Средства визуализации OLAP-данных и результатов Data Mining

Универсальные средства визуализации OLAP-данных выпускают многие компании, такие, как Business Objects, Cognos, Panorama, ProClarity. Как правило, эти инструменты рассчитаны на пользователей, обладающих определенными познаниями в области баз данных и статистических методов анализа. Обычно подобные инструменты позволяют обращаться к хранилищам данных и OLAP-источникам различных производителей (например, к многомерным хранилищам на основе СУБД Oracle, Microsoft и IBM), получать срезы многомерных данных и строить на их основе диаграммы. Зачастую производители этих инструментов поставляют также middleware-серверы, предназначенные для выполнения анализа данных и предоставления результатов для отображения в клиентских приложениях, а также средства создания решений на основе клиентских инструментов и middleware-серверов (например, библиотеки классов или элементы управления ActiveX). Учитывая, что ситуация со стандартами в области бизнес-аналитики все еще далека от идеальной (в отличие от реляционных СУБД, для многомерных СУБД пока нет ни общепринятого стандарта языка запросов, аналогичного языку SQL, ни универсальных механизмов доступа к данным, аналогичных ODBC или OLEDB), применение подобных средств может в той или иной степени решить проблему создания аналитических приложений в компаниях, использующих СУБД и OLAP-средства от нескольких различных производителей.

Производители OLAP-средств, в частности, Oracle и IBM, нередко сами выпускают рассчитанные на пользователей клиентские приложения для доступа к OLAP-хранилищам, созданным на основе их же серверных средств. Так, у корпорации Oracle имеется даже несколько таких продуктов, объединенных в пакет Oracle Business Intelligence. Кроме того, в последнее время получили широкое распространение дополнительные модули для электронных таблиц, предназначенные для визуализации OLAP-данных. Так, средства отображения данных аналитических служб Microsoft SQL Server доступны пользователям Microsoft Excel 2000 и более поздних версий, а компании Oracle и Hyperion выпускают встраиваемые в тот же Excel дополнительные модули доступа к собственным OLAP-хранилищам.

Стоит отметить и расширение в последние годы спектра аналитических продуктов, ориентированных на обслуживание определенных отраслей (например, розничной или оптовой торговли, финансовых услуг). Их выпускают и перечисленные выше компании, и ряд других производителей, в частности, поставщики систем управления предприятиями и других отраслевых бизнес-приложений.

Средства генерации отчетов

Отчет представляет собой документ, содержимое которого динамически формируется на основе информации, содержащейся в базе данных. На рынке ПО сейчас представлено немало средств создания отчетов: как отдельных продуктов, так и входящих в состав средств разработки приложений или СУБД, и реализованных в виде либо серверных служб, либо клиентских приложений. Как правило, средства создания отчетов поддерживают широкий спектр универсальных механизмов доступа к данным (ODBC, OLE DB, ADO.NET), нередко - средства прямого доступа к наиболее популярным СУБД с помощью их клиентских API, содержат средства деловой графики, интегрируются с офисными приложениями, позволяют публиковать отчеты в Интернете, включают классы или компоненты, предназначенные для создания приложений, реализующих (наряду с другими возможностями) генерацию отчетов.

Безусловный лидер рынка средств создания отчетов - продукт Crystal Reports, принадлежащий компании Business Objects. Он поставляется как отдельно, так и в составе продуктов других производителей, начиная со средств разработки приложений и заканчивая геоинформационными системами. Существует и серверная версия этого продукта, предназначенная для обеспечения отчетами большого количества пользователей. Помимо Crystal Reports, существует несколько менее популярных продуктов подобного класса.

В настоящем обзоре мы рассмотрели основные технологии, лежащие в основе современных аналитических приложений. Как видно, выбор и технологий, и реализующих их продуктов достаточно широк, особенно с учетом факта наличия подобных средств в составе современных серверных СУБД и широкого спектра клиентских средств для визуализации результатов анализа и создания аналитических отчетов. Тем не менее отсутствие общепринятых стандартов в области бизнес-аналитики пока что создает определенные проблемы при создании использующих ее решений.

Глоссарий 4

Технология обработки и интеграции информации, полученной из различных источников, включает в себя три уровня:

- уровень оперативной обработки запросов;

- уровень оперативной аналитической обработки данных;

- уровень поддержки принятия решений об управлении технологическим процессом и ремонтом оборудования.

Задача аналитика - находить закономерности в больших массивах данных

OLAP- (Online Analytical Processing), т. е. оперативный анализ данных

OLAP - это совокупность концепций, принципов и требований, лежащих в основе программных продуктов, облегчающих аналитикам доступ к данным.

Fast(Быстрый) - анализ должен производиться одинаково быстро по всем аспектам информации. Приемлемое время отклика - 5 с или менее.

Analysis (Анализ) - должна быть возможность осуществлять основные типы числового и статистического анализа, предопределенного разработчиком приложения или произвольно определяемого пользователем.

Shared(Разделяемый) - множество пользователей должно иметь доступ к данным, при этом необходимо контролировать доступ к конфиденциальной информации.

Multidimensional (Многомерный) - это основная, наиболее существенная характеристика OLAP.

Хранилища данных должны обеспечивать высокую скорость получения данных, возможность получения и сравнения, так называемых срезов данных, а также непротиворечивость, полноту и достоверность данных. OLAP (On-Line Analytical Processing) является ключевым компонентом построения и применения хранилищ данных. Эта технология основана на построении многомерных наборов данных — OLAP-кубов, оси которого содержат параметры, а ячейки — зависящие от них агрегатные данные.
Создание хранилищ данных (Data warehouses)- процесс сбора, отсеивания и предварительной обработки данных с целью предоставления результирующей информации пользователям для статистического анализа (а нередко и создания аналитических отчетов).

Data Mining- процесс поиска корреляций, тенденций, взаимосвязей и закономерностей между данными посредством различных математических и статистических алгоритмов: кластеризации, создания субвыборок, регрессионного и корреляционного анализа.

Концепт (атомарная информационная единица) – структурный (условно неделимый) информационный элемент M^(D), в котором хранятся сведения об объекте, событии или явлении, относящиеся к предметной области D.