-запросы

Первым продуктом, который выполнял OLAP-запросы, был Express (компания IRI). Другие известные OLAP-продукты Microsoft Analysis Services, DB2 OLAP Server от IBM, SAP BW, продукты Brio, BusinessObjects, Cognos, MicroStrategy и другие производители.

самые Интересные и сложные возможности анализа данных заключаются в прогнозировании и выявлении тенденций. Подобные расчеты базируются на построении функции экстраполяции на основе временных рядов данных. Прогнозирование всегда существенно зависит от особенностей, универсальных алгоритмов экстраполяции не существует.

Другая интересная возможность OLAP-систем заключается в определении начальных условий относительно заданных желаемых результатов.

Основные поставщики на рынке OLAP, такие как Oracle Corporation, Arbor Software, Seagate Software, в своих продуктах предоставляют возможность использовать любой из трех вариантов реализации OLAP-систем.

При создании аналитической системы необходимо понимать, что ее производительность определяется правильно выбранной архитектурой системы для определенного класса задач и заданного объема данных. Именно поэтому наиболее гибкой считается реализация в гибридной архитектуре, где разработчик может использовать отработанные механизмы, предоставляемые реляционными базами данных, такими как оптимизация выполнения соединений таблиц и материализованных представлений (materialized views), в сочетании с пов-ноіндексною структурой многомерных баз данных, что дает возможность осуществлять мгновенные выборки по кубами данных.

В стратегические планы развития OLAP-систем некоторых производителей, например, Oracle, входит дальнейшая интеграция многомерного и реляционного серверов и полное их слияние. Подобная тенденция наблюдается и в отношении систем получения знаний. Microsoft, Oracle и другие производители встраивают функциональность систем Data Mining в ядро СУБД и обеспечивают ее поддержку на уровне языка манипулирования данными.

Корпоративные BI-наборы интегрируются в наборы инструментов генерации запросов, отчетов и OLAP. Продукты ВИ-наборов должны помогать администраторам при внедрении йуправління ВИ без привлечения новых ресурсов. Благодаря родству Web и корпоративных ВИ-наборов некоторые поставщики описывают их как ВИ-порталы. Эти портальные предложения обеспечивают подмножество возможностей EBIS с помощью Web-браузера.

ВИ платформы предлагают наборы инструментов для создания, внедрения, поддержки и сопровождения BI-приложений.

В приложениях бизнес-интеллекта встроенные ВИ-инструменты (OLAP, генераторы запросов и отчетов, средства моделирования, статистического анализа, визуализации и data mining).

ВИ-приложения ориентированы на конкретную функцию организации или задачи: финансовое бюджетирование, прогнозирование, анализ рисков, анализ тенденций и т.д. Они могут применяться в упра в лении эффективностью предприятия (en ter pr и se per f а вот псэ management) или системы сбалансированных показателей (balanced scorecard).

Архитектура Business Intelligence определяет компоненты доставки ВИ-информации и компоненты ВИ-технологии. После определения профилей использования ВИ-информации может быть спроектирована архитектура доставки информации, основанная на этих профилях и на необходимом типе внедрения. Это может быть определенный набор клиентов с сетевым подключением, клиентов и серверов, "тонких" клиентов на основе Web и других приме-сунки. Архитектура доставки информации определяет пользовательские интерфейсы, которые часто являются порталами с возможностью персонализации.

Архитектура ВИ-технологии определяет инфраструктуру и компоненты, необходимые для поддержки внедрения, эксплуатации и администрирования ВІ-инструментов и приложений, а также связи этих компонентов. Мощная архитектура ВИ-технологии состоит из двух уровней: инфраструктуры и прикладных сервисов.

Инфраструктурный уровень включает информационные ресурсы, администрирование и сеть. На этом уровне данные собираются, интегрируются и становятся доступными. Хранилище данных является одним из возможных компонентов инфраструктурного уровня. Прикладные сервисы включают все ВИ-сервисы, например, механизмы запросов, анализа, генерации отчетов и визуализации, а также средства безопасности и метаданные.

Web-доступ к ВИ (как статического, так и динамического кон-тента) позволяет обеспечить унифицированный информационное пространство и коллективную распределенную работу всех участников бизнес-процесса. Технологии J2EE, .NET, применяемые разработчиками ВИ, делают ВИ-инструменты открытыми компонентами с дружественными интерфейсами и доступными во всех типах сетей, что повышает интеграцию информационно-аналитической системы и ее интероперабельность.

Концепция единого централизованного хранилища данных позволяет обеспечить аналитическую систему качественными данными. Эти вопросы решаются на инфраструктурном уровне путем создания корпоративного хранилища данных и централизованного управления метаданными.

Уровень развития современных аналитических систем помогает выгодно использовать накопленные данные и определять оптимальную стратегию развития бизнеса. OLAP-системы предоставляют возможность аналитику проверить гипотезы при анализе данных. Однако скрытые знания могут содержаться в информационных массивах. Именно применением специальных методов автоматического анализа получение знаний посвящено направление исследований - интеллектуальный анализ данных.

Интеллектуальный анализ данных использует специализированные алгоритмы, устанавливающие соотношение информации и помогают распознать важные (неизвестные) тенденции, свободны от предвзятого мнения и предположений пользователя.

 
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   След >