АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Понятие хранилища данных. Предпосылки создания хранилищ данных

Читайте также:
  1. Access. Базы данных. Определение ключей и составление запросов.
  2. Apгументация как логико-коммуникативный процесс. Понятие научной аргументации.
  3. CASE-технология создания информационных систем
  4. I. Понятие и значение охраны труда
  5. I. Понятие общества.
  6. I. Разработка структуры базы данных.
  7. II. ОСНОВНОЕ ПОНЯТИЕ ИНФОРМАТИКИ – ИНФОРМАЦИЯ
  8. II. Понятие социального действования
  9. MathCad: понятие массива, создание векторов и матриц.
  10. А. Понятие жилищного права
  11. А. Понятие и общая характеристика рентных договоров
  12. А. Понятие и признаки подряда

Введение в бизнес-анализ. Общие задачи. Системы поддержки принятия решений. Архитектура СППР.

Бизнес-анализ – категория приложений и технологий для сбора, хранения, анализа и публикации данных, позволяющая корпоративным пользователям принимать лучшие решения.

В русскоязычной терминологии подобные системы называются также системами поддержки принятия решений (СППР).

Сбор и хранение информации, а также решение задач информационно-поискового запроса эффективно реализуются средствами систем управления базами данных (СУБД).

В OLTP (Online Analytical Processing)-подсистемах реализуется транзакционная обработка данных. Непосредственно OLTP-системы не подходят для полноценного анализа информации в силу противоречивости требований, предъявляемых к OLTP-системам и СППР.

Для предоставления необходимой для принятия решений информации обычно приходится собирать данные из нескольких транзакционных баз данных различной структуры и содержания. Основная проблема при этом состоит в несогласованности и противоречивости этих баз-источников, отсутствии единого логического взгляда на корпоративные данные.

ПОДСИСТЕМА АНАЛИЗА МОЖЕТ БЫТЬ ПОСТРОЕНА НА ОСНОВЕ:

-подсистемы информационно-поискового анализа на базе реляционных СУБД и статических запросов с использованием языка SQL;

-подсистемы оперативного анализа. Для реализации таких подсистем применяется технология оперативной аналитической обработки данных OLAP, использующая концепцию многомерного представления данных;

-подсистемы интеллектуального анализа, реализующие методы и алгоритмы Data Mining.

 

Понятие хранилища данных. Предпосылки создания хранилищ данных.

 

Концепция хранилищ данных (ХД) объединяет в одной системе OLTP и СППР.

В основе концепции ХД лежит идея разделения данных, используемых для оперативной обработки и для решения задач анализа, что позволяет оптимизировать структуры хранения.

ХД позволяет интегрировать ранее разъединенные детализированные данные, содержащиеся в исторических архивах, накапливаемых в традиционных OLTP-системах, поступающих из внешних источников, в единую базу данных, осуществляя их предварительное согласование и, возможно, агрегацию.

 

ХД – предметно-ориентированный, интегрированный, редко меняющийся, поддерживающий хронологию набор данных, организованный для целей поддержки принятия решений.

Предметная ориентация означает, что ХД интегрируют информацию, отражающую различные точки зрения на предметную область. Интеграция предполагает, что данные, хранящиеся в ХД, приводятся к единому формату.

Поддержка хронологии означает, что все данные в ХД соответствуют последовательным интервалам времени.

 

Кроме возможности работать с единым источником информации, руководители и аналитики должны иметь удобные средства визуализации данных, агрегирования, поиска тенденций, прогнозирования. Несмотря на многообразие аналитической деятельности можно выделить типовые технологии анализа данных, каждой из которых соответствует определенный набор инструментальных средств.

Вместе с хранилищем данных эти средства обеспечивают полное решение для автоматизации аналитической деятельности и создания корпоративной информационно-аналитической системы.

 


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 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.004 сек.)