Главная страница | Контакты | Случайная страница Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Технология оперативной аналитической обработки данных OLAP.

Аналитики – это особые потребители корпоративной информации. Задача аналитика – находить закономерности в больших массивах данных. Он не может оперировать единичными фактами, к примеру, о продажах – ему нужна информация о сотнях и тысячах подобных событий. Отдельные факты в базе данных могут заинтересовать, к примеру, бухгалтера или начальника отдела продаж, в компетенции которого находится сделка. Аналитику же могут понадобиться все сделки за месяц, год.

Таким образом, OLAP-системы обладают следующими особенностями:

· анализ осуществляется над многомерными кубами;

· имеются средства навигации, позволяющие разрезать куб по разным направлениям

· имеются средства реализации специфических запросов (пять видов запросов: выбор, сокращающий куб; агрегирование и исключение размерности; комбинирование кубов с общими измерениями; возврат ячеек только верхних или нижних частей списка; поворот куба, чтобы увидеть данные, сгруппированные по другим измерениям);

· реализуются на базе киосков данных, доступных небольшому кругу пользователей, что сокращает затраты на корпоративное хранилище;

· имеют различные варианты хранения информации (MOLAP, ROLAP, HOLAP).

Хранить многомерные данные OLAP-серверы, или серверы многомерных БД, могут следующими способами:

1. MOLAP (Multidimensional OLAP). Предполагает создание явного физически хранимого многомерного куба с выполнением аналитических запросов только над ним без обращения к реляционной СУБД. В этом варианте и детальные данные, и агрегаты хранятся в многомерной БД.

2. ROLAP (Relational OLAP). Аналитические запросы строятся над виртуальным многомерным представлением данных, их реальное выполнение происходит на уровне реляционной БД (выполняются SQL-запросы). Детальные данные остаются там, где они «жили» изначально – в реляционной БД, агрегаты хранятся в той же БД в специально созданных служебных таблицах. Применяется, когда корпоративные хранилища реализуются средствами реляционных СУБД, так что инструменты ROLAP позволяют проводить анализ непосредственно над ними.

3. HOLAP (Hybrid OLAP). Детальные данные остаются на месте (в реляционной БД), а агрегаты хранятся в многомерной БД. Выполнение запроса в данном случае включает обращение к реляционному серверу (SQL-запрос), если требуются детальные данные, или запрос к многомерной БД (на языке MDX) для получения агрегатных данных.

Типичные задачи информационных систем, которые могут быть решены средствами OLAP, следующие:

· анализ клиентской базы;

· анализ продаж;

· анализ доходов;

· управление активами и пассивами и др.