Для данной архитектуры в примере с поиском отношения прибыль/расходы вычисление этого отношения следовало бы выполнять на сервере приложений. В ROLAP-системах сервер приложений выполняет соединения таблиц в соответствии с пользовательским запросом. Кроме того, сервер приложений может осуществлять динамическое агрегирование данных. В DOLAP-системах сервер приложений может хранить клиентские гиперкубы.

Логическое разделение системы на три уровня не означает наличия трех физических уровней обработки. Теоретически все три уровня могут быть реализованы на одной машине. Наличие трех логических уровней означает, во-первых, строгое разделение обязанностей между уровнями и, во-вторых, регламентацию связей между ними. Так, например, клиент не может непосредственно обратиться к корпоративному серверу.

3. Интеллектуальный анализ данных

Интеллектуальный анализ данных (ИАД) обычно определяют как метод поддержки принятия решений, основанный на анализе зависимостей между данными. В рамках такой общей формулировки обычный анализ отчетов, построенных по базе данных, также может рассматриваться как разновидность ИАД. Чтобы перейти к рассмотрению более продвинутых технологий ИАД, посмотрим, как можно автоматизировать поиск зависимостей между данными.

Существует два подхода. В первом случае пользователь сам выдвигает гипотезы относительно зависимостей между данными. Фактически традиционные технологии анализа развивали именно этот подход. Действительно, гипотеза приводила к построению отчета, анализ отчета к выдвижению новой гипотезы и т. д. Это справедливо и в том случае, когда пользователь применяет такие развитые средства, как OLAP, поскольку процесс поиска по-прежнему полностью контролируется человеком. Во многих системах ИАД в этом процессе автоматизирована проверка достоверности гипотез, что позволяет оценить вероятность тех или иных зависимостей в базе данных. Типичным примером может служить, такой вывод: вероятность того, что рост продаж продукта А обусловлен ростом продаж продукта В, составляет 0,75.

Второй подход основывается на том, что зависимости между данными ищутся автоматически. Количество продуктов, выполняющих автоматический поиск зависимостей, говорит о растущем интересе производителей и потребителей к системам именно такого типа. Сообщается о резком росте прибылей клиентов за счет верно найденной, заранее неизвестной зависимости. Упоминается пример сети британских универсамов, где ИАД применялся при анализе убытков от хищений товаров в торговых залах. Было обнаружено, что к наибольшим убыткам приводят хищения мелких "сопутствующих" товаров: ручек, батареек и т. п. Простой перенос прилавков с этими товарами ближе к расчетным узлам позволил снизить убытки на 1000%.

Сегодня количество фирм, предлагающих продукты ИАД, исчисляется десятками, однако, не рассматривая их подробно, приведем лишь классификацию процессов ИАД, применяющихся на практике.

Процессы ИАД подразделяются на три большие группы: поиск зависимостей (discovery), прогнозирование (predictive modelling) и анализ аномалий (forensic analysis). Поиск зависимостей состоит в просмотре базы данных с целью автоматического выявления зависимостей. Проблема здесь заключается в отборе действительно важных зависимостей из огромного числа существующих в БД. Прогнозирование предполагает, что пользователь может предъявить системе записи с незаполненными полями и запросить недостающие значения. Система сама анализирует содержимое базы и делает правдоподобное предсказание относительно этих значений. Анализ аномалий - это процесс поиска подозрительных данных, сильно отклоняющихся от устойчивых зависимостей.

В системах ИАД применяется чрезвычайно широкий спектр математических, логических и статистических методов: от анализа деревьев решений (Business Objects) до нейронных сетей (NeoVista). Пока трудно говорить о перспективности или предпочтительности тех или иных методов. Технология ИАД сейчас находится в начале пути, и практического материала для каких-либо рекомендаций или обобщений явно недостаточно.

Необходимо также упомянуть об интеграции ИАД в информационные системы. Многие методы ИАД возникли из задач экспертного анализа, поэтому входными данными для них традиционно служат "плоские" файлы данных. При использовании ИАД в СППР часто приходится сначала извлекать данные из Хранилища, преобразовывать их в файлы нужных форматов и только потом переходить собственно к интеллектуальному анализу. Затем результаты анализа требуется сформулировать в терминах бизнес-понятий. Важный шаг вперед сделала компания Information Discovery, разработавшая системы OLAP Discovery System и OLAP Affinity System, предназначенные специально для интеллектуального анализа многомерных агрегированных данных.

Заключение

Создание СППР на основе хранилищ данных - сложный, но обозримый процесс, требующий знания бизнеса, программно-технического инструментария и опыта выполнения крупных проектов. Вместе с тем внедрение подобных систем может дать преимущества в бизнесе, которые будут тем ощутимее, чем раньше организация начнет создание СППР. По прогнозам консалтинговой фирмы Gartner Group, к 2010 году примерно 90-95% компаний будут использовать хранилища данных.

Значимость информационных систем подобного уровня признается и представителями большинства российских компаний. Однако в силу ряда причин, инициативные или заказные работы ведутся зачастую достаточно бессистемно, в основном в двух направлениях:

- закупка и тестирование разнообразных продуктов, применяемых при создании СППР и ХД (к сожалению, большинство из них плохо сопрягаются друг с другом, из-за чего создается ложное впечатление "неподъемности" проблемы);

- решение частного вопроса о повышении производительности отчетных систем путем локального перепроектирования структуры хранения или перехода на более современные и сложные программные средства.

Список литературы

1. Система поддержки принятия решений в человеко-машинных системах управления. Труды Института проблем управления РАН им. В.А.Трапезникова. Том УШ. М.: ИПУРАН, 2000г. с. 46-59.

2. Арлазаров В.Л., Журавлев Ю.И., Ларичев О.И., Лохин В.М., Макаров И.М., Рахманкулов В.З., Финн В.К. Теория и методы создания интеллектуальных компьютерных систем // Информационные технологии и вычислительные системы. -1998. -№1.

3. Валькман Ю.Р. Интеллектуальные технологии исследовательского проектирования. -Киев.: Port-Royal. -1998.

4. Комарцова Л.Г. Оптимизация вычислительной системы на ее имитационной модели. // Вестник МГТУ им. Н.Э.Баумана. - сер. "Приборостроение". -1999. -№2. -С.48-60.

5. Литвак Б.Г. Экспертные технологии управления. М.: Дело, 2004г.

6. Трахтенгеру Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. – М.: Наука, 1998.

7. Чекинов Г.П., Куляница А.Л., Бондаренко В.В. Применение ситуационного управления в информационной поддержке принятия решений при проектировании организационно-технических систем // Информационные технологии в проектировании и производстве, № 2, 2003.