Data Mining



         

Подход SAS к созданию информационно-аналитических систем


Подход компании SAS к созданию информационно-аналитических систем стандартизован в рамках SAS Intelligent Warehousing solutions, рис. 23.2.

Структура SAS Intelligent Warehousing solutions

Рис. 23.2.  Структура SAS Intelligent Warehousing solutions

Этот подход предусматривает:

  • простые в использовании эффективные методы извлечения данных из ERP/OLTP-систем, баз данных и других источников без применения микропрограммирования на языке управления данными ERP/OLTP-системы (семейство программных продуктов SAS/ACCESS).
  • высокотехнологичные методы очистки исходных данных и их подготовки для загрузки в хранилище (SAS Data Quality-Cleanse).
  • средства проектирования и администрирования хранилищ данных (SAS/Warehouse Administrator).
  • технологию физического хранения больших объемов данных (SAS Scalable Performance Data Server).
  • методы интеллектуального анализа данных:
    • OLAP-анализа (SAS OLAP Server),
    • эконометрического моделирования и расчета временных рядов (SAS/ETS),
    • исследования операций и оптимизация (SAS/OR),
    • имитационного моделирования (SAS/IML),
    • статистического анализа (SAS/STAT),
    • нейросетевого и других методов углубленного анализа данных (SAS Enterprise Miner).
  • дружественные к пользователю эффективные средства отчетности (SAS/Enterprise Guide, SAS/EIS, SAS/InterNet, AppDevStudio),
  • быстрое получение результата за счет специальной методологии проектирования (SAS/ Rapid Result) и, как следствие,
  • быстрый возврат инвестиций системы коллективного доступа к информационному хранилищу (хранилищу данных) посредством Web-технологий (Web-порталов). Для разработки Web-порталов компания SAS предлагает решение SAS Information Delivery Portal.



Содержание  Назад  Вперед