Когнитивные технологии бизнеса. Информационная инфраструктура Business Intelligence, Data Warehouse, Data Marts, OLAP, Data Mining

Системы бизнес-интеллекта Понятие систем бизнес-интеллекта (Business Intelligence, ВГ) объединяет различные средства и технологии анализа и обработки данных масштаба предприятия. Среди BI-систем можно выделить такие составляющие, как: хранилища данных (Data Warehouse), витрины данных (Data Marts), инструменты оперативной аналитической обработки (On-Line Analytical Processing, OLAP), средства обнаружения знаний (Data Mining), а также инструменты конечного пользователя, предназначенные для выполнения запросов и построения отчетов. Хранилища данных (Data Warehouse) находятся на следующем после транзакционных систем уровне аналитической пирамиды. Хранилища определяются как «предметно-ориентированные, интегрированные, стабильные, поддерживающие хронологию наборы данных, организованные для целей поддержки управления, призванные выступать в роли «единого и единственного источника истины», обеспечивающего менеджеров и аналитиков достоверной информацией, необходимой для оперативного анализа и принятия решений». Ценность хранилищ данных для менеджеров и экономистов заключается в том, что это - некая база данных масштаба предприятия, которая содержит определенную аналитическую информацию, обеспечивает ее оперативное представление в удобном для пользователя виде и обладает структурой, учитывающей отраслевую специфику деятельности организации. Витрины данных (Data Marts), как и хранилища, представляют собой структурированные информационные массивы, но отличие состоит в том, что витрины в еще большей степени являются предметно-ориентированными. Как правило, витрина содержит информацию, относящуюся к какому-либо определенному направлению деятельности организации. Поэтому информация в витрине данных хранится в специальном виде, наиболее подходящем для решения конкретных аналитических задач или обработки запросов определенной группы аналитиков. Есть два взгляда на витрины данных. В одном случае витрина, по сути дела, представляет собой часть хранилища, оптимизированную для запросов к данным конкретной предметной области, в том числе, для передачи этих данных для последующей обработки в OLAP-систему. В другом случае витрина - это OLAP-куб или его часть, оптимизированная для запросов пользователей к данным конкретной предметной области. Поэтому с точки зрения организации хранения данных витрины могут быть как реляционными, так и многомерными, но в любом случае они обладают таким общим свойством, как предметная ориентированность. OLAP-системы (On-Line Analytical Processing). Под термином OLAP понимают системы аналитической обработки данных в режиме реального времени. OLAP-системы могут обеспечить решение многих аналитических задач: анализ ключевых показателей деятельности, маркетинговый и финансово-экономический анализ, анализ сценариев, моделирование, прогнозирование и т. д. Такие системы могут работать со всеми необходимыми данными, независимо от особенностей информационной инфраструктуры компании. Особенность OLAP-систем состоит в многомерности хранения данных (в противовес реляционным таблицам), а также в предрасчете агрегированных значений. Это дает пользователю возможность строить оперативные нерегла- ментированные запросы к данным с использованием аналитических измерений. Кроме того, для OLAP-систем характерна предметная (а не техническая) структурированность информации, позволяющая пользователю оперировать привычными экономическими категориями и понятиями. Типичным представителем программных продуктов этого класса является разработка корпорации Hyperion - OLAP-сервер Hyperion Essbase. Средства обнаружения знаний (Data Mining). Соответствующие программные продукты обеспечивают выявление закономерностей в данных, позволяя аналитику получать качественно новую информацию (возможно, не содержащуюся в источнике данных явным образом) и таким способом формировать знания на основе данных. Здесь используются такие методы анализа данных, как фильтрация, дерево решений, ассоциативные правила, генетические алгоритмы, нейронные сети, статистический анализ. Системы бизнес-интеллекта, включающие реляционные и многомерные базы данных, в свою очередь, служат основой для систем верхнего уровня аналитической пирамиды - аналитических приложений