Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Информатика
Посмотреть оригинал

Аналитические информационные технологии

В базах данных накоплены огромные массивы информации. Они несут большие потенциальные возможности для анализа, на основе которого можно выявлять внутренние тенденции, делать прогнозы, находить новые решения. Это обстоятельство потребовало реализовать аналитические информационные технологии хранения и использования данных. Рассматриваемые технологии характеризуются рядом особенностей.

Большие массивы данных потребовали новых технологий их хранения, которые получили наименование хранилищ данных. В хранилище данные сформированы в виде гиперкуба или многомерного куба, в ячейках которого и хранятся анализируемые данные. Поскольку структура таких данных достаточно сложна, для их представления используются так называемые витрины данных — часть данных, необходимая для решения поставленной задачи.

Для представления данных пользователю система необходимо иметь развитые инструменты доступа и обработки данных хранилища. Эти функции реализует инструмент оперативной аналитической обработки (OLAP). Инструмент OLAP обеспечивает обобщение и агрегацию данных, работу с агрегированными данными, многомерный анализ гиперкубического представления данных.

Аналитическая технология реализует интеллектуальный анализ данных — ИАД (Data Mining). Его задачей является поиск функциональных и логических закономерностей в накопленной информации, построение на этой основе моделей и правил, их объясняющих, прогнозирование развития анализируемых процессов.

Интеллектуальный анализ данных — метод, основанный на анализе зависимостей между данными, поиске в данных скрытых закономерностей. Автоматизированный поиск закономерностей выступает отличительной чертой технологии ИАД.

Технологии ИАД реализуются по двум направлениям. В первом случае пользователь сам выдвигает гипотезы относительно зависимостей между данными, во втором — зависимости между данными ищутся автоматически. Это считается наиболее перспективным в настоящее время.

Процессы ИАД подразделяются на три стадии: поиск зависимостей, прогнозирование и анализ аномалий. Поиск зависимостей состоит в автоматическом обнаружении зависимостей в данных. Прогнозирование заключается в том, что система прогнозирует значения, которые может запросить пользователь. Анализ аномалий состоит в обнаружении данных, отличающихся от устойчивых зависимостей.

Аналитические информационные технологии используют большое количество методов: логических и математических, статистических. Применяется и новейший метод нейронных сетей. На практике оперативная аналитическая обработка и интеллектуальный анализ данных выступают как две составные части единого процесса поддержки принятия решений.

 
Посмотреть оригинал
 

Популярные страницы