Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Менеджмент arrow ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В МЕНЕДЖМЕНТЕ
Посмотреть оригинал

Состав и принцип работы системы Deductor

Deductor — аналитическая платформа, которая позволяет в сжатые сроки создать эффективную систему поддержки принятия бизнес-решений. При помощи механизма импорта данных данные из разрозненных источников автоматически объединяются, что и позволяет создать единую аналитическую надстройку над всеми существующими в компании системами сбора и хранения данных (рис. 11.1).

Методики анализа OLAP, Knowledge Discovery in Databases и Data Mining применяются для решения многих задач, выполняемых аналитической платформой Deductor. Технологии, реализованные в Deductor, позволяют на базе единой архитектуры пройти все этапы построения аналитической системы: от создания хранилища данных до автоматического подбора моделей и визуализации полученных результатов. С использованием этих методик можно решить следующие прикладные задачи:

системы корпоративной отчетности — готовое хранилище данных с гибкими механизмами предобработки, очистки, загрузки, визуализации, позволяющими быстро создавать законченные системы отчетности в сжатые сроки;

Окно приветствия системы Deductor

Рис. 11.1. Окно приветствия системы Deductor

  • обработка нерегламентированных запросов — получение ответов на запрос;
  • анализ тенденций и закономерностей, планирование, ранжирование — понятная модель данных, которая позволяет проводить анализ по принципу «что-если», соотносит гипотезы со сведениями, хранящимися в базе данных и находит аномальные значения, оценивая последствия принятия бизнес-решений;
  • прогнозирование — на основе модели данных прогнозируются ситуации в будущем, причем при изменении ситуации не нужно перестраивать все, а необходимо всего лишь дообучить модель;
  • управление рисками — алгоритмы, реализованные в системе, определяют, какие характеристики объектов и как влияют на риски, что позволяет прогнозировать наступление рискового события и заблаговременно принимать необходимые меры к снижению размера возможных неблагоприятных последствий;
  • анализ данных маркетинговых и социологических исследований — анализ сведений об объектах в зависимости от изменения множества различных показателей;
  • диагностика — диагностирование различных проблем и их локализация;
  • обнаружение объектов на основе нечетких критериев — обнаружение объектов, основанное не на четких критериях, а на размытых формулировках.

Платформа Deductor используется для решения аналитических задач и включает в себя:

  • • механизмы получения информации из большого количества источников данных;
  • • полный спектр механизмов очистки и трансформации данных;
  • • мощные самообучающиеся алгоритмы построения моделей и обнаружения зависимостей;
  • • большой набор механизмов визуализации и экспорт результатов в различные форматы.

Имеются 3 варианта поставки Deductor: Academic, Professional и Enterprise (табл. 11.1).

Таблица 11.1

Варианты поставки Deductor

Версия

Назначение версии

Academic

Бесплатная версия для образовательных целей с ограниченными возможностями интеграции и автоматической обработки

Professional

Версия, рассчитанная на использование в рабочих группах и ориентированная на профессиональный анализ данных. Отсутствуют ограничения на количество обрабатываемых записей, а также предоставляются:

  • • возможность работать с множеством источников данных и использовать хранилище данных на базе СУБД Firebird;
  • • пакетное выполнение сценариев;
  • • все механизмы обработки и визуализации даных

Enterprise

Версия для промышленного корпоративного применения. Реализован весь функционал версии Professional, добавлены программные средства для удаленной работы с системой. В этой версии обеспечивается поддержка хранилищ данных на платформах Oracle и MS SQL, виртуального хранилища данных, реализация OLE сервера и др.

Deductor состоит из пяти интегрированных модулей, представленных в табл. 11.2.

Состав системы Deductor

Таблица 11.2

Элемент

системы

Функции

Studio

Импорт, обработка, визуализация и экспорт данных

Viewer

Рабочее место конечного пользователя

Warehouse

Многомерное хранилище данных, аккумуляция всей необходимой для анализа предметной области информации

Server

Удаленная аналитическая обработка данных

Client

Доступ к серверу из сторонних приложений и управление его работой

Процесс анализа данных делят на два этапа: построение моделей (создание сценариев обработки), которое выполняется в Deductor Studio и использование построенных моделей — Deductor Viewer.

Визуальное построение сценариев — принцип работы аналитика с Deductor Studio. Сценарий представляет собой последовательность действий, позволяющих получить из данных знания. Схема работы представлена на рис. 11.2.

Схема работы Deductor Studio

Рис. 11.2. Схема работы Deductor Studio

Работа сводится к комбинированию пяти операций и выполняется при помощи мастеров:

  • 1) подключение коннектора — настраивает параметры доступа для взаимодействия со сторонними системами, такие как Пользователь, Местоположение, Пароль и др. Для выгрузки и загрузки данных во внешнюю систему подключение настраивается один раз;
  • 2) импорт данных — при помощи мастера из набора данных выбираются интересующие таблицы, объекты, файлы;
  • 3) обработка — преобразование данных основывается на множестве методов обработки от расчета по формулам до самообучающихся алгоритмов, которые можно комбинировать произвольным образом, реализуя сложную логику анализа;
  • 4) визуализация используется на любом этане обработки, позволяя пользователю выбрать нужный вариант для отображения информации;
  • 5) экспорт результатов — завершающий шаг в сценарии обработки. Результаты выгружаются в других программах.

Deductor Studio позволяет аналитику автоматизировать рутинные операции по обработке данных и сосредоточиться на интеллектуальной работе: формализация логики принятия решений, построение моделей, прогнозирование (рис. 11.3).

Deductor Viewer позволяет использовать уже готовые модели для просмотра результатов, поэтому в этом режиме доступна панель управления Отчеты. Пользователю нужно выбрать интересующий отчет из списка и запустить его на выполнение (рис. 11.4). В Deductor Viewer используются функции:

  • • получение результатов обработки;
  • • изменение способа отображения;
  • • экспорт данных в офисные приложения;
  • • печать.

Deductor Warehouse — многомерное межплатформенное хранилище данных. Оно обеспечивает простой и прозрачный доступ к данным, контроль непротиворечивости и целостности информации, высокую скорость ее обработки. Структуры, содержащие информацию, представляют собой «звезду»: в центре находятся таблицы фактов (основные таблицы хранилищ данных), а от него «лучами» исходят измерения. Обычно таблица фактов содержит сведения об объектах или событиях, совокупность которых будет подвергаться анализу. Таблицы измерений содержат неизменяемые либо редко изменяемые данные, каждая из них должна находиться в отношении один-ко-многим с таблицей фактов.

Создание сценариев с помощью Deductor Studio

Рис. 11.3. Создание сценариев с помощью Deductor Studio

Работа с отчетами Deductor Viewer

Рис. 11.4. Работа с отчетами Deductor Viewer

Загрузка и извлечение данных из хранилища реализуется полностью поддерживающими ETL-нроцесс программами, которые входят в состав аналитической платформы, — например, при помощи Deductor Studio. В процессе загрузки можно провести весь цикл предобработки и очистки. Deductor Warehouse может строиться на базе одной из трех СУБД: Oracle, MS SQL или Firebird.

При помощи мастера импорта осуществляется импорт данных из хранилища. Пользователь выбирает из имеющихся в хранилище данных нужные, а система самостоятельно формирует специфичный для каждой СУБД запрос.

Семантический слой остается единым для любого хранилища вне зависимости от используемой СУБД, что позволяет с минимальными усилиями строить иерархические хранилища данных, витрины данных, комбинировать их произвольным образом, применяя наиболее пригодную для конкретного случая базу данных.

Deductor Server служит для удаленной аналитической обработки, позволяя:

  • • обрабатывать большие объемы данных благодаря механизмам кэширования, балансировки нагрузки, управления очередями, а также возможности параллельной обработки сценариев;
  • • управлять доступом к сценариям — Deductor Server предоставляет возможность задавать права на работу со сценариями анализа данных на основе ролевой модели управления доступом и встроенных в репозитарий моделей;
  • • производить «бесшовную» интеграцию — переобучать модели, управлять процессом загрузки данных в хранилище и т.д.;
  • • управлять процессом аналитической обработки, оптимизировать производительность системы и анализировать причины возникновения ошибок.

Deductor Client обеспечивает доступ к серверу из сторонних приложений и управление его работой.

Вопросы и задания для самоконтроля

  • 1. В чем заключается различие OLTP- и OLAP-систем?
  • 2. Назовите способы аналитической обработки данных.
  • 3. Назовите задачи анализа данных технологии Data Mining.
  • 4. Назовите состав системы Deductor.
  • 5. Какие имеются варианты поставки Deductor?
  • 6. Опишите структуру хранения данных в Deductor Warehouse.
  • 7. Как осуществястся загрузка и извлечение данных из Deductor Warehouse?
  • 8. Какие возможности дает использование Deductor Server?
  • 9. Какие операции выполняются при помощи мастеров Deductor Studio?
 
Посмотреть оригинал
Если Вы заметили ошибку в тексте выделите слово и нажмите Shift + Enter
< Предыдущая   СОДЕРЖАНИЕ   Следующая >
 

Популярные страницы