Системы поддержки принятия решений на базе технологий Oracle

Сегодня тема Хранилищ Данных и Систем поддержки принятия решений стала одной из самых популярных в сфере автоматизации коммерческих и государственных организаций. Нашими специалистами накоплен значительный опыт реализации крупных промышленных проектов по созданию корпоративных и ведомственных Хранилищ данных. На сегодняшний день, "ФОРС ― Центр разработки" является одной из немногих компаний, уже имеющих практический опыт построения подобных решений на базе технологий Oracle 9i.

В проектах построения Хранилищ и Витрин данных специалисты "ФОРС ― Центр разработки" применяют следующие инструменты и технологии:
СУБД Oracle 9i Enterprise Edition;
Сервер приложений Oracle 9i Application Server;
Продукты из пакета Oracle 9i Developer Suite:
Warehouse Builder ― проектирование и разработка Хранилищ Данных,
Discoverer ― средство исполнения нерегламентированных запросов,
Forms Developer ― разработка пользовательских приложений в среде Oracle,
Reports Developer ― разработка регламентированных отчетов.

Проектирование и разработка Хранилищ Данных: Oracle Warehouse Builder

Операционной платформой Хранилища данных является сервер СУБД Oracle Server 9i Enterprise Edition. Основным средством проектирования, разработки и поддержки Хранилищ на сегодняшний день становится Oracle Warehouse Builder (OWB). Средствами OWB решаются задачи проектирования логической и физической структуры данных, извлечения, трансформации и загрузки информации, а также управления метаданными Хранилища.

Средствами OWB и СУБД Oracle 9i может быть настроена загрузка исходных данных из произвольных форматов: структурированные данные, хранящиеся в различных СУБД, в форматах "настольных" БД, "плоские" текстовые файлы, XML-документы, "бинарные" данные, такие, как файлы MS Office и т.п. В дальнейшем информация загружается в структуры Хранилища, а при необходимости ― и в функционально-ориентированные витрины данных, предназначенные для решения аналитических задач.

Средства анализа информации

Исполнение нерегламентированных запросов

Эту нишу в линейке продуктов Oracle занимает Oracle Discoverer 9i ― достаточно простое в использовании интерактивное графическое средство, обеспечивающее пользователей необходимыми функциональными возможностями для составления нерегламентированных запросов в привычных бизнес-терминах. Пользователю не требуется знания языка запросов SQL или физической структуры и расположения БД для работы с данными. В Oracle Discoverer 9i определяется так называемый "семантический слой" ― отображение физической модели данных в бизнес-модели, в которой используются только привычные пользователю термины из различных предметных областей. Создание запроса к источнику данных сводится к выбору необходимых объектов из End User Layer (EUL) ― словаря бизнес-терминов по одной конкретной предметной области, заранее созданного специалистами ИТ-oтдела и являющегося составной частью семантического слоя. Результатом запроса является выборка данных, которая может быть использована для создания отчетов с различным графическим отображением этих данных в рамках одного или нескольких документов, применения средств оперативной аналитической обработки, экспорта в Excel. Работа конечных пользователей может быть организована в технологии "тонкого клиента", с использованием web-доступа.

Средства создания и исполнения регламентированных отчетов

Для создания печатных отчетов произвольной структуры используется Oracle Reports 9i. В рамках данного продукта предоставляются развитые средства визуального построения отчетов ― Reports Builder. Отчеты разрабатываются специалистами ИТ-подразделения и публикуются на сервере приложений. Доступ конечных пользователей к отчетам осуществляется посредством web-доступа. Можно генерировать отчеты в текстовом формате, в форматах HTML, PDF, RTF и XML.

Специализированные информационно-поисковые системы

Такие системы при необходимости могут разрабатываться средствами Oracle Forms. Это средство визуальной разработки приложений на платформе Oracle. Готовые приложения так же, как и отчеты, публикуются на сервере приложений. В дальнейшем приложения исполняются на компьютерах пользователей в виде Java-апплетов.

Использование данной технологии позволяет снять с сотрудников ИТ-подразделений нагрузку по инсталляции и поддержке на компьютерах пользователей специального программного обеспечения. Для вызова любой из подсистем доста точно web-браузера.

Средства многомерного анализа (OLAP)

Многомерный анализ давно и прочно завоевал место в ряду технологий поддержки принятия решений. А теперь, с появлением Oracle 9i, для полнофункционального многомерного анализа данных уже не требуется использование отдельной многомерной СУБД. Многомерные базы данных могут быть развернуты в рамках самого сервера СУБД Oracle 9i, наряду с реляционными. Эта возможность предоставляется средствами Oracle OLAP Option. Основными характеристиками нового подхода являются:

обработка многомерных данных в рамках единых процессов СУБД;

единое хранение данных на сервере;

единый репозиторий метаданных;

общий набор средств управления;

общая модель разграничения доступа.

Для работы с OLAP Option предоставляются программные интерфейсы: SQL и OLAP API. Благодаря SQL-интерфейсу открывается возможность единообразного, "прозрачного" доступа одновременно к реляционным и многомерным данным. А с помощью Java OLAP API и готовых поставляемых компонент Oracle BI Beans функции многомерного анализа могут быть встроены в пользовательские приложения.

Для разработки таких приложений используется Oracle Jdeveloper.

Средства извлечения знаний (Data Mining)

Пока средства Data Mining занимают достаточно скромное место в ряду аналитических инструментов, особенно в нашей стране. Это связано с тем, что Data Mining, предлагая возможности углубленного анализа данных, требует определенной подготовки и информации, и пользователей.

Если средства OLAP, по сути, предназначены для проверки гипотез (например, о зависимости показателей от определенных характеристик), то средства Data Mining помогают обнаруживать в данных неявные закономерности и формировать новые идеи. При использовании Data Mining могут быть получены ответы на достаточно расплывчато поставленные вопросы: "Какие характеристики влияют на доходность клиента?", "Какие услуги могут заинтересовать клиента?", "Какие товары стоит продавать в комплектах?".

В основе анализа Data Mining лежит построение прогнозирующих и дескриптивных моделей по имеющимся массивам данных. В дальнейшем модели могут быть применены к новым данным для прогнозирования отдельных показателей либо отнесения объектов или субъектов к определенным категориям. Возможности, относящиеся к области извлечения знаний, доступны в рамках Oracle 9i Data Mining Option. Элементы Data Mining могут быть встроены в прикладные системы благодаря наличию готовых Java-компонент (DM4J), предоставляющих возможности углубленного анализа табличных данных. Кроме того, ODM Browser позволяет управлять процессами создания и настройки моделей анализа. В рамках Oracle 9i Data Mining Option на сегодня реализованы алгоритмы классификации, кластеризации, поиска ассоциаций и выделения существенных атрибутов.

Типичные области использования Data Mining в бизнесе ― это работа с клиентами, анализ клиентской базы, маркетинг, определение стратегии продаж и т.п.