Основные преимущества olap-систем. Недостатки olap. Предпосылки и причины появления olap. Oltp-системы и olap в чем разница?
Достоинства OLAP:
Простота использования и восприятия таблиц.
Полнота аналитических данных.
Легкая настройка отчета без программиста.
Возможность детализировать отчет в процессе анализа данных.
Формирование отчетов в 10 раз быстрее.
Непротиворечивость данных между отчетами.
Консолидация информации из разных баз данных.
Один OLAP-отчет эквивалентен целому набору простых аналитических отчетов.
Недостатки OLAP:
OLAP не ориентирован на получение форм отчетности c произвольным дизайном.
Некоторые пользователи визуально плохо воспринимают сводные таблицы.
Ограниченные возможности по созданию оперативных отчетов.
Основная проблема: необходимость разработки хранилищ данных (DW).
В ЧЕМ РАЗНИЦА???
OLTP отвечают на вопросы: «сколько было продано товара?» или «какова прибыль за последний месяц».
OLAP отвечает на вопросы: «насколько надо увеличить расходы на рекламу, чтобы прибыль выросла на 15%?», или «какие продукты будут в пятерке лучших по показателю прибыльности в N-ске?».
Цель OLAP - проверка возникающих гипотез у аналитика, который имеет представление о том, что он собирается найти.
Понятие Data Mining «добыча данных». Зачем нужна добыча данных? Data Mining и olap в чем разница?
В ЧЕМ РАЗНИЦА??
-
OLAP
Data Mining
Каковы средние показатели травматизма для курящих и некурящих?
Встречаются ли точные шаблоны в описаниях людей, подверженных повышенному травматизму?
Каковы средние размеры теле-фонных счетов существующих клиентов в сравнении со счетами бывших клиентов (отказавшихся от услуг телефонной компании)?
Имеются ли характерные портреты клиентов, которые, по всей вероятности, собираются отказаться от услуг телефонной компании?
Какова средняя величина ежедневных покупок по украденной и не украденной кредитной карточке?
Существуют ли стереотипные схемы покупок для случаев мошенничества с кредитными карточками?
И
нтеллектуальная
обработка производится методами DM
(Data
Mining).DM
- поиск скрытых от аналитика функциональных
и логических закономерностей, тенденций
в накопленной информации, построение
моделей и правил, которые объясняют
найденные аномалии или прогнозируют
развитие процессов, о которых он не
имеет представления или имеет, но очень
смутное.
Что такое Data Mining? StatSoft определяет понятие "добыча данных" как процесс аналитического исследования больших массивов информации (обычно экономического характера) с целью выявления определенных закономерностей и систематических взаимосвязей между переменными, которые затем можно применить к новым совокупностям данных.