Современные информационные системы

Тенденции развития БД. Хранилища данных. Основные свойства. Архитектура, схемы ХД. Понятие метаданных. Информационные потоки в хранилищах данных.

(Инмон) ХД – предметно-ориентированный, интегрированный, привязанный ко времени, неизменяемый набор данных, предназначенный для поддержки принятия решений.

Предметно-ориентированный:

ХД реализуется вокруг основных объектов, а не вокруг прикладных областей деятельности.

Интегрированный:

информация из разных источников преобразуется к одному формату представления данных.

Привязанность ко времени:

ХД привязывается к моменту или промежутку времени.

Неизменяемость:

новые данные не заменяют старые, а дополняют.

ХД дают быстрый ответ на произвольный вопрос.

В области информационных технологий существуют два класса информационными систем (и соответственно, два класса задач):

1 - OLTP-системы и

2 - DSS-системы.

OLTP-системы — системы оперативной обработки транзакций. Основная функция подобных систем заключается в одновременном выполнении большого количества коротких транзакций от большого числа пользователей. Сами транзакции выглядят относительно просто, например, "снять сумму денег со счета А, добавить эту сумму на счет В".

Системы OLTP характеризуются:

• поддержкой большого числа пользователей;
• малым временем отклика на запрос;
• относительно короткими запросами;
• участие в запросах небольшого числа таблиц.

Системы поддержки принятия решений DSS (Decision Support System), ориентированные на анализ данных, на выполнение более сложных запросов, моделирование процессов предметной области, прогнозирование, нахождение зависимостей между данными (например, можно попытаться определить, как связан объем продаж товаров с характеристиками покупателей), для проведения анализа "что если:". (аналитические системы). Под DSS понимают человеко-машинный вычислительный комплекс, ориентированный на анализ данных и обеспечивающий получение информации, необходимой для принятия решений в сфере управления.

• использование больших объемов данных;
• добавление в систему новых данных происходит относительно редко крупными блоками (например, раз в квартал загружаются данные по итогам квартальных продаж из OLTP-приложения);
• данные, добавленные в систему, обычно никогда не удаляются;
• перед загрузкой данные проходят различные процедуры "очистки", связанные с тем, что в одну систему могут поступать данные из многих источников, имеющих различные форматы представления для одних и тех же понятий, данные могут быть некорректны, ошибочны;
• небольшое число пользователей (аналитики);
• очень часто новый запрос формулируется аналитиком для уточнения результата, полученного в результате предыдущего запроса (интерактивность);
• скорость выполнения запросов важна, но не критична.

Перечисленные характеристики требуют особой организации данных, отличных от тех, что используются в OLTP-системах (нормализованные реляционные таблицы).

Концепция хранилища данных определяет процесс сбора, отсеивания, предварительной обработки и накопления данных с целью

• долговременного хранения данных (1);
• предоставления результирующей информации пользователям в удобной форме для статистического анализа и создания аналитических отчетов (2).

Концепция OLAP — концепция комплексного многомерного анализа данных, накопленных в хранилище. Теоретически средства OLAP можно применять и непосредственно к оперативным данным или их точным копиям (чтобы не мешать оперативным пользователям). Но в этом случае мы рискуем наступить на свои грабли, поскольку беремся анализировать оперативные данные, которые напрямую для анализа непригодны.

Концепция интеллектуального анализа данных определяет задачи поиска функциональных и логических закономерностей в накопленной информации, построение моделей и правил, которые объясняют найденные аномалии и/или прогнозируют развитие некоторых процессов.

Дата добавления: 2015-05-09