Средства добычи знаний в бизнесе и финансах. OLAP-системы
Компьютерные технологии автоматического интеллектуального анализа данных переживают бурный расцвет. Это связано главным образом с потоком новых идей, исходящих из области компьютерных наук, образовавшейся на пересечении искусственного интеллекта, статистики и теории баз данных и обозначаемой как KDD (knowledge discovery in databases - обнаружение знаний в базах данных). Сейчас происходит лавинообразный рост числа программных продуктов, использующих технологии KDD, а также типов задач, где их применение дает значительный экономический эффект. Элементы автоматической обработки и анализа данных становятся неотъемлемой частью концепции электронных хранилищ данных и часто именуются в этом контексте data mining (добыча знаний из данных). На российском рынке эта технология делает лишь первые шаги. Отчасти это можно объяснить высокой стоимостью систем data mining, но, как показывает история развития других сегментов компьютерного рынка России, сам по себе этот фактор вряд ли является определяющим. Скорее здесь проявляется действие некоторых специфичных для России негативных факторов, резко уменьшающих эффективность применения технологии data mining. Постараемся определить эти факторы, проанализировать степень подверженности им различных классов систем интеллектуального анализа данных, а также выделить свойства таких систем, облегчающие российским покупателям их применение.
