Обучающиеся агенты - независимость и способность к обучению и приспосабливанию к изменяющимся обстоятельствам.

Под «анализом данных» понимают действия, направленные на извлечение из них информации об исследуемом объекте и на получение по имеющимся данным новых данных. Интеллектуальный анализ данных (ИАД) — общий термин для обозначения анализа данных с активным использованием математических методов и алгоритмов.

В общем случае процесс ИАД состоит из трех стадий;

1. выявление закономерностей;

2. использование выявленных закономерностей для предсказания неизвестных значений;

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

Иногда выделяют промежуточную стадию проверки достоверности найденных закономерностей.

Существующие системы ИАД подразделяют на исследо­вательские, ориентированные на специалистов и предназна­ченные для работы с новыми типами проблем; прикладные, рассчитанные на аналитиков, менеджеров, технологов и решающие типовые задачи (в прикладных системах целесообразно реализовывать не методы, а типовые виды рассуждений, характерные для проблемной области).

Для проведения автоматического анализа данных, на­копленных предприятием в течение жизненного цикла, ис­пользуются технологии под общим названием Data Mining. Data Mining — это технология обнаружения я «сырых» данных ранее неизвестных нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретаций знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Алгоритмы, используемые в Data Mining требуют большого количества вычислений, что ранее считалось сдерживающим фактором широкого практического их применения, однако рост производительности современных процессоров снял остроту этой проблемы.

Наибольшее распространение полу­чили следующие методы Data Mining: нейронные сети, деревья решений, алгоритмы кластеризации, алгоритмы обнаружения ассоциативных связей между событиями и т.д.

Деревья решений представляют собой иерархическую древовидную структуру классифицирующих правил типа «если-то». Для отнесения некоторого объекта или ситуации к какому-либо классу следует ответить на вопросы. При положительном ответе осуществляется переход в правому узлу следующего уровня дерева, отрицательном — к левому узлу.

приоритет по­степенно смещается в сторону логических алгоритмов поиска в данных «если — то» правил. Результаты таких алгоритмов эффективны и легко интерпретируются. Главная проблема метода - проблема перебора вариантов за приемлимое время.

В основе концепции ОLАР лежит принцип многомерного представления данных. правила, кото­рым должен удовлетворять программный продукт класса ОLАР:

1. Многомерное концеп­туальное представле­ние данных; 2.Прозрачность; 3.Доступность; 4.Устойчивая производительность; 5.Клиент-серверная архитектура; 6.Равноправие измерений; 7.Поддержка многопользовательского режима; 8.Гибкий механизм генерации отчетов и др.;

Достоинства использования многомерных БД в сис­темах оперативной аналитической обработки:

• поиск и выборка данных осуществляются значительно быстрее.

•простота включения в информационную модель разно­образных встроенных функций.

Управление знаниями - систематическое приобретение, синтез, обмен и использование опыта для достижения успеха в бизнесе или в управлении компанией.

выделяют два типа знаний:

Явные знания — знания, представленные в компании в виде должностных инструкций, регламентов и положений о деятельности подразделений, корпоративные учебные пособия и другое.

Неявные знания — знания, носителем которых является человек (продукт личного опыта), их нельзя увидеть, сложно задокументировать, передать их можно только посредством личного и непосредственного общения. Они могут содержаться в корпоративном хранилище данных, для извлечения которых используются технологии искусственного интеллекта и статистики.

Управлять знаниями так, как управляют, например, фи­нансовыми ресурсами, нельзя, но можно управлять взаимо­действиями явных и неявных знаний, способствовать их об­мену на уровне групп, индивидуальном и корпоративном уровнях, управлять переходом знаний из одной формы в дру­гую. Процедуры взаимодействия могут быть реализованы в портале управления знаниями.

Портал управления знаниями — это корпоративный информационный портал для управления взаимодействием на уровне знаний сотрудников организации, рабочих групп собственно организации.

Система управления содержимым/контентом - программный комплекс, который позволяет управлять электронным контентом.

Системы бизнес-интеллекта (Business Intelegence) – класс информационных систем, которые позволяют преобразовывать разрозненные и необработанные данные операционной деятельности предприятия в структурированную инфу и знания, используемые для принятия управленческих решений.

По оценкам агентства IDС рынок Business Intelegence состоит из 5 секторов:

1. OLAP-продукты

2. Инструменты добычи данных

3. Средства построения Хранилищ и Витрин данных

4. Управленческие информационные системы и приложения

5. Инструменты конечного пользователя для выполнения запросов и построения отчетов.

Как правило, функции BI включают поддержку принятия решений, запросы и отчетность, аналитическую обработку оnline, статистический анализ, прогнозирование и количественный анализ.

Потенциальными потребителями BI-систем являются телекоммуникационные компании, банки, промышленные предприятия и сфера торговли, государственные управленческие структуры; крупные компании и холдинги, отрасли энергетики, нефтехимии и др.

Потребность в системах искусственного интеллекта возникает по мере достижения предприятием достаточно высокой культуры управления.