Analytical tools for business intelligence in spatial databases

• Autorzy: Gąsiorowski J.

Warianty tytułu

PL

Analityczne narzędzia business intelligence w bazach danych przestrzennych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The term Business Intelligence (BI) stands for technologies and applications that support decision making in commercial business. It is based on data analysis in a specific kind of database, termed the data warehouse. The architecture of data warehouses is optimized for searching, analysing and reporting of data. Nowadays, some spatial databases, especially in the commercial area, are so large and complex that simple analysis and reporting are not able to show all relationships and connections between data. The article focuses on two BI tools: On-line Analytical Processing (OLAP) and data mining, and on the potential for using these tools in spatial databases. OLAP allows the creation of multidimensional views of data reports in the form of multidimensional cubes. In the spatial database, such views can be useful to show complex reports, including information about spatial location, time and other dimensions. Data mining is based on analytical searching of some regular relationship and pattern in databases, which are hidden and not visible while using simple analysis. The aim of data mining for spatial databases, can be to predict the influence of a geographic object on (a) neighbour object(s), including their attributes.

PL

Termin Business Intelligence (BI) oznacza technologie i aplikacje, które wspomagają podejmowanie decyzji w sferze biznesowej. Opiera się na analizie danych w specyficznym rodzaju baz danych, które określane są mianem hurtowni danych. Architektura hurtowni danych zoptymalizowana jest pod kątem przeszukiwania, analizy i raportowania zawartych w niej danych. Obecnie niektóre bazy danych przestrzennych, zwłaszcza w zastosowaniu komercyjnym, są tak obszerne i złożone, że prosta analiza i raportowanie nie są w stanie pokazać wszystkich związków pomiędzy danymi. Niniejszy artykuł skupia się na dwóch narzędziach BI: przetwarzaniem analitycznym on-line (OLAP, ang. On-line Analytical Processing) i eksploracją danych (ang. data mining) oraz możliwościami zastosowania tych narzędzi w bazach danych przestrzennych. OLAP pozawala na tworzenie wielowymiarowych widoków raportowych w formie wielowymiarowych kostek. W bazie danych przestrzennych widoki takie mogą być użyteczne do pokazania złożonego raportu, zawierającego informację o położeniu przestrzennym, czasie, czy dowolnym innym wymiarze. Eksploracja danych jest techniką opartą na analitycznym wyszukiwaniu w bazach danych stałych związków i wzorów, które są ukryte i niewidoczne podczas stosowania prostych analiz. Celem eksploracji danych w przypadku baz danych przestrzennych może być przewidywanie wpływu obiektu geograficznego na obiekt(y) sąsiedni, przy uwzględnieniu jego atrybutów.

Słowa kluczowe

EN

spatial databases; business intelligence; data warehouses; OLAP; data mining

PL

bazy danych przestrzennych; Business Intelligence; hurtownie danych; OLAP; eksploracja danych

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej
• Czasopismo: Roczniki Geomatyki
• Rocznik: 2008
• Tom: T. 6, z. 1
• Strony: 81--90
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz.

Twórcy

autor

Gąsiorowski J.

• Institute of Geodesy and Cartography, Warsaw, Poland

Bibliografia

• Bedard Y., Merrett T., Han J., 2001: Fundamentals of Spatial Data Warehousing for Geographic Knowledge Discovery. [In:] Miller HJ, Han J. (eds.) Geographic Data Mining and Knowledge Discovery. Taylor and Francis, London, pp 53-73.
• Ester M., Kriegel H-P., Sander J., 1999: Knowledge Discovery in Spatial Databases. [In:] Lecture Notes in Computer Science, vol 1701, pp 61-74.
• Inmon W.H., 2005: Building the Data Warehouse. John Wiley & Sons, New York.
• Kantardzic M., 2003: Data Mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms. John Wiley & Sons, New York.
• Kimball R., Ross M., 2002: The Data Warehouse Toolkit. John Wiley & Sons, New York
• Power D.J., 2007: A Brief History of Decision Support Systems. DSSResources.COM, World Wide Web, http://DSSResources.COM/history/dsshistory.html, version 4.0.
• Rivest S., Bedard Y., Marchand P., 2001: Towards better support for spatial decision-making: Defining the characteristics of Spatial On-Line Analytical Processing (SOLAP). [In:] Geomatica, the journal of the Canadian Institute of Geomatics 15: 539-555.
• Thomsen E., 2002: OLAP Solutions. Building Multidimensional Information Systems. John Wiley & Sons, New York.
• Wu J., 2000: What is data mining? DM Review Online, World Wide Web, http://www.dmreview.com/news/ 2582-1.html