- многомерная реляционная СУБД;
- поддержка текущего планирования, анализа исторических данных и прогнозирования;
- использование широкого набора источников данных для создания и пополнения базы;
- периодическое обновление базы данных;
- динамическое изменение структуры базы данных.
41. Назовите средства интеллектуального анализа.
Сегодня большинство средств интеллектуального анализа данных довольно дороги —
от 25-150 тысяч долларов за систему для предприятия небольших или средних
масштабов и до многих миллионов для гиганта вроде Wall-Mart.
СИА:
Re-Fine: средство интеллектуального анализа текстов на основе методологии воссоздания объектов
Clementine 11.0 - популярные во всем мире средства интеллектуального анализа данных
программные средства StatSoft полностью реализуют "Интеллектуальный анализ данных
42. На какие классы делятся инструментальные средства ИАС?
Все продукты OLAP делятся на три класса по типу исходной БД.
Самые первые системы оперативной аналитической обработки (например, Essbase компании Arbor Software, Oracle Express Server компании Oracle) относились к классу MOLAP, то есть могли работать только со своими собственными многомерными базами данных. Они основываются на патентованных технологиях для многомерных СУБД и являются наиболее дорогими. Эти системы обеспечивают полный цикл OLAP-обработки. Они либо включают в себя, помимо серверного компонента, собственный интегрированный клиентский интерфейс, либо используют для связи с пользователем внешние программы работы с электронными таблицами. Для обслуживания таких систем требуется специальный штат сотрудников, занимающихся установкой, сопровождением системы, формированием представлений данных для конечных пользователей.
Системы оперативной аналитической обработки реляционных данных (ROLAP) позволяют представлять данные, хранимые в реляционной базе, в многомерной форме, обеспечивая преобразование информации в многомерную модель через промежуточный слой метаданных. К этому классу относятся DSS Suite компании MicroStrategy, MetaCube компании Informix, DecisionSuite компании Information Advantage и другие. Программный комплекс ИнфоВизор, разработанный в России, в Ивановском государственном энергетическом университете, также является системой этого класса. ROLAP-системы хорошо приспособлены для работы с крупными хранилищами. Подобно системам MOLAP, они требуют значительных затрат на обслуживание специалистами по информационным технологиям и предусматривают многопользовательский режим работы.
Наконец, гибридные системы (Hybrid OLAP, HOLAP) разработаны с целью совмещения достоинств и минимизации недостатков, присущих предыдущим классам. К этому классу относится Media/MR компании Speedware. По утверждению разработчиков, он объединяет аналитическую гибкость и скорость ответа MOLAP с постоянным доступом к реальным данным, свойственным ROLAP.
Помимо перечисленных средств существует еще один класс - инструменты генерации запросов и отчетов для настольных ПК, дополненные функциями OLAP или интегрированные с внешними средствами, выполняющими такие функции. Эти хорошо развитые системы осуществляют выборку данных из исходных источников, преобразуют их и помещают в динамическую многомерную БД, функционирующую на клиентской станции конечного пользователя. Основными представителями этого класса являются BusinessObjects одноименной компании, BrioQuery компании Brio Technology и PowerPlay компании Cognos.
43. Дайте характеристику неспециализированных программных пакетов, имеющих аналитические возможности.
В настоящий момент уже четко сложилось понимание общего круга задач, возникающих при организации аналитического доступа к данным, накопленным в информационных системах.
Первое и главное - доступ к данным должен происходить на языке пользователя, который в большинстве случаев не владеет языками программирования. Можно разработать множество специализированных приложений, каждое из которых будет отвечать на какой-то один тип запросов. Но заранее трудно предположить, какие ещё запросы будут нужны пользователю. Поэтому универсальное средство должно либо позволять писать такие приложения очень быстро, либо давать возможность пользователю составлять его непредсказуемые запросы самостоятельно, а значит должно использовать язык бизнес терминов вместо языка программирования. Удовлетворив первое, сразу становится возможным расширить круг лиц на предприятии, которые самостоятельно могут общаться с информационной системой.
В идеальном случае, администрирование должно быть вынесено в отдельную подсистему. Если привязать администрирование к семантическому слою, то придется дублировать слои для каждого пользователя или группы пользователей. Решение - система должна иметь общий репозиторий, в котором хранятся как семантические слои, так и права пользователей (логинов) на объекты семантических слоёв. То есть так, как решено администрирование в системах СУБД клиент-сервер. Для единообразия, в репозитории можно хранить и права пользователей на доступную им функциональность. Тем самым, будет обеспечена возможность администрирования пользователя независимо от того, за каким компьютером он в данный момент работает.
Безусловно, все эти требования применимы только там, где в этом есть необходимость. Исторические проблемы и конкуренция между производителями серверов MOLAP пока не дают возможности создавать полностью открытые (совместимые) аналитические продукты. В отличие от SQL, для аналитических систем ещё не сложилось единого стандарта языка, обеспечивающего совместимость семантических слоев. Фирмам производителям универсальных аналитических средств приходится писать интерфейсы к каждой не-SQL СУБД. Но накопленный опыт и качество существующих программных продуктов аналитического доступа к данным и репортинга позволяют говорить о том, что их применение оправдывается уже сейчас.
44. Перечислите специализированные программные средства создания информационного хранилища данных и проведения анализа.
В базе данных Информационного Хранилища находятся основные данные, то есть данные предметной области, нормативно-справочная информация и служебная информация, необходимая для функционирования приложений Информационного Хранилища.
К служебной информации относятся:
• Метаданные, то есть описание наличия и полноты основных данных,
• Календарь банковских операционных периодов,
• Административные данные, необходимые для работы внутренних задач хранилища.
Основными разделами информации предметной области являются:
• Информация учетно-операционной системы о деятельности подразделений ЦБ региона,
• Отчетность, предоставляемая кредитными организациями региона и аналитическая информация на ее основе,
• Информация о курсах валют и валютном регулировании, проводимом ТУ.
Работа хранилища данных невозможна без автоматизированной системы выполнения стандартных внутренних задач: загрузки информации, выверки (дополнительной проверки целостности), агрегирования и так далее. Для стандартных задач хранилища характерно то, что их выполнение задается как по времени (например, каждый день), так и по наличию данных. Кроме того, выполнение одних задач зависит от успешности выполнения других.
Основой системы управления задачами ИХ является ПО “Планировщик заданий ИХ”. Его назначение – формирование расписания задач на каждый календарный день (по заданным условиям старта) и их запуск на выполнение. Большинство задач связано с появлением тех или иных данных в хранилище. В случае успешного завершения задачи Планировщик заполняет метаданные о наличии и полноте определенного раздела информации хранилища. Привязка каждой задачи к конкретному разделу данных осуществляется администратором ИХ. Администратор также задает периодичность и дополнительные условия старта задачи.
45. Назовите целевые аналитические программные пакеты, реализующие конкретные методики анализа, распространенные на российском рынке.
Компьютерное моделирование наряду с естественным экспериментом прочно заняло свои позиции как метод изучения сложных или опасных объектов, процессов и явлений в природе, технике и естественных науках. Бурное создание и развитие в последней четверти XX века систем компьютерной математики (СКМ) – Maple, Mathcad, Mathematica, MATLAB и другие, которые явились новым типом программного обеспечения, дало возможность проводить моделирование объектов, изучаемых в математике – понятий, теорем, методов решения задач.
В ВЗФЭИ ведется планомерная работа по повышению качества подготовки выпускников с высшим образованием по экономическим специальностям на основе применения информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) и аналитических (экономико-математических, статистических, эконометрических и др.) методов. Для компьютерной поддержки экономического анализа используется ряд специализированных информационных систем. Это, например, информационные системы бухгалтерского учета, анализа и аудита (1С:Бухгалтерия, Парус, БЭСТ и др.), целевые аналитические программные пакеты, реализующие конкретные методики анализа (ОЛИМП:ФинЭксперт, ОЛИМП:СтатЭксперт, Audit Expert, Project Expert и др.), встроенные в интегрированные экономические информационные системы аналитические модули (Финансовый анализ, Управление финансами и др.).
А в целом одной из главных становится задача выработки осознанных умений и навыков по рациональному применению вычислительной мощи компьютеров. При этом достигаются как дидактические, так и воспитательные цели, повышается уровень математической подготовки, ознакомления с современными ИКТ и увеличивается профессиональная направленность математического и информатического обучения будущих экономистов.