Технологии интеллектуального анализа данных : учебное пособие

6 вании организации, которая обслуживается информационной сис- темой, так и о сфере ее деятельности. В информационных массивах можно попытаться выявить скрытые на первый взгляд закономер- ности и вывести из них правила, которым подчиняется предметная область информационной системы. Впоследствии эти правила можно использовать для стратегического планирования, принятия решений и прогнозирования их последствий. Осознание пользы накапливаемой информации и возможно- сти использовать ее для решения аналитических задач привело к появлению нового класса вычислительных систем – систем под- держки принятия решений (СППР), ориентированных на аналити- ческую обработку данных. Однако принципы, лежащие в основе систем поддержки принятия решений, не позволяют эффективно обрабатывать транзакции, поэтому данные, применяемые для ана- лиза, стали выделять в отдельные базы данных. Со временем эти базы данных стали называть хранилищами данных (ХД) или ин- формационными хранилищами. В литературе используется также англоязычный термин «Data Warehouse». 1.1. Концепция хранилища данных В основе концепции ХД лежит идея разделения данных, используемых для оперативной обработки и решения задач анали- за. Это позволяет применять структуры данных, которые удовле- творяют требованиям их хранения с учетом использования в OLTP-системах и системах анализа. Такое разделение позволяет оптимизировать как структуры данных оперативного хранения (оперативные БД, файлы, электронные таблицы и т.п.) для выпол- нения операций ввода, модификации, удаления и поиска, так и структуры данных, используемые для анализа (для выполнения аналитических запросов). В СППР эти два типа данных называются