Разработка концептуальной модели данных. Диаграмма потоков данных. Моделирование правил и поведения системы. Разработка структуры базы данных для автоматизации некоторых рутинных процессов налоговой инспекции, в частности заполнение налоговых деклараций.
Сегодня в мире с целью упростить сложные или часто повторяемые процессы повсеместно применяются информационные технологии. В частности требуется автоматизация рутинных процессов государственного аппарата. В данной курсовой работе будет разработана информационная система Федеральной Налоговой Службы. Объектом исследования является Федеральная Налоговая Служба.Налогоплательщик должен представить следующие документы для регистрации на сегодняшний День: · заявление на регистрацию (2 экз.); Функции хранения информации о налогоплательщике и заведение на него регистрационной карточки должен взять на себя АРМ учета и регистрации юридических лиц. Расчет подоходного налога, налога на имущество, земельного налога, налога с транспортных средств и других, а также осуществляется контроль за поступлением платежей. Если у плательщика числится переплата по одному из налогов, то она может быть зачтена: а) в счет погашения недоимки по другим налогам; Одной из составных частей этого раздела математики является теория игр, теоретические результаты которой могут быть использованы для решения задач типа «что-будет, если…», позволяющих проигрывать ситуации, возникающие в результате принятия некоторых управляющих решений еще до их реализации на конкретном объекте, и отвергать эти действия в случае неудовлетворительных результатов; Методы антагонистических игр дают возможность выявить «тонкие» места во взаимоотношениях «налоговый инспектор - налогоплательщик».Информация от НП содержит налоговые декларации и информацию о НП. Информация для НП содержит результаты проверок, квитанции на оплату налогов и штрафов. Информация из Банка содержит документы о подтверждении оплаты, квитанции на оплату НП. Информация для МИНФИН содержит отчеты (результаты по проверкам) от налоговой инспекции. Информация от МИНФИН содержит нормативные акты для обработки деклараций налоговой инспекцией.Пусть имеются факты и правила: Факт 1: Иванов предоставил декларацию за 2011 г. Служащая Петрова приняла налоговую декларацию на камеральную проверку. Васечкин предоставил декларацию за 2012 г. Если Х предоставил декларацию в налоговый орган, Х - налогоплательщик.
План
Содержание потоков данных:
Список литературы
Подставляем Факт 1 в правило 1: Х = Иванов, следовательно Иванов - налогоплательщик - новый факт.
Подставляем Факт 1 в правило 2: Y = Иванов, из правила 1 известно что Иванов налогоплательщик. X = 2011, следовательно налогоплательщик Иванов должен предоставить декларацию за 2011 г. Не позднее 30.04.2012. Из факта 1 известно, что Иванов предоставил декларацию 14.05.2012, следовательно получаем новый факт - начислить налогоплательщику Иванову штраф.
Подставляем Факт 1 в правило 3 - не получаем новых фактов.
Подставляем Факт 2 в правила 1, 2 - не получаем новых фактов.
Подставляем Факт 2 в правило 3: Х = Петрова, следовательно служащая Петрова является оператором АРМ.
Обратный вывод: Выдвигаем гипотезу: Петрова оператор АРМ. Подставляем этот факт в правило 3: Если служащий Х принял налоговую декларацию на камеральную проверку - служащий Петрова является оператором АРМ. Ищем левую часть правила, путем перебора определяем, что подходит факт 2, при этом переменная Х принимает значение «Петрова».
2.2 Семантическая сеть
Рисунок 5. Семантическая сеть.
Налоговый орган «Управление ФНС по Алт. кр.» обрабатывает декларации от алтайских налогоплательщиков ежегодно до 30.04.
Запрос: кем обрабатываются налоговые декларации от Алтайского налогоплательщика?
Рисунок 6. Запрос к базе знаний.
Рисунок 7. Фреймовая модель.
2.3 Фреймовая модель
Фреймы «Декларация №1» и «Декларация №2» хранят уникальную информацию для каждой декларации. Если проследовать вверх по иерархии фреймов, можно узнать такую информацию, как отчетный год и тип налогоплательщика. Фрейм «Обработка деклараций» содержит процедурные знания. Например, помощью проц. 3 можно начислить штрафы на недобросовестных налогоплательщиков, а проц. 1 позволит узнать, какие декларации необходимо вернуть НП на доработку.
Глава 3. Разработка структуры базы данных
Рисунок 8. Реляционная модель.
На рисунке 8 мы имеем следующие отношения: - Налоговая отчетность = (Номер документа, ФИО НП, Тип документа, Дата документа, ИД пользователя АРМ, Номер платежа);
- Пользователь АРМ = (ИД, ФИО, Пароль, Должность, Адрес внутренней почты, Уровень доступа);
- Задолженность = (ФИО Должника, Тип задолженности, Сумма, ИНН, Дата выставления, Дата погашения, Номер платежа);
- Налогоплательщик = (ФИО, Адрес, Контакты, ИНН, Номер платежа).
Заключение база налоговый автоматизация
В данной курсовой работе была разработана информационная система Федеральной Налоговой Службы.
В ходе написания работы было сделано: - Изучена предметная область;
- Разработаны структурные модели;
- Смоделированы правила и поведение;
- Разработана структура базы данных.
С помощью данной системы Федеральная Налоговая Служба может автоматизировать некоторые рутинные процессы (в частности обработку деклараций), что поможет увеличить производительность и уменьшить затраты трудовых и временных ресурсов.
Список использованной литературы база данные налоговый автоматизация
1. Автоматизированные информационные технологии в экономике: учебник / под ред. проф. Титоренко Г.А. - М.: Компьютер, ЮНИТИ, 1998.
2. Вендров А.М. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем. - М.: Финансы и статистика, 2000.
3. Дейт К.Дж. Введение в системы баз данных. - 8-е изд. / К. Дж. Дейт - М.: «Вильямс», 2006.
4. Калашян А.Н., Калянов Г.Н. Структурные модели бизнеса: DFD-технологии. - М.: Финансы и статистика, 2003.
5. Калянов Г.Н. CASE - технологии. Консалтинг при автоматизации бизнес процессов. - М.: Горячая линия - Телеком, 2000.
6. Коннолли Т., Бегг К. Базы данных. Проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика - 3-е изд. / Т. Коннолли, K. Бегг - М.: «Вильямс», 2003.
7. Маклаков С.В. BPWIN и ERWIN. CASE - средства разработки информационных систем. - М.: ДИАЛОГ - МИФИ, 2000.
8. Маклаков С.В. Создание информационных систем с ALLFUSION Modeling Suite. - М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2003.
9. Мишенин А.И. Теория экономических информационных систем. - М.: Финансы и статистика, 1999.
10. Фаулер М. UML. Основы. Краткое руководство по стандартному языку объектного моделирования - М.: Символ-Плюс, 2011.
Размещено на
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
