Oracle ВІ Disconnected Analytics забезпечує повну функціональність для мобільних професіоналів, включаючи роботу з інтерактивними інформаційними панелями і засобами виконання нерегламентованого аналізу при роботі на портативному комп'ютері в оф-лайн-ре-жимі. Oracle ВІ Disconnected Analytics пропонує користувачам один і той самий інтуїтивний інтерфейс, незалежно від того, працюють вони в он-лайн- чи оф-лайн-режимі.
Oracle ВІ Disconnected Analytics ефективно використовує можливості синхронізації даних і метаданих, що дають можливість переміщати дані, аналітичні метадані, інформаційні панелі, вибірки, що зберігаються, фільтри, а також іншу інформацію в мобільне середовище. Oracle ВІ Disconnected Analytics передбачає повну синхронізацію даних з корпоративними джерелами даних. Дані індивідуалізуються для кожного користувача, забезпечуючи всі можливості з обмеження доступу і видимості даних, залежно від ролі. Дані стискаються під час синхронізації, даючи змогу досягти мінімального розміру набору даних і швидкої синхронізації.
Oracle Analytics Adapters
Oracle BI Server має відкритий і розширюваний набір адаптерів, що відповідають за зв'язок з джерелами даних. Oracle Analytics Adapter є динамічно завантажуваною бібліотекою, яка може бути конфігурована для використання в серверному процесі Oracle ВІ Server або в зовнішньому процесі. Було створено індивідуальні адаптери для роботи з такими системами:
o реляційні СУБД: Oracle7, OracleS, Oracle9i, Oracle 10GR1, Oracle 10GR2, Oracle 10G RAC, UDB DB2, OS390 DB2, AS400DB2, SQLServer, Teradata, Red Brick, Informix, Sybase i Microsoft SQL-Server;
o різні джерела даних, включаючиУвАМ, IDMS, IMS і CICS;
o корпоративні застосування, до яких належать Oracle, Peoplesoft Enterprise, JD Edwards Enterprise One, Oracle e-Business Suite, а також SAP R/3 i mySAP;
o OLAP-джерела, включаючи Oracle Datбbase OLAP Option, Microsoft Analysis Services Cubes, Hyperion i SAP BW Infocubes;
o XML-джерела даних, що включають доступ до інших типів серверів даних (наприклад, іншим нереляційним серверам), електронних таблиць Microsoft Excel і Web-сервісам. Oracle Analytics Adapters оновлюються для того, щоб забезпечити сумісність за версіями баз даних і використання нової функціональності.
Oracle BI Server має можливості для оптимізації продуктивності, масштабованості і надійності, забезпечуючи оптимальну продуктивність і масштабованість при побудові користувачами нових аналітичних запитів, зміні візуалізації аналітичних запитів, розташованих на одній інформаційній панелі.
Високоефективна архітектура Oracle ВІ Server
Oracle ВІ Server забезпечує можливості для оптимізації продуктивності і масштабованості, включаючи управління пам'яттю, що дає можливість уникнути конфліктних ситуацій при зверненні до пам'яті; хешування, що знімає можливість блокувань; спеціальні механізми синхронізації; механізми паралельного виконання запитів та обчислень, а також високопродуктивні адаптери зв'язку. У випадку, якщо вимоги продуктивності перевищують можливості одного сервера, сервери Oracle ВІ можна об'єднати в групи з реплікацією сесій і автоматичним відновленням після збою.
Високоефективне використання ресурсів даних та їх агрегація
Oracle ВІ Server максимально скорочує час вибірки, відбираючи найбільш ефективні джерела даних при виконанні запитів користувача. Він автоматично вибирає агреговані таблиці з реляційних баз даних. Попередня агрегація і зберігання адитивної інформації - стандартний спосіб поліпшення продуктивності запитів в реляційних базах даних. У випадку, якщо користувачами запрошується інформація при високому рівні агрегації даних, Oracle ВІ Server може використовувати вже агреговані джерела замість того, щоб запрошувати базу даних агрегувати дані наново. Іноді може існувати кілька джерел з однаковим рівнем агрегації. Наприклад, дані можуть бути агреговані за місяцями, а інформація за останні три роки зберігатися в 36 окремих таблицях. Оскільки метадані Oracle ВІ Server мають опис змісту кожної такої таблиці, при виконанні користувачем запиту та установці фільтру стосовно певного місяця сервером буде вибрана та таблиця, яка необхідна для задоволення запиту.
Високоефективне використання ресурсів даних та їх агрегація
Використання можливостей баз даних
Організація пулу з'єднань
Багатократне використання запитів і кешування
Архітектура MicroStrategy
OLAP-системи
OLAP-запити
8.4 Інтелектуальні технології Data Mining і Text Mining
Задача класифікації і регресії