .; Friberg, I.K .; Французский, S .; Jani, J. V .; Kaye, J .; Lewis, J .; Lunde, A .; Mørkrid, K .; Nankabirwa, V .; Нянчока, Л .; Stone, H .; Венкатесваран, М .; Войчешек, А. М .; Теммерман, М .; Фленади, В. Дж. (2016). «Электронные регистры: электронные регистры здоровья матери и ребенка». BMC Беременность и роды. 16: 11. Дои:10.1186 / s12884-016-0801-7. ЧВК 4721069. PMID 26791790.
  17. ^ Pace, W. D .; Стэтон, Э. У. (2005). «Варианты электронного сбора данных для исследовательских сетей, основанных на практике». Анналы семейной медицины. 3 (Приложение 1): s21 – s29. Дои:10.1370 / AFM.270. ЧВК 1466955. PMID 15928215.
  18. ^ «УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ» (PDF). Министерство здравоохранения и социальных служб США Управление ресурсами и службами здравоохранения.
  19. ^ «Сбор и представление данных для измерения эффективности: движение к согласованию». Материалы конференции AHRQ по сбору данных и отчетности в области здравоохранения. Публикация AHRQ № 07-0033-EF (март 2007 г.). 8–9 ноября 2006 г.. Получено 4 февраля 2017.
  20. ^ "Викторина - Drupal.org". Drupal.org. Дрис Байтаерт. Получено 20 декабря 2016.
  21. ^ «Веб-приложение Online QuizBuilder, созданное на Laravel». Webxity. Технологии Webxity.
  22. ^ «Нормативная подача». FINRA.org. Financial Industry Regulatory Authority, Inc. от имени Комиссии по ценным бумагам и биржам США (SEC). Получено 4 февраля 2017.
  23. ^ Хэй, Дэвид С. (2006). Модель данных моделирует карту метаданных ([Repr.]. Ed.). Амстердам: Elsevier Morgan Kaufmann. п. 40. ISBN 978-0120887989. Получено 5 февраля 2017.
  24. ^ «Классификация, таксономии и вы» (PDF). Верити. Verity, Inc. Получено 6 февраля 2017.
  25. ^ Байона-Оре, Сусси; Кальво-Манзано, Хосе А .; Куэвас, Гонсало; Сан-Фелиу, Томас (21 декабря 2012 г.). «Таксономия критических факторов успеха для развертывания программного процесса». Журнал качества программного обеспечения. 22 (1): 21–48. Дои:10.1007 / s11219-012-9190-у.
  26. ^ «Сбор и представление данных для измерения эффективности: движение к согласованию». Материалы конференции AHRQ по сбору данных и отчетности в области здравоохранения. Публикация AHRQ № 07-0033-EF (март 2007 г.): 13 из 50. 8–9 ноября 2006 г.. Получено 4 февраля 2017.
  27. ^ Буш, Джозеф. «Проведение проверки таксономии: пример здравоохранения» (PDF). Стратегии таксономии. ООО "Стратегии таксономии". Получено 7 февраля 2017.
  28. ^ «6 вызовов: сбор данных и отчетность по оценке эффективности». Системы извлечения. Системы извлечения. Получено 7 февраля 2017.
  29. ^ а б c d е ж г Хэй, Дэвид С. (1996). Паттерны модели данных: условные обозначения. Нью-Йорк: паб Дорсет Хаус. п. 218ff. ISBN 978-0932633293. Получено 6 февраля 2017.
  30. ^ Вендике, Аннемари (март 2016 г.). «Что делает данные значимыми? Важная роль структур данных». Журнал AHIMA. 87 (3): 34–36. Получено 7 февраля 2017.
  31. ^ а б «NCDR® AFib Ablation Registry ™ v1.0 - Словарь данных - Полные спецификации [PDF]». Повышение качества ACC для учебных заведений. Американский колледж кардиологии. п. Серия 36 из 143. Получено 9 февраля 2017.
  32. ^ «Элемент данных: Федеральный стандарт 1037C: Глоссарий телекоммуникационных терминов». www.its.bldrdoc.gov. Департамент торговли США, Институт телекоммуникационных наук. Получено 7 февраля 2017.

внешние ссылки