ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
Основная задача Системы поддержки принятия решения – предоставить аналитикам
инструмент для выполнения углубленного анализа данных. По степени интеллектуальности
обработки данных при анализе выделяют три класса задач анализа:
Информационно-поисковый. Система осуществляется поиск необходимых данных в
соответствии с заранее определенными запросами. Этот класс задач решается построением
систем информационно-поискового анализа на базе реляционных СУБД и статических
запросов с использованием языка SQL.
Оперативно-аналитический. Система производит группировку и обобщение данных в
любом виде, необходимом аналитику. Причем, в этом случае заранее невозможно
предсказать необходимые аналитику запросы. Этот класс задач решается построением
систем оперативного анализа с использованием технологии оперативной аналитической
обработки данных OLAP, использующую концепцию многомерного анализа данных.
Интеллектуальный. Система осуществляет поиск функциональных и логических
закономерностей в накопленных данных, построение моделей и правил, которые объясняют
найденные закономерности и/или с определенной вероятностью прогнозируют развитие
некоторых процессов. Этот класс задач решается построением систем интеллектуального
анализа, реализующего методы и алгоритмы Data Mining.
Концепция хранилища данных
В основе концепции Хранилища Данных (ХД) лежит идея разделения данных,
используемых для оперативной обработки и для решения задач анализа.
Это разделение позволяет оптимизировать как структуры данных оперативного
хранения для выполнения операций ввода, модификации, удаления и поиска, так и
структуры данных, используемых для анализа (для выполнения аналитических запросов).
Разные оперативные источники данных (системы управления) могут содержать
данные, описывающие одну и ту же предметную область с разных точек зрения
(бухгалтерского учета, складского учета, планового отдела и т.д.).
Решение принятое на основе только одной точки зрения, может быть неэффективным
или неверным. ХД позволяют интегрировать информацию, отражающую разные точки
зрения на одну предметную область.
Оперативные источники данных, как правило, разрабатываются в разное время и с
использованием различных инструментариев. Это приводит к тому, что одни и те же
объекты описываются по-разному. Интеграция данных в ХД позволяет решить эту проблему,
приводя данные к единому формату.
Требования к оперативным источникам данных накладывают ограничение на время
хранения в них данных, то есть, те данные, которые не нужны для оперативной обработки,
могут удаляться из базы для уменьшения объема занимаемых ресурсов. Для анализа же
требуются данные за максимально больший период времени. В отличие от баз данных, в ХД
данные после загрузки только читаются, что позволяет существенно повысить скорость
доступа к данным.
Выполнение сложных аналитических запросов к оперативным источникам данных
занимает большой объем ресурсов компьютеров, на которых они работают. Это приводит к
снижению быстродействия системы, что недопустимо, так как время выполнения операций в
таких системах часто весьма критично.
Таким образом, данные определенным образом подготовленные и собранные в ХД
могут использоваться для анализа и принятия на их основе решений.
За формирование аналитических запросов к данным и представления результатов их
выполнения в СППР отвечают подсистемы анализа (OLAP, Data Mining).
Упрощенным вариантом Хранилища данных является Витрина данных (ВД).
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 49
- 50
- 51
- 52
- 53
- …
- следующая ›
- последняя »
