Методика и инструментальные средства построения хранилища данных и знаний для поддержки исследований в энергетике

• Автор: Осама Ель Сайед Ахмед Мохамед Шета
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Иркутск
• Количество страниц: 138 с. : ил.

Содержание
Введение.

1. Системный анализ проблемы.

1.1. Общие понятия системного анализа

1.2. Анализ предметной области.

1.2.1. Предметная область исследования развития энергетики

1.2.2. Системные исследования в энергетике

1.2.3. Исследования угольной промышленности в составе топливноэнергетического комплекса России

1.3. Аналитический обзор технологий хранения данных и знаний

1.3.1. Хранилища данных.

1.3.2. Представление знаний и оперирования ими

1.4. Постановка задачи диссертационной работы
1.5. Выводы к главе 1
2. Предлагаемый методический подход к решению проблемы.
2.1. Требования к хранилищу данных и знаний для исследований энергетики, методика построения и системноконцептуальные соглашения
2.2. Архитектура хранилища данных и знаний.
2.3. Проектирование хранилища данных и знаний для поддержки исследований в энергетике
2.3.1. Проектирование хранилища данных
2.3.2. Проектирование хранилища знаний
2.4. Проектирование базовых программных компонентов хранилища данных и знаний.
2.5. Интеграции хранилища данных и знаний в ИТ инфраструктуру системных исследований
2.6. Выводы к главе 2
3. Реализация и применение хранилища данных и знаний на примере
исследований угольной промышленности.
3.1. Реализация инезрументальных средств для работы с хранилищем
данных и знаний
3.1.1. Реализация инструментальных средств для работы с хранилищем знаний.
3.1.2. Реализация инструментальных средств для работы с хранилищем данных.
3.2. Технология интеграции хранилища данных и знаний в ИТ инфраструктуру.
3.3. Технология построения и использования хранилища данных и знаний.
3.4. Применение хранилища данных и знаний для исследований
развития угольной промышленности.
3.4.1. Классификатор предметной области.
3.4.2. Применение хранилища данных для исследований развития угольной промышленности
3.4.3. Разработка ретроспективной базы данных для исследований развития угольной промышленности.
3.4.4. Применение хранилища знаний
3.5. Выводы к главе 3
Заключение
Список литературы


Предполагается, что такое хранилище содержит сведения, поступающие из разных источников данных, функционирующих под управлением различных информационных систем, а также из операционных баз данных. Концепция хранилища данных базируется на усовершенствованной технологии баз данных и предусматривает специальные средства управления процессом подготовки и хранения информации. Хранилище данных (ХД) является рабочей средой для систем поддержки принятия решений, которая извлекает данные, хранимые в различных оперативных источниках, организует и агрегирует их и предоставляет лицам, ответственным за принятие решений в данной организации. Можно сказать, что технология хранилищ данных - это технология управления и анализа данных. Эти знания хранятся в существующих физических средствах массовой информации (книгах, документах, рисунках, диаграммах, фильмах, аудио и видеозаписях, магнитных и электронных файлах и базах данных и др. Результатом выполненного анализа являются формулирование проблемы создания хранилища данных и знаний для исследований в энергетике и детализированная постановка задачи диссертационной работы. Во второй главе рассмотрен предлагаемый автором методический подход к построению хранилища данных и знаний для исследований энергетики, включающий требования к хранилищу данных и знаний для исследований угольной промышленности и системно-концептуальные соглашения при его разработке, архитектуру хранилища данных и знаний, проектирование хранилища данных и знаний, проектирование базовых компонентов хранилища данных и знаний, интеграцию хранилища данных и знаний в ИТ-инфраструктуру системных исследований. Процесс исследования любой энергетической системы начинается со сбора массива исходных данных, который может быть получен из различных статей, отчетов, статистических сборников, также в качестве исходных данных могут выступать результаты предыдущих исследований. Внесение информации выполняется с привязкой к словарю предметной области: исследователь должен выполнить сопоставление определенных отчетных или статистических данных с регионом, категорией ресурса, его целевым назначением, должен указать и другие классификационные характеристики. В хранилище данных и хранилище знаний отдельной отрасли энергетики словарь предметной области является общим (одним) и содержит свойственные ей классификаторы. Метаданные также являются общими и описывают как структуру данных, так и документы, помещаемые в хранилище. Тузовский А. Ф., Чириков С. В., Ямпольский В. З. Системы управления знаниями (методы и технологии). Томск: Изд-во НТЛ, . Предлагается для поддержки этой деятельности создать хранилище данных и знаний (ХДЗ), которое интегрируется в разработанную в ИСЭМ СО РАН ИТ-инфраструктуру исследований в энергетике. Рассматриваются основные составляющие ИТ-инфраструктуры, акцент делается на информационной инфраструктуре и репозитарии, который является основным ее компонентом. В главе описываются концепция ХДЗ, требования к нему и системноконцептуальные соглашения, принятые при его разработке. Приведены основные этапы методики проектирования ХДЗ, общая архитектура хранилища данных и знаний для поддержки исследований в энергетике, архитектуры ХД и ХЗ, модель представления декларативных знаний в ХЗ и схема взаимодействия инструментальных средств поддержки ХДЗ. В третьей главе рассмотрена реализация хранилища данных и знаний. Описываются программы администрирования хранилища данных, программы для работы с хранилищем данных и программы администрирования хранилища знаний. Рассмотрены технологии использования хранилища данных и хранилища знаний, показано применение методики и технологий при построении хранилища данных и хранилища знаний и их использование на примере исследований развития угольной промышленности. В заключении приводятся основные результаты работы и ее практическая значимость. Автор выражает глубокую благодарность своему научному руководителю, д. Л.В. Масссль, а также сотрудникам ИСЭМ СО РАН А. Н. Копай городскому и Л. Н. Такайшвили, за оказанную помощь в постановке задачи и выборе средств дтя ее решения, а также консультации в ходе выполнения работы.