Опубликован: 22.04.2006 | Доступ: свободный | Студентов: 9251 / 1184 | Оценка: 4.27 / 3.83 | Длительность: 26:21:00
ISBN: 978-5-9556-0064-2
Лекция 17:

Комплексный подход к внедрению Data Mining, OLAP и хранилищ данных в СППР

< Лекция 16 || Лекция 17: 12345 || Лекция 18 >
Аннотация: В лекции рассматриваются такой тип информационных систем, как СППР, их типы и компоненты. Изложены основные идеи OLAP-технологии, архитектуры OLAP-серверов, интеграции Data Mining и OLAP. Описана технология хранилищ данных и преимущества их использования, в частности, для процесса Data Mining.

В одной из предыдущих лекций мы рассматривали информационную пирамиду, в ходе движения по которой, от данных к решениям, объемы знаний переходят в ценность бизнеса. Процесс Data Mining, который как раз и заключается в движении вверх по этой информационной пирамиде, неразрывно связан с процессом принятия решений, его можно рассматривать как неотъемлемую часть систем поддержки принятия решений (СППР).

Таким образом, Data Mining можно рассматривать как процесс поддержки принятия решений, при этом накопленные сведения автоматически обобщаются до информации, которая может быть охарактеризована как знания [11].

С понятием решений и принятием решений мы уже кратко познакомились в одной из первых лекций курса.

СППР возникли в результате развития управленческих информационных систем и систем управления базами данных в начале 70-х годов прошлого века.

На данный момент существует огромное количество СППР, разработанных и внедренных в различных областях человеческой деятельности. Темпы их разработок постоянно возрастают.

Однако на сегодняшний день, несмотря на распространенность данных систем, общепризнанное определение данного термина пока не найдено. Следует отметить, что хотя СППР широко применяется во всем мире, на просторах СНГ системам этого типа пока еще не уделяется должное внимание.

Рассмотрим, что же представляет собой система поддержки принятия решений. Как уже было отмечено, данный вопрос является дискуссионным, так же как и вопрос отнесения различных типов систем к классу СППР ; мнения по этому поводу часто даже противоречат друг другу. Приведем несколько определений СППР.

Основу СППР составляет комплекс взаимосвязанных моделей с соответствующей информационной поддержкой исследования, экспертные и интеллектуальные системы, включающие опыт решения задач управления и обеспечивающие участие коллектива экспертов в процессе выработки рациональных решений [71].

Система поддержки принятия решений - это диалоговая автоматизированная система, использующая правила принятия решений и соответствующие модели с базами данных, а также интерактивный компьютерный процесс моделирования.

СППР - это средство для "вычисления решений", которое основано "на использовании ряда процедур по обработке данных и суждений, помогающих лицу, принимающему решение (далее - ЛПР), в принятии решения" [72].

СППР - "интерактивные автоматизированные системы, которые помогают ЛПР использовать данные и модели, чтобы решать неструктурированные проблемы" [73].

СППР - "компьютерная информационная система, используемая для поддержки различных видов деятельности при принятии решения в ситуациях, где невозможно или нежелательно иметь автоматические системы, которые полностью выполняют весь процесс принятия решения". СППР не заменяет ЛПР, автоматизируя процесс принятия решения, а оказывает ему помощь в ходе решения поставленной задачи [74].

Следует заметить, что, начиная с первых определений СППР, круг задач, решаемых при их помощи, ограничился слабоструктурированными и неструктурированными.

Определим СППР таким образом: СППР - интерактивная компьютерная система, предназначенная для поддержки принятия решений в слабоструктурированных и неструктурированных проблемах различных видов человеческой деятельности [75].

Существенными концепциями этого определения являются:

  • компьютерная интерактивная (т.е. не обусловливающая обязательного непосредственного использования ЛПР системы поддержки принятия решений );
  • поддержка принятия решений (решение принимает человек);
  • слабоструктурированных и неструктурированных проблем (именно такими проблемами занимаются руководители).

Рассмотрим, что же представляет собой классификация проблем на слабоструктурированные, неструктурированные и структурированные [75, 76].

Неструктурированные задачи имеют только качественное описание, основанное на суждениях ЛПР, количественные зависимости между основными характеристиками задачи не известны.

Структурированные задачи характеризуются существенными зависимостями, которые могут быть выражены количественно.

Слабоструктурированные задачи занимают промежуточное положение и являются "сочетающими количественные и качественные зависимости, причем малоизвестные и неопределенные стороны задачи имеют тенденцию доминировать" [76].

Можно выделить три компонента, составляющие основу классической структуры СППР, которыми она отличается от других типов информационных систем: подсистему интерфейса пользователя, подсистему управления базой данных и подсистему управления базой моделей [75].

Если посмотреть на СППР с функциональной стороны, можно выделить следующие ее компоненты [11, 77]:

  • сервер хранилища данных ;
  • инструментарий OLAP ;
  • инструментарий Data Mining.

Эти компоненты СППР рассматривают такие основные вопросы: вопрос накопления данных и их моделирования на концептуальном уровне, вопрос эффективной загрузки данных из нескольких независимых источников и вопрос анализа данных.

Можно сказать, что использование оперативной аналитической обработки (систем OLAP ) на сегодня ограничивается обеспечением доступа к многомерным данным.

Технология Data Mining представляет в СППР наибольший интерес, поскольку с ее помощью можно провести наиболее глубокий и всесторонний анализ данных и, следовательно, принимать наиболее взвешенные и обоснованные решения.

< Лекция 16 || Лекция 17: 12345 || Лекция 18 >
Светлана Лазарева
Светлана Лазарева

При текущей загрузке на смогу ежедневно уделять изучению курса указанное в темах время. Возможно ли изучение в персональном темпе? Есть ли ограничения на сроки? 

Дмитрий Прочухан
Дмитрий Прочухан

Можно ли пересдать экзамен ?
 

Александра Ивенская
Александра Ивенская
Россия, Москва
Галина Шарапова
Галина Шарапова
Россия, Ростов-на-Дону, ДГТУ