Data mining як частина системи аналітичної обробки інформації

Сховища даних

Інформаційні системи сучасних підприємств часто організовані так, щоб мінімізувати час введення і коректування даних, тобто організовані не оптимально з погляду проектування бази даних. Такий підхід ускладнює доступ до історичних (архівним) даних. Зміни структур в базах даних інформаційних систем дуже трудомісткі, а іноді просто неможливі.

В той же час, для успішного ведення сучасного бізнесу необхідна актуальна інформація, що надається в зручному для аналізу вигляді і в реальному масштабі часу. Доступність такої інформації дозволяє, як оцінювати поточне положення справ, так і робити прогнози на майбутнє, отже, ухвалювати більш зважені і обґрунтовані рішення. До того ж, основою для ухвалення рішень повинні бути реальні дані.

Якщо дані зберігаються в базах даних різних інформаційних систем підприємства, при їх аналізі виникає ряд складнощів, зокрема, значно зростає час, необхідний для обробки запитів; можуть виникати проблеми з підтримкою різних форматів даних, а також з їх кодуванням; неможливість аналізу тривалих рядів ретроспективних даних і т.д.

Ця проблема розв’язується шляхом створення сховища даних. Задачею такого сховища є інтеграція, актуалізація і узгодження оперативних даних з різнорідних джерел для формування єдиного несуперечливого погляду на об'єкт управління в цілому. На основі сховищ даних можливо складання всілякої звітності, а також проведення оперативної аналітичної обробки і DataMining.

Тоді загальна схема інформаційного сховища буде виглядати наступнім чином:

Рисунок 3.1 — Структура інформаційної системи

БілІнмон (BillInmon) визначає сховища даних як «наочно орієнтовані, інтегровані, немінливі, підтримуючі хронологію набори даних, організовані з метою підтримки управління» і покликані виступати в ролі «єдиного і єдиного джерела істини», яке забезпечує менеджерів і аналітиків достовірною інформацією, необхідною для оперативного аналізу і ухвалення рішень[3].

Наочна орієнтаціясховища даних означає, що дані з'єднані в категорії і зберігаються відповідно областям, які вони описують, а не застосуванням, що їх використовують.

Інтегрованістьозначає, що дані задовольняють вимогам всього підприємства, а не однієї функції бізнесу. Цим сховище даних гарантує, що однакові звіти, що згенерували для різних аналітиків, міститимуть однакові результати.

Прив’язка до часу означає, що сховище можна розглядати як сукупність «історичних даних»: можливо відновлення даних на будь-який момент часу. Атрибут часу явно присутній в структурах сховища даних.

Незмінністьозначає, що, потрапивши один раз в сховищі, дані там зберігаються і не змінюються. Дані в сховищі можуть лише додаватися.

Річард Хакаторн, інший основоположник цієї концепції, писав, що мета Сховищ Даних — забезпечити для організації «єдиний образ існуючої реальності» [3].

Іншими словами, сховище даних є своєрідним накопичувачем інформації про діяльність підприємства.

Дані в сховищі представлені у вигляді багатовимірних структур під назвою «зірка» або «сніжинка» .