|
Страница 1 из 2 DSS (Decision Support System, СППР, Системы Поддержки Принятия Решений) - класс систем, призванных облегчить труд людей, выполняющих анализ. Основная задача СППР - предоставить инструмент для выполнения анализа данных. Система не генерирует правильные решения, а только предоставляет данные в соответствующем виде (отчеты, таблицы, графики и т.п.) для изучения и анализа, именно поэтому такие системы обеспечивают выполнение функции поддержки принятия решений. OLAP (On-Line Analytical Processing, Интерактивная аналитическая обработка) - технология оперативной аналитической обработки данных, использующая методы и средства для сбора, хранения и анализа многомерных данных в целях поддержки процессов принятия решений. Основное назначение OLAP-систем - поддержка аналитической деятельности, произвольных (часто используется термин ad-hoc - "на лету") запросов пользователей. Цель OLAP-анализа - проверка возникающих гипотез. В процессе принятия решений пользователь генерирует некоторые гипотезы. Для превращения этих гипотез в законченные решения они должны быть проверены. Проверка гипотез осуществляется на основании информации об анализируемой предметной области. Как правило, наиболее удобным способом представления такой информации является зависимость между некоторыми параметрами. Например, зависимость объемов продаж от региона, времени, категории товара и т.п. В процессе анализа данных OLAP позволяет объединять, просматривать и анализировать данные с точки зрения множественности измерений. Двенадцать правил для определения OLAP-системы: - Многомерность - OLAP-система на концептуальном уровне должна представить данные в виде многомерной модели, что упрощает процессы анализа и восприятия информации.
- Прозрачность - OLAP-система должна скрывать от пользователя реальную реализацию многомерной модели, способ организации, источники, средства обработки и хранения.
- Доступность - OLAP-система должна предоставлять пользователю единую, согласованную и целостную модель данных, обеспечивая доступ к данным независимо от того, как и где они хранятся.
- Постоянная производительность при разработке отчетов - производительность OLAP-систем не должна значительно уменьшаться при увеличении количества измерений, по которым выполняется анализ.
- Клиент-серверная архитектура - OLAP-система должна быть способна работать в среде "клиент-сервер", т.к. большинство данных, которые сегодня требуется подвергать оперативной аналитической обработке, хранятся распределено.
- Равноправие измерений - OLAP-система должна обеспечивать оптимальную обработку разреженных матриц. Скорость доступа должна сохраняться вне зависимости от расположения ячеек данных и быть постоянной величиной для моделей, имеющих разной число измерений и различную степень разреженности данных.
- Поддержка многопользовательского режима - OLAP-система должна предоставлять возможность работать нескольким пользователям совместно с одной аналитической моделью или создавать для них различные модели из единых данных.
- Неограниченные перекрестные операции - OLAP-система должна обеспечивать сохранение функциональных отношений, описанных с помощью определенного формального языка между ячейками OLAP-куба при выполнении любых операций среза, вращения, консолидации, детализации. Система должна автоматически выполнять преобразование установленных отношений, не требуя от пользователя их переопределения.
- Интуитивная манипуляция данными - OLAP-система должна предоставлять способ выполнения операций среза, вращения, консолидации и детализации над OLAP-кубом без необходимости пользователю совершать множество действий с интерфейсом.
- Гибкие возможности получения отчетов - OLAP-система должна поддерживать различные способы визуализации данных, т.е. отчеты должны представляться в любой возможной ориентации. Средства формирования отчетов должны представлять синтезируемые данные или информацию, следующую из модели данных в ее любой возможной ориентации.
- Неограниченная размерность и число уровней агрегации - исследование о возможном числе необходимых измерений, требующихся в аналитической модели, показало, что одновременно может использоваться до 19 измерений.
Архитектура OLAP-системы состоит из следующих компонентов: - OLAP-сервер - обеспечивает хранение данных, выполнение над ними необходимых операций и формирование многомерной модели на концептуальном уровне. В настоящее время OLAP-серверы объединяют с Хранилищами Данных или Витринами Данных;
- OLAP-клиент - представляет пользователю интерфейс к многомерной модели данных, обеспечивая его возможностью удобно манипулировать данными для выполнения задач анализа.
OLAP-серверы скрывают от конечного пользователя способ реализации многомерной модели. Они формируют OLAP-кубы, с которыми пользователи посредством OLAP-клиента выполняют все необходимые манипуляции, анализируя данные. Между тем способ реализации очень важен, т.к. от него зависят производительность и занимаемые ресурсы. Выделяют три основных способа реализации: - MOLAP - для реализации многомерной модели используют многомерные базы данных;
- ROLAP - для реализации многомерной модели используют реляционные базы данных;
- HOLAP - для реализации многомерной модели используют и многомерные, и реляционные базы данных.
Часто можно встретить термин DOLAP. Это настольный (desktop) вариант OLAP. Данные при этом загружаются и обрабатываются на стороне клиента, что влечет за собой большие затраты вычислительных ресурсов. OLAP-Dimension OLAP-Dimension (OLAP-Измерение) - это последовательность значений одного из анализируемых параметров. Например, для параметра "Город" это список городов. Одновременный анализ по нескольким OLAP-измерениям определяется как многомерный анализ. Каждое OLAP-измерение может быть представлено в виде иерархической структуры. Например, OLAP-измерение "Клиент" может иметь следующие иерархические уровни: "Страна - Регион - Город - Клиент". Более того, OLAP-измерения могут несколько видов иерархического представления. Например, OLAP-измерение "Время" может включать две иерархии со следующими уровнями: "Год - Квартал - Месяц - День" и "Неделя - День". OLAP-Measures OLAP-Measures (OLAP-меры или показатели) - данные, количественно характеризующие анализируемые факты. OLAP-меры располагаются на пересечениях осей OLAP-измерений. Это могут быть объемы продаж, выраженные в единицах продукции или в денежном выражении, остатки на складе, издержки и т.п. OLAP-Cube OLAP-Cube (OLAP-Куб или Гиперкуб) - это многомерная модель данных. Ребрами OLAP-Куба являются измерения, а ячейками меры. Над OLAP-Кубом могут выполняться следующие операции: - Срез (Slice) - формируется подмножество многомерного массива данных, соответствующее единственному значению одного или нескольких элементов измерений, не входящих в это подмножество. Если рассматривать термин "срез" с позиции конечного пользователя, то наиболее часто его роль играет двумерная проекция OLAP-Куба. То есть операция "Срез" - это разновидность фильтрации по измерениям в многомерной модели данных.
- Вращение (Rotate) - изменение расположения изменений, представленных в отчете или на отображаемой странице. Например, операция вращения может заключаться в перестановке местами строк и столбцов таблицы или перемещении интересующих измерений в столбцы или строки создаваемого OLAP-отчета, что позволяет предать ему желаемый вид.
- Консолидация (Drill Up) и детализация (Drill Down) - операции, которые определяют переход вверх по направлению от детального (down) представления данных к агрегированному (up) и наоборот соответственно.
|
