Ингеграция OLAP и ИАД

Оперативная аналитическая обработка и интеллектуальный пяти данных – две составные части процесса поддержки принятия решений. Однако большинство систем OLAP заостряет внимание только на обеспечении доступа к многомерным данным, а большинство средств ИАД, работающих в сфере закономерностей, имеют дело с одномерными перспективами данных. Эти анализа должны быть тесно объединены, т. е. системы ОLAP должны фокусироваться не только на доступе на поиске закономерностей (рис. 5.22). Как заметил N. Raden, «многие компании создали... прекрасные хранилища данных, идеально разложив по полочкам горы неиспользуемой информации, которая сама по себе не обеспечивает ни быстрой, ни достаточно грамотной реакции на рыночные события».

В последнее время появилось обобщенное понятие «OLAP Data Mining» (многомерный интеллектуальный анализ) или «OLAP Mining» для обозначения такого объединения, причем определились несколько вариантов интеграции двух технологий:

• cubing then mining. Возможность выполнения интел­лектуального анализа должна обеспечиваться над любым результатом запроса к многомерному концептуальному представлению, т. е. над любым фрагментом любой проек­ции гиперкуба показателей;

• mining then cubing. Подобно данным, извлеченным из хранилища, результаты интеллектуального анализа должны представляться в гиперкубической форме для последующего многомерного анализа;

• 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.).

К сожалению, очень немногие производители предоставляют сегодня достаточно мощные средства интеллектуального анализа многомерных данных в рамках систем OLAP. Проблема также заключается в том, что некоторые методы ИАД (байесовские сети, метод

k- ближайшего соседа) неприменимы для задач мно­гомерного интеллектуального анализа, так как основаны на оп­ределении сходства детализированных примеров и не способны работать с агрегированными данными.

Контрольные вопросы

1. Перечислите функции файловых систем.

2. Какова общая организация ФС NTFS?

3. Какие атрибуты файлов вам известны?

4. Охарактеризуйте разновидности размещения файлов в NTFS.

5 Каким образом осуществляется сжатие данных в NTFS?

6. Дайте определение понятия «База данных».

7. Перечислите преимущества и недостатки использования баз данных.

8. Определите основные функции и назначение СУБД.

9. Дайте основные характеристики моделей данных.

10. Что такое реляционное исчисление?

11. Перечислите основные компоненты логической и физической структу­ры БД.

12. Что такое транзакции?

13. Назовите отличительные особенности использования баз данных в ИС.

14. Перечислите основные требования, предъявляемые к базам данных.

15. Определите назначение и организацию инвертированного списка.

16. В чем заключается страничная организация данных?

17. Что такое хранилища данных?

18. Перечислите основные свойства OLAP-технологий.

19. В чем различие ROLAP и MOLAP?