Системы оперативной аналитической обработки данных.docx

Системы оперативной аналитической обработки данных

OLAP - аббревиатура от английского On-Line Analytical Processing - это название не конкретного продукта, а целой технологии. По-русски удобнее всего называть OLAP оперативной аналитической обработкой. Хотя в некоторых изданиях аналитическую обработку называют и онлайновой, и интерактивной, однако прилагательное “оперативная” как нельзя более точно отражает смысл технологии OLAP.

Разработка руководителем решений по управлению попадает в разряд областей наиболее сложно поддающихся автоматизации. Однако сегодня имеется возможность оказать помощь управленцу в разработке решений и, самое главное, значительно ускорить сам процесс разработки решений, их отбора и принятия. Для этого можно использовать OLAP.

OLAP является одним из наиболее популярных ИТ-инструментов руководителей, менеджеров и аналитиков. Для принятия управленческих решений на уровне целого предприятия требуется комплексный анализ различных данных, их динамики, тенденций и т.п. В основе OLAP лежит многомерное представление данных, с которым пользователю удобно оперировать на привычном ему языке.

Проблемы представления данных:

-         накоплено огромное количество данных, которые почти никогда не используются;

-         данные хранятся в многочисленных БД, в разных форматах, несогласованны и противоречивы;

-         на поиск и подготовку информации тратится масса времени, отчеты несвоевременны и недостоверны;

-         большие временные затраты на модификацию отчетов.

OLAP – технология работы с базами данных, оптимизированная для запросов и отчетов, а не для обработки транзакций. Данные OLAP упорядочены иерархически и хранятся не в таблицах, а в кубах.

Многомерная модель данных

Стандартом де-факто для систем обработки информации стали реляционные структуры данных. Они идеально подходят для создания систем, где требуется обеспечивать целостность и непротиворечивость данных, однако они:

§Непригодны для прямого использования конечными пользователями. Пользователю придется детально изучить сложную структуру данных и овладеть SQL;

§Неготовность для обработки аналитических запросов. Проблема не в возможности построения запроса, а в скорости его выполнения.

В основе модели представления данных, реализованной в OLAP-системах, лежит многомерный куб (гиперкуб), по осям (измерениям) которого откладываются факторы, влияющие на деятельность предприятия (например: время, продукты, отделения компании и т.п), а ячейки куба наполняются анализируемыми показателями (объем продаж, прибыль, скидка, количество продаж и пр).

Пример: каковы были объемы продаж по регионам и видам продукции за 2002 год по кварталам? Здесь «Объем продаж» – анализируемый показатель; «Регионы» и «Виды продукции» – измерения, по которым делается срез данных; «Прошедший год» - значение иерархического измерения «Время» (как видно из запроса «Год» состоит из «Кварталов»). При работе с многомерной моделью данных такой запрос формируется элементарно. Выделенные цветом ячейки показывают «срез данных», созданный по поставленному условию и отражающий только часть куба.

Возможности OLAP-систем

В первую очередь OLAP предоставляет пользователю удобный способ «навигации» по данным: перемещение по иерархиям внутри измерения (переход от анализа по годам к анализу по кварталам, от анализа продаж по менеджерам к анализу продаж по регионам и т.д.) или перемещение между измерениями (переход от анализа по измерению «Время» к анализу по «Товарам» и т.д). Навигация по данным, как правило, осуществляется наиболее простыми способами с использование манипуляторов «мышь». Начало работы с OLAP – получение необходимого среза данных.

В OLAP пользователю также доступны самые разнообразные инструменты для обработки данных: встроенные функции агрегации, ранжирования, сортировок, вычисления и т.д.

Большое внимание в OLAP уделено визуализации информации. От того насколько удобно для восприятия пользователя будут представлены срезы, зависит качество анализа информации.

Скачано с www.znanio.ru