23. Использование в фтс России систем, ориентированных на анализ данных. Хранилища данных в еаис. Методы аналитической обработки данных в хранилище.

При построении 1-й очереди ЕАИС акцент делался на классические методы проектирования базы данных, то есть на системы, ориентированные на обработку транзакций в реальном времени (On-Line Transaction Processing – OLTP).

OLTP системы ориентированы на выполнение транзакций, инф-я в них носит оперативный характер. Записи в OLTP сис-мах могут регулярно добавляться, удаляться и редактироваться.

OLTP сис-ма выдает ответы на простые вопросы типа "Каков был уровень импорта товара N в регионе M в январе 2004 года?" Традиционные системы OLTP оперируют такими понятиями, как сущность, связь, функциональная декомпозиция и анализ изменения состояний.

В сис-мах OLTP инф-я хранится в виде, пригодном для детальной ревизии данных. Если пользователя интересует кредитный счет экспортера, он должен получить подробную информацию о каждой операции. "Какие участники ВЭД наиболее выгодны с позиции таможенных платежей и почему?" или "Какие возможности в техн-гии валютного контроля упускаются?".

Хранилища данных

Для получения интересующей их информации лица, принимающие решение, или аналитики обращаются к специализированным компьютерным сис-мам поддержки

принятия решения СППР с запросами. Эти запросы в большинстве случаев более сложные, чем те, которые применяются в сис-мах операционной обработки данных,

например.

Хранилища данных в ЕАИС. Понятие о хранилищах данных появилось в ЕАИС при построении ее первой очереди, развивалось при построении второй очереди и является магистральным направлением построения её третьей очереди. Своей популярностью они, в первую очередь, обязаны строгой ориентации на конечного потребителя инф-ной продукции, а также тому факту, что практически не требуют от рядового пользователя таможенных органов освоения принципиально новых приемов работы с данными.

Временные характеристики показателей (динамический ряд), составляющих информационных хранилищ данных, сохраняются как основа там-ой стат. при

трансформации на новую платформу третьей очереди ЕАИС. Необходимое дополнение к ним – системы поддержки принятия решения, позволяющие отбирать нужную

информацию и получать быстрые ответы на сложные деловые вопросы. На рис. 5.9 представлена построенная на этих принципах схема ИРС "Доход".

Использование информационных хранилищ данных позволяет повысить качество обслуживания, а также число услуг, предоставляемых ЕАИС как таможенным органам, так и внешним неторговым организациям.

Методы аналитической обработки данных в хранилище

В аналитических сис-мах для обработки данных используется очень широкая номенклатура методов. Это и традиционные статистические методы регрессионного, факторного, дисперсионного анализа, анализа временных рядов, а также методы, основанные на искусственном интеллекте. К последним, как правило, относят:

нейронные сети, нечеткую логику, генетические алгоритмы, методы извлечения знаний. В совокупности они именуются методами интеллек-го анализа данных. Часто используется англоязычный термин "data mining" (дословно – добыча знаний). Эти методы развивают традиционные статистические подходы, находя применение там, где обычные приемы невозможно использовать в силу отсутствия точных зависимостей, описывающих анализируемые процессы. Техн-гии интеллек-го анализа данных способны существенно расширить круг практически значимых задач, решаемых с использованием вычислительной техники.

В большинстве случаев средства анализа данных в СППР на основе ХД используются для решения следующих задач:

1) выделение в данных групп сходных по некоторым признакам записей (кластерный анализ);

2) нахождение и аппроксимация зависимостей, связывающих анализируемые параметры или события, а также поиск параметров, наиболее значимых в терминах конкретной задачи;

3) поиск данных, существенно отклоняющихся от выявленных закономерностей (анализ аномалий);

4) прогн-ие развития объектов различной природы на основе хранящейся ретроспективной информации об их состоянии в прошлом.