Tích hợp khai phá dữ liệu trong InfoSphere Warehouse với việc tạo báo cáo Cognos của IBM

Tổng quan về kiến trúc tích hợp InfoSphere Warehouse và Cognos Phổ biến kết quả khai phá dữ liệu của bạn một cách có hiệu quả Benjamin G. Leonhardi, Kỹ sư phần mềm, IBM Christoph Sieb, Kỹ sư phần mềm cao cấp, IBM Dr. Michael J. Wurst, Kỹ sư phần mềm cao cấp, IBM John Rollins, Ph.D., P.E., Chuyên viên kỹ thuật, IBM Tóm tắt: Khai phá dữ liệu cung cấp các kỹ thuật phân tích nâng cao để trích xuất thông tin có ích từ dữ liệu lớn. Về lịch sử, khai phá dữ liệu là một nhiệm vụ...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Tích hợp khai phá dữ liệu trong InfoSphere Warehouse với việc tạo báo cáo Cognos của IBM Simpo PDF Merge and Split Unregistered Version - http://www.simpopdf.com Tích hợp khai phá dữ liệu trong InfoSphere Warehouse với việc tạo báo cáo Cognos của IBM, Phần 1: Tổng quan về kiến trúc tích hợp InfoSphere Warehouse và Cognos Phổ biến kết quả khai phá dữ liệu của bạn một cách có hiệu quả Benjamin G. Leonhardi, Kỹ sư phần mềm, IBM Christoph Sieb, Kỹ sư phần mềm cao cấp, IBM Dr. Michael J. Wurst, Kỹ sư phần mềm cao cấp, IBM John Rollins, Ph.D., P.E., Chuyên viên kỹ thuật, IBM Tóm tắt: Khai phá dữ liệu cung cấp các kỹ thuật phân tích nâng cao để trích xuất thông tin có ích từ dữ liệu lớn. Về lịch sử, khai phá dữ liệu là một nhiệm vụ mà chỉ các chuyên gia về thống kê và phân tích dữ liệu mới có thể thực hiện được. Mặt khác, các kết quả của việc khai phá dữ liệu thường liên quan đến một loạt những người dùng khác nhau trên toàn công ty. Loạt bài viết này trình bày kiến trúc chung và các cơ hội nghiệp vụ để kết hợp khai phá dữ liệu IBM® InfoSphere™ Warehouse (Kho dữ liệu InfoSphere của IBM ) với việc tạo báo cáo Cognos® của IBM. Việc tích hợp này cho phép mọi người trên toàn công ty sử dụng các kết quả khai phá dữ liệu. Bài viết đầu tiên giới thiệu kiến trúc tích hợp cơ bản và cũng bao gồm một nghiên cứu về trường hợp kỹ thuật, ngắn gọn để cung cấp cho bạn một sự hiểu biết cơ bản về cách đạt tới sự tích hợp này. Mở đầu Khai phá dữ liệu cho phép các chuyên gia, các nhà phân tích và những người sử dụng có được cái nhìn sâu sắc với các mẫu trong các bộ sưu tập dữ liệu lớn và kết hợp chúng vào quy trình nghiệp vụ hàng ngày. Về lịch sử, khai phá dữ liệu là một Simpo PDF Merge and Split Unregistered Version - http://www.simpopdf.com nhiệm vụ mà chỉ các chuyên gia về thống kê và phân tích dữ liệu mới có thể thực hiện được. Mặt khác, các kết quả của việc khai phá dữ liệu thường liên quan đến những người dùng khác nhau trên toàn công ty. Hãy xem xét kịch bản sau đây. Bạn thu thập dữ liệu về khách hàng của mình bao gồm các khía cạnh nhân khẩu học (như tuổi tác, nghề nghiệp và nơi cư trú) cũng như các giao dịch trong quá khứ (như các mặt hàng đã bán và các hợp đồng). Bộ phận tiếp thị của bạn muốn phát triển các đề xuất chào hàng mới được thiết kế riêng cho các nhóm khách hàng cụ thể với các đặc tính giống nhau. Làm thế nào để tìm ra các nhóm người dùng điển hình như vậy? Phân cụm dữ liệu cung cấp một giải pháp cho vấn đề này. Nó tự động nhóm các tập dữ liệu theo các đặc tính hoặc các tính năng của chúng. Sau đó, một nhà phân tích có thể rà soát lại các nhóm này và điều chỉnh chúng dần dần cho đến khi chúng đáp ứng các y êu cầu của mình. Ví dụ, một chuyên gia tiếp thị có thể thấy rằng có một nhóm khách hàng nhỏ nhưng là nhóm khách hàng quan trọng về kinh tế có độ tuổi trên trung bình và không sử dụng dịch vụ ngân hàng Internet. Dựa vào thông tin này, các đề xuất chào hàng riêng biệt có thể được thực hiện cho những khách hàng này. Một bước quan trọng trong quá trình phân tích là cho phép những người dùng hiểu các kết quả của bước phân cụm dữ liệu này. Các chuyên gia phân tích thường không phải là các chuyên gia về lập trình các cơ sở dữ liệu mức thấp. Làm thế nào có thể phân phối các kết quả khai phá dữ liệu đến các nhà phân tích và các nhân viên cần dùng nó? Làm thế nào có thể trình bày các kết quả sao cho phản ánh quy trình nghiệp vụ mà người dùng có dính líu đến? Làm thế nào có thể đáp ứng các yêu cầu an ninh, sao cho mỗi người dùng chỉ thấy những gì mà người ấy được xem theo quy định? Để đưa ra các câu trả lời thoả đáng cho những câu hỏi đó, cần di chuyển vị trí trong khung nhìn phối cảnh, rời xa các phân tích thống kê và tiến gần đến phía người dùng cuối thực tế và các quy trình nghiệp vụ mà người đó dính líu đến. InfoSphere Warehouse là nền móng vững mạnh cho việc tạo kho Simpo PDF Merge and Split Unregistered Version - http://www.simpopdf.com dữ liệu phạm vi toàn công ty. InfoSphere Warehouse cung cấp chức năng khai phá dữ liệu trực tiếp trong cơ sở dữ liệu DB2 ở bên dưới, nơi dữ liệu thường trú. Có thể truy cập các chức năng đầy đủ bằng một nền tảng bộ công cụ dựa tr ên Eclipse, dễ sử dụng và các nhiệm vụ triển khai có thể được kích hoạt trực tiếp ngay trong bộ công cụ này. Cognos IBM là một trong những người dẫn đầu thị trường về các giải pháp tạo báo cáo. Việc tạo báo cáo đóng một vai trò quan trọng trong nhiều công ty vì nó giúp củng cố và trực quan hóa các thông tin liên quan theo nhiều cách khác nhau cho những khán giả đích khác nhau. Các kết quả được trình bày thường được rút ra bằng cách áp dụng các phép tính số học cơ bản đối với thông tin được lưu trữ trong kho dữ liệu (ví dụ, doanh thu trung bình mỗi tháng). Các phân tích nâng cao, như trong ví dụ trên, không thuộc phạm vi và khả năng của một khung công tác tạo báo cáo. Điều này dẫn đến kết hợp cả hai, vừa sử dụng các khả năng phân tích nâng cao, quy mô linh hoạt của InfoSphere Warehouse vừa sử dụng các khả năng tạo báo cáo tinh vi đã được khẳng định của Cognos IBM. Các phần sau đây cho thấy cách có thể kết hợp khai phá dữ liệu của Kho dữ liệu InfoSphere IBM và Cognos IBM theo một cách linh hoạt để đạt được mục tiêu này. Sự tích hợp này không đòi hỏi bất kỳ việc lập trình hoặc thiết lập khác thường nào; tất cả có thể được thực hiện bằng cách chỉ sử dụng SQL thuần của DB2. Các phần sau đây trình bày ngắn gọn kiến trúc cơ bản của InfoSphere Warehouse và IBM Cognos. Tiế ...