RU2632121C1 - Method of managing requirements - Google Patents
Method of managing requirements Download PDFInfo
- Publication number
- RU2632121C1 RU2632121C1 RU2016114626A RU2016114626A RU2632121C1 RU 2632121 C1 RU2632121 C1 RU 2632121C1 RU 2016114626 A RU2016114626 A RU 2016114626A RU 2016114626 A RU2016114626 A RU 2016114626A RU 2632121 C1 RU2632121 C1 RU 2632121C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- requirements
- data
- ontology
- algorithm
- classes
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 57
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 17
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 13
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 claims abstract description 7
- 241001591024 Samea Species 0.000 claims description 2
- 238000007726 management method Methods 0.000 abstract description 10
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 3
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 2
- 101100217298 Mus musculus Aspm gene Proteins 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000013499 data model Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/40—Data acquisition and logging
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Economics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к автоматизированным способам управления, а именно к автоматизированным способам управления требованиями, и может быть использовано, например, при управлении сложными проектами.The invention relates to automated control methods, namely to automated methods for managing requirements, and can be used, for example, when managing complex projects.
Известна система управления требованиями, описанная в заявке на выдачу патента США № 20130013613. При работе указанной системы реализуется следующий способ: каждому требованию ставят в соответствие один или несколько атрибутов. Каждый из атрибутов имеет уникальное значение и входит в группу атрибутов, соответствующих проекту. Когда формируется требование, значения атрибутов выбираются из группы атрибутов или задаются пользователем, при этом новое значение добавляется в группу. Значение каждого атрибута соответствует категории, к которой относится требование. Все требования разделены на категории.A known requirements management system described in the application for the grant of US patent No. 20130013613. When the specified system is implemented, the following method is implemented: each requirement is associated with one or more attributes. Each of the attributes has a unique value and is included in the group of attributes corresponding to the project. When a requirement is generated, attribute values are selected from the attribute group or specified by the user, and a new value is added to the group. The value of each attribute corresponds to the category to which the requirement belongs. All requirements are divided into categories.
Как и в заявляемом способе, в известном способе каждому требованию ставят в соответствие набор атрибутов, значения которых используется для сравнения и анализа требований, в том числе и для категоризации требований.As in the claimed method, in the known method, each requirement is associated with a set of attributes whose values are used to compare and analyze requirements, including for categorizing requirements.
К недостатком упомянутого способа, реализованного в указанной системе, можно отнести, во-первых, отсутствие процедуры накопления знаний о предметной области (например, о «Процессе управлении требованиями»), что существенно сужает область применения способа, во-вторых, функциональные возможности способа ограничены сравнением требований по назначенным им значениям атрибутов, в-третьих, не предусмотрена возможность анализа различных версий требований, что существенно ограничивает применение указанного способа в реальных ситуациях, так как в любом проекте всегда происходят изменения. The disadvantage of the mentioned method implemented in the indicated system is, firstly, the lack of a procedure for accumulating knowledge about the subject area (for example, the “Requirements Management Process”), which significantly narrows the scope of the method, and secondly, the functionality of the method is limited by comparing the requirements for the attribute values assigned to them, thirdly, it is not possible to analyze different versions of the requirements, which significantly limits the application of this method in real situations, as in any project, changes always occur.
Наиболее близким к заявляемому является известный способ управления требованиями, описанный в заявке на выдачу патента США № 20130205190. Способ включает создание онтологии, которая так же как и в заявляемом способе, состоит из предопределенных классов и связей между ними и используется для создания/формулирования требований и последующего их анализа.Closest to the claimed one is the well-known requirements management method described in the application for the grant of US patent No. 20130205190. The method includes the creation of an ontology, which, as in the claimed method, consists of predefined classes and relations between them and is used to create / formulate requirements and their subsequent analysis.
К недостаткам упомянутого способа можно отнести следующие. Известный способ не позволяет накапливать знания о предметной области. Под предметной областью здесь и далее будет подразумеваться «Процесс управления требованиями», как он описан в стандартах ИСО 15504 и ИСО 15288. Это связано с тем, что в упомянутом способе онтология не подразумевает хранение и использование аксиом для классов, она состоит из наборов ключевых (для конкретного проекта) слов, используемых при формулировании требований. Способ не является универсальным по отношению к предметной области, т.к. онтология способа основана и содержит ключевые слова и понятия конкретного проекта. Т.е. при управлении требованиями в другом проекте потребуется заново переопределять все необходимые ключевые слова и понятия нового проекта. Способ не позволяет создавать новые данные на основе имеющихся.The disadvantages of the above method include the following. The known method does not allow to accumulate knowledge about the subject area. Hereinafter, the subject area will be understood as the “Requirements Management Process” as described in the ISO 15504 and ISO 15288 standards. This is due to the fact that in the mentioned method the ontology does not imply the storage and use of axioms for classes, it consists of sets of key ( for a specific project) words used in formulating requirements. The method is not universal in relation to the subject area, because the ontology of the method is based and contains the keywords and concepts of a particular project. Those. when managing requirements in another project, you will need to redefine all the necessary keywords and concepts of the new project. The method does not allow you to create new data based on the available.
Задача, на решение которой направлено заявляемое техническое решение, заключается в создании автоматизированного способа управления требованиями, универсального для указанной предметной области, позволяющего осуществлять накопление знаний о предметной области и не зависящего от данных конкретного проекта и компьютерных программ конкретного разработчика.The problem to which the claimed technical solution is directed is to create an automated method for managing requirements that is universal for the specified subject area, which allows the accumulation of knowledge about the subject area and is independent of the data of a specific project and computer programs of a particular developer.
Предлагаемый способ позволяет автоматизировать процесс управления требованиями за счет накопления всех требований, учета их версионности, а также их отношений с другими объектами предметной области. По мере накопления данных способ позволяет выполнять различные виды анализа, например делать заключения о выполнении требований на основе выполнения подчиненных требований и множество других.The proposed method allows to automate the requirements management process by accumulating all requirements, taking into account their versioning, as well as their relations with other objects of the subject area. As the data accumulate, the method allows you to perform various types of analysis, for example, to make conclusions about the fulfillment of requirements based on the fulfillment of subordinate requirements and many others.
Технический результат от использования заявляемого способа заключается в повышении эффективности процессов управления требованиями в различных проектах за счет накопления знаний и сокращении времени настройки способа как по мере развития процесса, так и при переходе от проекта к проекту в пределах указанной предметной области. Эффективность способа определяется способностью к модернизации и масштабированию информационной системы, построенной на заявляемом способе. Т.е. возникающие новые или изменяемые текущие бизнес-задачи, связанные с управлением требованиями, могут быстро реализовываться в информационной системе, т.е. стать доступны для автоматизированного анализа и отчетности. The technical result from the use of the proposed method is to increase the efficiency of the requirements management processes in various projects due to the accumulation of knowledge and reducing the setup time of the method both as the process develops and when moving from project to project within the specified subject area. The effectiveness of the method is determined by the ability to modernize and scale the information system built on the claimed method. Those. emerging new or changing current business tasks related to requirements management can be quickly implemented in the information system, i.e. Become available for automated analysis and reporting.
Указанные задача и технический результат достигаются за счет того, что в способе управления требованиями, включающем создание онтологии предметной области, состоящей из классов, их описания, и связей между классами, накопление требований и всей связанной с требованиями информации, и их анализ, в онтологию включают аннотации и определения, а также аксиомы, позволяющие делать логические выводы, а требования и связанную с ними информацию, представленную в виде файлов со структурированными данными, подготавливают для размещения в хранилище триплетов, при этом каждому файлу исходных данных ставят в соответствие свой алгоритм преобразования исходных данных к триплетам, основанный на соответствующей структуре данных (метаданных) исходного файла, для каждого элемента данных создают унифицированный по длине уникальный идентификатор, который создают с помощью алгоритма хеширования, далее исходные данные ставят в соответствие классам онтологии предметной области и результат размещают в хранилище триплетов, где всю информацию по предметной области представляют в виде единого связанного ориентированного графа, используемого для анализа. The specified task and technical result are achieved due to the fact that in the method of requirements management, including the creation of an ontology of the subject area, consisting of classes, their descriptions, and relationships between classes, the accumulation of requirements and all information related to requirements of the information, and their analysis, the ontology includes annotations and definitions, as well as axioms, allowing to draw logical conclusions, and the requirements and related information presented in the form of files with structured data are prepared for placement in the repository triplets, while each source data file is assigned its own algorithm for converting source data to triplets, based on the corresponding data structure (metadata) of the source file, a unique identifier is created for each data element that is created using a hashing algorithm, then the source the data is aligned with the ontology classes of the subject area and the result is placed in the triplet repository, where all information on the subject area is presented as a single related oriented graph used for analysis.
Онтология в заявляемом способе выполняет роль метаданных, онтология содержит не только перечень классов и отношений между ними, но и аннотации и определения, сделанные на литературном языке специалистами предметной области. Аннотации и определения могут иметь и классы, и отношения между ними. Например, возьмем элемент данных <time0>, являющийся тегом XML файла или названием колонки в реляционной таблице. Из названия элемента не совсем ясно, что под ним подразумевается и как его интерпретировать. В онтологии же элемент <time0> должен содержать определение, например «Запланированное время старта задачи», и аннотацию, например «Плановые даты берутся из общего графика работ по проекту». В результате становится понятно, как интерпретировать этот элемент данных. Таким образом, как формальное описание предметной области, онтология сама по себе представляет базу знаний по этой области и может использоваться как для обучения, так и применения в других проектах. Ontology in the claimed method plays the role of metadata, the ontology contains not only a list of classes and relations between them, but also annotations and definitions made in the literary language by specialists in the subject area. Annotations and definitions can have both classes and the relationships between them. For example, take the <time0> data element, which is an XML file tag or column name in a relational table. It is not clear from the name of the element what is meant by it and how to interpret it. In the ontology, the <time0> element must contain a definition, for example, "Scheduled start time of a task", and an annotation, for example, "Scheduled dates are taken from the general schedule of work on the project." As a result, it becomes clear how to interpret this data element. Thus, as a formal description of the subject area, the ontology itself represents a knowledge base in this area and can be used both for training and for use in other projects.
Сокращение времени настройки заявляемого способа на конкретный проект достигается за счет того, что онтология является предметом, не зависимым от разработчика/поставщика информационных систем, так как хранится в виде триплетов и может быть отделена от триплетов с данными своим префиксом или одним из других способов описанных ниже. Т.е. по итогам одного проекта онтология может быть отделена от данных этого проекта и передана в новый проект для использования с новыми данными.The reduction of the setup time of the proposed method for a specific project is achieved due to the fact that the ontology is a subject independent of the developer / supplier of information systems, as it is stored in the form of triplets and can be separated from triplets with data by its prefix or one of the other methods described below . Those. based on the results of one project, the ontology can be separated from the data of this project and transferred to a new project for use with new data.
Преобразование предложенным способом файлов с исходными данными позволяет повысить эффективность способа за счет того, что большое разнообразие исходных форматов структурированных данных приводится к единому виду, которым выступает триплет. Триплет - это строка записи в хранилище, состоящая из трех элементов: субъект-предикат-объект.Conversion of the files with source data by the proposed method can increase the efficiency of the method due to the fact that a wide variety of source formats of structured data is reduced to a single form, which is a triple. A triplet is a string of records in a repository consisting of three elements: subject-predicate-object.
Триплеты, к которым приводится результат сопоставления исходных данных классам онтологии предметной области, могут храниться не только в хранилищах триплетов, но и в виде файлов, формат которых определен в стандартах W3C (например, RDF/XML, TTL, NT и др). Такое хранение и передача данных позволяет легко мигрировать с информационных систем одного производителя на системы другого без потери какой-либо части данных и тем самым обеспечить независимость от поставщиков этих систем.Triplets to which the result of comparing the source data to the domain ontology classes is given can be stored not only in the triplet repositories, but also in the form of files whose format is defined in the W3C standards (for example, RDF / XML, TTL, NT, etc.). Such storage and transmission of data makes it easy to migrate from the information systems of one manufacturer to the systems of another without losing any part of the data and thereby ensure independence from the suppliers of these systems.
Создание для каждого элемента данных уникального идентификатора позволяет адресоваться, т.е. ссылаться на элемент данных и устанавливать связи с каждым конкретным элементом. Кроме того, если связи между некими элементами существуют, но не являются правилом, то предлагаемый способ позволяет хранить и обрабатывать такие исключения. Формально, предлагаемый способ может целиком содержать сплошные исключения, т.е. не иметь правил. И лишь потом, после размещения данных, позволяет искать и описывать необходимые правила через аксиомы онтологии. Для сравнения в реляционных базах данных для хранения исключительных ситуаций необходимо предварительно создавать отдельные таблицы для каждого отдельного типа исключительных ситуаций. Таким образом, в предложенном способе экономится время на обеспечение хранения и обработки данных.Creating a unique identifier for each data element allows addressing, i.e. refer to a data item and establish links with each specific item. In addition, if relations between certain elements exist, but are not a rule, then the proposed method allows you to store and process such exceptions. Formally, the proposed method may entirely contain solid exceptions, i.e. not have rules. And only then, after posting the data, it allows you to search and describe the necessary rules through the ontology axioms. For comparison, in relational databases for storing exceptions, you must first create separate tables for each individual type of exception. Thus, in the proposed method, time is saved for providing storage and processing of data.
Следующая особенность использования уникальных идентификаторов для каждого элемента данных заключается в том, что схожие по написанию, но разные по смыслу объекты будут иметь разный идентификатор. Например, город «Москва» в России и город с тем же названием, но находящийся в Америке, будут иметь разные идентификаторы и разные связи. С другой стороны, элемент данных, описывающий универсальные понятия, например цвет «Красный» и пр., будут иметь один-единственный уникальный идентификатор. И все объекты со свойством «Красный» будут связаны именно с одним этим элементом данных. И вместо поиска всех «Красных» объектов достаточно просто посмотреть текущие связи с узлом графа «Красный». А учитывая, что каждый отдельный объект предметной области с его свойствами представляют в виде связанного ориентированного графа, то в части совпадающих универсальных понятий разные объекты предметной области будут использовать одни и те же узлы графа. Это приводит к повышению эффективности хранения данных (дублирующиеся данные не хранятся) и к сокращению времени на модификацию/расширение системы. Для сравнения в реляционных системах для исключения дублирования данных используют правила нормализации. А выполнять нормализацию уже наполненной реляционной базы в связи с ее модификацией/расширением - очень трудный и ресурсоемкий процесс.The next feature of using unique identifiers for each data element is that similar in spelling, but different in meaning objects will have a different identifier. For example, the city "Moscow" in Russia and the city with the same name, but located in America, will have different identifiers and different connections. On the other hand, a data element describing universal concepts, for example, the color “Red”, etc., will have a single unique identifier. And all objects with the “Red” property will be associated with this particular data element. And instead of searching for all the “Red” objects, it’s enough to simply look at the current connections with the node of the “Red” graph. And considering that each separate object of a subject domain with its properties is represented in the form of a connected oriented graph, then, in terms of coinciding universal concepts, different objects of the subject domain will use the same nodes of the graph. This leads to an increase in the efficiency of data storage (duplicate data is not stored) and to a reduction in the time to modify / expand the system. For comparison, in relational systems, to avoid data duplication, normalization rules are used. And to normalize an already filled relational base in connection with its modification / expansion is a very difficult and resource-intensive process.
Еще одна особенность использования уникальных идентификаторов заключается в том, что они состоят из условно постоянной части, называемой «префикс», и уникальной части – «суффикс», генерируемой с помощью алгоритма хеширования. Префикс в предлагаемом способе используется как указатель на источник данных, либо на принадлежность к проекту, либо организации, либо чему-то еще по усмотрению пользователя.Another feature of using unique identifiers is that they consist of a conditionally constant part called the "prefix" and a unique part - the "suffix" generated using the hash algorithm. The prefix in the proposed method is used as a pointer to a data source, or to belonging to a project, or organization, or something else at the discretion of the user.
Представление всех исходных данных в виде единого связанного ориентированного графа позволяет определить характер отношений между любыми имеющимися в распоряжении данными и проводить различные виды анализа с необходимой степенью детализации.The presentation of all the source data in the form of a single connected oriented graph allows you to determine the nature of the relationship between any available data and conduct various types of analysis with the necessary degree of detail.
Разнообразие видов анализа и создание новых данные на основе имеющихся получаются в результате выполнения логических выводов, которые достигаются за счет использования языка запросов SPARQL и аксиом онтологии, сформулированных на языке OWL-2 и свойств отношений: транзитивность, симметрия, асимметрия, рефлексия, арефлексия, и тождественности – т.е. «sameAs». A variety of types of analysis and the creation of new data on the basis of the available data are obtained as a result of logical conclusions that are achieved through the use of the SPARQL query language and ontology axioms formulated in OWL-2 and the relationship properties: transitivity, symmetry, asymmetry, reflection, areflexion, and identities - i.e. "SameAs."
Например, накапливают требования к оборудованию из разных нормативных документов с указанием названия документа и указанием страны его происхождения. В онтологию вносят аксиому: «Российский нормативный акт имеет приоритет над не российским». В результате логического вывода (ризонинга) будет получено две группы требований к оборудованию, где у российских требований будет более высокий приоритет над не российскими. Если требования касаются зарубежного объекта, то исходную аксиому следует поменять на противоположную, и тогда приоритеты изменятся. В результате без изменения исходных данных будет получен другой логический вывод, который полностью соответствует ситуации. Чем больше аксиом записано для предметной области управления требованиями, тем больше логических выводов можно получить и тем богаче онтология с точки зрения на нее как на базу знаний. For example, they accumulate equipment requirements from various regulatory documents indicating the name of the document and indicating the country of its origin. The axiom is introduced into the ontology: “The Russian regulatory act takes precedence over non-Russian”. As a result of a logical conclusion (risoning), two groups of equipment requirements will be obtained, where Russian requirements will have a higher priority over non-Russian ones. If the requirements relate to a foreign object, then the original axiom should be reversed, and then the priorities will change. As a result, without changing the source data, another logical conclusion will be obtained that is fully consistent with the situation. The more axioms are written for the subject area of requirements management, the more logical conclusions can be obtained and the richer the ontology from the point of view of it as a knowledge base.
В ходе выполнения операций логического вывода с использованием аксиом или в результате SPARQL запросов создаются новые триплеты. Эти триплеты создают новые связи. Это могут быть связи, устанавливающие принадлежность данных к какому-либо классу. Тогда фактически речь идет о классификации. Это могут быть связи между объектами и тогда это расширяет свойства объектов.During the inference operations using axioms or as a result of SPARQL queries, new triplets are created. These triplets create new connections. It can be the links establishing data belonging to any class. Then in fact we are talking about classification. It can be connections between objects and then it extends the properties of objects.
Заявляемый способ позволяет добавлять новые элементы онтологии и аксиомы по мере необходимости, независимо от ранее загруженных данных. Такая возможность может достигаться несколькими способами. Первый способ основан на использовании префиксов у триплетов. Второй способ заключается в организации «федерации хранилищ». Т.е. когда для разделения информации используются несколько хранилищ триплетов, одно - с онтологией и другое - с данными, которые виртуально объединяются в одно общее хранилище. В третьем способе используются возможность указания для триплетов названия графа, которому они принадлежат. Таким образом, для удаления старой онтологии при любом из указанных способов достаточно удалить все триплеты, связанные с текущей версией онтологии, а потом добавить новые триплеты с новой версией онтологии. Такой подход не затрагивает сами данные.The inventive method allows you to add new elements of the ontology and axioms as necessary, regardless of previously downloaded data. This possibility can be achieved in several ways. The first method is based on the use of prefixes for triplets. The second way is to organize a “storage federation”. Those. when several triplet repositories are used to separate information, one with ontology and the other with data that are virtually combined into one common repository. The third method uses the ability to indicate for triplets the name of the graph to which they belong. Thus, to remove the old ontology with any of the above methods, it is enough to remove all triplets associated with the current version of the ontology, and then add new triplets with the new version of the ontology. This approach does not affect the data itself.
Возможность масштабирования, т.е. накопления и наращивания разнообразия информации, связанной с требованиями, по мере развития организации и/или проекта, (например, источники требований, заинтересованные организации, эксперты, результаты верификаций и валидаций, ответственные за выполнение требований, тестовые программы и процедуры и т.д.) появляется за счет возможности расширения и развития онтологии, независимо от загрузки данных, как было показано выше. А также за счет того, что масштабирование не приводит к необходимости модернизации таблиц в хранилище, а лишь увеличивает количество триплетов, т.е. количество записей в хранилище. Совсем наоборот в реляционных СУБД. Там, по мере увеличения состава и содержания информации, необходимо не только добавлять новые таблицы и колонки в них, но и выполнять правила нормализации, которые приводят к изменению модели данных. Однако из-за уже созданных реляционных связей и содержащихся в таблицах данных выполнить модернизацию очень трудно и не всегда возможно.The ability to scale, i.e. accumulation and increase of the variety of information related to requirements as the organization and / or project develops (for example, sources of requirements, interested organizations, experts, results of verification and validations, responsible for fulfilling requirements, test programs and procedures, etc.) appears due to the possibility of expanding and developing the ontology, regardless of data loading, as shown above. And also due to the fact that scaling does not lead to the need to upgrade tables in the repository, but only increases the number of triplets, i.e. number of records in the repository. Quite the contrary in relational DBMS. There, with the increase in the composition and content of information, it is necessary not only to add new tables and columns in them, but also to follow the normalization rules, which lead to a change in the data model. However, due to the already created relational relationships and the data contained in the tables, it is very difficult and not always possible to perform the upgrade.
Заявляемое изобретение поясняется чертежом, на котором представлена блок-схема способа.The invention is illustrated in the drawing, which shows a flow diagram of a method.
Способ требует наличия онтологии (1). Онтологии создают в специальной компьютерной программе – редактор онтологий. Существует большое количество редакторов онтологий, разработанных различными компаниями, например Protégé, Differential Ontology Editor, Onto.pro, OntoEdit, Ontolingua, WebOnto и др. Онтология содержит перечень классов и отношений между ними, а также аксиомы, аннотации и определения. Аннотации и определения делаются на литературном языке специалистами предметной области. The method requires an ontology (1). Ontologies are created in a special computer program - the ontology editor. There are a large number of ontology editors developed by various companies, for example, Protégé, Differential Ontology Editor, Onto.pro, OntoEdit, Ontolingua, WebOnto, etc. The ontology contains a list of classes and relations between them, as well as axioms, annotations, and definitions. Annotations and definitions are made in the literary language by specialists in the subject area.
Исходные данные (2), соответствующие требованиям, вводят в компьютер. При этом исходные данные представляют в виде структурированных файлов, например в формате CSV, XML, XLS, DBF, ACCDB и пр. Поступившие в компьютер данные преобразуют в формат RDF (5), или размещают в хранилище триплетов (5), при этом каждому элементу структуры исходных данных соответствует свой алгоритм (4) его преобразования к формату триплетов, включая создание для этого элемента уникального идентификатора. The initial data (2) that meet the requirements are entered into the computer. In this case, the initial data is presented in the form of structured files, for example, in the CSV, XML, XLS, DBF, ACCDB, etc. formats. The data received by the computer is converted to RDF format (5), or placed in a triplet repository (5), with each element The structure of the source data corresponds to its own algorithm (4) of its conversion to the triplet format, including the creation of a unique identifier for this element.
Преобразование к триплетам (3) осуществляют следующим образом: каждому элементу данных с помощью хеш-функции присваивается уникальный идентификатор, и каждый элемент данных соотносится к какому-то определенному классу онтологии. Далее все данные и отношения между ними записываются в виде триплета в файл или хранилище (5). The conversion to triplets (3) is carried out as follows: each data element is assigned a unique identifier using a hash function, and each data element is assigned to a specific ontology class. Further, all data and the relationship between them are recorded in the form of a triplet in a file or storage (5).
Для каждого структурированного файла исходных данных (2), обрабатываемого в первый раз, создают свой алгоритм (4) преобразования исходных данных к триплетам, основанный на соответствующей структуре данных (метаданных) исходного файла. Алгоритм представляет собой набор команд, записанный на машиночитаемом языке, например с помощью команд типа SELECT() осуществляется выборка однородного массива данных, далее с помощью соответствующих команд языка типа SUBSTRING(), CONCATENATE(), STR-TO-DATE() и т.д. происходит их изменение (например, при необходимости разбить данные на части или объединить с другими данными и т.д.), далее с помощью команд типа SHA1(), MD5() происходит создание уникальных идентификаторов для данных и далее с помощью команд типа UPDATE() происходит сохранение измененных данных в виде триплетов в хранилище триплетов (5). Алгоритм (4) сохраняют в виде файла на компьютере. Когда алгоритм запускают на исполнение, происходит преобразование данных и их сохранение в хранилище триплетов (5). Если структура изменена, то это требует создание нового или модификации предыдущего алгоритма. For each structured source data file (2) processed for the first time, they create their own algorithm (4) for converting source data to triplets, based on the corresponding data (metadata) structure of the source file. An algorithm is a set of commands written in a machine-readable language, for example, using SELECT () type commands, a homogeneous data array is selected, then using the corresponding language commands such as SUBSTRING (), CONCATENATE (), STR-TO-DATE (), etc. d. they are changed (for example, if necessary, to split the data into parts or merged with other data, etc.), then using the commands of the SHA1 (), MD5 () type, unique identifiers for the data are created and then using the commands of the UPDATE type ( ) the changed data is saved in the form of triplets in the triplet repository (5). Algorithm (4) is saved as a file on a computer. When the algorithm is executed, data is converted and stored in the triplet repository (5). If the structure is changed, then this requires the creation of a new or modification of the previous algorithm.
Накопление всех требований, осуществляют путем импорта всех имеющихся в проекте структурированных данных. Учет версионности всех объектов осуществляют за счет того, что каждый отдельный объект предметной области с его свойствами представляют в виде связанного ориентированного ациклического графа.The accumulation of all requirements is carried out by importing all structured data available in the project. The versioning of all objects is taken into account due to the fact that each individual object of the domain with its properties is represented in the form of a connected oriented acyclic graph.
Для визуализации хранящихся данных используется Web-приложение (6). Взаимодействие между Web-приложением (6) и хранилищем триплетов осуществляется любым стандартным способом, предусмотренным W3C.To visualize the stored data, a Web application is used (6). The interaction between the Web application (6) and the triplet repository is carried out in any standard way provided by the W3C.
Анализ требований осуществляется через интерфейс Web-приложения (6) и включает, но не ограничивается:The requirements analysis is carried out through the web application interface (6) and includes, but is not limited to:
1) классификацию объектов предметной области по выбранному набору критериев;1) classification of objects of the subject area according to the selected set of criteria;
2) получение заключения о выполнении требований на основе выполнения подчиненных требований;2) obtaining an opinion on the fulfillment of requirements on the basis of the fulfillment of subordinate requirements;
3) анализ связей и свойств элементов предметной области. Для каждого узла графа принадлежность его к классу онтологии означает объект предметной области (например, требование, документ, организация или др.). Все исходящие связи характеризуют свойства этого объекта, а все входящие связи – ссылку на него со стороны других объектов предметной области. Таким образом, перемещаясь по графу, пользователь получает всю информацию по объекту, включая определение, аннотацию, характеристики и связи. При этом не требуется построения запросов или выполнения каких-либо вычислений.3) analysis of relationships and properties of the elements of the subject area. For each node of the graph, its belonging to the ontology class means an object of the subject area (for example, a requirement, document, organization, etc.). All outgoing communications characterize the properties of this object, and all incoming communications - a link to it from other objects of the subject area. Thus, moving around the graph, the user receives all the information on the object, including definition, annotation, characteristics and relationships. It does not require building queries or performing any calculations.
Заявляемый способ может быть реализован с использованием компьютера (например, Intel Core™ i3, оперативной памятью 8Гб, жестким диском от 100Гб, операционной системой Windows XP и старше, или OS X 10.7 и старше, или Linux с ядром 3.16 и старше).The inventive method can be implemented using a computer (for example, Intel Core ™ i3, 8GB RAM, 100GB hard drive, Windows XP or later, or OS X 10.7 or later, or Linux with a 3.16 kernel or later).
Claims (5)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2016114626A RU2632121C1 (en) | 2016-04-15 | 2016-04-15 | Method of managing requirements |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2016114626A RU2632121C1 (en) | 2016-04-15 | 2016-04-15 | Method of managing requirements |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2632121C1 true RU2632121C1 (en) | 2017-10-02 |
Family
ID=60040569
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2016114626A RU2632121C1 (en) | 2016-04-15 | 2016-04-15 | Method of managing requirements |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2632121C1 (en) |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EA200400068A1 (en) * | 2001-06-22 | 2005-06-30 | Нервана, Инк. | SYSTEM AND METHOD OF SEARCH, MANAGEMENT, DELIVERY AND REPORTING OF KNOWLEDGE |
| US20070226038A1 (en) * | 2005-05-05 | 2007-09-27 | Manoj Das | Modeling of business process data |
| US20120143570A1 (en) * | 2010-12-03 | 2012-06-07 | University Of Maryland | Method and system for ontology-enabled traceability in design and management applications |
| US20130013613A1 (en) * | 2011-07-05 | 2013-01-10 | International Business Machines Corporation | Structured requirements management |
| US8429179B1 (en) * | 2009-12-16 | 2013-04-23 | Board Of Regents, The University Of Texas System | Method and system for ontology driven data collection and processing |
| US20130205190A1 (en) * | 2012-02-02 | 2013-08-08 | University Of The West Of England, Bristol | Ontology driven requirements engineering system and method |
| US20150370766A1 (en) * | 2014-06-18 | 2015-12-24 | Airbus Operations Limited | Ontology-driven requirements engineering methodology mind-mapper |
-
2016
- 2016-04-15 RU RU2016114626A patent/RU2632121C1/en not_active IP Right Cessation
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EA200400068A1 (en) * | 2001-06-22 | 2005-06-30 | Нервана, Инк. | SYSTEM AND METHOD OF SEARCH, MANAGEMENT, DELIVERY AND REPORTING OF KNOWLEDGE |
| US20070226038A1 (en) * | 2005-05-05 | 2007-09-27 | Manoj Das | Modeling of business process data |
| US8429179B1 (en) * | 2009-12-16 | 2013-04-23 | Board Of Regents, The University Of Texas System | Method and system for ontology driven data collection and processing |
| US20120143570A1 (en) * | 2010-12-03 | 2012-06-07 | University Of Maryland | Method and system for ontology-enabled traceability in design and management applications |
| US20130013613A1 (en) * | 2011-07-05 | 2013-01-10 | International Business Machines Corporation | Structured requirements management |
| US20130205190A1 (en) * | 2012-02-02 | 2013-08-08 | University Of The West Of England, Bristol | Ontology driven requirements engineering system and method |
| US20150370766A1 (en) * | 2014-06-18 | 2015-12-24 | Airbus Operations Limited | Ontology-driven requirements engineering methodology mind-mapper |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10242016B2 (en) | Systems and methods for management of data platforms | |
| Hartig et al. | Publishing and consuming provenance metadata on the web of linked data | |
| US10198460B2 (en) | Systems and methods for management of data platforms | |
| CN113672977B (en) | Privacy data processing method and device | |
| US20080162455A1 (en) | Determination of document similarity | |
| US20170212899A1 (en) | Method for searching related entities through entity co-occurrence | |
| US8661004B2 (en) | Representing incomplete and uncertain information in graph data | |
| WO2012129149A2 (en) | Aggregating search results based on associating data instances with knowledge base entities | |
| Vysotska et al. | Method of similar textual content selection based on thematic information retrieval | |
| US11977581B2 (en) | System and method for searching chains of regions and associated search operators | |
| US11868341B2 (en) | Identification of content gaps based on relative user-selection rates between multiple discrete content sources | |
| US12321340B2 (en) | System and method for value based region searching and associated search operators | |
| CN116737915A (en) | Semantic retrieval methods, devices, equipment and storage media based on knowledge graphs | |
| Faisal et al. | Co-evolution of RDF Datasets | |
| EP3152678B1 (en) | Systems and methods for management of data platforms | |
| US12093222B2 (en) | Data tagging and synchronisation system | |
| CN119166740A (en) | Knowledge base construction method, data processing method, device, storage medium and program product | |
| CN110399431A (en) | A kind of incidence relation construction method, device and equipment | |
| US20240220876A1 (en) | Artificial intelligence (ai) based data product provisioning | |
| US11526672B2 (en) | Systems and methods for term prevalance-volume based relevance | |
| Buey et al. | Automatic legal document analysis: Improving the results of information extraction processes using an ontology | |
| US12061588B1 (en) | Systems and methods for automatically selecting and creating secondary indexes | |
| RU2632121C1 (en) | Method of managing requirements | |
| Frey et al. | MaSQue: An Approach for Flexible Metadata Storage and Querying in RDF. | |
| Unbehauen et al. | SPARQL Update queries over R2RML mapped data sources |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20190416 |