5. Общая структура информационной аналитической системы.
Полная структура информационно-аналитической системы, построенной на основе хранилища данных, показана на рисунке 1. В конкретных реализациях отдельные компоненты этой схемы часто отсутствуют.
Рисунок 1. Структура информационной аналитической системы (ИАС)
Рассмотрим состав основных подсистем.
Подсистема хранения данных.
Многомерное хранилище данных может быть организовано в виде одной из следующих структур:
1. физической структуры, называемой MOLAP, в которую с определенной периодичностью загружаются данные из файлов – источников, принадлежащих базам оперативных данных
2. виртуальной структуры, называемой ROLAP, которая динамически используется при запросах. ROLAP – система рассматривается просто как надстройка над реляционными базами данных, обеспечивающая удобный интерфейс пользователя. Типичными инструментальными средствами, поддерживающими ROLAP, является Business Objects.
3. гибридной структуры, называемой НOLAP, которая используется при построении многоуровневых информационных хранилищ, применяемых на разных уровнях управления больших корпораций.
Анализ параметров использования ROLAP и MOLAP информационных хранилищ показывает, что внедрение и эксплуатация ROLAP - систем является более простым и дешевым по сравнению с MOLAP – системами, но уступают последним в эффективности оперативного анализа данных.
Подсистема метаинформации.
Репозиторий представляет собой описание структуры информационного хранилища: состава показателей, иерархии агрегаций измерений, форматов данных, используемых функций, физического размещения на сервере, прав доступа пользователей, частоты обновления.
В репозитории задается схема отображения структуры файлов-источников данных на структуре ИХ, а также схема отображения структуры ИХ на витринах данных. Через репозиторий осуществляется интерпретация запросов к ИХ на проведение оперативного анализа данных.
Подсистема преобразования данных (загрузки хранилища).
Подсистема загрузки ИХ создается только для MOLAP – систем. Для ROLAP – систем в процессе выполнения запросов осуществляется преобразование данных из файлов – источников. В том и другом случаях требуется выполнение следующих основных функций:
сбор данных,
очистка данных,
агрегирование данных.
Сбор данных предполагает передачу данных из источников в ИХ в соответствии со схемой отображения, представленной в репозитории.
В процессе очистки данных осуществляется проверка целостности, исключение дублирования данных, отбраковка случайных данных, восстановление отсутствующих данных, приведение данных к единому формату.
В случае необходимости агрегирования данных осуществляется суммирование итогов по заданным в репозитории признакам.
Подсистема представления данных (организация витрин данных).
Под витриной данных понимается предметно-ориентированное хранилище данных, как правило, агрегированной информации, предназначенное для использования группой пользователей в рамках конкретного вида деятельности предприятия, например маркетинга и т.д.
Как правило, витрины данных являются подмножествами общего хранилища данных компании, которое служит для них источником. Обычно общее ИХ и витрины данных разрабатываются параллельно.
Подсистема оперативного анализа данных.
Подсистема оперативного анализа данных, как правило, используется лицами, подготавливающими информацию для принятия решений, путем выполнения различных статистических группировок исходных данных.
В рамках пользовательского интерфейса для оперативного анализа данных используются следующие базовые операции:
Поворот. Добавление нового признака анализа.
Проекция. Выборка подмножества по задаваемой совокупности измерений. При этом значения, лежащие на оси проекции, суммируются.
Раскрытие. Осуществляется декомпозиция признака агрегации на компоненты, например, признак года разбивается на кварталы. При этом автоматически детализуются числовые показатели.
Свертка. Операция обратная раскрытию. При этом значения детальных показателей суммируются в агрегируемый показатель.
Сечение или срез. Выделение подмножества данных по конкретным значениям одного или нескольких измерений.
Подсистема интеллектуального анализа данных.
Подсистема интеллектуального анализа данных используется специальной категорией пользователей – аналитиков, которые на основе ИХ обнаруживают закономерности в деятельности предприятия и на рынке, используемые в дальнейшем для обоснования стратегических и тактических решений. Интеллектуальный анализ требует более сложных методов анализа по сравнению со статическими группировками и выполняется путем проведения множества сеансов.
Типичными задачами интеллектуального анализа данных являются:
Установление корреляций, причинно-следственных связей и временных связей событий, например определение местоположения прибыльных предприятий.
Классификация ситуаций, позволяющая обобщать конкретные события в классы, например определение типичного профиля покупателя конкретных видов продукции.
Прогнозирование развития ситуаций, например прогнозирование цен, объемов продаж, производства.
К основным методам интеллектуального анализа данных относятся:
Методы многомерного статистического анализа,
Индуктивные методы построения деревьев решений,
Нейронные сети.
Подсистема «Информационная система руководителя».
Информационная система руководителя предназначена для лиц, непосредственно принимающих решения. Поэтому интерфейс таких систем должен быть в наибольшей степени упрощенным. Обычно в качестве интерфейса руководителям предприятия предлагается набор стандартных отчетов и графиков, настраиваемых на потребности руководителя через систему меню. Часто в качестве интерфейса предлагаются диаграммы Ишикава, представляющие собой саморазворачивающееся дерево показателей, в котором листья ветвей раскрашиваются в разные цвета, символизирующие характер состояния показателя (нормальный, тревожный, кризисный). Лист любой ветви дерева может быть развернут а таблицу значений показателя или график.
Подсистема WEB – публикации.
Подсистема WEB – публикации предполагает преобразование полученной из ИХ информации в HTML – вид, доступный для ее просмотра удаленными клиентами с помощью браузеров Интернета.