Редактор: досент Н

11.14.4. OLAP və DATA MINING texnologiyalarının inteqrasiyası 
Qeyd etdiyimiz kimi, bu texnologiyaların hər ikisi qərar qəbuletmə prosesinin 
tərkib hissələridir. OLAP əsas etibarilə coxölcülü verilənlərə müraciəti təmin edir. 
DATA MINING isə əksər hallarda relasiya verilənləri ilə iĢləyir. 
OLAP və DATA MINING texnologiyalarının inteqrasiyası hər iki 
texnologiyanın funksionallığını zənginləĢdirə bilər. Bu çür inteqrallaĢdırılmıĢ 
texnologiya eyni vaxtda coxölcülü verilənlərə müraçiəti və qanunauyğunluqların 
axtarıĢını təmin edə bilər. OLAP və DATA MINING –in birləĢməsini ifadə etmək 
ücün K.Parsaye [90] «OLAP DATA MINING» (coxölcülü DATA MINING) 
tərkibli termindən istifadə edilir.
Verilənlərin coxölcülü intellektual analiz vasitələri həm detallaĢdırılmıĢ, həm 
də müxtəlif ümumiləĢdirilmə dərəçəsi ilə aqreqatlaĢdırılmıĢ verilənlərdə 
qanunauyğunluqları üzə cıxara bilməlidirlər. Verilənlərin anlizi həm xüsusi 
formada tərtib olunmuĢ hiperkub üzərində, həm də onun proyeksiyaları üzərində 
aparılmalıdır.
J.Han daha sadə ad –«OLAP MINING» təklif edir [81] və bu iki 
texnologiyanın inteqrasiyasının aĢağıdakı variantlarını təklif edir: 
1. «Çubing then mining». Ġnteqrasiyanın bu variantı coxölcülü konseptual 
təsvirə verilən sorğuların istənilən nətiçəsi üzərində, yəni müəyyən göstəriçiləri 

---

623 
(«satıĢ həçmi», «verginin çəmi» və s.) özündə saxlayan hiperkubun istənilən 
proyeksiyasının istənilən fraqmenti üzərində intellektual analizin aparılması 
imkanını təmin etməlidir. 
2. «Mınıng then çubing». Anbardan götürülən verilənlər kimi intellektual 
analizin nətiçələri sonrakı coxölcülü analiz ücün hiperkub formasında təsvir 
olunmalıdır. 
3. «Çubing while mining». Bu inteqrasiyanın cevik üsulu hesab edilir və 
coxölcülü analizin hər bir addımının nətiçəsi üzərində intellektual emalın eyni tipli 
mexanizimlərini avtomatik aktivləĢməyə imkan verir. Coxölcülü analizin 
addımlarına misal olaraq ümumiləĢdirmənin bir səviyyəsindən digərinə kecidi, 
hiperkubun yeni fraqmentinin cıxarılmasını və s. göstərmək olar. 
Qeyd edək ki, coxölcülü verilənlər ücün DATA MINING-i reallaĢdıran 
sistemlərin sayı cox deyil. Bu çür sistemlərin yaradılmasına və bazara 
cıxarılmasına son illər baĢlanmıĢdır. 
Verilənlərin coxölcülü təsvirinə əsaslanan OLAP texnologiyasının tətbiqi 
verilənlər anbarından istifadə edildikdə daha səmərəli olur. OLAP texnologiyası 
verilənlərə müraçiəti analitiklərin iĢlədikləri terminlərlə aparmağa imkan verir. 
Verilənlər anbarı və OLAP texnologiyalarının birgə tətbiqi DATA MINING 
prosesini sadələĢdirməyə, onun sürətini və kefiyyətini artırmağa zəmin yaradır. 
Beləliklə, verilənlər anbarları, OLAP və DATA MINING texnologiyalarının 
kompleks tətbiqi qərar qəbuletmə sistemlərinin yaradılması zamanı layihəcilərə və 
istifadəcilərə müxtəlif informasiya sistemlərinin ayrı-ayrı verilənlər bazalarından 
istifadə edilməsi ilə müqayisədə Ģəksiz üstünlüklər verir. 
 
 

---

624 
VB-nın yara-
dılması və 
təshihi 
Sоrğuların 
hazırlanması
və təshihi 
Vеrilənlərin 
aхtarıĢı və 
еmalı 
Intеraktiv 
rеjimin 
təmini 
VBIS-in prоqram vasitələri 
Tеlееmal
rеjimin 
təmini 
Sistеm kata-
lоqunun ida-
rə еdilməsi 
Gеnеrasiya 
vasitələri 
Sеrvis 
prоqramları 
VB-nın ilkin 
yaradılması 
VB-yə yеni 
yazıların əla-
və еdilməsi 
Vеrilənlə- 
rin təshihi 
VB-nın yеni-
dən təĢkili 
PlanlaĢdırıl-
mıĢ sоrğula-
rın hazırlan-
ması 
AхtarıĢın 
nəticələrinin 
еmalı 
AхtarıĢ 
prоqramı 
Sоrğuların
təshihi 
Dialоq 
ssеnarilərinin 
yaradılması 
Sərbəst 
dialоqun 
aparılması 
Mеnyu tipli 
dialоqun 
aparılması 

---

625 
ġəkil 6.3. VBIS-in prоqram vasitələrinin strukturu və tərkibi. 

---

626