|
вателям многомерных баз данных в реальном времени генерировать описательные и сравнительные сводки (‘Views1') данных и получать ответы на различные другие аналитические запросы. Обратите внимание, что несмотря на свое название, этот метод не подразумевает интерактивную обработку данных (в режиме реального времени); он означает процесс анализа многомерных баз данных (которые, в частности, могут содержать и динамически обновляемую информацию) путем составления эффективных "многомерных" запросов к данным различных типов. Средства OLAP могут быть встроены в корпоративные (масштаба предприятия) системы баз данных и позволяют аналитикам и менеджерам следить за ходом и результативностью своего бизнеса или рынка в целом (например, за различными сторонами производственного процесса или количеством и категориями совершенных сделок по разным регионам). Анализ, проводимый методами OLAP может быть как простым (например, таблицы частот, описательные статистики, простые таблицы), так и достаточно сложным (например, он может включать сезонные поправки, удаление выбросов и другие способы очистки данных). Хотя методы добычи данных можно применять к любой, предварительно не обработанной и даже неструктурированной информации, их можно также использовать для анализа данных и отчетов, полученных средствами OLAP. с целью более углубленного исследования, как правило, в более высоких размерностях. В этом смысле методы добычи данных можно рассматривать как альтернативный аналитический подход (служапшйиным целям, нежели OLAP) или как аналитическое расширение систем OLAP. Ниже приведены примеры информационного обеспечения процессов принятия решений в ведущих мировых корпорациях. Компания IBM Решение компании IBM называется A Data Warehouse Plus. Целью компании является обеспечение интегрированного набора программных продуктов и сервисов, основанных на единой архитектуре. Основой хранилищ данных является семейство СУБД DB2. Преимуществом IBM является то, |
ные сети, которые позволяют строить достоверные прогнозы, не уточняя конкретный вид тех зависимостей, на которых такой прогноз основан. Очень часто добыча данных трактуется как "смесь статистики, методов искуственного интеллекта (ИИ) и анализа баз данных", и до последнего времени она не признавалась полноценной областью интереса для специалистов по статистике, а порой ее даже называли "задворками статистики". Однако, благодаря своей большой практической значимости, эта проблематика ныне интенсивно разрабатывается и привлекает большой интерес (в том числе и в ее статистических аспектах), и в ней достигнуты важные теоретические результаты. Термин OLAP (или FASMI быстрый анализ распределенной многомерной информации) обозначает методы, которые дают возможность пользователям многомерных баз данных в реальном времени генерировать описательные и сравнительные сводки ("views") данных и получать ответы на различные другие аналитические запросы. Обратите внимание, что несмотря на свое название, этот метод не подразумевает интерактивную обработку данных (в режиме реального времени); он означает процесс анализа многомерных баз данных (которые, в частности, могут содержать и динамически обновляемую информацию) путем составления эффективных "многомерных" запросов к данным различных типов. Средства OLAP могут быть встроены в корпоративные (масштаба предприятия) системы баз данных и позволяют аналитикам и менеджерам следить за ходом и результативностью своего бизнеса или рынка в целом (например, за различными сторонами производственного процесса или количеством и категориями совершенных сделок по разным регионам). Анализ, проводимый методами OLAP может быть как простым (например, таблицы частот, описательные статистики, простые таблицы), так и достаточно сложным (например, он может включать сезонные поправки, удаление выбросов и другие способы очистки данных). Хотя методы добычи данных можно применять к любой, предварительно не обработанной и даже неструктурированной информации, их можно также использо50 вать для анализа данных и отчетов, полученных средствами OLAP, с целью более углубленного исследования, как правило, в более высоких размерностях. В этом смысле методы добычи данных можно рассматривать как альтернативный аналитический подход (служащийиным целям, нежели OLAP) или как аналитическое расширение систем OLAP. Ниже приведены примеры информационного обеспечения процессов принятия решений в ведущих мировых корпорациях. Компания ЮМ Решение компании IBM называется A Data Warehouse Plus. Целью компании является обеспечение интегрированного набора программных продуктов и сервисов, основанных на единой архитектуре. Основой хранилищ данных является семейство СУБД DB2. Преимуществом IBM является то, что данные, которые нужно извлечь из оперативной базы данных и поместить в хранилище данных, находятся в системах IBM. Поэтому естественная гесная интеграция программных продуктов. Предлагаются три решения для хранилищ данных: 1. Изолированная витрина данных. Предназначен для решения отдельных задач вне связи с общим хранилищем корпорации. 2. Зависимая витрина данных. Аналогичен изолированной витрине данных, но источники данных находятся под централизованным контролем. 3. Глобальное хранилище данных. Корпоративное хранилище данных, которое полностью централизовано контролируется и управляется. Глобальное хранилище данных может храниться централизовано или состоять из нескольких распределенных в сети рынков данных. Компания Oracle Решение компании Oracle в области хранилищ данных основывается на двух факторах: широкий ассортимент продуктов самой компании и деятельность партнеров в рамках программы Warehouse Technology Initiative. Воз51 |