Автоматизированные системы обработки данных системы поддержки принятия решений

     10. Алгоритмы ограниченного перебора, вычисляющие частоты комбинаций  простых логических событий в  подгруппах данных. 

     9.Интеграция OLAP и Data Mining

     Оперативная аналитическая обработка (OLAP) и интеллектуальный анализ данных (Data Mining) - две составные  части процесса поддержки принятия решений. Однако сегодня большинство  систем OLAP заостряет внимание только на обеспечении доступа к многомерным данным, а большинство средств Data Mining, работающих в сфере закономерностей, имеют дело с одномерными перспективами данных. Для увеличения эффективности обработки данных для систем поддержки принятия решений эти два вида анализа должны быть объединены.

     В настоящее время появляется составной  термин "OLAP Data Mining" (многомерный  интеллектуальный анализ) для обозначения  такого объединения. Существует три  основных способа формирования "OLAP Data Mining":

     1. "Cubing then mining". Возможность выполнения интеллектуального анализа должна обеспечиваться над любым результатом запроса к многомерному концептуальному представлению, то есть над любым фрагментом любой проекции гиперкуба показателей.

     2. "Mining then cubing". Подобно данным, извлечённым  из хранилища, результаты интеллектуального анализа должны представляться в гиперкубической форме для последующего многомерного анализа.

     3. "Cubing while mining". Этот гибкий способ  интеграции позволяет автоматически  активизировать однотипные механизмы  интеллектуальной обработки над результатом каждого шага многомерного анализа (перехода между уровнями обобщения, извлечения нового фрагмента гиперкуба и т.д.). 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     Заключение

     На  сегодняшний день не существует признанного  лидера в области производства программного обеспечения для построения систем СППР. Ни одна из компаний не производит готового решения, что называется «из коробки», пригодного к непосредственному использованию в производственном процессе заказчика. Создание СППР всегда включает в себя стадии анализа данных и бизнес-процессов заказчика, проектирования структур хранилища с учетом его потребностей и технологических процессов.

     Несколько десятков различных фирм выпускают  продукты, способные решать те или  иные задачи, возникающие в процессе проектирования и эксплуатации систем СППР. Сюда входят СУБД, средства выгрузки/трансформации/загрузки данных, инструменты для OLAP-анализа и многое другое. Самостоятельный анализ рынка, изучение хотя бы нескольких таких средств - непростая и длительная задача.

     Учитывая  размер вовлекаемых финансовых и  других ресурсов, сложность и многоэтапность проектов построения систем СППР очевидна высокая стоимость ошибок проектирования. Ошибки выбора программного обеспечения  могут повлечь за собой финансовые расходы, не говоря уже об увеличении времени выполнения проекта. Ошибки проектирования структуры данных могут вести как к неприемлемым производственным характеристикам, так и стоить времени потраченного на перезагрузку данных, которое порой достигает нескольких суток.

     Поэтому глубоко понимая архитектуру хранилищ данных, необходимо избегать всяких ошибок, что влечет за собой значительное сокращение времени выполнения проекта и возможность получить максимальную отдачу от внедрения СППР.     

     Так же в данной работе была предоставлена заявленная во введении ознакомительная информация о корпоративных базах данных. Для раскрытия темы были введены понятия данных, базы данных, системы управления базами данных, корпоративные информационные системы. Кратко о выше перечисленном:

     Базы данных представляют собой синтез структур данных и файловых структур.

     Система управления базами данных (СУБД) - комплекс программ, которые обеспечивают взаимодействие пользователя с базой данных.

     Корпоративная информационная система (КИС) - это масштабируемая система, предназначенная для комплексной автоматизации всех видов хозяйственной деятельности больших и средних предприятий, в том числе корпораций, состоящих из группы компаний, требующих единого управления.

     Далее были рассмотрены корпоративные  базы данных: OLTP-системы, главной задачей которых является выполнение большого количества коротких транзакций; хранилище данных - предметно-ориентированный, интегрированный, неизменчивый, поддерживающий хронологию набор данных, организованный для целей поддержки управления; витрина данных (Data Mart) - облегченный вариант хранилища данных, содержащий только тематически объединенные данные; OLAP - многомерное концептуальное представление данных, включая полную поддержку для иерархий и множественных иерархий; интеллектуальный анализ данных (Data Mining). Были рассмотрены их особенности, положительные и отрицательные черты, а так же возможности интегрирования данных систем.

     Использование подобного рода вспомогательных  средств века компьютерных технологий важно для получения максимальных результатов при минимальных затратах в анализе, сборе и хранении информации. Как было сказано "Кто владеет информацией, тот владеет миром", а кто умеет грамотно воспользоваться информацией - владеет Вселенной возможностей.

     С точки зрения экономики использование корпоративных баз данных для ведения бизнеса - необходимость в наше время. Неоспорима ценность скорости и качества обработки данных при использовании этих систем. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Список  использованных источников

1. Андрейчиков А.В. Интеллектуальные информационные системы /А.В. Андрейчиков, О.В. Андрейчикова. - М.: Финансы и статистика, 2004.

2. Борисов  Д.Н. Корпоративные информационные  системы. - Воронеж: Издательско-полиграфический  центр Воронежского государственного университета, 2007.

3. Запечников  С.В. Основы построения частных  сетей / С.В. Запечников, Н.Г. Милославская, А.И. Толстой. - М.: Горячая линия  - Телеком, 2003.

4. Ларичев О. И., Петровский А. В. Системы поддержки принятия решений. Современное состояние и перспективы их развития. // Итоги науки и техники. Сер. Техническая кибернетика. — Т.21. М.: ВИНИТИ, 1987, с. 131—164.

5. Лукьянов  Д.Б. Информатика и математика. Курс лекций. /Д.Б. Лукьянов.А.Н.  Прокопенко. - Белгород ООНИ и  РИД БелЮИ МВД России, 2004.

6. Рындин А.А. и др.; под ред.А. А. Рындина. Проектирование корпоративных информационных систем - Воронеж: Кварта, 2003.

7. Сараев А. Д., Щербина О. А. Системный анализ и современные информационные технологии //Труды Крымской Академии наук. — Симферополь: СОНАТ, 2006. — С. 47-59.

8. Столингс  В. Современные компьютерные сети / В. Столингс. - 2-е изд. - СПб.: Питер, 2003.

9. Хансен  Г. "Базы данных" - Москва: БИНОМ, 2009 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Контрольная работа