ХД, требов-я, отличие ХД от БД.



ХД предм-о-ориентиров-я, интегриров-я, неизменч-я, неразруш-я совокуп-ть данных, предназнач-я для ППР.

Треб-я: поддержка высокой V-ти получения д-х из хран-ща; наличие удобных утилит просмотра д-х в хр-ще; поддержка внутренней непротивореч-ти д-х; возможность получ-я и сравн-я срезов д-х; полнота и достоверность ХД; поддержка качеств-го проц-а пополнения д-х. Отличия: БД: выполнения трансакций, подвержены постоян-м измен-м, явлся источником д-х, попадающих в ХД; ХД: подготовка инф-и для принятия реш-й, относит-но стабильны, могут пополнятся за счет внешних источников.

 

Технол-и подсистем анализа.

Регламентированные запросы(введение отчётности OLAP); Оперативный анализ данных (OLAP); Интеллектуальный анализ данных (Data Mining).

Данные-OLTP-с-мы (поверхностная обработка по запросам), OLAP (неглубокая обработка по выявлению трендов и шаблонов): Знания - Data Mining (глубокая обработка по выявлению скрытых тенденций).

 

Структура ХД. Витрины данных. Стр-ра: 1.Таблица фактов -она содержит сведения об объ-х или событиях, совокупность кот-х будет анализиров-я. Вкл: 1)факты, связ-е с транзакциями (основано на событиях); 2)факты, связ-е с моментальн-и снимками»(в опред-й мом-т t); 3)факты, связ-е с элем-ми документа(основ-ы на докум-е); 5)факты, связ-е с событиями или состоянием объ-та. 2.Табл. измерений – содержат неизменяемые данные: 1)содержат min 1 описат-е поле 2)каждая табл. измерений должна находиться в отнош-и «1 ко многим» с табл-й фактов; 3)если каждое измерение содержится в одной табл-е измерений, такая схема ХД «звезда» иначе снежинка. Витрины Д- многомерный экстракт ХД, предназн-й для анализа определенной предметн-й обл-и и доставки аналитич-х Д-х потребит-лю.

 

OLAP-системы

Технол-я комплексн-о многомерного анализа д-х. 1993- описана концепция OLAP; 1995- сформулир-н тест: быстрый(5с.) ан-з раздел-й многомер-й инф-и. 12 правил OLAP-сис-мы(Кодом):

1)многомер-ть, 2)прозрач-ть, 3)доступ-ть, 4)производит-ть, 5)неогранич-е перекрестные операции, 6)равноправие измерений, 7) поддержка многопользов-го режима, 8) клиент-серверная архит-ра, 9)интуитивная манипуляция данными, 10)гибкие возможн-и получ-я отчетов, 11)неогранич-я размерность и число уров-й агрегации. 12)динамичес-я сборка разреж-х материалов. Архитектура OLAP-системы:

OLAP-сервер - обеспечивает хранение данных, объединяют с ХД или витринами данных; OLAP-клиент – предоставл-т пользов-ю интерфейс к многомерной модели данных.

35. Технологии Data Mining. Добыча данных- исследование и обнаружение сис-й в "сырых" данных скрытых знаний, которые ранее не были известны, нетривиальны, практически полезны, доступны для интерпретации.

Data Mining изучает процесс нахождения новых, действительных и потенциально полезных знаний в базах данных. Возник на пересечении сис-м БД, стат-ки и искусств-го интеллекта. Напр-я развития: м-ды стат. обработки Д; экспертные м-ды, «деревья решений»; м-ды, основан-е на нечётких множествах: м-ды нейронных сетей, м-ды визуализации Д. Прим: потребит-я корзина.

 

Структурная схема КИС.

АСУ ТП(автомат-я сис-ма управл-я технич-м проц-м):1)ERP-( планиров-е ресурсов); 2)DSS(СППР).

СУЗ(сис-ма управл-я знан-ми): 1)DW(ХД), 2)шлюз для обмена знаниями с внешней ИС- внешняя ИС

Информ-й портал.

Инф-й портал- веб-сайт, организов-й как многоуров-е объедин-е различ-х ресур-в и сервисов, обновление кот-х происходит в реальном t. Типы инф-и, включаемые в портал: документы (текстовые рес-сы); Media рес-сы – image, video – все, что есть в документе;

Ссылки на др. докум-ы (web – рес-сы);

Таблицы, отчеты, презентации; Структура портала:1)Презентац-ая часть (меню, участники, новостной блок, услуги др.); 2)Информац-ая часть (первичная, инф-я, аналит-я инф-я).; 3)Администр-я часть (регистрация, ограничение доступа, поиск инф-и, средства эксп-импорта инф-и). Осн-е характер-и портала: сбор инф-и;


Дата добавления: 2018-02-18; просмотров: 237; ЗАКАЗАТЬ РАБОТУ