Сергей Зыков - Основы проектирования корпоративных систем

Рис. 16.5.Интеграция с MS Excel

Надстройки над приложениями Office 2007, не только Excel, но и над другими приложениями, для извлечения и обработки данных, которые предоставляют в распоряжение конечных пользователей средства анализа и прогноза данных, реализованы в SQL Server 2008. Новой является функция автоматического анализа, например, определение исключений, в которых данные отличаются от шаблонов, которые заранее заданы или наблюдаются в других областях таблицы, а также специализированных диапазонов данных, которые можно выделить, функции предсказания будущих данных по текущим тенденциям, анализ сценариев моделирования по определенным условиям, определение изменений, необходимых для достижения какой-либо конкретной цели, также можно фиксировать и отслеживать. Создание отчетов по информации, которая предоставлена службами Analysis Services, при помощи служб отчетов Reporting Services и визуализация этих отчетов в виде таблиц Excel дают возможность обеспечить большую доступность для конечных пользователей.

Далее обсудим средства и пути анализа данных. Используются средство Data Mining Client для Excel 2007 и определенные шаблоны, которые поддерживают интеграцию Data Mining, добычу данных для Visual Studio 2007. В надстройке BIDS (Business Intelligence Development Studio) Visual Studio 2007, о которой уже говорилось, используется средство Data Mining Designer. Естественно, реализация средств анализа данных основана на концепции объектов, и используется подход Analysis Management Objects (AMO) и открытые интерфейсы API на его основе. Также возможно подключение сторонних алгоритмов для анализа данных.

Хотя распространение генерации отчетов в многомерной аналитике принесло существенные выгоды большому количеству корпораций, следующим шагом в повышении гибкости в бизнес-процессах и эффективности функционирования корпораций должен стать переход от ретроспективного анализа данных за прошедшие периоды к активным действиям, основанным на результатах прогноза бизнес-данных, и внедрению в бизнес-процессы рациональных процедур принятия решения. Ключом к решению такой задачи является использование мощных алгоритмов извлечения и обработки информации для анализа набора данных, сравнение новых данных с фактическими и прошлым ходом событий, классификации и выявления связей между хозяйствующими субъектами, атрибутами, а также составление точных прогнозов для всех систем и пользователей, которые принимают решение.

Как и в случае с OLAP-технологиями, извлечение и обработка данных ранее было прерогативой узких специалистов высокой квалификации и было поэтому дорогостоящим. Однако сейчас за счет комплексной реализации технологии извлечения и обработки данных в службах Analysis Services и тесной интеграции с приложениями Office 2007, в частности Excel, корпорации Microsoft удалось создать достаточно эффективные экономические решения, которые позволяют практически каждому пользователю, знакомому с Office, делать задачи по извлечению и анализу данных на основе использования служб Service Analysis платформы SQL Server.

Проиллюстрируем возможности извлечения данных, Data Mining, на основе стандартного клиента для Microsoft Excel 2007. Именно это средство облегчает извлечение и анализ данных для пользователей, поскольку основано на стандартной платформе Office. Этот набор средств дает возможность эффективного анализа и визуализации различных представлений данных (рис. 16.6) средствами офисных приложений, в данном случае электронные таблицы.

Рис. 16.6.Data Mining Client для Excel 2007

Таким образом, пользователи могут повысить эффективность принимаемых ими решений, оперативно получая практические рекомендации путем выполнения нескольких простых действий, для чего существует специализированная надстройка, которая называется Table Analysis Tools для Excel 2007. Сложность извлечения и обработки данных при этом инкапсулируется набором интуитивно понятных задач, которые дают возможность пользователям относительно прозрачно переходить от исследования к построению предметно-ориентированного решения на основе тех понятий, которыми они владеют, в бизнес-терминах и производить эффективное извлечение и анализ данных, проверять их корректность и осуществлять доступ к этим данным. Также существуют шаблоны, которые называются Data Mining Templates и позволяют извлекать и обрабатывать данные на основе приложения Visio. Хотелось бы напомнить, что Visio имеет средства интеграции с Microsoft Visual Studio и является на сегодня компонентом Microsoft Office, т. е. интегрирован и с. NET, и с SQL Server 2008. При этом возможно достаточно легкими средствами генерировать большое количество стандартного рода диаграмм и таким образом формировать широкую, интуитивно понятную и способствующую коллективной работе систему, которая открывает путь к повышению эффективности совместно принимаемых бизнес-решений по всей корпорации с учетом анализа и прогноза данных.

На рис. 16.7 представлен пример применения средства Data Mining Designer, который позволяет интегрировать средства извлечения данных и бизнес-аналитики в пакет Microsoft Office 2007.

Рис. 16.7.Пример применения средства Data Mining Designer

При этом используется средство интеграции с SQL Server, которое называется BIDS. Оно имеет проектно-ориентированную структуру и содержит все средства, которые позволяют отлаживать и управлять исходными текстами, как и в Visual Studio, для того чтобы бизнес-аналитики могли не только проектировать, но и создавать и корректировать собственные решения. Естественно, такой подход возможен только для достаточно квалифицированных пользователей, которые могут создавать собственные системы, и позволяет грамотно распределять функционал между пользователями разных уровней, декомпозировать задачи и получать их решения в сжатые сроки и с наивысшим качеством.

Business Intelligence Development Studio – это фрагмент SQL Server, который представляет собой комплексную среду разработки на основе Microsoft Visual Studio, это надстройка над Visual Studio. С помощью этой среды разработчики могут создавать структуру данных для их извлечения и обработки, могут настраивать доступ к данным по столбцам, к данным таблиц, добавлять множество моделей для извлечения и обработки данных, в том числе гетерогенных, слабоструктурированных, которые предусматривают различные алгоритмы извлечения данных и размещения их в этих таблицах. По сути, речь идет о применении технологии, схожей с DataGrid, т. е. достаточно гибкой технологии по извлечению и представлению данных, их форматированию для создания корпоративных консолидированных отчетов.