ХРАНИЛИЩА ДАННЫХ И OLAP

Понятие хранилища данных и OLAP

В последнее время в системах поддержки принятия решений широко используются хранилища данных и OLAP.

Традиционный анализ, как правило, осуществляется при помощи изучения набора готовых отчетных форм, а его результатом является принятие одного из бизнес-решений. На практике руководителю может потребоваться исследование десятков тысяч комбинаций данных, не укладывающихся в имеющийся набор готовых отчетных форм. Эти проблемы легко решаются, если использовать OLAP-технологию.

OLAP (On-line Analytical Processing) – оперативная аналитическая обработка) – это способ представления данных в простом и понятном для конечного пользователя виде.

OLAP-технология основывается на специально сконструированной по многомерной модели данных БД, предназначенной для эффективного хранения и быстрого анализа информации. Такие БД называют хранилищами данных. Хранилища данных не заменяют, а дополняют традиционные реляционные БД.

Отличие хранилища данных от обычной реляционной БД показано в нижеприведенной таблице:

Реляционная БД предназначена для ежедневной работы и данные в ней постоянно изменяются.

Хранилище данных призвано обеспечивать управляющий персонал аналитическими данными для принятия решений. Оно содержит большие объемы информации и, как правило, находится в стабильном положении.

Данные в хранилище попадают прямо или косвенно из оперативных систем (OLTP-систем), которые предназначены для автоматизации бизнес-процессов. Кроме того, хранилище может пополняться за счет внешних источников, например статистических отчетов.

OLAP – это совокупность средств многомерного анализа данных, накопленных в хранилище.

Тест FASMI

Определяющие принципы OLAP сформулировал в 1993 г. Е. Ф. Кодд. Позже они были переработаны в тест FASMI, требующий, чтобы OLAP-приложение предоставляло возможности быстрого анализа разделяемой многомерной информации:

· Fast (Быстрый) – анализ должен производиться одинаково быстро по всем аспектам информации. Приемлемое время отклика – 5 с или менее;

· Analysis (Анализ) – должна быть возможность осуществлять основные типы числового и статистического анализа, предопределенного разработчиком приложения или произвольно определяемого пользователем;

· Shared (Разделяемой) – множество пользователей должно иметь доступ к данным, при этом необходимо контролировать доступ к конфиденциальной информации;

· Multidimensional (Многомерной) – это основная, наиболее существенная характеристика OLAP;

· Information (Информации) – приложение должно иметь возможность обращаться к любой нужной информации, независимо от ее объема и места хранения.

Кубы OLAP

Кубы OLAP имеют несколько измерений (до 20-ти у серьезных OLAP-приложений и до 6-ти у простых настольных). Причем количество элементов во всех измерениях различно. Из многомерного куба извлекают обычные двумерные таблицы. Эта операция называется "разрезанием" куба.