Добавлен: 11.01.2024
Просмотров: 92
Скачиваний: 2
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
НЕГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ ЧАСТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ФИНАНСОВО-ПРОМЫШЛЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ «СИНЕРГИЯ»
РЕФЕРАТ
На тему «Сферы применения OLAP-технологий»
По дисциплине «Информационно-аналитические системы»
Обучающийся: Печуркин Николай Викторович
Москва 2023 г.
Оглавление:
Введение 3
1 Основные сведения об OLAP 5
1.1 Оперативная аналитическая обработка данных 5
1.2 Требования к средствам оперативной аналитической обработки 6
2 Компоненты OLAP-систем 9
2.1 Сервер. Клиент. Интернет 9
2.2 OLAP — клиенты 14
3 Классификация продуктов OLAP 15
3.1 Многомерный OLAP 16
3.2 Реляционный OLAP 19
Заключение 22
Введение
В наше время без систем управления базами данных не обходится практически ни одна организация, особенно среди тех, которые традиционно ориентированы на взаимодействие с клиентами. Банки, страховые компании, авиа- и прочие транспортные компании, сети супермаркетов, телекоммуникационные и маркетинговые фирмы, организации, занятые в сфере услуг и другие — все они собирают и хранят в своих базах гигабайты данных о клиентах, продуктах и сервисах. Ценность подобных сведений несомненна. Такие базы данных называют операционными или транзакционными, поскольку они характеризуются огромным количеством небольших транзакций, или операций записи-чтения. Компьютерные системы, осуществляющие учет операций и собственно доступ к базам транзакций, принято называть системами оперативной обработки транзакций (OLTP — On-Line Transactional Processing) или учетными системами.
Учетные системы настраиваются и оптимизируются для выполнения максимального количества транзакций за короткие промежутки времени. Обычно отдельные операции очень малы и не связаны друг с другом. Однако каждую запись данных, характеризующую взаимодействие с клиентом (звонок в службу поддержки, кассовую операцию, заказ по каталогу, посещение Web-сайта компании и т.п.) можно использовать для получения качественно новой информации, а именно для создания отчетов и анализа деятельности фирмы.
Набор аналитических функций в учетных системах обычно весьма ограничен. Схемы, используемые в OLTP-приложениях, осложняют создание даже простых отчетов, так как данные чаще всего распределены по множеству таблиц, и для их агрегирования необходимо выполнять сложные операции объединения. Как правило, попытки создания комплексных отчетов требуют больших вычислительных мощностей и приводят к потере производительности.
Кроме того, в учетных системах хранятся постоянно изменяющиеся данные. По мере сбора транзакций суммарные значения меняются очень быстро, поэтому два анализа, проведенные с интервалом в несколько минут, могут дать разные результаты. Чаще всего, анализ выполнятся по окончании отчетного периода, иначе картина может оказаться искаженной. Кроме того, необходимые для анализа данные могут храниться в нескольких системах.
Некоторые виды анализа требуют таких структурных изменений, которые недопустимы в текущей оперативной среде. Например, нужно выяснить, что произойдет, если у компании появятся новые продукты. На живой базе такое исследование провести нельзя. Следовательно, эффективный анализ редко удается выполнить непосредственно в учетной системе.
Системы поддержки принятия решений обычно обладают средствами предоставления пользователю агрегатных данных для различных выборок из исходного набора в удобном для восприятия и анализа виде. Как правило, такие агрегатные функции образуют многомерный (и, следовательно, нереляционный) набор данных (нередко называемый гиперкубом или метакубом), оси которого содержат параметры, а ячейки — зависящие от них агрегатные данные — причем храниться такие данные могут и в реляционных таблицах. Вдоль каждой оси данные могут быть организованы в виде иерархии, представляющей различные уровни их детализации. Благодаря такой модели данных пользователи могут формулировать сложные запросы, генерировать отчеты, получать подмножества данных.
Именно это и обусловило интерес к системам поддержки принятия решений, ставших основной сферой применения OLAP (On-Line Analytical Processing, оперативная аналитическая обработка, оперативный анализ данных), превращающей “руду” OLTP-систем в готовое “изделие”, которое руководители и аналитики могут непосредственно использовать. Этот метод позволяет аналитикам, менеджерам и руководителям «проникнуть в суть» накопленных данных за счет быстрого и согласованного доступа к широкому спектру представлений информации.
Целью курсовой работы является рассмотрение технологии OLAP.
многомерный аналитический обработка данный
1 Основные сведения об OLAP
1.1 Оперативная аналитическая обработка данных
В основе концепции OLAP лежит принцип многомерного представления данных. В 1993 году термин OLAPввел Эдгар Кодд. Рассмотрев недостатки реляционной модели, он в первую очередь указал на невозможность «объединять, просматривать и анализировать данные с точки зрения множественности измерений, то есть самым понятным для корпоративных аналитиков способом», и определил общие требования к системам OLAP, расширяющим функциональность реляционных СУБД и включающим многомерный анализ как одну из своих характеристик.
В большом числе публикаций аббревиатурой OLAP обозначается не только многомерный взгляд на данные, но и хранение самих данных в многомерной БД. Вообще говоря, это неверно, поскольку сам Кодд отмечает, что «Реляционные БД были, есть и будут наиболее подходящей технологией для хранения корпоративных данных. Необходимость существует не в новой технологии БД, а, скорее, в средствах анализа, дополняющих функции существующих СУБД и достаточно гибких, чтобы предусмотреть и автоматизировать разные виды интеллектуального анализа, присущие OLAP». Такая путаница приводит к противопоставлениям наподобие «OLAP или ROLAP», что не совсем корректно, поскольку ROLAP (реляционный OLAP) на концептуальном уровне поддерживает всю определенную термином OLAP функциональность. Более предпочтительным кажется использование для OLAP на основе многомерных СУБД специального термина MOLAP. По Кодду, многомерное концептуальное представление (multi-dimensional conceptual view) представляет собой множественную перспективу, состоящую из нескольких независимых измерений, вдоль которых могут быть проанализированы определенные совокупности данных. Одновременный анализ по нескольким измерениям определяется как многомерный анализ. Каждое измерение включает направления консолидации данных, состоящие из серии последовательных уровней обобщения, где каждый вышестоящий уровень соответствует большей степени агрегации данных по соответствующему измерению. Так, измерение.
Исполнитель может определяться направлением консолидации, состоящим из уровней обобщения «предприятие — подразделение — отдел — служащий». Измерение Время может даже включать два направления консолидации — «год — квартал — месяц — день» и «неделя — день», поскольку счет времени по месяцам и по неделям несовместим. В этом случае становится возможным произвольный выбор желаемого уровня детализации информации по каждому из измерений. Операция спуска (drilling down) соответствует движению от высших ступеней консолидации к низшим; напротив, операция подъема (rolling up) означает движение от низших уровней к высшим.
Кодд определил 12 правил, которым должен удовлетворять программный продукт класса OLAP.
1.2 Требования к средствам оперативной аналитической обработки
Многомерное концептуальное представление данных (Multi Dimensional Conceptual View). Концептуальное представление модели данных в продукте OLAP должно быть многомерным по своей природе, то есть позволять аналитикам выполнять интуитивные операции «анализа вдоль и поперек» («slice and dice»), вращения (rotate) и размещения (pivot) направлений консолидации. Прозрачность (Transparency). Пользователь не должен знать о том, какие конкретные средства используются для хранения и обработки данных, как данные организованы и откуда берутся.
Доступность (Accessibility). Аналитик должен иметь возможность выполнять анализ в рамках общей концептуальной схемы, но при этом данные могут оставаться под управлением оставшихся от старого наследства СУБД, будучи при этом привязанными к общей аналитической модели. То есть инструментарий OLAP должен накладывать свою логическую схему на физические массивы данных, выполняя все преобразования, требующиеся для обеспечения единого, согласованного и целостного взгляда пользователя на информацию.
Устойчивая производительность (Consistent Reporting Performance). С увеличением числа измерений и размеров базы данных аналитики не должны столкнуться с каким бы то ни было уменьшением производительности. Устойчивая производительность необходима для поддержания простоты использования и свободы от усложнений, которые требуются для доведения OLAP до конечного пользователя.
Клиент — серверная архитектура (Client-Server Architecture). Большая часть данных, требующих оперативной аналитической обработки, хранится в мэйнфреймовых системах, а извлекается с персональных компьютеров. Поэтому одним из требований является способность продуктов OLAP работать в среде клиент-сервер. Главной идеей здесь является то, что серверный компонент инструмента OLAP должен быть достаточно интеллектуальным и обладать способностью строить общую концептуальную схему на основе обобщения и консолидации различных логических и физических схем корпоративных баз данных для обеспечения эффекта прозрачности.
Равноправие измерений (Generic Dimensionality). Все измерения данных должны быть равноправны. Дополнительные характеристики могут быть предоставлены отдельным измерениям, но поскольку все они симметричны, данная дополнительная функциональность может быть предоставлена любому измерению. Базовая структура данных, формулы и форматы отчетов не должны опираться на какое-то одно измерение.
Динамическая обработка разреженных матриц (Dynamic Sparse Matrix Handling). Инструмент OLAP должен обеспечивать оптимальную обработку разреженных матриц. Скорость доступа должна сохраняться вне зависимости от расположения ячеек данных и быть постоянной величиной для моделей, имеющих разное число измерений и различную разреженность данных.
Поддержка многопользовательского режима (Multi-User Support). Зачастую несколько аналитиков имеют необходимость работать одновременно с одной аналитической моделью или создавать различные модели на основе одних корпоративных данных. Инструмент OLAP должен предоставлять им конкурентный доступ, обеспечивать целостность и защиту данных.
Неограниченная поддержка кроссмерных операций (Unrestricted Cross-dimensional Operations). Вычисления и манипуляция данными по любому числу измерений не должны запрещать или ограничивать любые отношения между ячейками данных. Преобразования, требующие произвольного определения, должны задаваться на функционально полном формульном языке.
Интуитивное манипулирование данными (Intuitive Data Manipulation). Переориентация направлений консолидации, детализация данных в колонках и строках, агрегация и другие манипуляции, свойственные структуре иерархии направлений консолидации, должны выполняться в максимально удобном, естественном и комфортном пользовательском интерфейсе.
Гибкий механизм генерации отчетов (Flexible Reporting). Должны поддерживаться различные способы визуализации данных, то есть отчеты должны представляться в любой возможной ориентации.
Неограниченное количество измерений и уровней агрегации (Unlimited Dimensions and Aggregation Levels). Настоятельно рекомендуется допущение в каждом серьезном OLAP инструменте как минимум пятнадцати, а лучше двадцати, измерений в аналитической модели.
2 Компоненты OLAP-систем
2.1 Сервер. Клиент. Интернет
OLAP позволяет выполнять быстрый и эффективный анализ над большими объемами данных. Данные хранятся в многомерном виде, что наиболее близко отражает естественное состояние реальных бизнес-данных. Кроме того, OLAP предоставляет пользователям возможность быстрее и проще получать сводные данные. С его помощью они могут при необходимости углубляться (drill down) в содержимое этих данных для получения более детализированной информации.
OLAP-система состоит из множества компонент. На самом высоком уровне представления система включает в себя источник данных, OLAP-сервер и клиента. Источник данных представляет собой источник, из которого берутся данные для анализа. Данные из источника переносятся или копируются на OLAP-сервер, где они систематизируются и подготавливаются для более быстрого впоследствии формирования ответов на запросы. Клиент — это пользовательский интерфейс к OLAP-серверу. В этом разделе статьи описываются функции каждой компоненты и значение всей системы в целом. Источники.
Источником в OLAP-системах является сервер, поставляющий данные для анализа. В зависимости от области использования OLAP-продукта источником может служить Хранилище данных, наследуемая база данных, содержащая общие данные, набор таблиц, объединяющих финансовые данные или любая комбинация перечисленного. Способность OLAP-продукта работать с данными из различных источников очень важна. Требование единого формата или единой базы, в которых бы хранились все исходные данные, не подходит администраторам баз данных. Кроме того, такой подход уменьшает гибкость и мощность OLAP-продукта. Администраторы и пользователи полагают, что OLAP-продукты, обеспечивающие извлечение данных не только из различных, но и из множества источников, оказываются более гибкими и полезными, чем те, что имеют более жесткие требования.