Хранилища данных и OLAP-средства (49412)

Посмотреть архив целиком

СОДЕРЖАНИЕ


Введение

1 Вечное хранение данных

2 Важная терминология

3 Базы и хранилища данных

4 Неизменный спутник хранилищ данных

5 Некоторые аспекты хранения данных

5.1 Структуры хранения данных

5.2 Поставщики

6 Несколько советов по повышению производительности OLAP-кубов

Вывод

Литература



Введение


Тема контрольной работы «Хранилища данных и OLAP- средства».

Сегодня во многих организациях проблема использования большого объема собранных за многие годы данных ощущается все острее. В течение многих лет на предприятиях накапливаются и хранятся огромнейшие массивы информации, но при этом ее большая часть не может быть использована аналитиками и руководителями. Чаще всего эта информация доступна лишь тем подразделениям, в которых она накапливается. Поэтому и возникает потребность в системах, позволяющих получать необходимую «аналитику». Хотя в современных бизнес-приложениях все больше и больше появляется средств для аналитического анализа информации, тем не менее, достаточно много «аналитики» скрыто в данных предшествующих периодов деятельности, когда на предприятиях еще не было современных информационных систем.



1 Вечное хранение данных


Кроме оперативных баз данных (БД), источником информации в хранилищах данных (ХД) являются текстовые файлы. «Очищенные» данные, попадающие в ХД, не используются напрямую системами представления и анализа. Для этих целей используются витрины данных, позволяющих пользователям работать только с теми данными, которые им нужны. При этом повышается безопасность доступа к данным, а их структура отражает требования пользователя и снижается нагрузка на основное ХД.

Предметная ориентация - ключевое отличие оперативных БД от ХД. Разные приложения БД могут описывать одну и ту же предметную область с разных точек зрения и решение, принятое на основе данных, отражающих только одну сторону вопроса, могут быть неэффективными, а порой и просто неверными.

В оперативных БД информация может добавляться, удаляться и изменяться, а в ХД данные могут только загружаться и читаться. При этом все данные в ХД данных делятся на три основных категории:



2 Важная терминология


Хранилище данных (Data Warehouse). Предметно-ориентированный, интегрированный, неизменяемый, поддерживающий хронологию набор данных, организованный для целей поддержки принятия решений (по определению основателя хранилищ данных Б. Инмона). Более просто: это база данных, хранящая данные, агрегированные по многим измерениям.

Витрина (или киоск) данных (Data Mart). Небольшое хранилище, а конечные пользователи могут создавать собственные структуры данных в нем.

Информационная система руководителя (ИСР) (Executive Information System([EIS)). Приложения, созданные для использования руководителями.

Средства OLAP (On-line Analytical Processing). Инструментарий навигации по многомерным данным.

MOLAP (Multidimensional OLAP). Детальные данные и агрегаты хранятся в многомерной БД. В этом случае получается наибольшая избыточность, так как многомерные данные полностью содержат реляционные.

ROLAP (Relational OLAP). Детальные данные остаются на своем месте (в реляционной БД), агрегаты хранятся в той же БД в специально созданных служебных таблицах.

HOLAP (Hybrid OLAP). Детальные данные остаются на месте (в реляционной БД), а агрегаты хранятся в многомерной БД.

Оперативные БД. Этот термин обозначает традиционные БД и введен для того, чтобы подчеркнуть их существенное отличие от БД, используемых для реализации ХД.

Средства анализа. Приложения для конечного пользователя, включая средства принятия решений, средства OLAP и другие специализированные средства анализа, прогноза и представления данных.


3 Базы и хранилища данных


Ни для кого не секрет, что одним из основных факторов успеха в бизнесе и управлении является скорость и качество принимаемых решений. А вот в основе этих решений лежит имеющаяся информация. В эпоху глобальной компьютеризации информация получается из данных, которые хранятся в электронном виде в файлах различных форматов. Для эффективного хранения данных сегодня используются базы данных (БД), а точнее СУБД - системы управления базами данных. В составе любой базы данных имеются таблицы, между полями которой существуют связи (реляции, отношения). Отсюда и название «реляционные БД». Именно с их помощью можно структурировать информацию и обеспечивать быстрый и удобный доступ к ней.

Исходя из этого, до недавнего времени предприниматель, руководитель предприятия или любой другой человек, принимающий ответственные решения, получал сведения, не всегда удовлетворявшие его требования.

Во-первых, большая часть информации стандартизована и представляется в стандартных формах отчетности. Во-вторых, эта информация имеет разную степень детализации: от подробных сведений, например, о ежедневных продажах, до сводных квартальных отчетов. В-третьих, все данные поставляются по фиксированным датам: в конце дня, месяца, квартала, года. Но самое неприятное заключается в том, что такая регламентированность работы с информацией не позволяет обеспечить своевременное принятие нестандартных решений.

Несомненно, базы данных - это незаменимый источник информации. Кроме того, они используются как в локальных финансово-учетных системах, так и MRP- и ERP-системах. Но ведь обычная БД обслуживает не только руководителей, принимающих решения, но и других пользователей непосредственно работающих с данными, что сказывается на скорости обработки информационных потоков.

Частота запросов к БД связана с детализацией требуемых данных: для ускорения доступа к данным нужна отдельная БД, работающая только в режиме чтения и хранящая агрегированные (интегрированные) данные. Кроме того, сложные аналитические запросы к оперативной информации тормозят текущую работу информационной системы предприятия, блокируя таблицы БД и захватывая ресурсы сервера.

Вот поэтому все чаще взоры экспертов и аналитиков обращены к хранилищам данных (ХД) - оптимально организованной БД, хранящей данные, агрегированные по многим измерениям, и обеспечивающей максимально быстрый доступ к информации, необходимой для принятия управленческих решений. Данные в ХД попадают из оперативных БД и систем, которые предназначены для автоматизации бизнес-процессов. Кроме того, ХД может пополняться из внешних источников, например, статистических отчетов. Резонный вопрос: чем ХД лучше БД? Ведь они содержат заведомо избыточную информацию, которая хранится в БД или файлах оперативных систем? Анализировать данные оперативных систем непосредственно невозможно или, по крайней мере, весьма затруднительно, так как данные хранятся в форматах различных СУБД и на разных носителях в корпоративной сети.

Пополнение ХД происходит периодически, при этом автоматически формируются новые агрегаты данных, зависящие от старых, т. е. в одном месте и в простой структуре хранится «сырье» для анализа (рис. 1).

Если до недавнего времени для анализа имеющихся данных применялась схема: БД - Средство анализа, то в быстро развивающаяся концепция хранилищ данных (ХД) предлагает изменить эту схему: БД - объекты ХД - Средство анализа. Это и есть суть информационная система нового поколения.




Рис. 1. Архитектура интеллектуального извлечения данных из ХД



4 Неизменный спутник хранилищ данных


Централизация и удобное структурирование данных - это далеко не все, что нужно аналитику. Традиционные отчеты, даже построенные на основе единого хранилища, лишены гибкости. Они не позволяют

получать множество срезов и разрезов данных. Чем больше срезов и разрезов видит аналитик, тем больше у него идей. Для этих целей используется такой инструмент, как OLAP.

Не вдаваясь в сложную теорию определяющих принципов OLAP, сформулированных Е. Коддом - «изобретателем» реляционных БД, приведем следующее определение OLAP: Быстрый Анализ Разделяемой Многомерной Информации - FASMI (Fast Analysis of Shared Multidimensional Information). Fast означает, что система должна обеспечивать выдачу большинства ответов пользователям в пределах 5 секунд. Analysis означает, что система может справляться с любым логическим и статистическим анализом. Shared означает, что система осуществляет все требования конфиденциальности (возможно до уровня записи), а при доступе нескольких пользователей обеспечивает блокировку изменений на соответствующем уровне. Multidimensional - система должна обеспечить многомерное концептуальное представление данных, включая полную поддержку для иерархий и множественных иерархий данных. И, наконец, Information - это все, с чем мы работаем каждый день и пытаемся на ее основе получить прогнозируемые результаты.

OLAP предоставляет пользователю быстродействующие средства доступа, просмотра и анализа бизнес-информации. Пользователь получает интуитивно понятную модель данных, организуя их в виде многомерных кубов. Оси многомерной системы координат - основные атрибуты анализируемого бизнес-процесса. Например, для продаж это могут быть товар, населенный пункт, категория покупателей. В качестве одного из измерений используется время. На пересечениях осей-измерений находятся данные, количественно характеризующие процесс-меры. Это могут быть объемы продаж в штуках или в денежном выражении, остатки на складе и т. п. Пользователь, анализирующий информацию, может «разрезать» куб по разным направлениям, получать сводные (например, по годам) или, наоборот, детальные (по неделям) сведения и осуществлять прочие манипуляции.


Случайные файлы

Файл
144051.rtf
81305.rtf
77715-1.rtf
103046.rtf
80854.rtf




Чтобы не видеть здесь видео-рекламу достаточно стать зарегистрированным пользователем.
Чтобы не видеть никакую рекламу на сайте, нужно стать VIP-пользователем.
Это можно сделать совершенно бесплатно. Читайте подробности тут.