АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

ПРАВИЛА КОДА ДЛЯ OLAP

Читайте также:
  1. Dress-code: правила официальных мероприятий
  2. II. Основные принципы и правила поведения студентов ВСФ РАП.
  3. III. Основні правила та обов’язки працівників
  4. III. Правила заповнення та видачі ветеринарних документів
  5. III. Правила проведения трансфузии (переливания) донорской крови и (или) ее компонентов
  6. III. Этические правила служебного поведения работников органов управления социальной защиты населения и учреждений социального обслуживания
  7. IX. Правила трансфузии (переливания) криопреципитата
  8. V. ПРАВИЛА ЗАОЧНЫХ ШАШЕЧНЫХ СОРЕВНОВАНИЙ
  9. V. Правила и методы исследований при трансфузии (переливании) консервированной донорской крови и эритроцитсодержащих компонентов
  10. V. ПРАВИЛА ПРОВЕДЕНИЯ СОРЕВНОВАНИЙ ТУРИСТСКИХ СПОРТИВНЫХ ПОХОДОВ, ПУТЕШЕСТВИЙ И ОРГАНИЗАЦИИ СПОРТИВНЫХ ТУРОВ. КОДЕКС ПУТЕШЕСТВЕННИКА
  11. VI. ПРАВИЛА ШАШЕЧНОЙ КОМПОЗИЦИИ
  12. VII. Правила переливания консервированной донорской крови и эритроцитсодержащих компонентов

1. Багатовимірне концептуальне зображення (Multidimensional conceptual view). Уможливлює користувачу перегляд даних, які можна аналізувати за регіонами, часом тощо.

2. Прозорість (Transparency). Робить базову (що є основою) аналітичну зда­тність цілком прозорою для користувача.

3. Доступність (Accessibility). Дає змогу створювати власну логічну схему для запам'ятовування неоднорідних фізичних даних.

 

4. Узгоджена продуктивність щодо створення повідомлень (Consistent reporting performance). Забезпечує надійну продуктивність підготовки звітів для будь-якої кількості вимірів, яку обирає користувач.

5. Архітектура клієнт/сервер (Client/server architecture). Забезпечує мінімум зусиль для використання цієї архітектури.

6. Генерування вимірів (Generic dimensionality). Має тільки одну логічну структуру для подання всіх вимірів.

7. Динамічне оброблення розріджених матриць (Dinamic sparse matrix handling). Ефективно поводиться з пустими або порожніми пропусками в ма­триці, що роблять матрицю розрідженою.

8. Багатокористувацька підтримка (Multiuser support). Уможливлює одно­часний доступ, захист і цілісність для багатьох користувачів.

9. Необмежені перехресно-вимірні операції (Unrestricted cross-dimensional operations). Виконує обчислення і інші операції над вимірами без втручання користувача.

 

10. Інтуїтивне маніпулювання даними (Intuitive data manipulation). Умож­ливлює оброблення з деталізацією (drilling down), наближення/віддалення об'єкта, переорієнтацію і консолідоване подання даних і аналізів.

11. Гнучка організація створення звітів (Flexible reporting). Дає змогу ко­ристувачам легко і ефективно маніпулювати звітами даних.

12. Необмеженість вимірів і рівнів агрегації (Unlimited dimensoins and aggregation levels). Містить щонайменше 15, а то і 20 вимірів даних.

1995 року до них було додано ще кілька правил, що у своїй сукупності визначили основні сучасні вимоги до OLAP-систем. Ці правила опісля були поділені на чотири групи.

1. Базові характеристики: багатовимірність моделі даних; інтуїтивні механізми маніпулювання даними; доступність; пакет­не отримання даних; клієнт-серверна архітектура; прозорість (для користувача); багатокористувацька робота.

2. Спеціальні характеристики: оброблення неформалізова-них даних; зберігання результатів окремо від вхідних даних; ви­окремлення даних, яких бракує (тобто вони мусять відрізнятися


від нульового значення); оброблення значень, яких бракує (всі значення, яких бракує, мають бути проігноровані в разі аналізу).

3. Характеристики побудови звітів: гнучкі можливості одер­жання звітів; стабільна продуктивність за підготовки звітів; ав­томатичне регулювання фізичного рівня.

4. Керування розмірністю: загальна функціональність; не­обмежена кількість вимірів і рівнів агрегування; необмежена кі­лькість операцій над даними різних вимірів.

Ці концепції покладені в основу технології OLAP, хоча реаль­но наявні OLAP-системи мають далеко не повний перелік описа­них характеристик. OLAP-технологія, котру можна назвати та­кож інтерактивним (діалоговим) аналітичним обробленням, дає змогу на основі багатовимірної (гіперкубічної) моделі даних (на відміну від плоскої реляційної моделі даних) моделювати реальні структури і зв'язки, що є виключно важливими для аналітичних систем. Вона призначена для створення багатопараметричних моделей з метою адекватнішого відображення реальних бізнес-процесів. Технологія OLAP дає змогу швидко змінювати погляди на дані залежно від вибраних параметрів і забезпечувати особу,,, що приймає рішення, повною картиною щодо ситуацій, які аналі­зуються.

Усі OLAP-системи побудовані на двох базових принципах: 1) дані, необхідні для прийняття рішень, слід попередньо агрегу-вати на всіх відповідних рівнях і організувати так, щоб забезпе­чити максимально швидкий доступ до них; 2) мова маніпулю­вання даними основана на бізнес-поняттях. Дані параметруються кількома рівноправними вимірами, наприклад, дані стосовно продажу у великій торговельній компанії можна аналізувати в та­ких вимірах: «час» (день, тиждень, місяць, квартал, рік), «геогра­фія» (місто, область, країна), «товар» (фірма-виробник, вид това­ру), «покупець» (стать, вік).

Засобами користувацького інтерфейсу OLAP-системи можна здійснювати такі базові операції над гіперкубом моделі даних:

1) поворот, щоб змінювати вимірну орієнтацію звіту або сто­рінку показу на екрані;

2) проекція (при проекції значення в комірках, що лежать на осі проекції, підсумовуються відповідно до визначеної ознаки);

3) розкриття (drill-down), тобто коли одне із значень виміру замінюється сукупністю значень із наступного рівня єрархії ви­міру, в такому разі замінюються значення в комірках гіперкуба;

4) згортка (roll-up/drill-up) є операцією, протилежною до опе­рації розкриття;


5) перетин (slice-and-dice) — ініційований користувачем про­цес навігації за допомогою інтерактивного показу сторінки у ви­гляді зрізу, використовуючи операції повороту і розкриття.

Незважаючи на те, що екран комп'ютера плоский, користувач має змогу спостерігати гіперкуб моделі даних за допомогою відпо­відних плоских зрізів, використовуючи вищезазначені операції.

Оскільки в основі OLAP-технології лежить концепція гіперку-ба моделі даних, то залежно від відповіді на запитання, чи існує гіперкуб як окрема фізична структура? чи це є лише віртуальна модель даних? розрізняють два основних типи аналітичного об­роблення даних: MOLAP і ROLAP.

MOLAP (Multidimensional OLAP) — це багатовимірна OLAP-система, в котрій гіперкуб реалізується як окрема база даних нере-ляційної структури, яка забезпечує багатовимірне зберігання, оброб­лення і подання даних. Програмні продукти, що належать до цього типу OLAP-технології, як правило, мають сервер багатовимірних баз даних. Ця структура забезпечує максимально ефективний щодо швидкості доступ до даних, проте потребує додаткового ресурсу, пам'яті. Крім того, велика розмірність моделі даних і розрідженість гіперкубів приводить до необхідності витрат великих апаратних ре­сурсів, що не завжди може бути доцільним. Є чотири провідні про­давці серверів MOLAP: Arbor Software (Essbase), Kenan Technologies (Acumate Enterprise), Oracle/IRI (Express), D& B/Pilot Software (Lightship). Крім того, недавно були розроблені нова версія сервера Cognos PowerPlay і новий мультивимірний сервер інституту SAS.

У ROLAP (Relational OLAP) багатовимірна структура реалізу­ється реляційними таблицями, тобто гіперкуб — це лише корис­тувацький інтерфейс, котрий емулюється на звичайній реляційній СКБД. Така структура забезпечує зберігання великих обсягів ін­формації, проте є менш продуктивною з погляду ефективності OLAP-операцій. Незважаючи на те, що продавці ROLAP увійшли в ринок програмних продуктів тільки протягом останніх кількох років, чотири з них стали досить відомими. Два з них знаходяться серед найшвидше зростаючих корпорацій у Сполучених Штатах. Цими чотирма компаніями є: Microstrategy, Information Advantage, Stanford Technology Group (недавно придбаний Informix), IQ Software. Нині відкриті сайти ROLAP, що містять аналітичні меха­нізми сервера, створення звітів і інструментальні засоби аналізу, ін­струментальні засоби проектування системи та програмне забезпе­чення.

Певні недоліки, характерні основним типам OLAP-технологій, привели до появи нового типу аналітичних інструментів —

488


HOLAP-систем, що являють собою гібридне (hybrid) оперативне аналітичне оброблення даних, де реалізуються обидва підходи, тобто доступ може надаватися як до багатовимірних баз даних, так і до даних реляціиного типу.

На даний час розроблено досить багато систем підтримки прийняття рішень, сконструйованих з використанням OLAP-технології (Hyperion OLAP, Elite OLAP, Oracle Express та багато інших). Ринок програмних OLAP-продуктів постійно розширю­ється. Сучасні системи оперативного аналітичного оброблення надають користувачам можливості розв'язувати ключові завдан­ня управління бізнес-процесом, зокрема додатки Hyperion OLAP дають змогу користувачам виконувати такі завдання: аналіз при­бутковості; аналіз напрямів розвитку продукції; аналіз продажу; аналіз стану на ринку; аналіз асортименту продуктів; аналіз ри­зику; аналіз конкурентоспроможності; складання звітів з продук­тивності; моделювання сценарію; аналіз бюджету і прогнозів то­що. Слід іще раз підкреслити, що згідно із сучасними поглядами на створення інформаційних систем OLAP-системи мають базу­ватися на спеціальній базі даних — сховищі даних, але можуть використовуватися і автономно.

10.3.2. Інструментальні засоби кінцевих користувачів в OLAP

Є низка інструментальних засобів для кінцевих корис­тувачів, доступних для підтримки OLAP. До них належать: Business Object Inc.'s Business Objects, програмне забезпечення AG's Esperant, Andyne's PaBLO, Visualizer IBM's і Platinum's Forest & Trees. У той час, як ці продукти суттєво відрізняються, вони використовуються з однією метою: полегшити для технічно непідготовленого персоналу доступ до даних, їх аналізування і зображення без допомоги фахівців з інформаційних систем (1С).

Протягом багатьох років фактично вся інформація, яка була згенерована комп'ютерами в організаціях, отримувалась завдяки зусиллям співробітників 1С. При цьому потрібні були роки для реалізації нового запиту щодо отримання інформації, для розроб­лення очікуваних додатків. Умови різко змінилися у зв'язку з по­явою персональних комп'ютерів (ПК) і їх програмного забезпе­чення (наприклад, електронних таблиць, програмного забезпе­чення машинної графіки тощо). Користувачі отримали засоби, які Дали змогу їм самостійно отримувати потрібну інформацію. Од-


нак нерозв'язані проблеми ще залишилися, оскільки деякі особливі дані, найпотрібніші кінцевому користувачу, були розміщені в опе­раційних базах даних і важкодоступними. Важливим кроком у на­прямі до розв'язання цієї проблеми було об'єднання в мережу пер­сональних комп'ютерів і надання можливості доступу користувачам до окремих файлів, а віднедавна — до сховищ даних. У той час, як деякі інструментальні засоби кінцевого користувача були доступ­ними для маніпулювання даними, в багатьох випадках користувачі мусили вивчити і використовувати мови запитів SQL.

Для добре підготовлених користувачів це було прийнятним варіантом, проте для більшості інших це було не так, оскільки підхід на основі мови запитів потребував, щоб користувачі розу­міли деталі структури баз даних. Кінцеві користувачі часто не мали відповідних знань для самостійного формулювання склад­них запитів, і, що найважливіше, вони не завжди отримували очі­кувані результати через те, що некоректно описували запити. Ця ситуацію привела до появи генерації інструментальних засобів OLAP. Найбільшу популярність із них отримав інструментальний засіб підтримки прийняття рішень Business Objects.

Business Objects є ефективним прикладом сучасного програмно­го забезпечення, яке розроблене для надання можливості кінцевим користувачам забезпечувати власну підтримку прийняття рішень, тобто виконувати свої запити без розуміння деталей структур бази даних. Це робиться за допомогою подання інформації не технічним, а бізнес-орієнтованим способом, який добре знайомий користуваче­ві. Ці зображення даних називаються «бізнес-об'єктами» («Business Objects»). Кожний бізнес-об'єкт є основним визначенням структу-рованої мови запитів, який відповідає його відображенню в базі да­них. Наприклад, бізнес-об'єкт може бути простим, типу «останнє ім'я замовника», що є окремим полем у таблиці і визначається як customers.last_name, або комплексним — «дохід від збуту», який фактично обчислюється за рівнянням, а необхідні для цього дані розміщені на багатьох полях у різних таблицях.

Кожний кінцевий користувач має доступ до множини бізнес-об'єктів, які містяться всередині середовища, що називається «всесвітом» (universe). Universe є логічним відображенням бази даних додатка для специфічної групи користувачів. Наприклад, маркетинговий аналітик міг би працювати зі «всесвітом» з марке­тингу, який містить такі бізнес-об'єкти: «клієнт», «дохід від про­дажу», «продукт» тощо. Працівник відділу кадрів міг би мати до­ступ до universe, який включає бізнес-об'єкти: «ім'я службовця», «заробітна плата» і «дата прийняття на роботу».


Business Objects дає змогу користувачам легко формувати запити за допомогою виділення і клацання на бізнес-об'єктах, які були на­перед визначені. Результати запиту Business Objects можуть бути відображені або використовуватися кількома способами. Один спо­сіб — подати інформацію у визначеному користувачем виді звіту даних; інший — показати інформацію у вигляді вибраного користу­вачем виду діаграми. Результати можна також поміщати в будь-яке програмне забезпечення, яке підтримує протокол Microsoft DDE (динамічного обміну даними). Наприклад, користувач міг би ство­рити великоформатні таблиці Microsoft Excel або Lotus 1—2—3, що базуються на результатах запитів Business Objects.

10.3.3. Система оперативного аналітичного оброблення Oracle Express OLAP

Однією з найвідоміших реалізацій ідеї оперативного ана­літичного оброблення, що інтенсивно впроваджується в Україні, є сімейство програмних продуктів Oracle Express OLAP, котре являє собою інструментально-технологічне програмне забезпечення, при­значене для створення прикладних аналітичних систем підтримки прийняття рішень на основі багатовимірного аналізу даних. Воно забезпечує багатофункціональним інструментарієм як для створен­ня і підтримки багатовимірних баз даних, так і для одержання при­кладних програм, що реалізують функції аналізу даних та користу­вацького інтерфейсу. Oracle Express OLAP побудований за архітектурою клієнт/сервер і містить такі серверні і клієнтські про­грамні продукти (рис. 10.7):

Oracle Express Server — сервер керування багатовимірною базою даних (ББД), що забезпечує аналіз, прогнозування і подання звітів про підприємницьку діяльність;

Personal Express — система керування ББД, що базується на пер­сональних комп'ютерах (ПК), яка забезпечує функції Oracle Express Server для ПК;

Oracle Express Objects — професійне інструментальне середови­ще для візуального об'єктно-орієнтованого розроблення клієнт/ сер-верних додатків OLAP для MS Windows;

Oracle Express Analyzer — інструментальне середовище кінцево­го користувача, що призначене для перегляду й аналізу багатовимі­рних даних, створення представницьких OLAP-додатків для MS Windows і демонстрування готових додатків, розроблених в Oracle Express Objects та в Oracle Express Analyzer;



 


звітів про фінансову діяльність на рівні підприємства і призначена для локальної обчислювальної мережі ПК;

Oracle Sales Analyzer — інструментальний OLAP-засіб аналізу корпоративних даних в інтересах відділів продажу і маркетингу, що дає змогу на основі корпоративних даних оцінювати тенденції роз­витку в різних сферах підприємницької діяльності;

Oracle Express Web Publisher і Oracle Express Web Agent — допов­нення до Express Server, які уможливлюють створення додатків Express OLAP, що виконуються з використанням будь-якого Web-броузера;

Oracle Express Administrator — інструмент проектування, ство­рення та супроводження баз даних.


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | 62 | 63 | 64 | 65 | 66 | 67 | 68 | 69 | 70 | 71 | 72 | 73 | 74 | 75 | 76 | 77 | 78 | 79 | 80 | 81 | 82 | 83 | 84 | 85 | 86 | 87 | 88 | 89 | 90 | 91 | 92 | 93 | 94 | 95 | 96 | 97 | 98 | 99 | 100 | 101 | 102 | 103 | 104 | 105 | 106 | 107 | 108 | 109 | 110 | 111 | 112 | 113 | 114 | 115 | 116 | 117 | 118 | 119 | 120 | 121 | 122 | 123 | 124 | 125 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.007 сек.)