miércoles, 3 de junio de 2009

ANALISIS DE SISTEMAS

ANALISIS DE SISTEMAS

El Análisis de Sistemas trata básicamente de determinar los objetivos y límites del sistema objeto de análisis, caracterizar su estructura y funcionamiento, marcar las directrices que permitan alcanzar los objetivos propuestos y evaluar sus consecuencias. Dependiendo de los objetivos del análisis, podemos encontrarnos ante dos problemáticas distintas:

- Análisis de un sistema ya existente para comprender, mejorar, ajustar y/o predecir su comportamiento
- Análisis como paso previo al diseño de un nuevo sistema-producto.

En cualquier caso, podemos agrupar más formalmente las tareas que constituyen el análisis en una serie de etapas que se suceden de forma iterativa hasta validar el proceso completo:

Conceptualización: Consiste en obtener una visión de muy alto nivel del sistema, identificando sus elementos básicos y las relaciones de éstos entre sí y con el entorno.

Análisis funcional: Describe las acciones o transformaciones que tienen lugar en el sistema. Dichas acciones o transformaciones se especifican en forma de procesos que reciben unas entradas y producen unas salidas.

Análisis de condiciones (o constricciones): Debe reflejar todas aquellas limitaciones impuestas al sistema que restringen el margen de las soluciones posibles. Estas se derivan a veces de los propios objetivos del sistema:
· Operativas, como son las restricciones físicas, ambientales, de mantenimiento, de personal, de seguridad, etc.
· De calidad, como fiabilidad, mantenibilidad, seguridad, convivencia, generalidad, etc.
Sin embargo, en otras ocasiones las constricciones vienen impuestas por limitaciones en los diferentes recursos utilizables:
· Económicos, reflejados en un presupuesto.
· Temporales, que suponen unos plazos a cumplir.
· Humanos.
· Metodológicos, que conllevan la utilización de técnicas determinadas.
· Materiales, como espacio, herramientas disponibles, etc.

Construcción de modelos: Una de las formas más habituales y convenientes de analizar un sistema consiste en construir un prototipo (un modelo en definitiva) del mismo.

Validación del análisis: A fin de comprobar que el análisis efectuado es correcto y evitar, en su caso, la posible propagación de errores a la fase de diseño, es imprescindible proceder a la validación del mismo. Para ello hay que comprobar los extremos siguientes:
El análisis debe ser consistente y completo
Si el análisis se plantea como un paso previo para realizar un diseño, habrá que comprobar además que los objetivos propuestos son correctos y realizables
Una ventaja fundamental que presenta la construcción de prototipos desde el punto de vista de la validación radica en que estos modelos, una vez construidos, pueden ser evaluados directamente por los usuarios o expertos en el dominio del sistema para validar sobre ellos el análisis.

Análisis de Sistemas de Computación:
Es un conjunto o disposición de procedimientos o programas relacionados de manera que juntos forman una sola unidad. Un conjunto de hechos, principios y reglas clasificadas y dispuestas de manera ordenada mostrando un plan lógico en la unión de las partes. Un método, plan o procedimiento de clasificación para hacer algo. También es un conjunto o arreglo de elementos para realizar un objetivo predefinido en el procesamiento de la Información. Esto se lleva a cabo teniendo en cuenta ciertos principios:
· Debe presentarse y entenderse el dominio de la información de un problema.
· Defina las funciones que debe realizar el Software.
· Represente el comportamiento del software a consecuencias de acontecimientos externos.
· Divida en forma jerárquica los modelos que representan la información, funciones y comportamiento.

El proceso debe partir desde la información esencial hasta el detalle de la Implementación.
La función del Análisis puede ser dar soporte a las actividades de un negocio, o desarrollar un producto que pueda venderse para generar beneficios. Para conseguir este objetivo, un Sistema basado en computadoras hace uso de seis (6) elementos fundamentales:

1. Software, que son Programas de computadora, con estructuras de datos y su documentación que hacen efectiva la logística metodología o controles de requerimientos del Programa.

2. Hardware, dispositivos electrónicos y electromecánicos, que proporcionan capacidad de cálculos y funciones rápidas, exactas y efectivas (Computadoras, Censores, maquinarias, bombas, lectores, etc.), que proporcionan una función externa dentro de los Sistemas.

3. Personal, son los operadores o usuarios directos de las herramientas del Sistema.

4. Base de Datos, una gran colección de informaciones organizadas y enlazadas al Sistema a las que se accede por medio del Software.

5. Documentación, Manuales, formularios, y otra información descriptiva que detalla o da instrucciones sobre el empleo y operación del Programa.

6. Procedimientos, o pasos que definen el uso específico de cada uno de los elementos o componentes del Sistema y las reglas de su manejo y mantenimiento.

Fases del Análisis de Sistema:

1. Identificación de Necesidades.
Es el primer paso del análisis del sistema, en este proceso el Analista se reúne con el cliente y/o usuario (un representante institucional, departamental o cliente particular), e identifican las metas globales, se analizan las perspectivas del cliente, sus necesidades y requerimientos, sobre la planificación temporal y presupuestal, líneas de mercadeo y otros puntos que puedan ayudar a la identificación y desarrollo del proyecto.
Antes de su reunión con el analista, el cliente prepara un documento conceptual del proyecto, aunque es recomendable que este se elabore durante la comunicación Cliente – analista, ya que de hacerlo el cliente solo de todas maneras tendría que ser modificado, durante la identificación de las necesidades.

2. Estudio de Viabilidad.
Muchas veces cuando se emprende el desarrollo de un proyecto de Sistemas los recursos y el tiempo no son realistas para su materialización sin tener pérdidas económicas y frustración profesional. La viabilidad y el análisis de riesgos están relacionados de muchas maneras, si el riesgo del proyecto es alto, la viabilidad de producir software de calidad se reduce, sin embargo se deben tomar en las siguientes áreas de interés:
Viabilidad económica: Una evaluación de los costos de desarrollo, comparados con los ingresos netos o beneficios obtenidos del producto o Sistema desarrollado.
Viabilidad Técnica. Un estudio de funciones, rendimiento y restricciones que puedan afectar la realización de un sistema aceptable.
Viabilidad Legal. Es determinar cualquier posibilidad de infracción, violación o responsabilidad legal en que se podría incurrir al desarrollar el Sistema.

3. Análisis Económico y Técnico.
El análisis económico incluye lo que llamamos, el análisis de costos – beneficios, significa una valoración de la inversión económica comparado con los beneficios que se obtendrán en la comercialización y utilidad del producto o sistema.
Muchas veces en el desarrollo de Sistemas de Computación estos son intangibles y resulta un poco dificultoso evaluarlo, esto varía de acuerdo a las características del Sistema. El análisis de costos – beneficios es una fase muy importante de ella depende la posibilidad de desarrollo del Proyecto.
En el Análisis Técnico, el Analista evalúa los principios técnicos del Sistema y al mismo tiempo recoge información adicional sobre el rendimiento, fiabilidad, características de mantenimiento y productividad.
Los resultados obtenidos del análisis técnico son la base para determinar sobre si continuar o abandonar el proyecto, si hay riesgos de que no funcione, no tenga el rendimiento deseado, o si las piezas no encajan perfectamente unas con otras.

4. Modelado de la arquitectura del Sistema.
Cuando queremos dar a entender mejor lo que vamos a construir en el caso de edificios, Herramientas, Aviones, Maquinas, se crea un modelo idéntico, pero en menor escala (mas pequeño).
Sin embargo cuando aquello que construiremos es un Software, nuestro modelo debe tomar una forma diferente, deben representar todas las funciones y subfunciones de un Sistema. Los modelos se concentran en lo que debe hacer el sistema no en como lo hace, estos modelos pueden incluir notación gráfica, información y comportamiento del Sistema.
Todos los Sistemas basados en computadoras pueden modelarse como transformación de la información empleando una arquitectura del tipo entrada y salida.

5. Especificaciones del Sistema.
Es un Documento que sirve como fundamento para la Ingeniería Hardware, software, Base de datos, e ingeniería Humana. Describe la función y rendimiento de un Sistema basado en computadoras y las dificultades que estarán presentes durante su desarrollo. Las Especificaciones de los requisitos del software se producen en la terminación de la tarea del análisis.

MODELOS
El uso de modelos, a veces llamado "modelación", es un instrumento muy común en el estudio de sistemas de toda índole. Los modelos son especialmente importantes porque ellos nos ayudan a explicar, comprender o mejorara el funcionamiento de los sistemas. El empleo de modelos facilita el estudio de los sistemas, aún cuando éstos puedan contener muchos componentes y mostrar numerosas interacciones como puede ocurrir si se trata de conjuntos bastante complejos y de gran tamaño. El trabajo de modelación constituye una actividad técnica como cualquiera otra, y dicha labor puede ser sencilla o compleja según el tipo de problema específico que deba analizarse.

Los modelos son muy útiles para estudiar un sistema, el cual puede ser una representación formal de la teoría o una explicación formal de la observación empírica. Sin embargo, a menudo es una combinación de ambas. Los propósitos o utilidad de usar un modelo son los siguientes:

1. Hace posible que un investigador organice sus conocimientos teóricos y sus observaciones empíricas sobre un sistema y deduzca las consecuencias lógicas de esta organización, es decir, Ayuda para aclarar el pensamiento acerca de un área de interés.
2. Favorece una mejor comprensión del sistema.
3. Acelera análisis.
4. Constituye un sistema de referencia para probar la aceptación de las modificaciones del sistema.
5. Es más fácil de manipular que el sistema mismo.
6. Hace posible controlar más fuentes de variación que lo que permitiría el estudio directo de un sistema.
7. Suele ser menos costoso.

Al analizar un sistema podemos observar, que al cambiar un aspecto del mismo, se producen cambios o alteraciones en otros. Es en estos casos en los que la simulación, representa una buena alternativa para analizar el diseño y operación de complejos procesos o sistemas.

La modelación de sistemas es una metodología aplicada y experimental que pretende:

Describir el comportamiento de sistemas.
Hipótesis que expliquen el comportamiento de situaciones problemática.
Predecir un comportamiento futuro, es decir, los efectos que se producirán mediante cambios en el sistema o en su método de operación.
En Este sentido se define modelo como un bosquejo que representa un conjunto real con cierto grado de precisión y en la forma más completa posible, pero sin pretender aportar una réplica de lo que existe en la realidad. Los modelos son muy útiles para describir, explicar o comprender mejor la realidad, cuando es imposible trabajar directamente en la realidad en sí.
Por ejemplo, si quisiera explicar lo que es un hipopótamo, se le podría presentar en un dibujo, mejor aún sería una fotografía y todavía mejor, un modelo en tres dimensiones en una escala determinada. Para ciertos fines esto sería mucho más fácil que trasladarse al África para ver un hipopótamo en su ambiente natural.

CARACTERÍSTICAS DE LOS MODELOS
1. El modelo es una reproducción que esquematiza las características de la realidad, las refleja, lo cual posibilita su investigación. El modelo debe cumplir determinado nivel de similitud estructural y funcional con la realidad, de manera que nos permita extrapolar los datos obtenidos en el modelo al objeto o fenómeno estudiado.

2. El modelo debe ser operativo y mucho más fácil de estudiar que el fenómeno real.

3. Un mismo fenómeno de la realidad puede ser representado por varios modelos, inclusive rivales entre sí. Por ejemplo, el fenómeno del aprendizaje ha sido representado por los modelos conductistas, cognositivistas, y estructuralista, entre otros. Así pues, las diferentes concepciones teóricas pueden dar lugar a diferentes explicaciones y modelos sobre el mismo fenómeno real.

4. Un modelo puede representar a varios sistemas reales.
Los requisitos primordiales para construir cualquier modelo son:
- Un propósito claramente definido.
- Identificar las consideraciones esenciales (incluir en el modelo).
- Desechar consideraciones superfluas (estas son fuente de confusión.
- El modelo debe representar la realidad en forma simplificada.

La expresión de un modelo puede asumir diversas variantes. El modelo puede expresarse a través de matemáticas, símbolos o palabras, pero es esencialmente una descripción de entidades y de las relaciones entre ellas. Esta idea explica la relación entre los métodos teóricos de la modelación y el enfoque sistémico, este último dirigido a modelar el objeto mediante la determinación de sus componentes, así como las relaciones entre ellos. Esas relaciones determinan por un lado la estructura del objeto y por el otro su dinámica.
Un modelo puede ser explicativo o ilustrativo, pero sobre todo tiene que resultar útil para la comprensión y mejoramiento de la realidad.
Existen tres formas de modelos principales: analíticos, analógicos e icónicos.

TIPOS DE MODELOS

MODELOS ANALITICOS O TEORICO:
Utiliza símbolos para designar las propiedades del sistema real que se desea estudiar. Tiene la capacidad de representar las características y relaciones fundamentales del fenómeno, proporcionar explicaciones y sirve como guía para generar hipótesis teóricas. Generalmente se considera que revelan relaciones matemáticas o lógicas que representan leyes físicas que se cree gobiernan el comportamiento de la situación bajo investigación.
Frecuentemente los símbolos y fórmulas de la Matemática y la Lógica son utilizados para la elaboración de los modelos teóricos.

MODELO ANALOGICOS: Es un modelo con apariencia física distinta al original, pero con comportamiento representativo. El modelo analógico no es una reproducción detallada de todas las cualidades del sistema real, sino que refleja solamente la estructura de relaciones y determinadas propiedades fundamentales de la realidad. Se establece una analogía entre el sistema real y el modelo, estudiándose el primero, utilizando como herramienta auxiliar el segundo.
Las olas y las ondas han proporcionado un modelo para muchos campos de la ciencia: ondas de luz, ondas de radio, ciclos de desarrollo como olas
Por ejemplo, en el campo de la Psicología, la conducta de aprendizaje de los animales (ratas, perros, monos, etc.), ha servido como modelo analógico para estudiar las leyes del aprendizaje humano.
Otro ejemplo, lo encontramos en las computadoras electrónicas, las que han servido como modelos materiales de las operaciones intelectuales del hombre.

MODELOS ICONICOS Ó A ESCALA: Es una reproducción a escala del objeto real y sus propiedades relevantes. El modelo muestra la misma figura, proporciones y características que el objeto original. Un modelo icónico ofrece una representación pictórica del objeto. El objeto se suele presentar como una proyección bidimensional; la escala y los colores con frecuencia se cambian, los detalles menos interesantes se omiten, y la presentación se concentra en aquellos detalles del objeto que son interesantes, estos son con frecuencia aquellas invariantes que son comunes a todos o la mayor parte de los objetos que fueron estudiados.
Las propiedades del original que han de ser estudiadas como dimensiones, fuerzas, desplazamientos, temperaturas, etc., se representan por las mismas propiedades que las del modelo. Ejemplos de modelos icónicos son: dibujos, planos, modelos a escala y prototipos,
Por ejemplo, se puede construir un modelo a escala de la estructura de un aula, de una institución universitaria. Inclusive estos modelos los podemos someter a determinadas transformaciones para estudiar la funcionalidad del aula o de la universidad.

SIMULACIÓN DE SISTEMAS
• Es la construcción de modelos informáticos que describen la parte esencial del comportamiento de un sistema de interés, así como diseñar y realizar experimentos con el modelo y extraer conclusiones de sus resultados para apoyar la toma de decisiones.
• Se usa como un paradigma para analizar sistemas complejos. La idea es obtener una representación simplificada de algún aspecto de interés de la realidad.
• Permite experimentar con sistemas (reales o propuestos) en casos en los que de otra manera esto sería imposible o impráctico.
• El sistema simulado imita la operación del sistema actual sobre el tiempo.
• La escala de tiempo puede ser alterado según la necesidad.
• Las conclusiones acerca de las características del sistema actual pueden ser inferidos.

DESVENTAJAS DE LA SIMULACION
• Una de ellas es que al empezar a simular podemos interferir en las operaciones del sistema.
• sistemas entran a jugar las personas, cambiar el comportamiento natural de las personas que se relacionan con el sistema.
• No todas las condiciones son continuas para el sistema.
• Difícil obtener siempre el mismo tamaño de muestra, estos sistemas toman muestras tan grandes que pueden ser mucho más costosos.
• Explorar todas las alternativas o todas las variantes que pueden existir dentro del sistema.
• Los modelos de simulación no generan soluciones ni respuestas a ciertas preguntas

¿Cuándo es apropiado simular?

• No existe una completa formulación matemática del problema (líneas de espera, problemas nuevos).
• Cuando el sistema aún no existe (aviones, carreteras).
• Es necesario desarrollar experimentos, pero su ejecución en la realidad es difícil o imposible (armas, medicamentos, campañas de marketing)
• Se requiere cambiar el periodo de observación del experimento (cambio climático, migraciones, población).
• No se puede interrumpir la operación del sistema actual (plantas eléctricas, carreteras, hospitales).

¿Cuándo no es apropiado simular?
• El desarrollo del modelo de simulación requiere mucho tiempo.
• El desarrollo del modelo es costoso comparado con sus beneficios.
• La simulación es imprecisa y no se puede medir su imprecisión. (El análisis de sensibilidad puede ayudar).

CRITERIOS QUE SE DEBE TENER EN CUENTA PARA QUE UN MODELO DE SIMULACION SEA BUENO
1. Fácil de entender por el usuario
2. Tenga el modelo metas y objetivos
3. Modelo no me de respuestas absurdas
4. Que sea fácil de manipular, la comunicación entre el usuario y la computadora debe ser sencilla
5. Que sea completa, tenga por lo menos las partes o funciones mas importantes del sistema
6. Sea adaptable que podamos modificar, adaptarlo, actualizarlo
7. Que sea evolutiva que al principio sea simple y poco a poco empezamos a volverla compleja dependiendo de las necesidades de los usuarios

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