Distribuzione della soluzione (Analysis Services - Data mining)

L'ultimo passaggio del processo di data mining, illustrato nel diagramma seguente, consiste nella distribuzione dei modelli più efficaci in un ambiente di produzione.

Dopo lo spostamento dei modelli di data mining in un ambiente di produzione, è possibile eseguire numerose attività, a seconda delle esigenze. Tra le attività comuni che è possibile eseguire sono incluse le seguenti:

• Utilizzare i modelli per creare stime, in base alle quali prendere in seguito decisioni aziendali. In SQL Server vengono forniti il linguaggio DMX, che consente di creare query di stima, e il generatore delle query di stima, che facilita la creazione di tali query.

• Incorporare la funzionalità di data mining direttamente in un'applicazione. È possibile includere la libreria AMO (Analysis Management Objects) o un assembly contenente un set di oggetti utilizzabili dall'applicazione per creare, modificare, elaborare ed eliminare strutture e modelli di data mining. In alternativa, è possibile inviare messaggi XMLA (XML for Analysis) direttamente a un'istanza di Analysis Services.

• Utilizzare Integration Services per creare un pacchetto in cui viene utilizzato un modello di data per separare in modo intelligente i dati in entrata dividendoli tra più tabelle. Se ad esempio un database viene aggiornato continuamente con i potenziali clienti, è possibile utilizzare un modello di data mining insieme a Integration Services per dividere i dati in entrata separando i clienti che probabilmente acquisteranno un prodotto dai clienti che probabilmente non lo acquisteranno.

• Creare un report che consenta agli utenti di eseguire direttamente le query su un modello di data mining esistente.

L'aggiornamento del modello rientra nell'ambito della strategia di distribuzione. Ogni volta che giungono nuovi dati nell'organizzazione, è necessario rielaborare i modelli per migliorarne l'efficacia.