בשנת 2009, כאשר קארי נישאה לניק קאנון, אמינם הוציא שיר בשם "Bagpipes from Baghdad", בו הוא משמיץ ומגדף את בני הזוג. קאנון התייחס בצורה ישירה לשיר וגינה אותו. קארי עצמה בחרה שלא להגיב, אולם זמן מה לאחר יציאתו, היא רשמה בחשבון הטוויטר שלה מסר שבו כתוב "כמה טוב ששונאיי נותנים לי השראה". ואז, הוציאה לאור את השיר "Obsessed", כסינגל ראשון מהאלבום. למרות ששוב הכחישה שמדובר בשיר על אמינם, היה ברור לחלוטין שהוא אכן עוסק בו. בתוך מילות השיר היא הצפינה את שמו, כך שהצלילים הסופיים של השורות הבאות, ייצרו את הביטוי "A-ME-NAME":
בקליפ עצמו לשיר, קארי צולמה מחופשת לראפר אשר מתנהג בצורה אובססיבית לגביה ומנסה לתקשר איתה ממשכנו, בו הוא מוקף באינספור תמונות הנושאות את דמותה. בסוף אותו קליפ, הראפר נדרס. אמינם בתגובה בחר לשחרר ימים ספורים לאחר יציאת הקליפ שיר נוסף בשם "The Warning", בו הוא שואל אותה: "זה הייתי אמור להיות אני בווידאו קליפ?" וממשיך להטיח בה השמצות. כמו כן, הוא שילב בשירו קטעי קול של חקיינית אשר מחקה את קארי ואומרת שורות מתוך השיר "Clown".
מבקרי מוזיקה שונים טוענים כי גם השיר "Up Out My Face", מהאלבום של קארי מתייחס לאמינם, וזה לאור הדמיון המילולי שיש בו לשירים שנכתבו עליה.
אזכורים לאנשים קיימים.
באלבום קיימים שירים שבהם קארי מציינת שמות של אנשים שונים:
לאנה-וירו
מחוז לאנה-וירו הוא אחד מתוך 15 מחוזות אסטוניה ונחשב לחלק המערבי של אזור וירו האסטוני. למחוז רצועת חוף בים הבלטי. גודל המחוז הוא 3,465 קמ"ר ומתגוררים בו 58,855 תושבים (נכון לשנת 2017). בירת המחוז היא רקוורה.
היסטוריה.
בתקופה הפרה-היסטורית מחוז לאנה וירו היה מיושב על ידי אסטונים מהשבטים הווירוניאנים.
עד לרפורמה המנהלית באוקטובר 2017 מנה המחוז 15 נפות, מתוכן 2 עירוניות והשאר כפריות.
אוכלוסיית המחוז היא במגמת ירידה. ב-1 בינואר 2009 התגוררו בו 67,151 תושבים, מתוכם 85,2 אחוזים היו אסטונים ו-10,4 אחוזים רוסים.
ממשלת המחוז.
בראש כל מחוז עומדת ממשלת המחוז (באסטונית: maakonnavalitsus) הנשלטת בידי מושל (maavanem), הממונה בידי ממשלת אסטוניה לקדנציה בת חמש שנים. משנת 2014 מאוישת משרת מושל המחוז על ידי מרקו טורם (Marko Torm).
גאוגרפיה.
המחוז שוכן בצפון אסטוניה וגובל ב של הים הבלטי מצפון, במחוז אידה-וירו ממזרח, במחוז האריו מצפון-מערב, במחוז יארבה מדרום-מערב ובמחוז ייגבה מדרום.
נפות.
המחוז מחולק ל-8 נפות בהתפלגות הבאה:
נפות עירוניות (linnad):
נפות כפריות (vallad):
בינה עסקית
בינה עסקית (באנגלית: Business intelligence, בראשי תיבות: BI) היא תחום בטכנולוגיית המידע העוסק בבניית מערכות העוזרות לארגון להפיק מידע משמעותי מבחינה עסקית מתוך מכלול הנתונים הנאספים על ידיו. מערכות הבינה העסקית מספקות מידע היסטורי, מידע עכשווי ותחזיות בנוגע לפעילות העסקית, ובעזרתן ניתן לאתר דפוסים משמעותיים לניהול של ארגון, וליצור דוחות התראות ואיתותים לצורך קבלת החלטות ניהוליות. טכנולוגיות בינה עסקית כוללות כריית מידע (Data mining), עיבוד אנליטי מקוון (Online analytical processing, OLAP), ניהול ביצועים עסקיים (Business performance management), מידוד (Benchmarking) וחיזוי אנליטי (Predictive analytics).
מקורו של הצורך ב-BI הוא הגידול העצום בכמות הנתונים הנאספים בארגון (אלו מכונים לעיתים "Big Data"), אשר מקשה על ניתוחם הידני, ללא כלים לאישוש והבטחת אמינות של המסקנות. BI כולל שיטות מגוונות למחקר נתונים. חלק מהשיטות מתייחסות גם לתפעול הנתונים והכשרתם לצורכי ניתוח והפקת מסקנות. אחת השיטות המרכזיות בבינה עסקית, והבסיס של BI לשימושי מידע ארגוני, היא כריית מידע.
היסטוריה.
מערכות תומכות החלטה (Decision Support Systems, DSS) הפכו למעשיות בסוף שנות ה-60 של המאה ה-20, עם הופעת המיני מחשבים. מערכות אלה עשו שימוש במידע על מנת לתמוך בהחלטות עסקיות. המערכות הראשונות היו מבוססות על מודלים (Model Driven DSS) של סימולציה עם כמויות נתונים מזעריות. מוצר התוכנה הראשון שפעל לפי מודל זה היה IFPS. בשלב מאוחר יותר התפתחו מערכות שהן מבוססות נתונים (DDS, Data Driven Systems). במחצית הראשונה של שנות ה-80 התפתחו מערכות תומכות החלטה בנושאים נוספים כמו תכנון פיננסי, גיליונות אלקטרוניים ובמחצית השנייה של שנות ה-80 ובתחילת שנות ה-90 התווספו בינה עסקית, מחסן נתונים, Executive Information Systems ומערכות OLAP.
בסוף שנות ה-80 ובתחילת שנות ה-90 החל שימוש במושג Business Intelligence. האיש שהביא את המושג לשימוש נרחב היה האוורד דרזנר (Howard Dresner), אנליסט בגרטנר (Gartner).
החל מאמצע שנות ה-2000 קיימים כלים חדשים לבינה עסקית בתפיסה הנקראת Business Intelligence 2.0 (BI 2.0), המאפשרים ביצוע שאילתות על ידי עובדים על נתוני הארגון בזמן אמיתי. המושג BI 2.0 נטבע בהקבלה למושג Web 2.0 משום שעיבודים מסוג זה הם בתפיסה של דפדפן בסביבת Web. כלי BI 2.0 מאפשרים דיווחים דינמיים יותר מהדיווחים הסטטיים שאפיינו כלים מדור קודם. בסיס חשוב לעיבודים מסוג זה הוא השימוש ב-SOA, שבא ביחד עם שימוש במוצרי תָוְוכָה (Middleware) גמישים יותר ושימוש בתקנים להעברת מידע.
בשנים האחרונות תפס הנושא של בינה עסקית מקום מרכזי במערכות המידע. הגידול הרב במידע הנצבר במערכות ממוחשבות מחייב הצגה וריכוז של נתונים רלוונטיים על מנת שלמידע תהיה משמעות. אחד הביטויים לחשיבות התחום הוא רכישת חברות בולטות המתמחות בתחום על ידי חברות תוכנה גדולות (ראו בפרק מוצרי BI).
מגמות נוספות בשנים האחרונות:
תהליך העבודה.
תהליך עבודה אופייני בבינה עסקית כולל את השלבים הבאים:
נושא חשוב בהקשר זה הוא מי הגורם המפעיל את הניתוחים והדיווחים. בחלק מהמקרים מתבצעת העבודה על ידי תוכניתנים. מודל עדיף הוא זה שבו הכלי מאפשר למשתמשים עסקיים לבצע חלק מהשלבים או את כולם. היתרונות במקרה זה הם:
קבוצת משתמשים שבמקרים רבים מבצעת עיבודים כאלה הם Power Users. כך למשל: כלכלנים בבנק עשויים להיות Power Users. משתמשים כאלה הם משתמשים בעלי יכולות גבוהות יחסית בתחום המחשוב ולכן מצליחים ללמוד צדדים טכניים של מוצר ה-BI ולבצע בעצמם ניתוחים ודיווחים.
מחסן נתונים ו-BI.
מחסן נתונים הוא בדרך כלל בסיס נתונים המשמש מערכות תומכות החלטה ובכלל זה מערכות BI. בסיס נתונים זה הוא בדרך כלל בסיס נתונים גדול יחסית הניזון מנתונים תפעוליים ממספר גדול של מקורות שונים. הנתונים מועברים לבסיס הנתונים באמצעות תהליך ETL (Extract, Transform, Load). בשלב הראשון (Extract) מועתקים הנתונים מהמקורות לבסיס נתונים ביניים (Staging). בשלב השני (Transform) עוברים הנתונים שינויים, כגון: סיכום נתונים פרטניים לנתון אחד חשוב מבחינה עסקית. כך, למשל נתון על מכירה בודדת של מוצר עשוי להיות לא מעניין לצורך קבלת החלטות עסקיות ולכן הוא מסוכם לנתון כולל של כל המכירות באזור גאוגרפי מסוים. בשלב השלישי נטענים הנתונים למחסן הנתונים.
בגלל כמויות הנתונים הגדולות בדרך כלל מבוצע התהליך המתואר לעיל בעיבוד באצווה (Batch processing).
במקרים רבים עיבודי הבינה העסקית המתבצעים מול מחסן נתונים הם עיבודים שתוצאותיהם חשובות לדרגי הניהול הגבוהים, משום שהם מתייחסים לחלק גדול מהפעילות העסקית בארגון. כמו כן במקרים רבים אין מדובר בדיווחים פשוטים, אלא בתוצאות של ניתוחים מורכבים המבוססים על כריית מידע.
קלט תחליפי למחסן נתונים הוא Data Mart (או מרכול נתונים), שדומה בתכונותיו למחסן הנתונים למעט היקף וגודל: הוא מעין מחסן נתונים חלקי המתייחס לחלק ממערכות הארגון או למערכת יחידה.
עיבוד אנליטי מקוון (OLAP).
מערכות תפעוליות, כדוגמת מערכות המשמשות מוקד שירות (Call Center) או מערכת לתכנון משאבי ארגון (ERP) מתבססות על מסדי נתונים המיועדים לעיבוד תנועות מקוון (Online Transaction Process), ומכוונים לביצוע מהיר של טרנזקציות ולזמני תגובה מהירים. מסיבה זו במסדי הנתונים המיועדים למערכות אלו המידע לא מוחזק בדרך כלל לתקופת זמן ארוכה, והמידע המוחזק משתנה תכופות. בעיבוד אנליטי מקוון המידע עשוי להיות מאוחסן במודל נתונים רב-ממדי, באופן המאפשר לענות על שאלות אנליטיות רב-ממדיות במהירות. מודל נתונים זה נעזר בין היתר בשיטות של בסיסי נתונים היררכיים. העיבוד האנליטי המקוון נמצא בשימוש בין היתר בדיווחים עסקיים על מכירות, בשיווק, בניהול תהליכים עסקיים, בתקצוב, בחיזוי, בדיווחים פיננסים ועוד.
מושג מרכזי בליבה של מערכת OLAP הוא קוביית OLAP (OLAP cube). קוביית OLAP מורכבת מנתונים מספריים הנקראים מדידות אשר משתייכים לממדים. קוביית OLAP נבנית לרוב על פי סכמת כוכב (Star schema) או סכימת פתיתי שלג (Snowflake schema). המדידות נגזרות מהרשומות בטבלת העוּבדות ואילו הממדים נגזרים מטבלאות הממדים. דוגמה לקוביית OLAP עשויה להיות כזו המאחסנת מכירות כמדידות, ותאריך/זמן כממד. לכל מכירה יש ממד זמן המספק פרטים נוספים על המכירה. ניתן להוסיף ממד נוסף לקוביית ה-OLAP באמצעות הוספת שדה נוסף לטבלת העובדות.
השיטה הנפוצה לתשאול מסדי נתונים רב-ממדיים היא באמצעות MDX.
כריית מידע.
באמצעות שימוש בכריית מידע יכול הארגון לגלות מידע חבוי הטמון במחסני הנתונים או ב-Data marts, ולהסיק מסקנות מהצלבתו. כריית המידע מאפשרת לגלות ידע בבסיסי הנתונים, באמצעות מחקר וניתוח של הכמות הגדולה של המידע באמצעים אוטומטיים ככל שניתן, וכך לגלות דפוסים תקפים חדשים, שימושיים ובעלי משמעות.