Интеграция OLAP и Data Mining

Оперативная аналитическая обработка (OLAP) и интеллектуальный анализ данных (Data Mining) — две составные части процесса поддержки принятия решений. Однако сегодня большинство систем OLAP заостряет внимание только на обеспечении доступа к многомерным данным, а большинство средств Data Mining, работающих в сфере закономерностей, имеют дело с одномерными перспективами данных. Для увеличения эффективности обработки данных для систем поддержки принятия решений эти два вида анализа должны быть объединены.

В настоящее время появляется составной термин «OLAP Data Mining» (многомерный интеллектуальный анализ) для обозначения такого объединения. Существует три основных способа формирования «OLAP Data Mining» :

• 1. «Cubing then mining». Возможность выполнения интеллектуального анализа должна обеспечиваться над любым результатом запроса к многомерному концептуальному представлению, то есть над любым фрагментом любой проекции гиперкуба показателей.
• 2. «Mining then cubing». Подобно данным, извлечённым из хранилища, результаты интеллектуального анализа должны представляться в гиперкубической форме для последующего многомерного анализа.
• 3. «Cubing while mining». Этот гибкий способ интеграции позволяет автоматически активизировать однотипные механизмы интеллектуальной обработки над результатом каждого шага многомерного анализа (перехода между уровнями обобщения, извлечения нового фрагмента гиперкуба и т. д.).