Комплексный подход к внедрению Data Mining, OLAP и хранилищ данных в СППР

В одной из предыдущих лекций мы рассматривали информационную пирамиду, в ходе движения по которой, от данных к решениям, объемы знаний переходят в ценность бизнеса. Процесс Data Mining, который как раз и заключается в движении вверх по этой информационной пирамиде, неразрывно связан с процессом принятия решений, его можно рассматривать как неотъемлемую часть систем поддержки принятия решений (СППР).

Таким образом, Data Mining можно рассматривать как процесс поддержки принятия решений, при этом накопленные сведения автоматически обобщаются до информации, которая может быть охарактеризована как знания [11].

С понятием решений и принятием решений мы уже кратко познакомились в одной из первых лекций курса.

СППР возникли в результате развития управленческих информационных систем и систем управления базами данных в начале 70-х годов прошлого века.

На данный момент существует огромное количество СППР, разработанных и внедренных в различных областях человеческой деятельности. Темпы их разработок постоянно возрастают.

Однако на сегодняшний день, несмотря на распространенность данных систем, общепризнанное определение данного термина пока не найдено. Следует отметить, что хотя СППР широко применяется во всем мире, на просторах СНГ системам этого типа пока еще не уделяется должное внимание.

Рассмотрим, что же представляет собой система поддержки принятия решений. Как уже было отмечено, данный вопрос является дискуссионным, так же как и вопрос отнесения различных типов систем к классу СППР; мнения по этому поводу часто даже противоречат друг другу. Приведем несколько определений СППР.

Основу СППР составляет комплекс взаимосвязанных моделей с соответствующей информационной поддержкой исследования, экспертные и интеллектуальные системы, включающие опыт решения задач управления и обеспечивающие участие коллектива экспертов в процессе выработки рациональных решений [71].

Система поддержки принятия решений - это диалоговая автоматизированная система, использующая правила принятия решений и соответствующие модели с базами данных, а также интерактивный компьютерный процесс моделирования.

СППР - это средство для "вычисления решений", которое основано "на использовании ряда процедур по обработке данных и суждений, помогающих лицу, принимающему решение (далее - ЛПР), в принятии решения" [72].

195

СППР - "интерактивные автоматизированные системы, которые помогают ЛПР использовать данные и модели, чтобы решать неструктурированные проблемы" [73].

СППР - "компьютерная информационная система, используемая для поддержки различных видов деятельности при принятии решения в ситуациях, где невозможно или нежелательно иметь автоматические системы, которые полностью выполняют весь процесс принятия решения". СППР не заменяет ЛПР, автоматизируя процесс принятия решения, а оказывает ему помощь в ходе решения поставленной задачи [74].

Следует заметить, что, начиная с первых определений СППР, круг задач, решаемых при их помощи, ограничился слабоструктурированными и неструктурированными.

Определим СППР таким образом: СППР - интерактивная компьютерная система, предназначенная для поддержки принятия решений в слабоструктурированных и неструктурированных проблемах различных видов человеческой деятельности [75].

Существенными концепциями этого определения являются:

∙компьютерная интерактивная (т.е. не обуславливающая обязательного непосредственного использования ЛПР системы поддержки принятия решений);

∙поддержка принятия решений (решение принимает человек);

∙слабоструктурированных и неструктурированных проблем (именно такими проблемами занимаются руководители).

Рассмотрим, что же представляет собой классификация проблем на слабоструктурированные, неструктурированные и структурированные [75, 76].

Неструктурированные задачи имеют только качественное описание, основанное на суждениях ЛПР, количественные зависимости между основными характеристиками задачи не известны.

Структурированные задачи характеризуются существенными зависимостями, которые могут быть выражены количественно.

Слабоструктурированные задачи занимают промежуточное положение и являются "сочетающими количественные и качественные зависимости, причем малоизвестные и неопределенные стороны задачи имеют тенденцию доминировать" [76].

Можно выделить три компонента, составляющие основу классической структуры СППР, которыми она отличается от других типов информационных систем: подсистему интерфейса пользователя, подсистему управления базой данных и подсистему управления базой моделей [75].

Если посмотреть на СППР с функциональной стороны, можно выделить следующие ее компоненты [11, 77]:

∙сервер хранилища данных;

∙инструментарий OLAP;

∙инструментарий Data Mining.

196

Эти компоненты СППР рассматривают такие основные вопросы: вопрос накопления данных и их моделирования на концептуальном уровне, вопрос эффективной загрузки данных из нескольких независимых источников и вопрос анализа данных.

Можно сказать, что использование оперативной аналитической обработки (систем OLAP) на сегодня ограничивается обеспечением доступа к многомерным данным.

Технология Data Mining представляет в СППР наибольший интерес, поскольку с ее помощью можно провести наиболее глубокий и всесторонний анализ данных и, следовательно, принимать наиболее взвешенные и обоснованные решения.

Классификация СППР

Вопрос классификаций СППР на сегодняшний день является актуальным, продолжаются разработки новых таксономий. Рассмотрим две из них.

Ниже приведена классификация СППР по сходству некоторых признаков (D.J. Power, 2000). C подробным описанием групп можно ознакомиться в [75].

∙СППР, ориентированные на данные (Data-driven DSS, Data-oriented DSS);

∙СППР, ориентированные на модели (Model-driven DSS);

∙СППР, ориентированные на знания (Knowledge-driven DSS);

∙СППР, ориентированные на документы (Document-driven DSS);

∙СППР, ориентированные на коммуникации и групповые СППР (Communications-Driven ? Group DSS);

∙Интер-организованные и Интра-организованные СППР (Inter-Organizational або IntraOrganizational DSS);

∙Специфически функциональные СППР или СППР общего назначения (Function-Specific або General Purpose DSS);

∙СППР на базе Web (Web-Based DSS).

Взависимости от данных, с которыми работают СППР, выделяют два основных их типа СППР: EIS и DSS [75,78].

EIS (Execution Information System) - информационная система Руководства, ИСР.

СППР этого типа являются оперативными, предназначенными для немедленного реагирования на текущую ситуацию. В большинстве они ориентированы на неподготовленного пользователя, потому имеют упрощенный интерфейс, базовый набор предлагаемых возможностей, фиксированные формы представления информации и перечень решаемых задач. Такие системы основаны на типичных запросах, число которых относительно невелико; отчеты, полученные в результате таких запросов, представляются в максимально удобном виде.

DSS (Decision Support System). К системам этого типа относят многофункциональные системы анализа и исследования данных. Они предполагают глубокую проработку данных, которую можно использовать в процессе принятий решений.

Системы этого типа, в отличие от EIS, рассчитаны на пользователей, имеющих как знания в предметной области, так и возможности использования современных компьютерных технологий. Этим системам присущи черты искусственного интеллекта, за счет

197

возможности проработки исходных данных в конкретные выводы по поставленной задаче. Такие системы имеет смысл создавать, если есть основания для обобщения и анализа данных и процессов их обработки.

В последнее время к СППР относят только второй тип, т.е. DSS.

Системы этого типа иногда называют динамическими, т.е. они должны быть ориентированы на обработку неожиданных (ad hoc) запросов. Поддержка принятия решений на основе накопленных данных может выполняться в трех базовых сферах [79]. Более подробно с этим материалом можно ознакомиться в [11].

1.Область детализированных данных (OLTP-системы).

Целью большинства таких систем является поиск информации, это так называемые информационно-поисковые системы. Они могут использоваться в качестве надстроек над системами обработки данных или как хранилища данных.

2.Сфера агрегированных показателей ( OLAP-системы).

Задачами OLAP систем является обобщение, агрегация, гиперкубическое представление информации и многомерный анализ. Это могут быть многомерные СУБД или же реляционные базы с предварительной агрегацией данных.

3.Сфера закономерностей (Data Mining).

Такое деление систем на EIS и DSS не обязательно означает реализацию СППР одного из типов. Они могут существовать параллельно, когда каждая из систем предоставляет свои функции определенной категории пользователей.

Общая схема поддержки принятия решений, предлагаемая в [80], включает:

∙помощь ЛПР при оценке состояния управляемой системы и воздействий на нее; выявление предпочтений ЛПР;

∙генерацию возможных решений;

∙оценку возможных альтернатив, исходя из предпочтений ЛПР;

∙анализ последствий принимаемых решений и выбор лучшего с точки зрения ЛПР.

OLAP-системы

В основе концепции OLAP, или оперативной аналитической обработки данных (On-Line Analytical Processing), лежит многомерное концептуальное представление данных (Multidimensional conceptual view).

Термин OLAP введен Коддом (E. F. Codd) в 1993 году. Главная идея данной системы заключается в построении многомерных таблиц, которые могут быть доступны для запросов пользователей. Эти многомерные таблицы или так называемые многомерные кубы строятся на основе исходных и агрегированных данных. И исходные, и агрегированные данные для многомерных таблиц могут храниться как в реляционных, так и в многомерных базах данных. Взаимодействуя с OLAP-системой, пользователь может осуществлять гибкий просмотр информации, получать различные срезы данных, выполнять аналитические операции детализации, свертки, сквозного распределения,

198