Розділ «5. Створення сховищ даних. Технології OLAP та Data Mining»

Часто думки експертів можуть розходитись - виникає питання одержання середніх показників з десятків думок. Для цього існують спеціальні математичні методи - методи проведення складних експертиз: ранжування, парне порівняння та інші.

Резюме

Інтелектуальний аналіз інформації часто розглядають як природний розвиток концепції сховищ даних, в якому накопичуються всі необхідні дані для здійснення задач стратегічного управління середньострокового та довгострокового періодів. Обслуговування інформаційних сховищ полягає в: копіюванні баз даних, налаштуванні, тиражуванні, надсиланні застарілих баз даних до архіву, управлінні правами користувачів, створенні та редагуванні графічних діаграм баз даних, тощо.

Ключовим компонентом організації сховищ даних є технологія OLAP, яка базується на побудові і візуалізації багатовимірних кубів даних з можливістю довільного оперування даними, що містяться в кубі. OLAP повинна відповідати набору правил, що були сформульовані автором реляційної моделі даних Едгаром Франком Коддом.

Data Mining (добування знань, даних) - технологія аналізу сховищ даних, що ґрунтується на методах штучного інтелекту та інструментах підтримки прийняття рішень. Функціонування Data Mining полягає у виявленні прихованих правил і закономірностей у великих масивах даних. На відміну від OLAP, у Data Mining основну задачу формулювання гіпотез і виявлення незвичних шаблонів виконує комп'ютер. Data Mining дозволяє виявити нові знання, які неможливо отримати методами статистичного, регресивного аналізу або економетрики.

Ключові слова

Сховище даних, прогнозування, оперативна база даних, аналіз даних, OLAP-технології, клієнт, сервер ресурсу, гіпотеза, чинник, експерт.

Запитання і завдання для обговорення та самоперевірки:

► Сформулюйте означення сховища даних і наведіть основні відмінності між сховищем даних та базою даних.

► Організація інформації у сховищах даних.

► Визначте, чи багатовимірне представлення даних є зручнішим за табличне. Обґрунтуйте свою відповідь.

► Що таке OLAP- технології і OLAP-системи і де вони використовуються у практичній роботі економістів?

► Наведіть правила OLAP відповідно до груп.

► Назвіть та охарактеризуйте складові OLAP-технологій.

► Які види закономірностей дозволяють виявляти методи Data Mining. Наведіть приклади.

► В чому полягають переваги технології Data Mining і в яких галузях людської життєдіяльності її доцільно застосовувати?

► Визначте та поясніть проблематику впровадження нових технологій на підприємстві. Відповідь сформулюйте у вигляді пунктів "за" та "проти" .

► Чому, на Вашу думку, процес висунення гіпотез неможливо автоматизувати (принаймні, на сьогоднішній час)?