Рынок и специфика Business Intelligence, BI

 

АК ПРОГНОЗ построен на принципах открытой архитектуры  и использует COM-технологии для доступа ко всем объектам комплекса. Это допускает их использование во внешних приложениях, включая веб-приложения. В качестве источников данных может использоваться база данных клиента. Возможно и создание БД и ХД «с нуля». Комплекс поддерживает работу с национальными шрифтами (Unicode). Также АК ПРОГНОЗ допускает интеграцию с другими программными средствами и комплексами.

 

Преимущества

АК ПРОГНОЗ является полнофункциональной  программной платформой, обеспечивающей процесс разработки и функционирования информационно-аналитических систем и систем поддержки принятия решений  «от А до Я». В то время как аналогичные продукты многих компаний корректнее рассматривать как специализированные инструменты, обеспечивающие решение определенного круга задач, но не предназначенные для реализации полнофункциональных информационно-аналитических систем [3];

АК ПРОГНОЗ содержит в  себе программные средства, обеспечивающие все функционально-технологические  возможности, необходимые для создания и использования информационно-аналитических  приложений;

Инструментальные средства АК ПРОГНОЗ могут настраиваться  с учетом индивидуальных потребностей заказчика, применительно к конкретной решаемой задаче.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3. Deductor

BaseGroup Labs создана 22 ноября 1995 года в Рязани и первоначально занималась созданием заказного программного обеспечения. Начиная с 1999 года, компания сконцентрировала все свои ресурсы на разработке программных систем, предназначенных для анализа данных. Было выполнено множество проектов в этой области с российскими и зарубежными компаниями, пока со временем все эти разработки не трансформировались в аналитическую платформу Deductor [1].

Deductor – флагманский продукт BaseGroup Labs, концентрирующей опыт компании и вобравший в себя архитектурные идеи и современный математический аппарат.

Deductor является аналитической платформой, т.е. основой для создания законченных прикладных решений. Реализованные в Deductor технологии позволяют на базе единой архитектуры пройти все этапы построения аналитической системы: от создания хранилища данных до автоматического подбора моделей и визуализации полученных результатов.

Deductor предоставляет аналитикам инструментальные средства, необходимые для решения самых разнообразных аналитических задач: корпоративная отчетность, прогнозирование, сегментация, поиск закономерностей – эти и другие задачи, где применяются такие методики анализа, как OLAP, Knowledge Discovery in Databases и Data Mining. Deductor является идеальной платформой для создания систем поддержки принятия решений. [1]

Решаемые задачи

Реализованные в Deductor технологии могут использоваться как в комплексе, так и по отдельности для решения широкого спектра бизнес-проблем:

• Системы корпоративной отчетности. Готовое хранилище данных и гибкие механизмы предобработки, очистки, загрузки, визуализации позволяют быстро создавать законченные системы отчетности в сжатые сроки.
• Обработка нерегламентированных запросов. Конечный пользователь может с легкостью получить ответ на вопросы типа "Сколько было продаж товара по группам в Московскую область за прошлый год с разбивкой по месяцам?" и просмотреть результаты наиболее удобным для него способом.
• Анализ тенденций и закономерностей, планирование, ранжирование. Простота использования и интуитивно понятная модель данных позволяет вам проводить анализ по принципу "что-если", соотносить ваши гипотезы со сведениями, хранящимися в базе данных, находить аномальные значения, оценивать последствия принятия бизнес-решений.
• Прогнозирование. Построив модель на исторических примерах, вы можете использовать ее для прогнозирования ситуации в будущем. По мере изменения ситуации нет необходимости перестраивать все, необходимо всего лишь дообучить модель.
• Управление рисками. Реализованные в системе алгоритмы дают возможность достаточно точно определиться с тем, какие характеристики объектов и как влияют на риски, благодаря чему можно прогнозировать наступление рискового события и заблаговременно принимать необходимые меры к снижению размера возможных неблагоприятных последствий.
• Анализ данных маркетинговых и социологических исследований. Анализируя сведения о потребителях, можно определить, кто является вашим клиентом и почему. Как изменяются их пристрастия в зависимости от возраста, образования, социального положения, материального состояния и множества других показателей. Понимание этого будет способствовать правильному позиционированию ваших продуктов и стимулированию продаж.
• Диагностика. Механизмы анализа, имеющиеся в системе Deductor, с успехом применяются в медицинской диагностике и диагностике сложного оборудования. Например, можно построить модель на основе сведений об отказах. При ее помощи быстро локализовать проблемы и находить причины сбоев.
• Обнаружение объектов на основе нечетких критериев. Часто встречается ситуация, когда необходимо обнаружить объект, основываясь не на таких четких критериях, как стоимость, технические характеристики продукта, а на размытых формулировках, например, найти продукты, похожие на ваши с точки зрения потребителя.

Это только небольшой список решаемых задач. Фактически речь идет о любых задачах, где требуется  консолидировать данные, отобразить их различными способами, построить  модели и применить полученные модели к новым данным.

 

Состав системы

 Deductor состоит из пяти частей [1]:

Studio – аналитическое ядро платформы Deductor. Deductor Studio содержит полный набор механизмов импорта, обработки, визуализации и экспорта данных для быстрого и эффективного анализа информации.

Вся работа по анализу данных в Deductor Studio базируется на выполнении следующих действий:

• Импорт данных
• Обработка данных
• Визуализация
• Экспорт данных.

Все механизмы унифицированы  и выполняются при помощи мастеров [1].

Рис. 3.1 Мастер обработки

Отправной точкой для анализа  всегда является процедура импорта  данных. Полученный набор данных может  быть обработан любым из доступных  способов. Результатом обработки  также является набор данных, который  в свою очередь опять может  быть обработан. Результаты обработки  можно просмотреть множеством способов и экспортировать. Последовательность действий, которые необходимо провести для анализа данных является сценарием, который можно автоматически  выполнять на любых данных [1].

Рис. 3.2 Deductor Studio

 

 

 

 

 

Типовой сценарий обработки, например, для задачи прогнозирования  выглядит следующим образом [1]:

Рис. 3.3 Типовой сценарий обработки

Для того, чтобы начать анализ, необходимо получить табличные данные из стороннего источника. Природа источника данных значения не имеет. Deductor Studio поддерживает множество источников данных: хранилище данных Deductor Warehouse, промышленные СУБД, текстовые файлы, офисные приложения, 1C:Предприятие, ADO и ODBC источники и прочее. Использование Deductor Warehouse и виртуального хранилища данных как источника данных обеспечивает дополнительную функциональность, благодаря реализации мощного семантического слоя.

Следующим шагом является, собственно, обработка данных. Под  обработкой подразумевается любое  действие, связанное с преобразованием  данных, например, построение моделей  или очистка. Механизмы обработки  можно комбинировать произвольным образом. Доступны следующие: нейронные сети, деревья решений, самоорганизующиеся карты, ассоциативные правила, линейная регрессия, очистка данных (редактирование аномалий, заполнение пропусков, спектральный анализ), трансформация данных (преобразование дат, скользящее окно, дискретизация) и множество других.

Можно визуализировать как  конечные результаты обработки, так  и любой объект в сценарии. Программа самостоятельно анализирует, каким образом можно отобразить информацию, пользователь должен только выбрать нужный вариант: OLAP кубы (кросс-таблица, кросс-диаграмма), плоская таблица, диаграмма, гистограмма, статистика, анализ по принципу 'что-если', граф нейросети, иерархическая система правил, карты и прочее.

Завершающим шагом в сценарии обработки чаще всего является экспорт  данных. Результаты можно на любом  шаге обработки экспортировать для  последующего использования в других программах, например, учетных системах. Поддерживается множество форматов: хранилище данных Deductor Warehouse, Microsoft Excel, Microsoft Word, HTML, XML, dBase, текстовой файл с разделителями и прочее.

Viewer – рабочее место конечного пользователя. Позволяет отделить процесс построения сценариев от использования уже готовых моделей. Все сложные операции по подготовке сценариев обработки выполняются аналитиками-экспертами при помощи Deductor Studio, а Deductor Viewer обеспечивает пользователям простой способ работы с готовыми результатами, скрывает от них все сложности построения моделей и не предъявляет высоких требований к квалификации сотрудников

Рис. 3.4 Deductor Viewer

 

Warehouse – многомерное хранилище данных, аккумулирующее всю необходимую для анализа предметной области информацию. Использование единого хранилища позволяет обеспечить непротиворечивость данных, их централизованное хранение и автоматически обеспечивает всю необходимую поддержку процесса анализа данных.

Deductor Warehouse может строиться на базе одной из трех СУБД: Oracle, MS SQL или Firebird. Выбор информации из хранилища производится при помощи Мастера импорта: пользователь просто выбирает, какие данные из имеющейся в хранилище его интересуют, а система самостоятельно формирует специфичный для каждой СУБД SQL запрос. Работа с любой из баз данных происходит совершенно прозрачно для пользователя.

Рис. 3.5 Построение на базе одной из трех СУБД: Oracle, MS SQL или Firebird.

Server – служба, обеспечивающая удаленную аналитическую обработку данных. Позволяет автоматически обрабатывать данные и переобучать модели на сервере, оптимизирует выполнение сценариев за счет кэширования проектов и использования многопоточной обработки.

Deductor Server предоставляет удобный механизм отделения процесса построения моделей от их использования. Модели строятся аналитиком в интерактивном режиме при помощи приложения Deductor Studio, сервер же может применять построенные модели без каких-либо модификаций.

Рис. 3.6 Построение сценариев

Deductor Server функционирует как Windows служба. Доступ к серверу обеспечивается удаленно при помощи специальной бесплатно распространяемой библиотеки Deductor Client.

 Client – клиент доступа к Deductor Server. Обеспечивает доступ к серверу из сторонних приложений и управление его работой.

Рис. 3.7 Deductor Client

Взаимодействие с сервером может быть организовано как в локальной сети, так и через Интернет. Обмен и управление происходят по протоколу TCP/IP.

В удаленном режиме можно  выбрать и загрузить проект, передать параметры, "прогнать" данные, "переобучить" модели и прочее. Все операции могут  протоколироваться для последующего анализа администратором при  возникновении проблем. В сервер включены механизмы, автоматически восстанавливающие соединение с базами данных при их обрыве и отключения "зависших" сессий, что особенно актуально при удаленной работе [1].

Deductor Server поддерживает функцию протоколирования, позволяющую фиксировать ход выполнения работ, возникающих в процессе ошибки, анализировать причины возникновения ошибок и производительность системы. Настройка способа протоколирования может задаваться как в файле конфигурации, так и производиться удаленно. Монитор Deductor Server позволяет просматривать, а при необходимости отключать активные или "зависшие" сессии. Кроме того, в Deductor Server встроен планировщик заданий.

Рис. 3.8 Планировщик заданий.

Реализованная в Deductor архитектура позволяет добиться максимальной гибкости при создании законченного решения. Благодаря данной архитектуре можно собрать в одном аналитическом приложении все необходимые инструменты анализа и реализовать автоматическое выполнение подготовленного сценария.

Технологическая платформа  включает средства, позволяющие максимально  сократить время разработки, быстро создавать и выводить на рынок  новые прикладные решения и в  короткие сроки адаптировать их в  соответствии с изменяющимися требованиями предприятий. Возможности платформы  обеспечивают не только высокую скорость первоначальной разработки продукта, но и его быструю адаптацию  в дальнейшем.

Создание законченного решения  занимает очень мало времени. Достаточно получить данные, определить сценарий обработки и задать место для  экспорта полученных результатов. Наличие  мощного набора механизмов обработки  и визуализации позволяет двигаться  по шагам, от наиболее простых способов анализа к более мощным. Таким образом, первые результаты пользователь получает практически сразу, но при этом можно легко наращивать мощность решения.