Информационные системы в науке, образовании и бизнесе. Ефремов О.В - 67 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТГТУ | Тамбов

Составители: 

Рубрика: 

зультатами работы систем типа Knowledge Discovery и Data Mining и входом систем под-
держки принятия решений.
Такой разрыв устраняется за счет того, что результаты работы программ интерпретирует
эксперт-аналитик. Однако это приводит к тому, что добытые знания "упрятываются" в доку-
менты, теряется их аргументация, и они не могут быть повторно получены. В большинстве
предприятий каждый новый аналитик проходит весь путь накопления профильных знаний
заново, прежде чем он сможет стать экспертом. Собранные факты находятся в головах экс-
пертов, хранятся в разных документах и базах данных, что не позволяет совместно анализи-
ровать разрозненные факты и объединять их в общее пространство фактографической ин-
формации, ведет к потере ценности полученных сведений и вложенных в их разведку
средств.
Для управления пространством фактов в информационных системах бизнес-разведки
используется подсистема обработки фактографической информации. На ее входе из различ-
ных источников формируется не только поток сведений об изучаемых объектах в форме ко-
личественных показателей, видеоклипов и документов, но и выделенный из них поток зна-
ний (т.е. аналитически обработанной, классифицированной и очищенной информации), ос-
новной формой представления которых являются факты и гипотезы. Естественно, факты
проходят очистку, интеграцию и другие стандартные процедуры управления единым инфор-
мационным пространством фактов (ЕИПФ).
Множественность значений факта обусловлена возможностью разной интерпретации
одного и того же явления, а также противоречивостью, неточностью или нечеткостью посту-
пающих из внешних источников сведений. Поэтому инфологическими особенностями ин-
формационной модели ЕИПФ являются поддержка множественных фактов об одном собы-
тии, наличие у факта атрибутов для его тренинга (идентификации автора, времени, источни-
ка факта) в целях его возможного повторного извлечения и поддержка множественных вер-
сий интерпретации фактов. Подсистема обработки фактографических данных находится на
вершине иерархии информационной инфраструктуры компании, поскольку для генерации
фактов использует сервисы разных систем анализа и доставки контента (содержания).
С помощью своих программ извлечения знаний они получают факты из СУБД, храни-
лищ многомерных данных, Internet, подсистем аналитической обработки и моделирования, а
также из прикладных систем, порождают гипотезы или сигнальную информацию.
Разберем концептуальную и базовую информационные модели системы бизнес-
разведки, проиллюстрировав их на примере программы XFiles, разработанной с использова-
нием программных компонентов компаний Oracle, "Гарант-Парк-Интернет", Inxight, ABBYY
Software House и Altova [www.it26.ru]. К этому же классу систем можно отнести продукты
компаний Clear Forest, "Мегапьютер Интеллидженс", Rsoft и "Гарант-Парк-Интернет".
Информационная модель системы
Основные понятия информационной модели системы XFiles таковы:
Факт – событие (как правило, зафиксированное и произошедшее), сопровождаемое вре-
менной и географической метками, аргументирующей информацией, ссылками на источники
и др. Факт может быть извлечен из текста документов либо определен экспертом. Он может
определять как свойства объекта, так и его связь с другими объектами.
Гипотеза – аналитическое высказывание (полученное в результате аналитической обра-
ботки данных, например прогнозирования) относительно состояния атрибута досье, которое
сопровождается аргументирующей информацией, ссылками на источники и др. Гипотеза мо-
жет порождаться разными подсистемами извлечения знаний или экспертами.
Объект – сущность, информация о которой накапливается в системе. Объект имеет се-
мантический фильтр для самоидентификации в тексте.
Тип досье – описание проблемной области, представленное в виде иерархии атрибутов.
Для каждого объекта должен быть определен хотя бы один тип досье.
Досье – реализация типа досье для конкретного объекта.
Атрибут – структурный элемент типа досье, предназначенный для накопления фактов
одного типа (биографические данные, сведения о поездках и др.). Атрибут имеет семантиче-

Страницы