Глобализация экономики, повышение требовательности клиентов, усиление конкурентной борьбы, процессы слияния компаний, появление молодых, быстро развивающихся предприятий на волне электронной коммерции – все это требует маневренности и интеллектуализации бизнеса. Но для этого компаниям нужно повышать качество и скорость принятия решений в рамках своей деятельности, но также применять средства бизнес–интеллекта для периодической реорганизации бизнес–процессов. Вот почему все более востребованы сегодня комплексные методики анализа эффективности бизнеса.
Для большинства организаций характерно наличие многочисленных разрозненных источников данных; еще хуже то, что источники эти часто содержат неактуальные, несогласованные или просто недостоверные данные. А это ведет к принятию неэффективных, а то и неверных решений.
Помимо чисто технических проблем (организация доступа к разным несогласованным источникам данных или консолидация данных в одном источнике) имеются проблемы методические (классификация и описание информации в терминах предметной области, способы контроля и очистки данных), а также организационные (владение и санкционирование доступа к информации).
Исторически сложилось так, что до середины 90-х годов были наиболее развиты решения по автоматизации оперативной деятельности (учет людских, материальных и финансовых ресурсов, регистрация различных операций и событий) - системы транзакционной обработки данных (OLTP – On-Line Transaction Processing), часто называемые оперативными системами. Эти системы обеспечивают регистрацию некоторых фактов, их непродолжительное хранение и сохранение в архивах, обеспечивают решение лишь оперативных, в меньшей мере тактических, но не обеспечивают решение стратегических задач, а потому не удовлетворяет в полной мере потребности бизнеса.
Основу таких систем составляют системы управления реляционными базами данных - БД, зачастую основанные на традиционном подходе -использование уже построенных имеющихся системы для поддержки принятия решений. Обычно пытались строить просто систему запросов к оперативной системе и использовать полученные после интерпретации отчеты непосредственно для поддержки решений. Отчеты могли строиться на заказной базе, т.е. руководитель запрашивает отчет, и на регулярной, когда отчеты строятся по достижении некоторых событий или времени.
Пример.
Традиционный процесс поддержки принятия решений может выглядеть таким образом: руководитель идет к специалисту информационного отдела и делится с ним своим вопросом. Затем специалист информационного отдела строит запрос к оперативной системе, получает электронный отчет, интерпретирует его и затем доводит его до сведения руководящего персонала.
Конечно, такая схема обеспечивает в какой-то мере поддержку принятия решений, но она имеет крайне низкую эффективность и огромное число недостатков.
Предназначение OLAP систем - в предоставлении информации для принятия решений. В основе концепции OLAP лежит идея многомерной модели данных. OLAP является средством оперативной аналитической обработки многомерных массивов данных:
- позволяет значительно упростить и ускорить процесс подготовки и принятия решений руководящим персоналом
- служит цели превращения данных в информацию
- принципиально отличается от традиционного процесса поддержки принятия решений, основанного на рассмотрении структурированных отчетов
Многомерность в OLAP-приложениях может быть разделена на три уровня.
3 уровня многомерности в OLAP-приложениях:
- Многомерное представление данных
Средства конечного пользователя, обеспечивающие многомерную визуализацию и манипулирование данными; слой многомерного представления абстрагирован от физической структуры данных и воспринимает данные как многомерные.
Средство (язык) формулирования многомерных запросов (традиционный реляционный язык SQL здесь оказывается непригодным) и процессор, умеющий обработать и выполнить такой запрос.
Средства физической организации данных, обеспечивающие эффективное выполнение многомерных запросов.
Первые два уровня в обязательном порядке присутствуют во всех OLAP-средствах. Третий уровень, хотя и является широко распространенным, не обязателен, так как данные для многомерного представления могут извлекаться и из обычных реляционных структур; процессор многомерных запросов в этом случае транслирует многомерные запросы в SQL-запросы, которые выполняются реляционной СУБД.
Теоретически средства OLAP можно применять и непосредственно к оперативным данным или их точным копиям (чтобы не мешать оперативным пользователям). Но в этом случае существует определенный риск, поскольку будут анализироваться оперативные данные, которые напрямую для анализа непригодны.
|
