Методы оперативной аналитической обработки

Аналитические технологии бизнес- процессов

Системы бизнес интеллекта - Business Intelligence (BI) объединяют в себе различные средства и технологии анализа и обработки данных масштаба предприятия. На основе этих средств создаются BI-системы, цель которых — повысить качество информации для принятия управленческих решений.

К BI относятся программные продукты следующих классов:

· системы оперативной аналитической обработки (OLAP);

· средства интеллектуального анализа данных (DM);

Программные продукты каждого класса выполняют определенный набор функций или операций с использованием специальных технологий.

OLAP (On-Line Analytical Processing) - оперативная аналитическая обработка - это название не конкретного продукта, а целой технологии. В основе концепции OLAP лежит многомерное представление данных.

В 1993 году основоположник реляционного подхода к построению баз данных Эдгар Кодд с партнерами (Edgar Codd, математик и стипендиат IBM), опубликовали статью, инициированную компанией и озаглавленную "Обеспечение OLAP (оперативной аналитической обработки) для пользователей-аналитиков", в которой были сформулированы 12 критериев технологии OLAP, впоследствии ставшие основным содержанием новой и очень перспективной технологии.

Позднее они были переработаны в тест FASMI, который определяет требования к продуктам OLAP:

· FAST (быстрый). Приложение OLAP должно обеспечивать минимальное время доступа к аналитическим данным - в среднем порядка 5 секунд;

· ANALYSIS (анализ). Приложение OLAP должно давать пользователю возможность осуществлять числовой и статистический анализ;

· SHARED (разделяемый доступ). Приложение OLAP должно предоставлять возможность работы с информацией многим пользователям одновременно;

· MULTIDIMENSIONAL (многомерность);

· INFORMATION (информация). Приложение OLAP должно давать пользователю возможность получать нужную информацию, в каком бы электронном хранилище данных она не находилась.

На основе FASMI можно дать следующее определение: OLAP приложения - это системы быстрого многопользовательского доступа к многомерной аналитической информации с возможностями числового и статистического анализа.

Основная идея OLAP заключается в построении многомерных кубов, которые будут доступны для пользовательских запросов. Многомерные кубы (рис.5.3) строятся на основе исходных и агрегированных данных, которые могут храниться как в реляционных, так и в многомерных базах данных. Поэтому в настоящее время применяются три способа хранения данных: MOLAP (Multidimensional OLAP), ROLAP (Relational OLAP) и HOLAP (Hybrid OLAP).

Рис. 5.3.

Соответственно, OLAP-продукты по способу хранения данных делятся на три аналогичные категории:

1. В случае MOLAP, исходные и многомерные данные хранятся в многомерной БД или в многомерном локальном кубе. Такой способ хранения обеспечивает высокую скорость выполнения OLAP-операций. Но многомерная база в этом случае чаще всего будет избыточной. Куб, построенный на ее основе, будет сильно зависеть от числа измерений. При увеличении количества измерений объем куба будет экспоненциально расти. Иногда это может привести к "взрывному росту" объема данных.

2. В ROLAP-продуктах исходные данные хранятся в реляционных БД или в плоских локальных таблицах на файл-сервере. Агрегатные данные могут помещаться в служебные таблицы в той же БД. Преобразование данных из реляционной БД в многомерные кубы происходит по запросу OLAP-средства. При этом скорость построения куба будет сильно зависеть от типа источника данных.

3. В случае использования гибридной архитектуры исходные данные остаются в реляционной базе, а агрегаты размещаются в многомерной. Построение OLAP-куба выполняется по запросу OLAP-средства на основе реляционных и многомерных данных. Такой подход позволяет избежать взрывного роста данных. При этом можно достичь оптимального времени исполнения клиентских запросов.

Используя OLAP-технологии, пользователь может осуществлять гибкий просмотр информации, получать различные срезы данных, выполнять аналитические операции детализации, свертки, сквозного распределения, сравнения во времени, т.е. производить составление и динамическую публикацию отчётов и документов.

Дата добавления: 2014-10-22