對license數(shù)據(jù)的挖掘與分析

這里所稱的數(shù)據(jù)分析泛指那些將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息或知識的計算機應(yīng)用系統(tǒng)（也可稱之為商業(yè)智能應(yīng)用，Business Intelligence/BI），包括決策支持、聯(lián)機分析、查詢與報表、預(yù)測分析、專業(yè)定量分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用等等。為企業(yè)或機構(gòu)進行有效管理、提高競爭力提供信息和依據(jù)，是信息化進程中的高級階段。在企業(yè)中已積累的數(shù)據(jù)是企業(yè)或機構(gòu)寶貴的財富，如何有效地進行數(shù)據(jù)利用以獲得更大的利益是集團化企業(yè)的中心目標。

集團化企業(yè)或機構(gòu)在其發(fā)展過程中逐漸形成了多種不同類型的license設(shè)計研發(fā)相關(guān)應(yīng)用軟件以支撐公司的主營業(yè)務(wù)。還有一些公司通常由地點上分布的多個子公司或部門組成，子公司或部門獨立地使用著各自的license服務(wù)器，而這些子公司或部門往往是很難相互調(diào)節(jié)使用軟件license的，即基于不同廠商的或不同結(jié)構(gòu)的license有不同的服務(wù)器和端口，造成了使用情況不明朗，資源使用浪費等情況。

在信息技術(shù)不斷發(fā)展的今天，人們對信息的使用也越來越復(fù)雜。除了對軟件服務(wù)器的進行增、刪、改等事務(wù)處理操作和簡單的統(tǒng)計匯總以外，高層管理者還要使用數(shù)據(jù)（歷史的、現(xiàn)在的）進行各種復(fù)雜分析，如長期趨勢分析和數(shù)據(jù)挖掘等，以支持決策。

從大量的歷史數(shù)據(jù)中獲取信息，要求license管理系統(tǒng)保存足夠的歷史數(shù)據(jù)，而且還要進行復(fù)雜的分析處理（每次處理涉及大量數(shù)據(jù)）。如果直接基于分散繁雜的license服務(wù)器的開展分析應(yīng)用，則不可避免地要遇到以下諸多障礙：

1． 缺乏組織性。

    各個不同類型的license使用數(shù)據(jù)難以轉(zhuǎn)化為有用的信息。license數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是面向操作的有效性組織的，而非面向分析的需要。分析所需要的數(shù)據(jù)內(nèi)容可能分散在許多數(shù)據(jù)對象甚至許多應(yīng)用中。同一字段在不同應(yīng)用中又可能存在著同名異義、異名同義、單位不同、字長不同等許多難以識別的矛盾。將這些零碎而且結(jié)構(gòu)各不相同的license服務(wù)器使用數(shù)據(jù)統(tǒng)一起來的工作將是復(fù)雜而繁重，難以應(yīng)付不斷變化的分析工作的需要。

2． 干擾事務(wù)處理系統(tǒng)的正常運行。

    實現(xiàn)對license使用情況精準的分析處理往往需要涉及較大的數(shù)據(jù)量，而且license服務(wù)器則要求盡快做出響應(yīng)，如果進行一次大規(guī)模的分析，對機器性能的影響是難以忍受的，從而嚴重影響其正常運行。

3． 缺乏足夠的歷史數(shù)據(jù)。

    License使用分析應(yīng)用常常需要通過一段歷史時期的數(shù)據(jù)來分析趨勢，而在license服務(wù)器中一般只存儲當前的短期數(shù)據(jù)，且各個不同授權(quán)類型license的數(shù)據(jù)讀取也不一樣，這對于長期趨勢分析和license使用規(guī)律探索構(gòu)成制約。

4． 結(jié)果的準確可比性難以保證。

    License的使用數(shù)據(jù)是隨時更新變化的?；陔S時變化的數(shù)據(jù)源難于對問題作出一致的回答，而不一致的答案會干擾決策過程。

    一般來說對license使用問題的決策過程分這樣三個階段：

1. 發(fā)現(xiàn)問題。

     一開始，往往并未搞清license使用中的具體問題是什么，只是就所看到的現(xiàn)象提出了疑問和懷疑。需要從不同的方面和角度對數(shù)據(jù)找出其異常之所在。特別是當觀察到某些因素組合起來會產(chǎn)生了特定的效果時，這尤其重要。

2. 更加詳細的分析和探討所提出的問題。

     一旦發(fā)現(xiàn)了某種趨勢或異常就要確認和解釋其緣由。所謂分析，不僅是觀察和列表，更重要的是：

①、證實這種趨勢存在的必然性；

②、搞清楚為什么會存在這種趨勢或異常；

③、預(yù)測這種趨勢隨著時間進程的發(fā)展；

④、預(yù)測這種趨勢或異常會造成什么影響和后果。

3. 向其他決策者展現(xiàn)你的發(fā)現(xiàn)和結(jié)論，并得到確認分析、證實和預(yù)測其后果。

    這可能是一個復(fù)雜又漫長的過程。真正有權(quán)作出決策的人可能并未參與這一全過程。這時要能將分析的主要過程，尤其是結(jié)論清楚明白地展現(xiàn)給決策者，讓他能洞察操作過程，理解決策支持的結(jié)論。

人們關(guān)心的是響應(yīng)時間、數(shù)據(jù)的安全性和完整性。分析型處理則用于管理人員的決策支持和分析，經(jīng)常要訪問大量的歷史數(shù)據(jù)。人們關(guān)心的是數(shù)據(jù)的易訪問性、分析功能的充分性和有效性、以及結(jié)果的準確及時性。

分析應(yīng)用所需工具可以歸納為以下幾類：

1．查詢工具

主要是指將數(shù)據(jù)直接（即無須經(jīng)過復(fù)雜的分析算法處理）呈現(xiàn)給用戶的工具。既可以是對數(shù)據(jù)倉庫中記錄級數(shù)據(jù)的查詢，也可以是對分析結(jié)果（發(fā)展趨勢或模式總結(jié)）的查詢。其目標在于使得用戶能夠方便直觀地提出查詢要求并且以友好清晰的方式呈現(xiàn)出來，從而幫助用戶實現(xiàn)對數(shù)據(jù)倉庫的“閱覽”。查詢工具可以與分析型工具結(jié)合起來實現(xiàn)諸如原因分析、目標探察等分析任務(wù)。

2．分析型工具

根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫的定義和用途，它面向的用戶是中高層領(lǐng)導和分析人員，主要執(zhí)行決策支持和趨勢分析類應(yīng)用。

典型的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)是由以下成分組成：

1． 各種所需的數(shù)據(jù)源。它們存在于各種事務(wù)處理系統(tǒng)的管理之下，是分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流起點。

2． 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)。按管理主題領(lǐng)域所建立的分析型數(shù)據(jù)資源體系，是分析功能所作用的直接對象。其內(nèi)容包括描述各種有關(guān)事物的細節(jié)級詳細數(shù)據(jù)、體現(xiàn)各類管理主題的不同綜合程度的主題數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)集合及其形成過程的描述性信息（即元數(shù)據(jù)）和數(shù)據(jù)倉庫管理系統(tǒng)。數(shù)據(jù)倉庫管理系統(tǒng)要承擔如下任務(wù)：數(shù)據(jù)抽取、校驗、轉(zhuǎn)換、整合、度量計算、加載、刷新、元數(shù)據(jù)維護、作業(yè)調(diào)度等。細節(jié)級詳細數(shù)據(jù)一方面作為主題數(shù)據(jù)生成的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，另一方面可以滿足聯(lián)機細節(jié)信息查詢（包括由宏觀至微觀的鉆入式分析）的需要。而主題數(shù)據(jù)則是滿足絕大多數(shù)情況下分析計算數(shù)據(jù)請求的主體部分。

3． 分析系統(tǒng)。即基于數(shù)據(jù)倉庫之上的數(shù)據(jù)利用部分，是最終用戶的使用環(huán)境。前面已經(jīng)提到，按數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜程度可分為查詢型、分析型和挖掘型等；按使用對象的不同可分為決策支持系統(tǒng)、分析系統(tǒng)、專業(yè)分析研發(fā)系統(tǒng)等；按涉及的領(lǐng)域可分為財務(wù)分析系統(tǒng)、分析型客戶關(guān)系管理、分析型渠道關(guān)系管理、業(yè)務(wù)分析系統(tǒng)、市場分析系統(tǒng)等；按操作模式的不同可分為客戶機/服務(wù)器模式(C/S)、瀏覽器/服務(wù)器模式(B/S)；根據(jù)用戶需求的通用程度可配置通用商品工具軟件或利用開發(fā)工具定制滿足特定需求的分析環(huán)境。