Контрольная работа на тему Контрольная работа 131024-02-2

Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Российский государственный профессионально-педагогический
университет»
Институт электроэнергетики и информатики
Факультет информатики
Кафедра информационных технологий








КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
по дисциплине
«АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ЭКОНОМИКЕ»
Тема реферата «Специализированные программные средства создания информационного хранилища данных и проведения анализа»

Специализация
030501.18
Государственное и муниципальное управление экономикой




Выполнил

Студент гр.
Фамилия Имя Отчество
Шифр зачетной книжки 000000


Проверил

Ст. преподаватель кафедры ИТ
Сидоров В.В.








Екатеринбург 2013
Содержание
Введение 3
1 Принципы построения программных средств хранения и анализа данных 5
1.1 Хранилище данных 5
1.2 OLAP-системы 7
1.3 Визуальный анализ данных Visual Mining 10
1.4 Текстовый анализ Text Mining 11
1.5 Распределенный анализ данных 12
2 Программы анализа данных 13
2.1 Средства Oracle. 13
2.2 СУБД Microsoft SQL Server 2012 14
2.3 Intelligent Miner for Text от IBM 15
2.4 Text Miner – фирма SAS 16
2.5 Средства Мегапьютер Интеллидженс –PolyAnalyst 17
2.6 Серия «Аналитик» фирмы «ИНЭК» 18
2.7 Продукты фирмы 1С 21
2.8 Программные средства с аналитическими возможностями 24
2.9 Системы мобильных агентов 24
Заключение 26
Список использованных источников 27


Введение
С появлением электронно-вычислительных машин начался процесс информатизации различных сторон человеческой деятельности. Все больше информации накапливается в вычислительных системах. Но эта информация находится в скрытом для человека виде, и для ее извлечения нужны специальные программы и способы анализа данных. Большой объем данных позволяет делать более точные расчеты, более совершенный и детальный анализ, но в то же время поиск решения становится все более сложным и длительным. Логично было переложить задачу поиска и анализа данных на компьютер. Для этого был создан класс программ, называемых системами поддержки и принятия решений (СППР).
Основные задачи, решаемые с помощью СППР, - это ввод, хранение и анализ данных.
Ввод данных производится автоматически (с помощью датчиков) или оператором. Обычно это реализовано на уровне системы управления базами данных (СУБД).
Поскольку информация все время накапливается, то ее нужно где-то хранить. СППР решают проблему хранения больших объемов данных с помощью информационных хранилищ, а также резервного копирования, защиты, восстановления в случае сбоев.
Системы поддержки принятия решений не дают готовых решений, а лишь предоставляют данные для анализа в нужном виде – графическом или табличном. Дальше нужна работа человека-аналитика. Результаты будут зависеть от его квалификации. Сейчас ведутся разработки систем, реализующих интеллектуальные функции человека.
Есть три класса подсистем анализа:
- информационно-поисковый анализ (реализован в СУБД, язык SQL);
- оперативный анализ (OLAP);
- интеллектуальный анализ (Data Mining – добыча данных).
Поскольку в настоящее время существует множество программ для хранения и анализа информации, то актуальной является задача систематизации сведений об этих программах и их разработчиках.
Цель данной работы – описание программных продуктов, предназначенных для реализации таких функций СППР, как хранение и анализ данных (оперативный и интеллектуальный). Для этого в работе будут разобраны принципы построения систем хранения, методы различных видов анализа, рассмотрены программы для каждого вида анализа.
Объектом исследования являются специализированные программные средства для создания хранилищ данных и проведения анализа, а предметом – их назначение и специфика использования, а также такие характеристики как ценовой диапазон и время создания разработки.
1 Принципы построения программных средств хранения и анализа данных
1.1 Хранилище данных
Концепция информационных хранилищ данных возникла довольно давно. Еще в 1988 году появились первые статьи, а в 1992 году она была подробно описана в книге «Построение хранилищ данных» У.Инмоном [1]. Этим автором было дано следующие определение хранилища данных:
«Хранилище данных – предметно-ориентированный, интегрированный, одерживающий хронологию набор данных, организованный для целей поддержки принятия решений».
Идея хранилищ данных основана на разделении данных, которые используются для оперативной обработки и анализа. В СППР первый тип данных называется оперативным источником данных (ОИД), а второй – хранилищем данных.
Можно выделить следующие свойства хранилищ данных:
- Предметная ориентация. Все предметные области разделены, в хранилище данных содержится информация по каждой области с разных точек зрения.
- Интеграция. Все данные, которые содержатся в хранилище, приводятся к единому формату независимо от их начального вида.
- Поддержка хронологии. Все данные распределены по времени и соответствуют последовательным интервалам.
- Неизменяемость. Для анализа требуются данные за максимально большой период времени, поэтому они не должны удаляться из системы в отличие от оперативных источников данных. Кроме того, данные могут только читаться, это повышает скорость доступа к ним в процессе анализа.
При использовании СППР данные из различных оперативных источников копируются в единое хранилище, где приводятся к одному формату и обобщаются для анализа. Аналитические запросы от подсистемы анализа направляются в хранилище данных. Общая схема приведена на рисунке 1. Избыточное дублирование невелико, поскольку информация перед загрузкой в хранилище очищается и обобщается. Кроме того, неактуальные данные удаляются из оперативных источников.


Рис.1 Структура системы поддержки принятия решений
с физическим ХД
Для уменьшения избыточности данных до нуля можно использовать не физическое, а виртуальное хранилище. В этом случае данные не копируются в одно хранилище, а извлекаются из оперативных источников при выполнении запросов. Соответственно, минимизируется объем памяти для хранении на диске. Но тут есть такие недостатки:
- увеличение времени запросов;
- необходимо, чтобы были доступны все оперативные источники данных, иначе информация будет неполной;
- разная синхронность обновления в разных источниках;
- нет данных за продолжительный период времени, хранится только текущая информация.
В случае физического хранилища данных тоже есть проблемы:
- нужно хранить и обрабатывать большие объемы информации;
- данные получены из разнородных источников, их нужно интегрировать;
- необходимо обеспечивать безопасность хранимых данных.
Есть еще вариант хранилища данных – использовать витрину данных (Data Mart). Это упрощенный вариант хранилища данных, в котором содержатся тематически объеди