Architektura systemu i praktyczne aspekty implementacji hurtowni danych rozmytych

• Autorzy: Miłek M. , Małysiak-Mrozek B. , Mrozek D.

Warianty tytułu

EN

System architecture and practical implementation of fuzzy data warehouse

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Wprowadzenie rozmytości do systemów hurtowni danych pozwala na przetwarzanie danych na wyższym poziomie abstrakcji i wprowadza możliwość analizy danych o nieprecyzyjnym charakterze. Ponadto, umożliwia wyrażanie różnych wskaźników biznesowych w języku naturalnym przy użyciu ogólnych sformułowań typu: dużo, mało, około 10, prawie wszyscy i in., reprezentowanych przez odpowiednie funkcje przynależności. Implementacja hurtowni danych rozmytych i narzędzi analizy danych wykorzystujących elementy logiki rozmytej napotyka na szereg problemów natury technicznej, występujących po stronie istniejących systemów zarządzania bazą danych. W niniejszym artykule, na przykładzie systemu zrealizowanego przez autorów, zaprezentowano architekturę i praktyczne aspekty implementacji hurtowni danych rozmytych.

EN

Incorporation of fuzziness into data warehouse systems gives the opportunity to process data at higher level of abstraction and improves the analysis of imprecise data. It also gives the possibility to express business indicators in natural language using terms, like: high, low, about 10, almost all, etc., represented by appropriate membership functions. There are many technical, server-side problems that appear while developing the Fuzzy Data Warehouse with the use of existing database management systems (DBMSs). In the paper, we show architecture and practical aspects of the implementation of the Fuzzy Data Warehouse system based on our own personal experiences.

Słowa kluczowe

PL

hurtownie danych; zbiory rozmyte; systemy wspomagania decyzji

EN

data warehouse; fuzzy sets; fuzzy logic; decision support systems

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Studia Informatica
• Rocznik: 2010
• Tom: Vol. 31, nr 2A
• Strony: 505--516
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz.

Twórcy

autor

Miłek M.

autor

Małysiak-Mrozek B.

autor

Mrozek D.

• Politechnika Śląska, Instytut Informatyki,

Bibliografia

• 1. Miłek M., Małysiak-Mrozek B., Mrozek D.: Hurtownia danych rozmytych: podstawy teoretyczne i praktyczne aspekty użycia. Studia Informatica. Vol. 24, No. 2A(53),.s. 179-190, Gliwice 2010, (publikacja w bieżącym wydaniu).
• 2. Małysiak-Mrozek B., Mrozek D., Kozielski S.: Processing of Crisp and Fuzzy Measures in the Fuzzy Data Warehouse for Global Natural Resources. LNAI, Springer, Heidelberg 2010 (w publikacji).
• 3. Zadeh L.A.: Fuzzy sets. Information and Control. 1965,8 (3), s. 338-353.
• 4. Dubois D., Prade H.: Fundamentals of fuzzy sets. Kluwer Academic Publisher, 2000.
• 5. Bouchon-Meunier B., Yager R.R., Zadeh L.A.: Fuzzy logic and soft computing. Advances in Fuzzy Systems, Application and Theory Vol. 4, Singapore 1995.
• 6. Kimball R., Reeves L., Margy R., Thornthwaite W.: The Data Warehouse Lifecycle Toolkit. John Wiley & Sons, 1998.
• 7. Ponniah P.: Data Warehousing Fundamentals. A Comprehensive Guide for IT Professionals. John Wiley and Sons, 2001.
• 8. Małysiak-Mrozek B., Mrozek D., Kozielski S.: Data Grouping Process in Extended SQL Language Containing Fuzzy Elements. Advances in Intelligent and Soft Computing Vol. 59, Springer Verlag GmBH, 2009, s. 247-256.
• 9. MacQueen J.B.: Some Methods for classification and Analysis of Multivariate Observations. Proceedings of 5-th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, Berkeley, University of California Press, 1967, Vol. 1, s. 281-297.
• 10. Bose P., Pivert O.: SQLf: A Relational Database Language for Fuzzy Querying. IEEE Transactions on Fuzzy Systems. 1995, Vol. 3, No 1.
• 11. Kacprzyk J., Zadrozny S.: SQLf and FQUERY for Access. IFSA World Congress and 20th NAFIPS International Conference. 2001, s. 2464-2469.
• 12. Małysiak B.: Fuzzy Values in SQL Queries Submitted to Databases. Studia Informatica. Vol. 24, No. 2A(53), s. 179-190, Gliwice 2003.
• 13. Małysiak B., Mrozek D., Kozielski S.: Processing Fuzzy SQL Queries with Fiat, Context-Dependent and Multidimensional Membership Functions. Proc. of 4th IASTED International Conference on Computational Intelligence (CI 2005), Calgary, Canada. ACTA Press, 2005, s. 36-41.