ry and reporting tools).
Інформаційно-аналітіческне системи: - Enterpraise Imorniation Sytem (EIS).
У залежності від завдань, дані можуть комбінуватися один з одним, а також включатися в якості складових частин в інформаційні системи підприємстві. Розглянемо дані види систем ВТ докладніше, сховище даних - предметно орієнтована БД. призначена для бізнес-аналізу та підготовки звітів з метою підтримки прийняття рішенні на підприємстві. Для їх побудови використовуються системи управління базами даних. При організації сховища дотримуються наступних принципів:
? Принцип проблемно-орієнтованої орієнтації - дані групуються відповідно до предметними областями, які ними описуються.
? Тимчасова залежність-дані коректні і точні в тому випадку, коли вони прив'язані до деякого моменту часу.
? Незмінюваність - дані надходять тільки з зовнішніх джерел, не коригуються, не видаляються.
? Інтегрованість даних - дані призначаються для потреб всього підприємства, а не тільки однієї функцій бізнесу.
Системи оперативної аналітичної обробки даних - це технології призначені для підготовки агрегованої інформації на основі великих масивів даних. Одна з характерних особливостей даних систем - висока швидкість обробки запитів. Існують три типи OLAP:
? багатовимірна OLAP (OLAP - MOLAP) - класична схема. Використовує підсумовуючу БД з просторовою схемою даних, в якій зберігаються як базові дані, так і агрегати:
? реляційна OLAP (Relational OLAP - ROLAP) - дані зберігаються в реляційних таблицях. агрегати поміщаються в додаткові створювані реляційні таблиці.
? гібридна OLAP (Hybrid OLAP - HOLAP) - зберігає базові дані в реляційних таблицях і агрегати в багатовимірних таблицях.
На сьогоднішній день в інформаційних системах перспективним напрямком є ??інтелектуальний аналіз даних - Data Mining - процес виділення нових знанні на основі великих масивів даних, накопичених в організації. Кістяк методів такого аналізу становлять різні методи класифікації, моделювання і прогнозування, засновані на застосуванні штучних нейронних мереж, генетичних алгоритмів, нечіткої логіки. Також нерідко до методів Data Mining відносяться такі статистичні методи як, наприклад, регресійний і кореляційний аналіз, аналіз часових рядів.
Спочатку, постановка задачі для Data Mining формується таким чином: по-перше, є достатньо велика база даних по-друге, є припущення, що в даній БД знаходиться «приховані» знання.
Зупинимося докладніше на терміні «приховані знання». Для того, щоб вважати знання «прихованими», вони повинні відповідати таким вимогам:
. Знання повинні бути практично корисними - вони повинні представляти значимість для компанії.
. Дані знання не повинні бути тривіальними, тобто, вони повинні бути не-обнаружімое при використанні простих методів аналізу.
. Знання повинні бути невідомими до цього моменту, т е., їх не можна використовувати для підтвердження раніше отриманих відомостей
. Добуті знання повинні бути Скриптової - вони повинні легко пояснюватися в термінах предметної області.
Інформаційно-аналітичні системи - включають в себе перераховані вище компоненти будучи інтегрованим рішенням. Також в них використовується програмне забезпечення. Реалізує процес ETL (Extract. Transform Load - Витяг, перетворення, завантаження) - одні з центральних процесів в управлінні корпоративними сховищами даних. Даний процес складається з наступних стадій:
? Дані витягуються з зовнішніх джерел.
? Дані проходять очистку і трансформацію. для відповідності бізнес-моделі
? Дані завантажуються в сховище.
У схемі типового ETL-процесу можна відзначити такі етапи:
. Дані витягуються з систем джерел.
. Витягнуті дані зберігаються в інтерфейсні таблиці.
. Дані з інтерфейсних таблиць захоплюються і перетворюються за певним бізнес-правилами.
. Дані зберігаються в таблицях оперативного зберігання.
. Процеси завантаження даних зчитують дані з таблиць оперативного зберігання.
. Проводиться перевірка посилальної цілісності і завантаження даних в область детальних даних.
. агрегаційна процеси проводять читання детальних даних.
. Агрегаційні процеси виробляють агрегацію і запис даних в області постійного зберігання.
1.3 Особливості застосування інформаційних технологій у маркетинговій діяльнос...
