Преподаватель рассказывал студентам о предметно-ориентированных, интегрированных, стабильных, поддерживающих хронологию наборах данных, организованных для целей поддержки управления, обеспечивающего менеджеров и аналитиков достоверной информацией, необходимой для оперативного анализа и принятия решений. О чем рассказал преподаватель?

• О хранилищах данных.
• О витринах данных.
• Об инструментах оперативной аналитической обработки (OLAP)
• О средствах обнаружения знаний (Data Mining).

Другие предметы Колледж О хранилищах данных интеллектуальные информационные системы хранилища данных витрины данных OLAP средства обнаружения знаний колледж предметно-ориентированные системы интегрированные наборы данных поддержка управления оперативный анализ принятие решений Новый

Преподаватель, судя по вашему описанию, говорил о хранилищах данных. Давайте разберем это более подробно.

Хранилища данных представляют собой большие наборы данных, которые организованы и оптимизированы для поддержки анализа и отчетности. Они служат основой для принятия управленческих решений и помогают в анализе данных, предоставляя менеджерам и аналитикам достоверную информацию.

Вот несколько ключевых аспектов, которые указывают на то, что речь шла именно о хранилищах данных:

• Предметно-ориентированные: Хранилища данных организованы по предметным областям, что позволяет легко находить и анализировать информацию, связанную с определенной темой (например, продажи, финансы, маркетинг).
• Интегрированные: Данные из различных источников объединяются в единую структуру, что позволяет получить целостный взгляд на информацию.
• Стабильные: Хранилища данных обеспечивают стабильность данных, что позволяет проводить долгосрочный анализ и отслеживать изменения во времени.
• Поддерживающие хронологию: Хранилища данных часто позволяют отслеживать изменения данных во времени, что важно для анализа трендов и исторических данных.

В отличие от хранилищ данных, витрины данных являются более узкими и специализированными наборами данных, которые часто создаются для конкретных групп пользователей или для определенных целей. Инструменты оперативной аналитической обработки (OLAP) и средства обнаружения знаний (Data Mining) также являются важными компонентами анализа данных, но они больше связаны с методами работы с данными, чем с их хранением.

Таким образом, наиболее правильный ответ на ваш вопрос - это хранилища данных.