Інтеграція OLAP і DataMining

Обидві технології можна розглядати як складові частини процесу підтримки ухвалення рішень. Проте ці технології як би рухаються у різних напрямах: OLAP зосереджує увагу виключно на забезпеченні доступу до багатовимірних даних, а методи DataMining в більшості випадків працюють з плоскими одновимірними таблицями і реляційними даними.

Інтеграція технологій OLAP і DataMining «збагатила» функціональність і однієї, і іншої технології. Ці два види аналізу повинні бути тісно з'єднано, щоб інтегрована технологія могла забезпечувати одночасно багатовимірний доступ і пошук закономірностей.

Засіб багатовимірного інтелектуального аналізу даних повинен знаходити закономірності як в тих, що деталізуються, так і в агрегованих з різним ступенем узагальнення даних. Аналіз багатовимірних даних повинен будуватися над гіперкубом спеціального вигляду, вічка якого містять не довільні чисельні значення (кількість подій, об'єм продажів, сума зібраних податків), а числа, що визначають вірогідність відповідного поєднання значень атрибутів. Проекції такого гіперкуба (що виключають з розгляду окремі вимірювання) також повинні досліджуватися на предмет пошуку закономірностей. J. Han пропонує ще більш просту назву — «OLAP Mining» і висуває декілька варіантів інтеграції двох технологій[3]:

• а) «Cubingthenmining». Можливість виконання інтелектуального аналізу повинна забезпечуватися над будь-яким результатом запиту до багатовимірного концептуального уявлення, тобто над будь — яким фрагментом будь — якої проекції гіперкуба показників;
• б) «Miningthencubing». Подібно даним, витягнутим з сховища, результати інтелектуального аналізу повинні представлятися в гіперкубічній формі для подальшого багатовимірного аналізу;
• в) «Cubingwhilemining». Цей гнучкий спосіб інтеграції дозволяє автоматично активізувати однотипні механізми інтелектуальної обробки над результатом кожного кроку багатовимірного аналізу (переходу між рівнями узагальнення, витягання нового фрагмента гіперкуба і т.д.).

На сьогоднішній день небагато виробників реалізують DataMining для багатовимірних даних. Крім того, деякі методи DataMining, наприклад, метод найближчих сусідів або байєсівськая класифікація, через їх нездатність працювати з агрегованими даними незастосовні до багатовимірних даних.