Платформы бизнес-аналитики

Система корпоративной безопасности — важнейший инструмент управления предпринимательскими рисками. Ее задачи состоят не столько в сборе, обработке, оценке и накоплении данных, сколько в их информационном анализе и синтезе управляющих воздействий.

Термин «business intelligence» существует сравнительно давно, хотя у нас он мало употребляется из-за отсутствия адекватного перевода и четкого понимания, что, впрочем, характерно и для Запада. Попытаемся разобраться в его сути.

Во всех опубликованных хрониках работ по Искусственному Интеллекту можно найти упоминания о работах по проекту Cyc, который сравнивают с компьютером HAL, описанным Артуром Кларком в «Космической одиссее 2001 года». Само существование Cyc не представляло ни какого интереса до лета 2002 года, когда ситуация радикально изменилась -- библиотека знаний Cyc стала доступна всем.

Несмотря на широкое использование мультимедиа, текст остается одним из основных видов информации в большинстве электронных хранилищ. Разработка эффективных подходов к обработке текстов с целью фильтрации, формирования смыслового портрета, навигации по базе текстов является одним из наиболее актуальных направлений современных информационных технологий. В статье представлен способ автоматического нелингвистического анализа неструктурированной текстовой информации, реализованный на основе нейросетевых алгоритмов.

В статье рассматриваются инструменты и методы реферирования, формирующие краткое изложение исходного материала либо путем выделения фрагментов информационного наполнения и последующего их соединения, либо методом генерации текста на основании знаний об оригинале, и работающие с широким диапазоном источников информации, в том числе мультимедиа.

Сегодня все чаще можно встретить два близких по значению термина "Интеллект бизнеса" (business intelligence, BI) и "Управление знаниями" (knowledge management, КМ). Первым термином обычно обозначают средства, дающие конечному пользователю возможности доступа и последующего анализа прикладных структурированных данных, с целью прогнозирования и принятия решений. Впервые идея BI и само название были предложены аналитиками GartnerGroup в конце 80-х, но особую популярность приобретает сегодня.

Сегодня мы являемся свидетелями активного развития технологии интеллектуального анализа данных (ИАД или data mining), появление которой связано, в первую очередь, с необходимостью аналитической обработки сверхбольших объемов информации, накапливаемой в современных хранилищах данных. Возможность использования хорошо известных методов математической статистики и машинного обучения для решения задач подобного рода открыло новые возможности перед аналитиками, исследователями, а также теми, кто принимает решения - менеджерами и руководителями компаний. Сложность и разнообразие методов ИАД требуют создания специализированных средств конечного пользователя для решения типовых задач анализа информации в конкретных областях. Поскольку эти средства используются в составе сложных многофункциональных систем поддержки принятия решений, они должны легко интегрироваться в подобные системы. Одним из наиболее важных и перспективных направлений применения ИАД являются бизнес-приложения, поэтому опыт канадско-американской фирмы Cognos по реализации методов ИАД в составе интегрированных интеллектуальных систем поддержки принятия решений представляет интерес как для разработчиков, так и для пользователей. Средства создания интеллектуальных приложений Средства извлечения новой информации Конкретный пример Заключение Литература Сегодня мы являемся свидетелями активного развития технологии интеллектуального анализа данных (ИАД или data mining), появление которой связано

Современные системы добычи данных используют основанные на методах искусственного интеллекта средства представления и интерпретации, что и позволяет обнаруживать растворенную в терабайтных хранилищах не очевидную, но весьма ценную информацию. 1. Управляющий модуль 2. Инструменты аналитического data mining 2.1. Генератор Ассоциативных Связей (Association Rule Generator) 2.2. Генератор Дерева Решений (Decision Tree Inducer) 2.3. Генератор Свидетельств (Evidence Inducer) 2.4. Утилита определения Значимости Признаков (Column Importance) 3. Инструменты визуального data mining 3.1.