– OLAP (многомерный анализ) – визуализация, отчетность и удобное манипулирование большими объемами данных
– Data Mining (моделирование, интеллектуальный анализ данных) – поиск скрытых закономерностей, выявление причинно-следственных связей, анализ рисков
– KDD – Knowledge Discovery in Databases (обнаружение, извлечение знаний) – построение сценариев обработки от очистки и предобработки данных до моделирования.
В настоящем пособии рассматриваются только некоторые технологии из приведенного списка.
Последовательность действий (импорт, экспорт, обработка, визуализация) при решении конкретных задач в Deductor задается сценарием обработки. Сами же сценарии формируются специальным приложением Deductor Studio, которое является рабочим местом аналитика.
В профессиональной версии системы для импорта и анализа пригодны разнообразные табличные данные из стороннего источника (Oracle, MS SQL, Sybase, MS Access, Excel, 1С и др.). В учебной версии Deductor Academic – импортируются только данные в формате текстовых файлов с разделителями в виде табуляции.
Под обработкой данных в системе подразумевается любые действия, связанные с их преобразованием, такие как очистка данных, их трансформация и построение разнообразных моделей Data Mining.
При визуализации производится отображение полученных и обработанных данных. Аналитическая платформа самостоятельно анализирует формат отображения, предоставляя пользователю возможность выбора необходимого варианта.
В профессиональной версии системы предусмотрен экспорт (вывод) результатов обработки в виде файлов для последующего использования. В учебной версии Deductor Academic данная опция отсутствует.
В платформе Deductor представлено большинство основных технологий анализа, позволяющих достаточно быстро проектировать законченные аналитические решения, охватывающие весь цикл обработки данных. Это – многомерный анализ, нейронные сети, деревья решений, самоорганизующиеся карты, спектральный анализ и ряд других.
Применение подобных самообучающиеся методов и машинного обучения дает возможность создавать адаптивные информационные системы. Во многом такой подход делает более мягкими требования к квалификации персонала, приближая современные информационные технологии к более широкому кругу пользователей.
С помощью аналитической платформой Deductor появляется возможность извлекать из ранее накопленных и хранящихся в организации (в компании, в фирме, в департаменте государственного учреждения и др.) данные, интересную и практически полезную информацию, и тем самым трансформировать ее в знания, дающие существенные конкурентные преимущества.