В непостоянном экономическом климате доступность точной и своевременной информации часто определяет успех в бизнесе. Однако многие организации не имеют этого преимущества в конкурентной борьбе — в большинстве случаев имеющаяся информационная технология не отвечает их потребностям и может вредить бизнесу.

Data Mining переводится как "добыча" или "раскопка данных". Нередко рядом с Data Mining встречаются слова "обнаружение знаний в базах данных" (knowledge discovery in databases) и "интеллектуальный анализ данных". Их можно считать синонимами Data Mining. Возникновение всех указанных терминов связано с новым витком в развитии средств и методов обработки данных.

Корпоративная база данных любого современного предприятия обычно содержит набор таблиц, хранящих записи о тех или иных фактах либо объектах (например, о товарах, их продажах, клиентах, счетах). Как правило, каждая запись в подобной таблице описывает какой-то конкретный объект или факт. Например, запись в таблице продаж отражает тот факт, что такой-то товар продан такому-то клиенту тогда-то таким-то менеджером, и по большому счету ничего, кроме этих сведений, не содержит.

Основную часть знаний аналитики получают в результате сравнения, анализа и синтеза информации из разрозненных фактов, размещенных в текстах. При работе с большими потоками документов процесс автоматического структурирования текстовой информации заменяет экспертный процесс выделения фактов и объектов, выполняемый вручную. В статье рассматриваются примеры использования новых технологий извлечения знаний из текстов на русском языке, ориентированных на работу с большими хранилищами данных.

В начале 70-х годов появились первые системы поддержки принятия решений, причем они кардинально отличались от приложений обработки транзакций или управления операциями (ввод заказов, управление складом, обслуживание фонда заработной платы). Со временем стали появляться все новые приложения для поддержки принятия решений: информационные системы для руководителей, системы оперативной аналитической обработки (Online Analytical Processing, OLAP)...

Понятие Business Intelligence (BI) появилось достаточно давно, однако в правильном контексте употребляется относительно редко. Скорее всего, это связано с отсутствием подходящего русскоязычного эквивалента — наиболее распространенные варианты: «бизнес-разведка», «бизнес-аналитика», «бизнес-интеллект» лишь частично отражают суть. Понятие Business Intelligence было введено аналитиками Gartner Group в конце 80-x ...

Но ещё до недавнего прошлого, когда говорилось о стремительном вхождении в нашу жизнь информационных технологий и росте числа реализаций информационных систем, прежде всего, имелись в виду системы, ориентированные исключительно на операционную обработку данных. И такое, опережающее развитие одного из направлений, вполне объяснимо.

Трудно найти в компьютерном мире человека, который хотя бы на интуитивном уровне не понимал, что такое базы данных и зачем они нужны. В отличие от традиционных реляционных СУБД, концепция OLAP не так широко известна, хотя загадочный термин "кубы OLAP" слышали, наверное, почти все. Что же такое OnLine Analytical Processing, где он обитает, и с чем его едят, мы и попытаемся разобраться.

Проблема, которая встала перед нами с самого начала исследований OLAP, заключалась в решении того, какой продукт правомерно относить к категории OLAP. Решить является ли продукт "именно OLAP" становилось все сложнее в связи с тем, что все больше и больше поставщиков утверждали, что они имеют "именно OLAP", в то время как это могло означать все что угодно.