4.4. Классификация по архитектуре

На сегодняшний день можно выделить четыре наиболее популярных типа архитектур СППР:

1. Функциональная СППР.

2. Независимые витрины данных.

3. Двухуровневое хранилище данных.

4. Трехуровневое хранилище данных.

4.5. Классификация в зависимости от вида данных, с которыми работают сппр

В зависимости от вида данных, с которыми эти системы работают, СППР условно можно разделить на оперативные и стратегические.

Оперативные СППР предназначены для немедленного реагирования на изменения текущей ситуации в управлении финансово-хозяйственными процессами компании. СППР этого типа получили название Информационных Систем Руководства (Executive Information Systems, ИСР).

Для ИСР характерны следующие основные черты:

• отчеты, как правило, базируются на стандартных для организации запросах; число последних относительно невелико;

• ИСР представляет отчеты в максимально удобном виде, включающем, наряду с таблицами, деловую графику, мультимедийные возможности и т. п.;

• как правило, ИСР ориентированы на конкретный вертикальный рынок, например финансы, маркетинг, управление ресурсами.

Стратегические СППР ориентированы на анализ значительных объемов разнородной информации, поиск наиболее рациональных вариантов развития бизнеса компании с учетом влияния различных факторов, предполагают глубокую проработку данных. Неотъемлемым компонентом СППР этого уровня являются правила принятия решений, которые на основе агрегированных данных дают возможность менеджерам компании обосновывать свои решения, использовать факторы устойчивого роста бизнеса компании и снижать риски. Технологии этого типа строятся на принципах многомерного представления и анализа данных (OLAP).

По критерию режима анализа данных информационно-аналитические системы (ИАС) подразделяются на две категории:

1. статические (включающие предопределенный набор сценариев обработки данных и составления отчетов); в эту категорию входят ИСР;

2) динамические (поддерживающие построение и выполнение нерегламентированных запросов и формирование отчетов произвольной формы).

Динамические СППР, напротив, ориентированы на обработку нерегламентированных, неожиданных (ad hoc) запросов аналитиков к данным. Наиболее глубоко требования к таким системам рассмотрел E. F. Codd , положив начало концепции оперативной аналитической обработки данных – OLAP.

В основе концепции оперативной аналитической обработки (OLAP) лежит многомерное представление данных. По Кодду, многомерное концептуальное представление (multi-dimensional conceptual view) является наиболее естественным взглядом управляющего персонала на объект управления. Оно представляет собой множественную перспективу, состоящую из нескольких независимых измерений, вдоль которых могут быть проанализированы определенные совокупности данных. Одновременный анализ по нескольким измерениям данных определяется как многомерный анализ. Каждое измерение включает направления консолидации данных, состоящие из серии последовательных уровней обобщения, где каждый вышестоящий уровень соответствует большей степени агрегации данных по соответствующему измерению.

Клиент-серверная архитектура также является необходимым атрибутом технологии data mining. Такой подход предоставляется возможность выполнять наиболее трудоемкие процедуры обработки данных на высокопроизводительном сервере как разработчикам проектов, так и пользователям. На этом же сервере могут храниться и по запросам клиентов выполняться корпоративные проекты data mining.

Методы data mining распространены во многих организациях из-за того, что они могут сделать существенный вклад в увеличение доходов. Эти методы могут использоваться для управления взаимоотношениями с клиентами. Определяя характеристики клиентов, которые могут уйти к конкурентам, компания может предпринимать действия для их удержания, так как сохранить клиента всегда дешевле, чем приобрести нового.

Ключом к успешному применению методов data mining служит не просто выбор алгоритма, а мастерство человека, который проводит построение модели, и возможности программы проводить процесс моделирования. Информативность реализованного проекта data mining зависит от этих факторов в большей степени, чем от алгоритмов. Существуют две стороны успеха в поиске данных. Во-первых – это четкая и ясная формулировка задачи, которая подлежит решению. Во-вторых – это использование правильных данных. После выбора данных из всех доступных источников (или даже приобретения данных из внешних источников) необходимо их преобразовать или сгруппировать в определенном порядке.

Чем больше аналитик может «играть» с данными, строить моделей, оценивать результаты (то есть больше работать с данными за единицу времени), тем лучше может быть результат. Работа с данными становится более эффективной, когда возможна интеграция следующих компонентов: визуализация, графический инструментарий, средства формирования запросов, оперативная аналитическая обработка, которые позволяют понять данные и интерпретировать результаты, и, наконец, сами алгоритмы, которые строят модели.

Интеллектуальный анализ данных (ИАД −Data Mining) − это процесс поддержки принятия решений, основанный на поиске в данных скрытых закономерностей (шаблонов информации). При этом накопленные сведения автоматически обобщаются до информации, которая может быть охарактеризована как знания.

В общем случае процесс ИАД состоит из трёх стадий:

1) выявление закономерностей (свободный поиск);

2) использование выявленных закономерностей для предсказания неизвестных значений (прогностическое моделирование);

3) анализ исключений, предназначенный для выявления и толкования аномалий в найденных закономерностях.

OLAP и Data Mining − две составные части процесса поддержки принятия решений. Но сегодня большинство систем OLAP заостряет внимание только на обеспечении доступа к многомерным данным, а большинство средств ИАД, работающих в сфере закономерностей, имеют дело с одномерными перспективами данных. Эти два вида анализа должны быть тесно объединены, то есть системы OLAP должны фокусироваться не только на доступе, но и на поиске закономерностей. J. Han предложил простое название интеграции OLAP и Data Mining −"OLAP Mining".

На рынке программных продуктов наряду с мощными серверами многомерных баз данных и ROLAP-серверами предлагаются клиентские OLAP-серверы, предназначенные, главным образом, для работы с небольшими объемами данных и ориентированные на индивидуального пользователя. Подобные системы были названы настольными, или DOLAP-серверами (Desktop OLAP). В этом направлении работают фирмы Business Objects (Business Objects 5.0), Andyne (CubeCreator, PaBLO), Cognos, Brio Technology.

Лидером пока считается компания Cognos, поставляющая продукты PowerPlay, Impromptu и Scenario. PowerPlay − это настольный OLAP-сервер, для извлечения данных из реляционных баз данных (Paradox, dBase, Clipper), "плоских" файлов и электронных таблиц (Microsoft Excel) используется генератор запросов и отчетов Impromptu. Затем специальный компонент, называемый Transformer, помещает извлеченные данные в клиентскую многомерную базу, которая называется PowerCube. Потребителям предоставляются широкие возможности по управлению PowerCube: передавать ее от пользователя к пользователю по запросу и принудительно, помещать на сервер для разделения доступа к ней или пересылать по электронной почте. Cognos постаралась сделать свой продукт максимально открытым: во-первых, PowerCube может быть помещен в реляционные базы Oracle, Informix, Sybase, MS SQL Server на платформах UNIX, HP/UX, Sun Solaris, IBM AIX, во-вторых, сам PowerPlay способен анализировать содержимое не только PowerCube, но и других многомерных баз данных.

Стоит отметить, что все эти фирмы объединяет стремление включить в свои продукты компоненты, предназначенные для Интеллектуального Анализа Данных (Data Mining, ИАД). Например, усилия Business Objects и Cognos направлены на подготовку окончательных версий компонентов Business Miner и Scenario, соответственно, предназначенных именно для ИАД.