Revista Anale - Seria Economie nr.4 - Universitatea Spiru Haret

(depozitarea datelor) şi OLAP (On-Line Analytical Processing) pe măsură ce
suporturile soft devin suport de date pentru sistemele tranzacţionale.
Au apărut şi tehnici de observare analitică a datelor care au la bază teorii
matematice prin care datele reale sunt comparate cu date teoretice produse de un
model ipotetic. Tehnicile de observare analitică a datelor se regăsesc într-o
tehnologie modernă denumită Data Mining.
De remarcat este faptul că interpretarea datelor duce la apariţia de cunoştinţe
noi care se vor cumula la cele deja existente. Instrumentele soft clasice pentru
asistarea deciziei au avut ca principal scop asigurarea tehnicilor de analiză,
optimizare şi simulare precum şi reprezentarea grafică a rezultatelor. Noile sisteme
de asistare a deciziei folosesc tehnici speciale de comasare a datelor stocate în
structuri neuniforme, pentru a utiliza informaţii implicite care nu sunt specificate în
datele existente. Suporturile software de asistare a deciziei oferă utilizatorilor o
serie de facilităţi cum ar fi: interogarea în limbaj natural, accesul la modele conceptuale,
sisteme de gestiune OLAP şi servicii de integrare cu alte suporturi soft.
362
2. Tehnologia Data Mining
Existenţa unor volume imense de date a pus problema reorientării utilizării
lor de la un proces de exploatare retrospectiv către unul prospectiv.
Prin tehnologia de Data Mining se prelucrează date care referă perioade
anterioare (date istorice), care sunt examinate şi sunt deja cunoscute, pe baza lor
constituindu-se un model. Acest model va putea fi aplicat situaţiilor noi de acelaşi
tip cu cele deja cunoscute.
Dezvoltarea tehnicilor de Data Mining se explică prin acumularea de volume
pe care acestea le-au derulat de-a lungul anilor. Concurenţa tot mai acerbă precum
şi creşterea exigenţelor pieţei au determinat firmele să ia tot mai mult în
considerare potenţialul uriaş pe care îl oferă arhivele de date. Alături de arhivele de
date memorate pe suporturi informatice mai există încă doi factori care au dus la
necesitatea Data Mining: existenţa şi perfecţionarea algoritmilor şi a produselor
program dedicate precum şi creşterea capacităţii de memorare şi prelucrare a
calculatoarelor care permit tratarea corelativă a volumelor mari de date.
Este de remarcat că depozitele de date pot fi surse pentru Data Mining, iar
rezultatele obţinute pot completa câmpurile înregistrărilor din depozitele de date,
care apoi pot fi valorificate prin proiecţiile multidimensionale specifice OLAP.
3. Depozitele de date (Data Warehouse)
Necesitatea depozitelor de date este dată de volumul imens de date acumulat
în timp de companii. Integrarea acestor date istorice ale companiei într-o structură care
să stea la baza luării deciziilor a devenit principala preocupare a noilor tehnologii.
Datele, mai precis structurile de date care fac obiectul sistemelor informatice
de asistare a deciziilor sunt denumite depozite de date (Data Warehouse). Caracteristicile
acestor structuri este faptul că ele pot înmagazina volume mari de date
preluate din arhive şi/sau din bazele de date ale aplicaţiilor informatice specifice
activităţii curente a întreprinderii (sunt volume de ordin 1012 terabytes). Exploatarea
acestor volume uriaşe de date este asigurată de existenţa unor motoare speciale care
dau posibilitatea ca masivele să poată fi interogate, precum şi existenţa unor