Obiective:
- insusirea conceptelor cu privire la sistemele informatice pentru asistarea
deciziei bazate pe analiza si sinteza datelor;
- utilizarea tehnologiilor moderne Data Warehousing si On-Line
Analytical Processing (OLAP) pentru transformarea datelor in informatii de
sinteza;
- insusirea tehnicilor si metodelor de prelucrare multidimensionala a datelor.
Concepte cheie: depozite de date (Data Warehouse); prelucrare analitica
on-line (OLAP); cubul OLAP; hipercub; baza de date multidimensionala.
Modul in care datele sunt retransformate in informatii si apoi in cunostinte
este de fapt un proces de valorificare a datelor care se realizeaza prin sintetizarea si analiza lor si in final prin interpretare. Procesul de sintetizare a datelor presupune centralizarea lor, avand in vedere diverse criterii si este utilizat in crearea situatiilor de sinteza necesare informarii managerilor ca support pentru luarea deciziilor.
Solutiile oferite de informatica pentru procesul de sintetizare a datelor
sunt: programe specifice si dedicate; interogari care dau posibilitatea gruparii
datelor dupa criterii stabilite si ofera functii pentru domeniile astfel create;
functiile de total si subtotal oferite de generatoarele de rapoarte care permit
indicarea ierarhiilor criteriilor de grupare.
In ultimul timp, problema centralizarii datelor a ramas aceeasi, insa
volumul de date de explorat este imens, ceea ce duce la faptul ca metodele
clasice sa devina ineficiente. De aceea castiga tot mai mult teren tehnologii
moderne ca Data Warehousing (depozitarea datelor) si OLAP (On-Line
Analytical Processing) pe masura ce suporturile soft devin suport de date pentru
sistemele tranzactionale.
Tehnologiile de centralizare transforma datele in informatii de sinteza si
analiza lor.
Analiza datelor presupune a gasi relatii intre datele sintetizate cum ar fi:
asocieri, corelatii structurale, cauzale sau functionale. O forma simpla de analiza
a datelor este compararea datelor cu date similare, comparare care se face pastrand toate criteriile identice, doar unul singur avand valori diferite.
Compararea se face intre seturi de date comparabile, iar tehnologiile de
comparatie sunt dotate cu tehnici de observare pentru semnalizarea tiparelor,
corelatiilor, asocierilor prin similitudini sau sesizeaza abateri, exceptii.
Informatica a venit in intampinarea acestor cerinte cu tehnicile de prezentare
grafica care transforma informatia cantitativa de informatie calitativa. Au
aparut si tehnici de observare analitica a datelor care au la baza teorii
matematice prin care datele reale sunt comparate cu date teoretice produse de un
model ipotetic.
Dezvoltarea tehnicilor de observare a dus la aparitia tehnicilor de
observare automata bazate pe data-driven. Rezultatul unor astfel de tehnici se
regasesc intr-un model cu caracter general. Tehnicile de observare analitica a
datelor se regasesc intr-o tehnologie moderna denumita Data Mining (in
traducere libera ,,Mineritul datelor").
Rezultatul procesului de observare analitica este obtinerea unor tipare,
corelatii si uneori modele din care se pot deduce tendinte sau se poate
previziona cu o anumita probabilitate cum vor arata datele pe o perioada
ulterioara. Modelul permite interpretarea datelor, ce reprezinta un proces
cognitiv cu o apreciere generala a situatiei, si identifica probleme, oportunitati
sau potentiale cauze de esec.
De remarcat este faptul ca interpretarea datelor duce la aparitia de
cunostinte noi care se vor cumula la cele deja existente. Instrumentele soft
clasice pentru asistarea deciziei au avut ca principal scop asigurarea tehnicilor
de analiza, optimizare si simulare, precum si reprezentarea grafica a rezultatelor.
Dintre aceste instrumente se amintesc procesoarele de tabele Lotus si Excel orientate pe volume mici de date, cele referitoare la sistemele de gestiune
a bazelor de date Access, Visual Foxpro capabile sa lucreze cu volume mari de
date cu structura uniforma. Principalul dezavantaj al acestor instrumente
clasice este ca opereaza numai asupra acelor date care au o structura prestabilita
si provin dintr-o sursa unica. Noile sisteme de asistare a deciziei folosesc tehnici
speciale de comasare a datelor stocate in structuri neuniforme, pentru a utiliza
informatii implicite care nu sunt specificate in datele existente. Suporturile
software de asistare a deciziei ofera utilizatorilor o serie de facilitati cum ar fi:
interogarea in limbaj natural, accesul la modele conceptuale, sisteme de gestiune OLAP si servicii de integrare cu alte suporturi soft.
Pentru a descărca acest document,
trebuie să te autentifici in contul tău.
