ברוך הבא, אורח
שם משתמש: סיסמא: זכור אותי

דיון: שני עקרונות שעליהם קם ונופל

שני עקרונות שעליהם קם ונופל 11 years 10 months ago #3889

  • Edith Ohri
  • Edith Ohri's Avatar
  • Offline
  • Moderator
  • הודעות: 352
  • קרמה: 0
שואלים אותי, אחרי הביקורת שמתחתי על מערכות BI, טוב, אז מה יש לך להציע במקום זה?

יש לי להציע שני עקרונות:

עקרון הגמישות
צריך גמישות כי אנחנו עוסקים בחומרים שהם לא-דטרמינסטיים, מעורפלים או לא וודאיים. השינויים הרבים שקורים בסביבת התפעול ובמערכות עצמן מיצרים אי וודאות. כתוצאה, ההגדרות שלנו הן נכונות לכל היותר בנקודה של זמן, ואם לא בנינו מודל גמיש הוא יתישן עוד לפני השלמת הקמתו. יש אסכולה שאומרת, שהשינויים הללו מחיבים ניקוי ואחזקת בסיס הנתונים.
הבעיה, שאין אף פעם די זמן וכסף לניקוי והתאמת מונחים למסגרת שנקבעה בעבר, הדבר איננו מעשי. זה כמו לנסות לגלגל שיטפון במעלה הנחל, אי אפשר.


עקרון האינטראקטיביות 
BI הוא תהליך למידה, שבו המשתמש צומח ומתפתח כל הזמן, ומציג שאלות חדשות, שצצות תוך כדי התגבשות התבנות שלו. כדי לענות על צורכי התהליך הזה, ה-BI חיב להיות מסוגל לענות לשאלות אד הוק שלא תוכננו במקור. קלט ופלט קבועים, יהפכו עד מהרה לפיל לבן. במקומם צריך אחזור נתונים אינטראקטיבי.


את שני העקרונות האלה של גמישות ואינטראקטיביות נותן מודל השירות שנקרא SaaS - Software as a Service.
הקשר שלי לנושא הוא, שהפתרון GT data mining בנוי לפי זה. יש להניח שהוא לא היחיד. צורת השימוש בשירות GT היא ע"י הצבת מסקנותיו במערכת אחזור המידע הקימת אצל הלקוח.
בשיטה זו אפשר להוריד בהרבה את הדרישות מהמערכת, מאחר וכריית הנתונים ממקדת את הענין במספר מישתנים קטן יחסית, וחוסכת בכך את הפרישה הרחבה ודרישות האינטגראציה לגבי נתונים שאינם קריטיים. התוצאות של האבחון מביאות את המשתמש לנקודת התחלה טובה, ומקצרות את ההתלמדות והחיפושים המיותרים שעולים ביוקר במשאבים ובזמן של עובדים בכירים בארגון, וחשוב לא פחות - התוצאות של כריית נתונים שבוצעה בעת ההקמה הן יציבות יותר ונשארות לזמן די ארוך (מה שמאפשר למערכת הקימת לעכל, להתיעל, ולהתרגל).


- אדית


בברכה
אדית
הנהלת האתר ביטלה גישת כתיבה ציבורית.
מנהלים: Edith Ohri
זמן יצירת העמוד: 0.173 שניות

הדף שלנו בפייסבוק

מעניין? שתפו דף זה באמצעות הטלפון הנייד

אירועים קרובים

מאמרים

מגמות של ביג דאטה בעולם הביטוח
CA Technologies
SSIS - Buffer Size Optimization
קטגוריה ראשית
בדיקות BI ו-DWH לעומת הבדיקות בתחומים אחרים
קטגוריה ראשית
איסוף דרישות לפרויקטי BI
קטגוריה ראשית
כח המידע במיקוד
קטגוריה ראשית
0

Microsoft

Oracle

IBM

Informatica

Sap

SAS

Qlikview

Cloudera

Machine Learning