∙Моделирование сбора, кластеризации, преобразования и вычисления недостающих значений для оценочных кодов на языках SAS, C и Java.
∙Развертывание моделей в нескольких средах.
Инструментальные средства
∙Узел удаления переменных.
∙Узел слияния данных.
∙Узел метаданных, позволяющий изменять столбцы метаданных, например роль, уровень измерений и порядок.
Специализированное хранилище данных
Важность использования технологий хранилищ данных как информационной основы для Data Mining уже рассматривалась нами. Структура хранилища, оптимизированная под задачи аналитической обработки, позволяет свести к минимуму потери времени на поиск нужных данных и получение промежуточных результатов.
Подход SAS к созданию информационно-аналитических систем
Подход компании SAS к созданию информационно-аналитических систем стандартизован в рамках SAS Intelligent Warehousing solutions, рис. 23.2.
Рис. 23.2. Структура SAS Intelligent Warehousing solutions
Этот подход предусматривает:
∙простые в использовании эффективные методы извлечения данных из ERP/OLTP-систем, баз данных и других источников без применения микропрограммирования на языке управления данными ERP/OLTP-системы (семейство программных продуктов SAS/ACCESS).
∙высокотехнологичные методы очистки исходных данных и их подготовки для загрузки в хранилище (SAS Data Quality-Cleanse).
∙средства проектирования и администрирования хранилищ данных (SAS/Warehouse Administrator).
∙технологию физического хранения больших объемов данных (SAS Scalable Performance Data Server).
∙методы интеллектуального анализа данных:
266
oOLAP-анализа (SAS OLAP Server),
oэконометрического моделирования и расчета временных рядов (SAS/ETS),
oисследования операций и оптимизация (SAS/OR),
oимитационного моделирования (SAS/IML),
oстатистического анализа (SAS/STAT),
oнейросетевого и других методов углубленного анализа данных (SAS Enterprise Miner).
∙дружественные к пользователю эффективные средства отчетности (SAS/Enterprise Guide, SAS/EIS, SAS/InterNet, AppDevStudio),
∙быстрое получение результата за счет специальной методологии проектирования (SAS/ Rapid Result) и, как следствие,
∙быстрый возврат инвестиций системы коллективного доступа к информационному хранилищу (хранилищу данных) посредством Web-технологий (Web-порталов). Для разработки Web-порталов компания SAS предлагает решение SAS Information Delivery Portal.
Технические требования пакета SASR Enterprise Miner
Поддерживаемые клиентские платформы Microsoft Windows (32-разрядная)
Windows NT 4 Workstation, Windows 2000 Professional, Windows XP Professional, AIX (64разрядная) релиз 5.1, HPUX (64-разрядная) релиз 11 i (11.11), Solaris 8 или 9 (64разрядная)
Поддерживаемые серверные платформы Microsoft Windows (32-разрядная, 64-разрядная) Windows NT 4 Server 4.0, Windows 2000, Windows Server 2003, AIX (64-разрядная) релиз 5.1.
HPUX (64-разрядная), релиз 11 i (11.11), Linux для Intel (32-разрядная)
Red Hat Linux 8.0, Red Hat Advanced Server 2.1, SuSE Linux Enterprise Server 8 Solaris 8 или 9 (64-разрядная), Tru64 UNIX (64-разрядная) Version 5.1A или 5.1 B.
Минимальная тактовая частота процессора 1 ГГц.
Требования к оперативной памяти: 512 МБ для клиента, 512 MБ для сервера.
Требования к объему дисковой памяти: не менее 40 MБ для клиента 3 ГБ для сервера (в среднем для Win XP см. замечания по инсталляции SAS).
Требования к ПО
Основной пакет SAS, SAS/STAT, Webклиент Java 1.4.1, в противном случае не нужен (в состав SAS входит частная версия JRE 1.4.1), что делает пакет предпочтительным для организаций, ведущих крупномасштабные проекты в области интеллектуального анализа данных.
267