Lösungsbereitstellung (Analysis Services - Data Mining)

Wie das folgende Diagramm verdeutlicht, besteht der letzte Schritt des Data Mining-Prozesses darin, in einer Produktionsumgebung diejenigen Modelle bereitzustellen, die die besten Ergebnisse erzielen.

Sobald die Miningmodelle in eine Produktionsumgebung integriert wurden, stehen sie je nach Bedarf für zahlreiche Tasks zur Verfügung. Sie können u. a. folgende allgemeine Tasks ausführen:

• Mithilfe der Modelle Vorhersagen erstellen, die für Geschäftsentscheidungen herangezogen werden können. SQL Server stellt die DMX-Sprache zur Verfügung, die Sie zum Erstellen von Vorhersageabfragen verwenden können. Darüber hinaus unterstützt Sie der Generator für Vorhersagebabfragen beim Erstellen der Abfragen.

• Data Mining-Funktionen in eine Anwendung integrieren. Sie können Analysis Management Objects (AMO) hinzufügen oder ein Assembly mit mehreren Objekten einbetten. Mit diesen Objekten kann Ihre Anwendung Miningstrukturen und -modelle erstellen, ändern, verarbeiten und löschen. Alternativ können Sie XMLA-Nachrichten (XML for Analysis) direkt an eine Instanz von Analysis Services senden.

• Mit Integration Services ein Paket erstellen, in dem mithilfe eines Miningmodells eingehende Daten eigenständig aufgeteilt und mehreren Tabellen zugeordnet werden. Wenn eine Datenbank beispielsweise fortlaufend mit potenziellen Neukunden aktualisiert wird, können Sie ein Miningmodell zusammen mit Integration Services dazu verwenden, die eingehenden Daten zwei verschiedenen Kundengruppen zuzuordnen: Einer Gruppe, deren Kunden wahrscheinlich ein Produkt kaufen, und einer anderen, deren Kunden wahrscheinlich kein Produkt kaufen.

• Erstellen Sie einen Bericht, mit dem Abfragen direkt für ein vorhandenes Miningmodell ausgeführt werden können.

Die Modellaktualisierung ist Teil der Bereitstellungsstrategie. Mit wachsendem Datenbestand des Unternehmens müssen Sie die Modelle neu verarbeiten, um auf diese Weise ihre Effizienz zu optimieren.