Файл: .Информационно-аналитические системы на базе OLAP-технологий.pdf

3.5 Инструменты конечного пользователя для выполнения запросов и построения отчетов

Системы данного класса (Query & Reporting) предназначены для формирования запросов к информационным системам в пользовательских терминах, а также их исполнение, интеграцию данных из разных источников, просмотр данных с возможностями детализации и обобщения и построение полноценных отчетов, как экранных, так и печатных. Предполагается, что уровень подготовки специалиста, создающего отчеты, может быть приравнен к опыту среднего пользователя Excel. Поэтому пользователь составляет запрос к источнику данных, используя заранее подготовленный программистом каталог терминов (семантический слой). Визуализация результатов запроса может быть представлена пользователю в различном виде - плоские или многомерные таблицы, графики, диаграммы, различные специализированные интерфейсы.

Инструменты конечного пользователя для выполнения запросов и построения отчетов поставляются двумя способами:

• в составе OLAP-систем,
• в виде специализированных систем Query & Reporting.

Практически каждая система класса OLAP снабжена средствами Query & Reporting. Эти средства могут быть как встроенными в основной продукт (примеры - Business Objects, "Контур Стандарт", Oracle Discoverer), так и выделенными в отдельный продукт (например, система Impromptu в составе продуктов Cognos).

Также существуют и специализированные системы генерации и дистрибуции отчетов. Наиболее распространенные из них - это продукты компаний Crystal Decisions и Actuate. В то же время эти системы имеют в своем составе собственные OLAP-средства. Поэтому провести четкую грань между OLAP-системами и системами класса Query & Reporting практически невозможно. Пример - продукты компании MicroStrategy, которые различные аналитики и издания с равной регулярностью относят к продуктам обоих классов [5].

3.6 Классификатор аналитических систем

Приведем полный классификатор аналитических систем, рассмотренных выше.

В данном разделе рассмотрены классификации OLAP-систем по различным критериям, приведены достоинства и недостатки каждой из представленных OLAP-систем. 

4. Основные преимущества OLAP-систем

Ключевое требование, предъявляемое к OLAP-системам — скорость, позволяющая использовать их в процессе интерактивной работы аналитика с информацией.

К преимуществам OLAP-систем можно отнести следующие:

• предметная ориентированность означает, что в кубах собрана информация по различным аспектам деятельности организации: закупкам, продажам и т.п. Это отличает базы OLAP от оперативных БД, где данные организованы в соответствии с различными процессами, такими, как, например, оформление и выписка документов, оформление заказов и др.;
• многопользовательский режим работы. Клиент-серверная архитектура OLAP-продуктов обеспечивает одновременный доступ большого числа пользователей. При этом анализ производится одинаково быстро по всем аспектам информации независимо от размера и сложности структуры БД;
• прямой доступ к данным позволяет пользователю видеть сразу всю информацию, не отфильтрованную отчетами. То есть, если пользователь видит документ, например, со странной датой исполнения (например, накладная, датированная 5200 годом), то это означает, что такой документ реально существует в исходной (оперативной) базе;
• сосредоточение необходимых данных в одном месте - это положение отражает ту особенность, что вся аналитика, например, факта продажи (контрагент, менеджер, дата, вид сделки и прочее) хранится в том же кубе и доступ к ней не требует дополнительного обращения к каким-то внешним источникам (справочникам и т.п.);
• удобные средства доступа просмотра и анализа деловой информации. Пользователь получает интуитивно понятную модель данных, организуя их в виде многомерных кубов. Это позволяет ему проводить как сравнительный анализ показателей, так анализ различных сценариев по принципу "что-если", построенных на основе прогнозных и статистических данных компании;
• удобная навигация по данным;
• разнообразные инструменты для обработки данных;
• визуализация информации;
• On-line функционирование обеспечивают выявление ассоциаций, закономерностей, трендов, проведение классификации, обобщения или детализации, составление прогнозов, т. е. предоставляет инструмент для управления предприятием в реальном времени;
• простота освоения и использования сводных таблиц;
• неизменность данных позволяет формировать и в дальнейшем использовать для анализа массивы заранее обработанных данных (предвычисленные индексы), потому что OLAP-системы работают не с оперативными базами данных, а со стратегическими архивами, отличающимися низкой частотой обновления, интегрированностью, хронологичностью и предметной ориентированностью. Именно неизменность данных и позволяет вычислять их промежуточное представление, ускоряющее анализ гигантских объемов информации;
• оперативность. В отличие от классических методов поиска запросы формируются не на основе жестко заданных (или требующих для модификации вмешательства программиста и, следовательно, времени) форм, а с помощью гибких нерегламентированных подходов
• быстрая детализация итоговых данных;
• высокая скорость формирования отчетов;
• высокая точность отчетов;
• возможность самостоятельного формирования нужных отчетов. В отличие от традиционных программ, которые выводят таблицу строго определенной формы и содержания, OLAP-технологии дают пользователю сформировать тот отчет, который ему необходим в данный момент. Пользователь может развернуть данные по произвольной аналитике, посмотреть их более или менее подробно (например, разложить по дням данные за месяц или же посмотреть те же цифры поквартально), вывести или же убрать какие-то показатели, сформировать иерархические заголовки таблицы и многое другое.

5. Недостатки OLAP – систем

К недостаткам OLAP-систем можно отнести следующие:

• слабая предрасположенность к произвольному дизайну форм, т.к. OLAP отчеты – это, как правило, сводные таблицы;
• выгрузка данных из баз в хранилище, разработка хранилища данных, схемы наполнения его данными – требует высокого уровня знаний специалиста;
• при своем внедрении требуют достаточно большого объема дополнительных работ, прежде всего в области интеграции с имеющимися бизнес-системами (например, производственными системами, логистикой, системами складского и финансового учета). С технической точки зрения это означает необходимость разработки модулей сопряжения и переноса (преобразования) данных из этих систем, а также правильно подобранной аппаратной платформы;
• их использование связано с созданием хранилищ данных, которые в отличие от традиционных систем автоматизации, оптимизируются на предоставление большого объема данных по различным аналитическим запросам. Причем во многих случаях эти данные проходят предварительную обработку в самих хранилищах с целью уменьшения излишней детализации и увеличения скорости доступа;
• так как целью OLAP является быстрое предоставление разнообразной информации, подчас заранее не фиксированной, поэтому построения ХД должно производиться в изначально избыточном, с точки зрения классической теории построения реляционных БД, виде. Это связано с тем, что бизнес системы оптимизированы на ввод фиксированной информации и уменьшение объема данных (нормализация БД).

Заключение

Анализ современного состояния OLAP-технологий позволяет говорить о серьезных перспективах их развития. Многомерная обработка информации становится необходимым компонентом любого хранилища данных [5].

OLAP-системы входят в состав подавляющего большинства решений для бизнес-аналитики, «корпоративных» редакций СУБД основных поставщиков (IBM, Microsoft, Oracle) [5].

В бизнес-приложениях наибольший интерес представляет интеграция методов интеллектуального анализа данных с технологией оперативной аналитической обработки данных (On-Line Analytical Processing, OLAP). OLAP использует многомерное представление агрегированных данных для быстрого доступа к важной информации и дальнейшего ее анализа.