Интеллектуальный анализ данных

Интеллектуальный анализ данных (ИАД), или Data Mining, - термин, используемый для описания открытия знаний в базах данных, выделения знаний, изыскания данных, исследования данных, обработки образцов данных, очистки и сбора данных; здесь же подразумевается сопутствующее ПО. Все эти действия осуществляются автоматически и позволяют получать быстрые результаты даже непрограммистам.

Запрос производится конечным пользователем, возможно на естественном языке. Запрос преобразуется в SQL – формат. SQL запрос по сети поступает в СУБД, которая управляет БД или хранилищем данных. СУБД находит ответ на запрос и доставляет его назад. Пользователь может затем разрабатывать презентацию или отчет в соответствии со своими требованиями.

Многие важные решения в почти любой области бизнеса и социально сферы основываются на анализе больших и сложных БД. ИАД может быть очень полезным в этих случаях.

Методы интеллектуального анализа данных тесно связаны с технологиями OLAP и технологиями построения хранилищ данных. Поэтому наилучшим вариантом является комплексный подход к их внедрению.

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 Информационными системами руководителя. 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. Результатов 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 статистических ИС поддержки решений, за которую активно борется большинство заказчиков информационно – аналитических систем, оборачивается потерей гибкости.

Динамические ИС поддержки решений, напротив, ориентированы на обработку нерегламентированных (ad hoc) запросов аналитиков к данным. Работа аналитиков с этими системами заключается в интерактивной последовательности формирования запросов и изучения их результатов.

Но динамические ИС поддержки решений могут действовать не только в области оперативной аналитической обработки (OLAP). Поддержка принятия управленческих решений на основе накопленных данных может выполняться в трех базовых сферах.

1. 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.

2. Сфера агрегированных показателей. Комплексный взгляд на собранную в хранилище данных информацию, ее обобщение и агрегация и многомерный анализ являются задачами систем OLAP. Здесь можно или ориентироваться на специальные многомерные СУБД, или оставаться в рамках реляционных технологий. Во втором случае заранее агрегированные данные могут собираться в БД звездообразного вида, либо агрегация информации может производится в процессе сканирования детализированных таблиц реляционной БД.

3. Сфера закономерностей. Интеллектуальная обработка производится методами интеллектуального анализа данных 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.

Полная структура информационно – аналитической системы построенной на основе хранилища данных, показана на рис.3.2. В конкретных реализациях отдельные компоненты этой схемы часто отсутствуют.

Рис.3.2. Структура корпоративной информационно – аналитической системы.