OLAP-технологии как мощный инструмент обработки данных в реальном времени

OLAP-технологии как мощный инструмент обработки данных в реальном времени

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

Глава 1. Описание OLAP систем

.1 OLAP: что это и для чего

.2 Универсальные критерии определения OLAP

.3 Классификация OLAP-продуктов

Глава 2. OLAP-клиент - OLAP-сервер: "за" и "против"

.1 Объем обрабатываемых данных

.2 Производительность системы

.3 Мощность ПК пользователей

.4 Сетевой трафик

.5 Затраты на внедрение и сопровождение

.6 Принципы работы OLAP-клиентов

Глава 3. Ядро OLAP системы

.1 Принципы построения

.1.1 Подготовка данных

.1.2 Библиотека компонентов CubeBase

.2 Внутри гиперкуба

.2.1 Загрузка данных в гиперкуб

.2.2 Реализация гиперкуба

.3 Построение срезов куба

.4 Реализации OLAP

.4.1 Хорошо известные OLAP-продукты

.4.2 Deductor

Заключение

Список использованной литературы

Введение

OLAP (англ. <#"698927.files/image001.gif">

Схема 1. Зависимость производительности клиентских и серверных OLAP-средств от увеличения объема данных <javascript:%20openWin('/images/pic_1_rm_2002_2.gif',%20412,%20258,%20'Зависимость%20производительности%20клиентских%20и%20серверных%20OLAP-средств%20от%20увеличения%20объема%20данных')>

Скоростные характеристики OLAP-сервера менее чувствительны к росту объема данных. Это объясняется различными технологиями обработки запросов пользователей OLAP-сервером и OLAP-клиентом. Например, при операции детализации OLAP-сервер обращается к хранимым данным и "вытягивает" данные этой "ветки". OLAP-клиент же вычисляет весь набор агрегатов в момент загрузки.

Однако до определенного объема данных производительность серверных и клиентских средств является сопоставимой. Для OLAP-клиентов, поддерживающих распределенные вычисления, область сопоставимости производительности может распространяться на объемы данных, покрывающие потребности в OLAP-анализе огромного количества пользователей. Это подтверждают результаты внутреннего тестирования MS OLAP Server и OLAP-клиента "Контур Стандарт" . Тест выполнен на ПК IBM PC Pentium Celeron 400 МГц, 256 Mb для выборки в 1 миллион уникальных (т.е. агрегированных) записей с 7 измерениями, содержащими от 10 до 70 членов. Время загрузки куба в обоих случаях не превышает 1 секунды, а выполнение различных OLAP-операций (drill up, drill down, move, filter и др.) выполняется за сотые доли секунды.

Когда размер выборки превысит объем оперативной памяти, начинается обмен (swapping) с диском и производительность OLAP-клиента резко падает. Только с этого момента можно говорить о преимуществе OLAP-сервера.

Следует помнить, что точка "перелома" определяет границу резкого удорожания OLAP-решения. Для задач каждого конкретного пользователя эта точка легко определяется по тестам производительности OLAP-клиента. Такие тесты можно получить у компании-разработчика.

Кроме того, стоимость серверного OLAP-решения растет при увеличении количества пользователей. Дело в том, что OLAP-сервер выполняет вычисления для всех пользователей на одном компьютере. Соответственно, чем больше количество пользователей, тем больше оперативной памяти и процессорной мощности требуется компьютеру.

Таким образом, если объемы обрабатываемых данных лежат в области сопоставимой производительности серверных и клиентских систем, то при прочих равных условиях, использование OLAP-клиента будет выгоднее.

.3 Мощность ПК пользователей

сервер предъявляет минимальные требования к мощности клиентских терминалов. Объективно, требования OLAP-клиента выше, т.к. он производит вычисления в оперативной памяти ПК пользователя. Состояние парка аппаратных средств конкретной организации - важнейший показатель, который должен быть учтен при выборе OLAP-средства. Но и здесь есть свои "плюсы" и "минусы". OLAP-сервер не использует огромную вычислительную мощность современных персональных компьютеров. В случае, если организация уже имеет парк современных ПК, неэффективно применять их лишь в качестве отображающих терминалов и в тоже время делать дополнительные затраты на центральный сервер.

Если мощность компьютеров пользователей "оставляет желать лучшего", OLAP-клиент будет работать медленно или не сможет работать вовсе. Покупка одного мощного сервера может оказаться дешевле модернизации всех ПК.

Здесь полезно принять во внимание тенденции в развитии аппаратного обеспечения. Поскольку объемы данных для анализа являются практически константой, то стабильный рост мощности ПК будет приводить к расширению возможностей OLAP-клиентов и вытеснению ими OLAP-серверов в сегмент очень больших баз данных.

.4 Сетевой трафик

При использовании OLAP-сервера по сети на ПК клиента передаются только данные для отображения, в то время как OLAP-клиент получает весь объем данных первичной выборки. Поэтому там, где применяется OLAP-клиент, сетевой трафик будет выше.

Но, при применении OLAP-сервера операции пользователя, например, детализация, порождают новые запросы к многомерной базе, а, значит, новую передачу данных. Выполнение же OLAP-операций OLAP-клиентом производится в оперативной памяти и, соответственно, не вызывает новых потоков данных в сети.

Также необходимо отметить, что современное сетевое аппаратное обеспечение обеспечивает высокий уровень пропускной способности.

Поэтому в подавляющем большинстве случаев анализ БД "средних" размеров с помощью OLAP-клиента не будет тормозить работу пользователя.

.5 Затраты на внедрение и сопровождение

Стоимость OLAP-сервера достаточно высока. Сюда же следует плюсовать стоимость выделенного компьютера и постоянные затраты на администрирование многомерной базы. Кроме того, внедрение и сопровождение OLAP-сервера требует от персонала достаточно высокой квалификации.

Стоимость OLAP-клиента на порядок ниже стоимости OLAP-сервера. Администрирования и дополнительного технического оборудования под сервер не требуется. К квалификации персонала при внедрении OLAP-клиента высоких требований не предъявляется. OLAP-клиент может быть внедрен значительно быстрее OLAP-сервера.

.6 Принципы работы OLAP-клиентов

клиентский серверный данные обработка

Разработка аналитических приложений с помощью клиентских OLAP-средств - процесс быстрый и не требующий специальной подготовки исполнителя. Пользователь, знающий физическую реализацию базы данных, может разработать аналитическое приложение самостоятельно, без привлечения ИТ-специалиста.

При использовании OLAP-сервера необходимо изучить 2 разные системы, иногда от различных поставщиков, - для создания кубов на сервере, и для разработки клиентского приложения. OLAP-клиент предоставляет единый визуальный интерфейс для описания кубов и настройки к ним пользовательских интерфейсов.

Принцип работы ROLAP-клиентов - предварительное описание семантического слоя, за которым скрывается физическая структура исходных данных. При этом источниками данных могут быть: локальные таблицы, РСУБД. Список поддерживаемых источников данных определяется конкретным программным продуктом. После этого пользователь может самостоятельно манипулировать понятными ему объектами в терминах предметной области для создания кубов и аналитических интерфейсов.

Принцип работы клиента OLAP-сервера иной. В OLAP-сервере при создании кубов пользователь манипулирует физическими описаниями БД.

При этом в самом кубе создаются пользовательские описания. Клиент OLAP-сервера настраивается только на куб.

Поясним принцип работы ROLAP-клиента на примере создания динамического отчета о продажах (см. схему 2). Пусть исходные данные для анализа хранятся в двух таблицах: Sales и Deal.

При создании семантического слоя источники данных - таблицы Sales и Deal - описываются понятными конечному пользователю терминами и превращаются в "Продукты" и "Сделки". Поле "ID" из таблицы "Продукты" переименовывается в "Код", а "Name" - в "Товар" и т.д.

Затем создается бизнес-объект "Продажи". Бизнес-объект - это плоская таблица, на основе которой формируется многомерный куб. При создании бизнес-объекта таблицы "Продукты" и "Сделки" объединяются по полю "Код" товара. Поскольку для отображения в отчете не потребуются все поля таблиц - бизнес-объект использует только поля "Товар", "Дата" и "Сумма".

Далее на базе бизнес-объекта создается OLAP-отчет. Пользователь выбирает бизнес-объект и перетаскивает его атрибуты в области колонок или строк таблицы отчета.

В нашем примере на базе бизнес-объекта "Продажи" создан отчет по продажам товаров по месяцам.

При работе с интерактивным отчетом пользователь может задавать условия фильтрации и группировки такими же простыми движениями "мышью". В этот момент ROLAP-клиент обращается к данным в кэше. Клиент же OLAP-сервера генерирует новый запрос к многомерной базе данных. Например, применив в отчете о продажах фильтр по товарам, можно получить отчет о продажах интересующих нас товаров.

Все настройки OLAP-приложения могут храниться в выделенном репозитории метаданных, в приложении или в системном репозитории многомерной базы данных. Реализация зависит от конкретного программного продукта.

Глава 3. Ядро OLAP системы

.1 Принципы построения

Из уже сказанного, ясно, что механизм OLAP является на сегодня одним из популярных методов анализа данных. Есть два основных подхода к решению этой задачи. Первый из них называется Multidimensional OLAP (MOLAP) - реализация механизма при помощи многомерной базы данных на стороне сервера, а второй Relational OLAP (ROLAP) - построение кубов "на лету" на основе SQL запросов к реляционной СУБД. Каждый из этих подходов имеет свои плюсы и минусы. Их сравнительный анализ выходит за рамки этой работы. Здесь будет описана только реализация ядра настольного ROLAP модуля.

Такая задача возникла после применения ROLAP системы, построенной на основе компонентов Decision Cube, входящих в состав Borland Delphi. К сожалению, использование этого набора компонент показало низкую производительность на больших объемах данных. Остроту этой проблемы можно снизить, стараясь отсечь как можно больше данных перед подачей их для построения кубов. Но этого не всегда бывает достаточно.

В Интернете и прессе можно найти много информации об OLAP системах, но практически нигде не сказано о том, как это устроено внутри.

Схема работы:

Общую схему работы настольной OLAP системы можно представить следующим образом:

Схема 3. Работа <javascript:%20openWin('/images/pic_2_rm_2002_2.gif',%20697,%20341,%20'Создание%20OLAP-приложения%20с%20помощью%20клиентского%20ROLAP-средства')> настольной OLAP системы

Алгоритм работы следующий:

2.       Кэширование данных и преобразование их к многомерному кубу.

.        Отображение построенного куба при помощи кросс-таблицы или диаграммы и т.п. В общем случае, к одному кубу может быть подключено произвольное количество отображений.

Рассмотрим как подобная система может быть устроена внутри. Начнем мы это с той стороны, которую можно посмотреть и пощупать, то есть с отображений. Отображения, используемые в OLAP системах, чаще всего бывают двух видов - кросс-таблицы и диаграммы. Рассмотрим кросс-таблицу, которая является основным и наиболее распространенным способом отображения куба.

.1.1 Подготовка данных

Данные, хранящиеся в таблице необходимо преобразовать для их использования. Так, в целях повышения производительности при построении гиперкуба, желательно находить уникальные элементы, хранящиеся в столбцах, являющихся измерениями куба. Кроме того, можно производить предварительное агрегирование фактов для записей, имеющих одинаковые значения размерностей. Как уже было сказано выше, для нас важны уникальные значения, имеющиеся в полях измерений.

При использовании такой структуры мы значительно снижаем потребность в памяти. Что довольно актуально, т.к. для увеличения скорости работы желательно хранить данные в оперативной памяти. Кроме того, хранить можно только массив элементов, а их значения выгружать на диск, так как они будут нам требоваться только при выводе кросс-таблицы.

.1.2Библиотека компонентов CubeBase

Описанные выше идеи были положены в основу при создании библиотеки компонентов CubeBase.СubeSource осуществляет кэширование и преобразование данных во внутренний формат, а также предварительное агрегирование данных. Компонент TСubeEngine осуществляет вычисление гиперкуба и операции с ним. Фактически, он является OLAP-машиной, осуществляющей преобразование плоской таблицы в многомерный набор данных. Компонент TCubeGrid выполняет вывод на экран кросс-таблицы и управление отображением гиперкуба. TСubeChart позволяет увидеть гиперкуб в виде графиков, а компонент TСubePivote управляет работой ядра куба.

.2 Внутри гиперкуба

Итак, мной была рассмотрена архитектура и взаимодействие компонентов, которые могут быть использованы для построения OLAP машины. Теперь рассмотрим подробнее внутреннее устройство компонентов.

.2.1 Загрузка данных в гиперкуб

Первым этапом работы системы будет загрузка данных и преобразование их во внутренний формат. Закономерным будет вопрос - а зачем это надо, ведь можно просто использовать данные из плоской таблицы, просматривая ее при построении среза куба. Для того чтобы ответить на этот вопрос, рассмотрим структуру таблицы с точки зрения OLAP машины. Для OLAP системы колонки таблицы могут быть либо фактами, либо измерениями. При этом логика работы с этими колонками будет разная. В гиперкубе измерения фактически являются осями, а значения измерений - координатами на этих осях. При этом куб будет заполнен сильно неравномерно - будут сочетания координат, которым не будут соответствовать никакие записи и будут сочетания, которым соответствует несколько записей в исходной таблице, причем первая ситуация встречается чаще, то есть куб будет похож на вселенную - пустое пространство, в отдельных местах которого встречаются скопления точек (фактов). Таким образом, если мы при начальной загрузке данных произведем преагрегирование данных, то есть объединим записи, которые имеют одинаковые значения измерений, рассчитав при этом предварительные агрегированные значения фактов, то в дальнейшем нам придется работать с меньшим количеством записей, что повысит скорость работы и уменьшит требования к объему оперативной памяти.

Для построения срезов гиперкуба нам необходимы следующие возможности - определение координат (фактически значения измерений) для записей таблицы, а также определение записей, имеющих конкретные координаты (значения измерений). Рассмотрим каким образом можно реализовать эти возможности.

Для хранения гиперкуба проще всего использовать базу данных своего внутреннего формата.

То есть вместо одной таблицы мы получили нормализованную базу данных. Вообще-то нормализация снижает скорость работы системы, - могут сказать специалисты по базам данных, и в этом они будут безусловно правы, в случае когда нам надо получить значения для элементов словарей (в нашем случае значения измерений). Но все дело в том, что нам эти значения на этапе построения среза вообще не нужны. Как уже было сказано выше, нас интересуют только координаты в нашем гиперкубе, поэтому определим координаты для значений измерений. Самым простым будет перенумеровать значения элементов. Для того, чтобы в пределах одного измерения нумерация была однозначной, предварительно отсортируем списки значений измерений (словари, выражаясь терминами БД) в алфавитном порядке. Кроме того, перенумеруем и факты, причем факты преагрегированные.

Теперь осталось только связать элементы разных таблиц между собой. В теории реляционных баз данных это осуществляется при помощи специальных промежуточных таблиц. Нам достаточно каждой записи в таблицах измерений поставить в соответствие список, элементами которого будут номера фактов, при формировании которых использовались эти измерения (то есть определить все факты, имеющие одинаковое значение координаты, описываемой этим измерением). Для фактов соответственно каждой записи поставим в соответствие значения координат, по которым она расположена в гиперкубе. В дальнейшем везде под координатами записи в гиперкубе будут пониматься номера соответствующих записей в таблицах значений измерений.

.2.2 Реализация гиперкуба

Можно было бы попытаться использовать для реализации гиперкуба набор временных таблиц, но этот метод обеспечит слишком низкое быстродействие (пример - набор компонент Decision Cube), поэтому будем использовать свои структуры хранения данных.

Для реализации гиперкуба нам необходимо использовать структуры данных, которые обеспечат максимальное быстродействие и минимальные расходы оперативной памяти. Очевидно, что основными у нас будут структуры для хранения словарей и таблицы фактов. Рассмотрим задачи, которые должен выполнять словарь с максимальной скоростью:

проверка наличия элемента в словаре;

добавление элемента в словарь;

поиск номеров записей, имеющих конкретное значение координаты;

поиск координаты по значению измерения;

поиск значения измерения по его координате.

Для реализации этих требований можно использовать различные типы и структуры данных. Например, можно использовать массивы структур. В реальном случае к этим массивам необходимы дополнительные механизмы индексации, которые позволят повысить скорость загрузки данных и получения информации.

Для оптимизации работы гиперкуба необходимо определить то, какие задачи необходимо решать в первоочередном порядке, и по каким критериям нам надо добиваться повышения качества работы. Главным для нас является повышение скорости работы программы, при этом желательно, чтобы требовался не очень большой объем оперативной памяти. Повышение быстродействия возможно за счет введения дополнительных механизмов доступа к данным, например, введение индексирования. К сожалению, это повышает накладные расходы оперативной памяти. Поэтому определим, какие операции нам необходимо выполнять с наибольшей скоростью. Для этого рассмотрим отдельные компоненты, реализующие гиперкуб. Эти компоненты имеют два основных типа - измерение и таблица фактов. Для измерения типовой задачей будет:

добавление нового значения;

определение координаты по значению измерения;

определение значения по координате.

При добавлении нового значения элемента нам необходимо проверить, есть ли у нас уже такое значение, и если есть, то не добавлять новое, а использовать имеющуюся координату, в противном случае необходимо добавить новый элемент и определить его координату. Для этого необходим способ быстрого поиска наличия нужного элемента (кроме того, такая задача возникает и при определении координаты по значению элемента). Для этого оптимальным будет использование хеширование. При этом оптимальной структурой будет использование хеш-деревьев, в которых будем хранить ссылки на элементы. При этом элементами будут строки словаря измерения. Тогда структуру значения измерения можно представить следующим образом:

PFactLink = ^TFactLink;= record: integer; // индекс факта в таблице

Next: PFactLink; // ссылка на следующий элемент

End;= record: string; // значение измерения

Index: integer; // значение координаты: PFactLink; // указатель на начало списка элементов таблицы фактов;

И в хеш-дереве будем хранить ссылки на уникальные элементы. Кроме того, нам необходимо решить задачу обратного преобразования - по координате определить значение измерения. Для обеспечения максимальной производительности надо использовать прямую адресацию. Поэтому можно использовать еще один массив, индекс в котором является координатой измерения, а значение - ссылка на соответствующую запись в словаре. Однако можно поступить проще (и сэкономить при этом на памяти), если соответствующим образом упорядочить массив элементов так, чтобы индекс элемента и был его координатой.

Организация же массива, реализующего список фактов, не представляет особых проблем ввиду его простой структуры. Единственное замечание будет такое, что желательно рассчитывать все способы агрегации, которые могут понадобиться, и которые можно рассчитывать инкрементно (например, сумма).

3.3 Построение срезов куба

Итак, мы описали способ хранения данных в виде гиперкуба. Он позволяет сформировать набор точек в многомерном пространстве на основе информации, находящейся в хранилище данных. Для того, чтобы человек мог иметь возможность работы с этими данными, их необходимо представить в виде, удобном для обработки. При этом в качестве основных видов представления данных используются сводная таблица и графики. Причем оба этих способа фактически представляют собой проекции гиперкуба. Для того, чтобы обеспечить максимальную эффективность при построения представлений, будем отталкиваться от того, что представляют собой эти проекции. Начнем рассмотрение со сводной таблицы, как с наиболее важной для анализа данных.

Найдем способы реализации такой структуры. Можно выделить три части, из которых состоит сводная таблица: это заголовки строк, заголовки столбцов и собственно таблица агрегированных значений фактов. Самым простым способом представления таблицы фактов будет использование двумерного массива, размерность которого можно определить, построив заголовки. К сожалению, самый простой способ будет самым неэффективным, потому что таблица будет сильно разреженной, и память будет расходоваться крайне неэффективно, в результате чего можно будет строить только очень малые кубы, так как иначе памяти может не хватить. Таким образом, нам необходимо подобрать для хранения информации такую структуру данных, которая обеспечит максимальную скорость поиска/добавления нового элемента и в то же время минимальный расход оперативной памяти. Этой структурой будут являться так называемые разреженные матрицы, про которые более подробно можно прочесть у Кнута. Возможны различные способы организации матрицы. Для того, чтобы выбрать подходящий нам вариант, рассмотрим изначально структуру заголовков таблицы.

Заголовки имеют четкую иерархическую структуру, поэтому естественно будет предположить для их хранения использовать дерево.

При этом в качестве значения измерения логично хранить ссылку на соответствующий элемент таблицы измерений многомерного куба. Это позволит сократить затраты памяти для хранения среза и ускорить работу. В качестве родительских и дочерних узлов также используются ссылки.

Для добавления элемента в дерево необходимо иметь информацию о его местоположении в гиперкубе. В качестве такой информации надо использовать его координату, которая хранится в словаре значений измерения. Рассмотрим схему добавления элемента в дерево заголовков сводной таблицы. При этом в качестве исходной информации используем значения координат измерений. Порядок, в котором эти измерения перечислены, определяется требуемым способом агрегирования и совпадает с уровнями иерархии дерева заголовков. В результате работы необходимо получить список столбцов или строк сводной таблицы, в которые необходимо осуществить добавление элемента.

В качестве исходных данных для определения этой структуры используем координаты измерений. Кроме того, для определенности, будем считать, что мы определяем интересующий нас столбец в матрице (как будем определять строку рассмотрим чуть позже, так как там удобнее применять другие структуры данных, причина такого выбора также см. ниже). В качестве координат возьмем целые числа - номера значений измерений, которые можно определить так, как описано выше.

Итак, после выполнения этой процедуры получим массив ссылок на столбцы разреженной матрицы. Теперь необходимо выполнить все необходимые действия со строками. Для этого внутри каждого столбца необходимо найти нужный элемент и добавить туда соответствующее значение. Для каждого из измерений в коллекции необходимо знать количество уникальных значений и собственно набор этих значений.

Теперь рассмотрим, в каком виде необходимо представить значения внутри столбцов - то есть как определить требуемую строку. Для этого можно использовать несколько подходов. Самым простым было бы представить каждый столбец в виде вектора, но так как он будет сильно разреженным, то память будет расходоваться крайне неэффективно. Чтобы избежать этого, применим структуры данных, которые обеспечат большую эффективность представления разреженных одномерных массивов (векторов). Самой простой из них будет обычный список, одно- или двусвязный, однако он неэкономичен с точки зрения доступа к элементам. Поэтому будем использовать дерево, которое обеспечит более быстрый доступ к элементам. Например, можно использовать точно такое же дерево, как и для столбцов, но тогда пришлось бы для каждого столбца заводить свое собственное дерево, что приведет к значительным накладным расходам памяти и времени обработки. Поступим чуть хитрее - заведем одно дерево для хранения всех используемых в строках комбинаций измерений, которое будет идентично вышеописанному, но его элементами будут не указатели на строки (которых нет как таковых), а их индексы, причем сами значения индексов нас не интересуют и используются только как уникальные ключи. Затем эти ключи будем использовать для поиска нужного элемента внутри столбца. Сами же столбцы проще всего представить в виде обычного двоичного дерева. Графически полученную структуру можно представить следующим образом:

Для определения соответствующих номеров строк можно использовать такую же процедуру, что и описанная выше процедура определения столбцов сводной таблицы. При этом номера строк являются уникальными в пределах одной сводной таблицы и идентифицируют элементы в векторах, являющихся столбцами сводной таблицы. Наиболее простым вариантом генерации этих номеров будет ведение счетчика и инкремент его на единицу при добавлении нового элемента в дерево заголовков строк. Сами эти вектора столбцов проще всего хранить в виде двоичных деревьев, где в качестве ключа используется значение номера строки. Кроме того, возможно также и использование хеш-таблиц. Так как процедуры работы с этими деревьями детально рассмотрены в других источниках, то останавливаться на этом не будем и рассмотрим общую схему добавления элемента в столбец.

В обобщенном виде последовательность действий для добавления элемента в матрицу можно описать следующим образом:

1.       Определить номера строк, в которые добавляются элементы

2.       Определить набор столбцов, в которые добавляются элементы

.        Для всех столбцов найти элементы с нужными номерами строк и добавить к ним текущий элемент (добавление включает в себя подсоединение нужного количества значений фактов и вычисление агрегированных значений, которые можно определить инкрементально).

После выполнения этого алгоритма получим матрицу, представляющую собой сводную таблицу, которую нам было необходимо построить.

Теперь пара слов про фильтрацию при построении среза. Проще всего ее осуществить как раз на этапе построения матрицы, так как на этом этапе имеется доступ ко всем требуемым полям, и, кроме того, осуществляется агрегация значений. При этом, во время получения записи из кэша, проверяется ее соответствие условиям фильтрации, и в случае его несоблюдения запись отбрасывается.

Так как описанная выше структура полностью описывает сводную таблицу, то задача ее визуализации будет тривиальна. При этом можно использовать стандартные компоненты таблицы, которые имеются практически во всех средствах программирования под Windows.

3.4 Реализации OLAP

.4.1 Хорошо известные OLAP-продукты

Первым продуктом, выполняющим OLAP-запросы, был Express (компания IRI). Однако, сам термин OLAP был предложен Эдгаром Коддом <#"698927.files/image003.gif">

. Viewer <#"698927.files/image004.gif">

Warehouse <#"698927.files/image004.gif">

Принципы работы:

1. Импорт данных <#"698927.files/image003.gif">

. Экспорт данных <#"698927.files/image003.gif">

. Обработка данных <#"698927.files/image003.gif">

. Визуализация <#"698927.files/image003.gif">

. Механизмы интеграции <#"698927.files/image004.gif">

.Тиражирование знаний <#"698927.files/image004.gif">

Заключение

технологии - это мощный инструмент обработки данных в реальном времени. OLAP-сервер позволяет организовывать и представлять данные в разрезе различных аналитических направлений и превращает данные в ценную информацию, которая помогает компаниям принимать более обоснованные решения.

Использование OLAP-систем обеспечивает стабильно высокий уровень производительности и масштабируемости, поддерживая объемы данных размером в несколько гигабайт, доступ к которым могут получить тысячи пользователей. С помощью OLAP-технологий доступ к информации осуществляется в реальном времени, т.е. обработка запросов теперь не замедляет процесс анализа, обеспечивая его оперативность и эффективность. Визуальные инструменты администрирования позволяют разрабатывать и внедрять даже самые сложные аналитические приложения, делая этот процесс простым и быстрым.

Обеспечивая среду для анализа, OLAP-сервер позволяет организациям использовать данные из ERP и CRM-систем, существующих хранилищ данных и других источников, а также обеспечивает тесную интеграцию с целым рядом систем, что позволяет существенно снизить расходы организации на развертывание, внедрение и сопровождение аналитических приложений.система предоставляет пользователям возможность проводить сложный анализ данных, что позволяет лучше понять принципы функционирования компании и найти способы улучшения результатов ее деятельности. Аналитические приложения, построенные на основе OLAP-технологий , позволяют решать целый спектр аналитических задач, таких как анализ производства, финансовый анализ, маркетинговые исследования, анализ электронного бизнеса, CRM-анализ, анализ трудовых ресурсов (HRM-анализ). OLAP дает возможность создания аналитических приложений, охватывающих анализ всего производственного и финансового цикла предприятия, при этом не возникнет проблем с преемственностью и сопоставимостью данных.

Список использованной литературы

1.       Fast Track to MDX. Mark Whitehorn, Robert Zare, Mosha Pasumansky <http://www.ozon.ru/context/detail/id/1829730/?partner=issianski>

.        Foundations of Decision Support Systems. Bonczek, R. H., C. W. Holsapple, and A. Whinston. Academic Press, 2001.

.        Building Effective Decision Support Systems. Englewood Cliffs, N.J. Sprague, R. H. and E. D. Carlson. - Prentice-Hall, Inc., 1998.

.        Intelligent Decision Support Methods: The Science of Knowledge. Upper Saddle River, NJ. Dhar, V. & Stein, R., - Prentice-Hall, 1997

6.       Корпоративные хранилища данных. Планирование, разработка и реализация. Том первый. Эрик Спирли <http://www.ozon.ru/context/detail/id/147851/?partner=lissianski> - Издательство: Вильямс <http://www.ozon.ru/context/detail/id/856490/>, 400 стр, 2003

7.       Хранилища данных. С. Я. Архипенков, Д. В. Голубев, О. Б. Максименко - Издательство: Диалог-МИФИ, 2002 г.

.        Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. А.А. Барсегян, М.С. Куприянов, В.В. Степаненко, И.И. Холод - Издательство: БХВ-Петербург, 2004 г.