Корпоративные информационные технологии: понятие, OLTP, OLAP-технологии, Data Mining-технологии

КИТ — это совокупность методов, этапов, процедур, операций, приемов и средств для сбора, передачи, обработки, хранения и выдачи информации, выполняемых периодически в заданной последовательности с помощью средств компьютеризации или без таковых.

• · OLTP-технология — (On-line Transaction Processing) — технология оперативной обработки данных;
• · OLAP (On-line Analytical Processing) — оперативная аналитическая обработка данных;
• · DM (Data Mining) — технологии интеллектуального анализа данных.

OLAP (англ. online analytical processing, аналитическая обработка в реальном времени) — технология обработки данных, заключающаяся в подготовке суммарной (агрегированной) информации на основе больших массивов данных, структурированных по многомерному принципу.

OLTP (Online Transaction Processing), транзакционная система — обработка транзакций в реальном времени. Способ организации БД, при котором система работает с небольшими по размерам транзакциями, но идущими большим потоком, и при этом клиенту требуется от системы минимальное время отклика.

DM-технологии предназначены для поиск закономерностей и связей между различного рода объектами и процессами. (явлениями). Разницу между OLTP и OLAPтехнологиями, а также возможностями Data Mining можно продемонстрировать с помощью решения следующей проблемы:

В отличие от оперативного уровня, обслуживаемого с помощью OLTP-технологий и отвечающих на вопросы типа «Что произошло?» и «Когда и где это произошло?», средства аналитической обработки в режиме реального времени (OLAP) используются для ответа на вопросы: «Почему это произошло?», а также для выполнения анализа по сценарию «Что, если???». Инструменты OLAP позволяют пользователю видеть необходимые фактические данные (типичные суммируемые величины, такие, как суммы по операциям и бухгалтерские балансы) с перегруппировкой, повторной сортировкой и группировкой по любому параметру (описательному элементу типа времени, региона, организационной единицы и т. д.). В отличие от них технологии из класса BI (Data Maning) позволяют определить закономерность какого либо процесса. В приведенном примере это касается закономерностей в отказе клиентов от услуг предприятия.