ВВЕДЕНИЕ
deductor платформа данный визуализация
На сегодняшний день в мире работают сотни миллионов персональных компьютеров. Ученые, экономисты, политики считают, что к началу третьего тысячелетия: количество компьютеров в мире сровняется с числом жителей развитых стран; большинство этих компьютеров будет включено в мировые информационные сети; вся накопленная человечеством к началу третьего тысячелетия информация, будет переведена в компьютерную форму, а вся информация будет готовиться при помощи компьютеров; вся информация будет бессрочно храниться в компьютерных сетях.
С появлением вычислительной техники, значительно упростились способы хранения, передачи и обработки информаций.
Для принятия обоснованных и эффективных решений в производственной деятельности, в управлении экономикой и в политике современный специалист должен уметь с помощью компьютеров и средств связи получать, накапливать, хранить и обрабатывать данные, представляя результат в виде наглядных документов. В современном обществе информационные технологии развиваются очень стремительно, они проникают во все сферы человеческой деятельности.
Современный уровень развития аппаратных и программных средств с некоторых пор сделал возможным повсеместное ведение баз данных оперативной информации на разных уровнях управления. В процессе своей деятельности промышленные предприятия, корпорации, ведомственные структуры, органы государственной власти и управления накопили большие объемы данных. Они хранят в себе большие потенциальные возможности по извлечению полезной аналитической информации, на основе которой можно выявлять скрытые тенденции, строить стратегию развития, находить новые решения.
Поэтому нахожу актуальным на сегодняшний день уметь обрабатывать информацию и визуализировать данные в графически понятном виде для возможности последующего выполнения анализа и принятия правильных решений.
В настоящее время в комплексе современных инструментальных средств, обеспечивающих поддержку бизнеса, значительную роль играют аналитические инструментальные средства. Развитие инфраструктуры компании и спектр решаемых аналитических задач зависит от уровня зрелости организации, ее стратегических и тактических целей, а также степени подготовки специалистов и их мотивации для использования инновационных технологий.
В условиях сложной экономической ситуации становится актуальным обеспечение специалистов предприятий малого бизнеса автоматизированным инструментарием оперативного принятия управленческих решений. Оперативное принятие управленческих решений, адекватных изменяющимся условиям экономической и социальной среды, позволит гибко управлять хозяйственной деятельностью предприятия малого бизнеса.
В социуме присутствует такая важная общая характеристика, как самоорганизация - одна из форм синергизма. Обобщающий взгляд, характерный для синергетики, обладает большой эвристической ценностью при анализе таких явлений, как «экономика, основанная на знаниях» (knowedge-based есоnоmу, инновационная экономика), экономические катастрофы и ряд других. Основой современной «новой экономики» представляется инновационный взрыв в сфере информационных технологий (компьютеры, программное обеспечение, телекоммуникации и Internet). Использование новых информационных технологий: методов искусственного интеллекта, компьютерных средств когнитивного моделирования и т.д., открывает новые возможности специалистам предприятия малого бизнеса. Включение представления знаний в автоматизированную систему искусственного интеллекта рассматривается во взаимосвязи с качественными и количественными параметрами когнитивной модели с позиций синергетики.
Управление знаниями рассматривается как совокупность процессов, управляющих созданием, распространением, обработкой и использованием знаний в рамках организации. Технологической основой систем управления знаниями являются хранилища данных. Анализ информации в хранилищах данных базируется на технологиях интеллектуального анализа данных, целью которого является извлечение знаний из накопленных данных за некоторый промежуток времени.
Таким образом, появляются новые технологии организации, хранения и обработки экономической информации. Примером таких технологий являются так называемые Business Intelligence средства, предоставляющие конечному пользователю возможности доступа и последующего анализа прикладных структурированных данных с целью прогнозирования и принятия решений в сфере экономики и бизнеса.
К средствам Business Intelligence относятся хранилища данных Data Warehouse, генераторы отчетов и средства аналитической обработки. OLAP, а также средства поиска закономерностей - Data Mining. Business intelligence средства (или искусство преобразовывать данные в знания) являются одним из аспектов управления знаниями. Вышеуказанные средства в полной мере реализует аналитическая платформа Deductor.
Deductor - аналитическая платформа, основа для создания законченных прикладных решений в области анализа данных. Реализованные в Deductor технологии позволяют на базе единой архитектуры пройти все этапы построения аналитической системы: от консолидации данных до построения моделей и визуализации полученных результатов. До появления аналитических платформ анализ данных осуществлялся в основном в статистических пакетах. Их использование требовало высокой квалификации пользователя. Большинство алгоритмов, реализованных в статистических пакетах, не позволяло эффективно обрабатывать большие объемы информации. Для автоматизации рутинных операций приходилось использовать встроенные языки программирования. Стремительный рост объемов информации, накапливаемый на машинных носителях, привел к возрастанию потребности бизнеса по анализу массивов данных. Результатом запроса стало появление хранилищ данных, машинного обучения, Data Mining, Knowledge Discovery in Databases, что позволило популяризировать анализ данных и решить некоторые бизнес задачи с большим экономическим эффектом. Венцом развития анализа данных стали специализированные программные системы - аналитические платформы, которые полностью автоматизировали все этапы анализа - от консолидации данных до эксплуатации моделей и интерпретации результатов. Первая версия Deductor увидела свет в 2000 г., и с тех пор идет непрерывное развитие платформы. В 2007 г. выпущена пятая по счету версия системы, в 2009 г. - версия 5.2. Сегодня Deductor - это яркий представитель как настольной, так и корпоративной системы анализа данных последнего поколения.
- ВВЕДЕНИЕ
- Глава I. ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ
- 1.1 Описание платформы Deductor
- 1.2 Назначение
- 1.3 Преимущества платформы Deductor
- 1.4 Организационная структура аналитической платформы Deductor
- Глава II. ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ
- 2.1 Принципы работы
- 2.2 Визуализация информации
- 2.3 Работа в аналитической платформе
- 2.3.1 Начало работы в аналитической платформе
- 2.3.2 Понятие проекта
- 2.3.3 Понятие сценария и узла обработки
- 2.3.4 Базовые операции над узлами сценария
- 2.3.5 Экспорт в текстовый файл
- 2.4 Создание базы данных и построение диаграмм