Модели аналитической обработки данных.

Для того чтобы существующие хранилища данных способствовали принятию управленческих решений, информация должна быть представлена аналитику в нужной форме, то есть он должен иметь развитые инструменты доступа к данным хранилища и их обработки.

 

Очень часто информационно-аналитические системы, создаваемые в расчете на непосредственное использование лицами, принимающими решения, оказываются чрезвычайно просты в применении, но жестко ограничены в функциональности. Такие статические системы называются в литературе Информационными системами руководителя (ИСР), или Executive Information Systems (EIS) [3]. Они содержат в себе предопределенные множества запросов и, будучи достаточными для повседневного обзора, неспособны ответить на все вопросы к имеющимся данным, которые могут возникнуть при принятии решений. Результатом работы такой системы, как правило, являются многостраничные отчеты, после тщательного изучения которых у аналитика появляется новая серия вопросов. Однако каждый новый запрос, непредусмотренный при проектировании такой системы, должен быть сначала формально описан, закодирован программистом и только затем выполнен. Время ожидания в таком случае может составлять часы и дни, что не всегда приемлемо. Таким образом, внешняя простота статических СППР, за которую активно борется большинство заказчиков информационно-аналитических систем, оборачивается катастрофической потерей гибкости.

 

Динамические СППР, напротив, ориентированы на обработку нерегламентированных (ad hoc) запросов аналитиков к данным. Наиболее глубоко требования к таким системам рассмотрел E. F. Codd в статье [11], положившей начало концепции OLAP. Работа аналитиков с этими системами заключается в интерактивной последовательности формирования запросов и изучения их результатов.

 

Но динамические СППР могут действовать не только в области оперативной аналитической обработки (OLAP); поддержка принятия управленческих решений на основе накопленных данных может выполняться в трех базовых сферах [21].

 

Сфера детализированных данных. Это область действия большинства систем, нацеленных на поиск информации. В большинстве случаев реляционные СУБД отлично справляются с возникающими здесь задачами. Общепризнанным стандартом языка манипулирования реляционными данными является SQL. Информационно-поисковые системы, обеспечивающие интерфейс конечного пользователя в задачах поиска детализированной информации, могут использоваться в качестве надстроек как над отдельными базами данных транзакционных систем, так и над общим хранилищем данных.

Сфера агрегированных показателей. Комплексный взгляд на собранную в хранилище данных информацию, ее обобщение и агрегация, гиперкубическое представление и многомерный анализ являются задачами систем оперативной аналитической обработки данных (OLAP) [11, 10, 6]. Здесь можно или ориентироваться на специальные многомерные СУБД [6], или оставаться в рамках реляционных технологий. Во втором случае заранее агрегированные данные могут собираться в БД звездообразного вида, либо агрегация информации может производиться на лету в процессе сканирования детализированных таблиц реляционной БД.

Сфера закономерностей. Интеллектуальная обработка производится методами интеллектуального анализа данных (ИАД, Data Mining) [19, 25], главными задачами которых являются поиск функциональных и логических закономерностей в накопленной информации, построение моделей и правил, которые объясняют найденные аномалии и/или прогнозируют развитие некоторых процессов.

Некоторые авторы [21] выделяют в отдельную область анализ отклонений (например, в целях отслеживания колебаний биржевых курсов). В качестве примера может быть приведен статистический анализ рядов динамики. Чаще, однако, этот тип анализа относят к области закономерностей.

 

Витрины.

Витрина данных (англ. Data Mart; другие варианты перевода: хранилище данных специализированное, киоск данных, рынок данных) — срез хранилища данных, представляющий собой массив тематической, узконаправленной информации, ориентированный, например, на пользователей одной рабочей группы или департамента.

Концепция витрин данных была предложена Forrester Research ещё в 1991 году. По мысли авторов, витрины данных — множество тематических баз данных (БД), содержащих информацию, относящуюся к отдельным аспектам деятельности организации.

Концепция имеет ряд несомненных достоинств:

· Аналитики видят и работают только с теми данными, которые им реально нужны.

· Целевая БД максимально приближена к конечному пользователю.

· Витрины данных обычно содержат тематические подмножества заранее агрегированных данных, их проще проектировать и настраивать.

· Для реализации витрин данных не требуется высокомощная вычислительная техника.

Но концепция витрин данных имеет и очень серьёзные пробелы. По существу, здесь предполагается реализация территориально распределённой информационной системы с мало контролируемой избыточностью, но не предлагается способов, как обеспечить целостность и непротиворечивость хранимых в ней данных.

Банк данных.

Банк данных (БнД) является современной формой организации хранения и доступа к информации.

Прикладные программы (приложения) в составе банков данных служат для обработки данных, вычислений и формирования выходных документов по заданной форме.

Ядром БнД является база данных (БД).

База данных (БД) обеспечивает хранение информации и представляет собой поименованную совокупность данных, организованных по определенным правилам, включающих общие принципы описания, хранения и манипулирования данными.

База данных находится под управлением определенной системы управления базой данных управления базой данных (СУБД), которая представляет собой пакет прикладных программ и совокупность языковых средств обработки данных (ЯОД), предназначенных для создания, сопровождения и использования данных.

Основными функциями банков данных являются:

хранение данных и их защита;

изменение (обновление, добавление и удаление) хранимых данных;

поиск и отбор данных по запросам пользователей;

обработка данных и вывод результатов.