Поделиться через


Развертывание решений (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных)

Последним шагом процесса интеллектуального анализа данных, как видно на следующей схеме, является развертывание наиболее эффективных моделей в рабочей среде.

Шестой этап интеллектуального анализа данных: развертывание моделей интеллектуального анализа данных

После переноса в рабочую среду моделей интеллектуального анализа данных можно выполнять множество различных задач, соответствующих потребностям пользователя. Ниже перечислены некоторые задачи, доступные для выполнения.

  • Применение моделей для создания прогнозов, которые затем можно использовать для принятия бизнес-решений. SQL Server предоставляет язык расширений интеллектуального анализа данных, который можно использовать для создания прогнозирующих запросов, и построитель прогнозирующих запросов для помощи в построении запросов.

  • Внедрение функций интеллектуального анализа данных непосредственно в приложение. Можно включать объекты AMO или сборку, содержащую набор объектов, которые выбранное приложение может использовать для создания, изменения, обработки и удаления структур и моделей интеллектуального анализа данных. Кроме того, можно отправлять сообщения XML для аналитики (XMLA) напрямую в экземпляр служб Analysis Services.

  • Использование служб Integration Services для создания пакета, в котором модель интеллектуального анализа данных используется для интеллектуального распределения входящих данных по разным таблицам. Например, если база данных постоянно обновляется за счет добавления потенциальных клиентов, модель интеллектуального анализа данных может использоваться совместно со службами Integration Services для разбиения входящих данных на клиентов, которые с высокой долей вероятности купят товар, и клиентов, которые с высокой долей вероятности не купят товар.

  • Создание отчета, который позволит пользователям составлять прямые запросы к существующей модели интеллектуального анализа данных.

Обновление модели является составной частью стратегии развертывания. По мере возрастания объема данных, получаемых организацией, возникает необходимость повторной обработки моделей с целью повышения их эффективности.