3. Заснована на знаннях (інтелектуальна) технологія

Заснована на знаннях (інтелектуальна) технологія передба­чає впровадження в інформаційні системи та відповідні при­кладні програми елементів штучного інтелекту, зокрема баз знань і правил виводу для оброблення якісної інформації і природної мови для створення користувацького інтерфейсу. ІС, котрі містять у собі елементи штучного інтелекту, назива­ються інтелектуальними інформаційними системами.

До ІС, які повністю базуються на знаннях і правилах мані­пулювання з ними, належать експертні системи.

Останніми роками створено нові інформаційні технології, зокрема: OLAP, сховища даних, програмні агенти, котрі за­стосовують як самостійно, так і в компонентах інформаційних систем.

4. Olap-, molap-, rolap-технології

OLAP (абревіатура від On-line Analogical Processing) фактич­но означає не окремі конкретні програмні продукти, а техноло­гію багатовимірного аналізу даних, основу якої започаткувала опублікована в 1993 р. праця Е. Ф. Кодда "OLAP для користувачів-аналітиків: яким він повинен бути".

Усі OLAP-системи побудовані на двох базових принципах:

1. усі дані, необхідні для прийняття рішень, мають бути попе­редньо агреговані на всіх відповідних рівнях і організовані так, аби забезпечити максимально швидкий доступ до них;

2. мова маніпулювання даними базується на бізнес-поняттях.

В основі технології OLAP лежить концепція гіперкуба мо­делі даних. У зв'язку з цим залежно від відповіді на запитання про те, чи існує гіперкуб як окрема фізична структура чи це лише віртуальна модель даних, розрізняють два основні типи аналітичної обробки даних: MOLAP і ROLAP.

MOLAP (Multidimensional OLAP) — це багатовимірна OLAP-система, в котрій гіперкуб реалізується як окрема база даних нереляційної структури, яка забезпечує багатовимірне зберігання, обробку і подання даних. Ця структура забезпечує максимально ефективний доступ до даних (за швидкістю), про­те потребує додаткового ресурсу пам'яті.

У ROLAP (Relational OLAP) багатовимірна структура реа­лізується реляційними таблицями, тобто гіперкуб — це лише користувацький інтерфейс, котрий емулюється на звичайній реляційній СКБД. Така структура забезпечує зберігання вели­ких обсягів інформації, проте є менш продуктивною з погляду ефективності OLAP-операцій.

Недоліки основних типів OLAP-технології зумовили появу нового класу аналітичних інструментів — HOLAP-системи, що забезпечує гібридну (hybrid) оперативну аналітичну обробку даних із реалізацією обох підходів, тобто з доступом як до да­них багатовимірних баз даних, так і до даних реляційного типу.

5. Сховище даних

Сховище даних (Data Waren House) як особлива форма організації бази даних, котра призначена для зберігання у по­годженому вигляді історичної інформації, що надходить з різ­них оперативних систем та зовнішніх джерел, останнім часом набуває широкого розповсюдження в інформаційних системах, зокрема в СППР. І хоча з формального погляду сховище даних є різновидом звичайної БД, проектують їх по-різному.

Для звичайних БД процес створення відбувається за схемою:

1. вивчення предметної сфери;

2. побудова інформаційної мо­делі;

3. розробка на основі інформаційної моделі проекту бази даних;

4. створення БД.

Обов'язкові етапи створення сховищ даних інші, а саме:

• визначення інформаційних потреб користувачів стосовно даних, котрі нагромаджуються у базах даних операційних си­стем — систем обробки трансакцій OLTP — систем, що є дже­релами оперативних даних;

• вивчення локальних БД OLTP-систем;

• виокремлення для кожної БД підмножини даних, необ­хідних для завантаження у сховище даних;

• інтегрування локальних підмножин даних і розробка за­гальної погодженої схеми сховища.