Подсистема оперативного анализа данных

Эта подсистема в основном используется лицами, которые занимаются подготовкой информации для принятия решений, путем выполнения различных статистических группировок исходных данных.

В рамках пользовательского интерфейса для оперативного анализа данных используются следующие базовые операции:

· поворот (добавление нового признака);

· проекция (выборка подмножества по задаваемой совокупности измерений, при этом значения в ячейках на оси проекции суммируются);

· раскрытие (осуществляется декомпозиция признака агрегации на компоненты, например, признак годы разбивается на месяцы, при этом автоматически анализируются числовые показатели);

· свертка (операция обратная раскрытию, при этом значения детальных показателей суммируются в агрегируемый показатель);

· сечение (выделение подмножества данных по конкретным значениям одного или нескольких измерений).

Подсистема интеллектуально анализа данных (извлечения данных)

Эта подсистема используется пользователями-аналитиками, которые используя информационные хранилища обнаруживают закономерности, например, в деятельности предприятия или на рынке, и используют их в дальнейшем для обоснования стратегических или тактических решений.

Интеллектуальный анализ требует применения более сложных методов анализа по сравнению со статистическими группировками и выполняется итерационно путем проведения множества сеансов.

Типичными задачами интеллектуального анализа являются:

· установление временных, причинно-следственных, корреляционных связей;

· прогнозирование;

· классификация ситуаций, позволяющая обобщать конкретные события в классы и т.п.

К основным методам интеллектуального анализа данных относятся:

· методы многомерного статистического анализа;

· индуктивные методы построения деревьев решений;

· нейронные сети.

Подсистема «Информационная система для руководителя»

Эта подсистема предназначена для лиц, принимающих решения, поэтому интерфейс должен быть достаточно простым и удобным. Обычно предлагается набор стандартных графиков и отчетов, настраиваемых через систему меню. Например, в R/3 и в BAAN IV предлагаются диаграммы Ишикава («скелета рыбы»), представляющие собой саморазворачивающиеся деревья показателей, в котором листья раскрашиваются в разные цвета, в зависимости от состояния показателей ( нормальный, тревожный, кризисный). Лист любой ветви дерева может быть развернут в таблицу значений показателя или график.