OLAP-технологии Работу подготовила студентка 2 кура 38 группы

OLAP-технологии Работу подготовила студентка 2 кура 38 группы Карпухина А. Преподаватель: Волынский В. Ю.

OLAP (on-line analytical processing) — набор технологий для оперативной обработки информации, включающих динамическое построение отчётов в различных разрезах, анализ данных, мониторинг и прогнозирование ключевых показателей бизнеса

Существуют три типа OLAP: v многомерная OLAP (Multidimensional OLAP — MOLAP); v реляционная OLAP (Relational OLAP — ROLAP); v гибридная OLAP (Hybrid OLAP — HOLAP).

Сравнительный анализ системных характеристик OLTP и OLAP Системная характеристика Учетная система (OLTP) OLAP Взаимодействие с пользователем На уровне транзакции На уровне всей базы данных Данные, используемые при Отдельные записи обращении пользователя к системе Группы записей Время отклика Секунды От нескольких секунд до нескольких минут Использование аппаратных ресурсов Стабильное Динамическое Характер данных Главным образом В основном производные (сводные первичные (самый низкий значения) уровень детализации) Характер доступа к базе данных Предопределенные или статические пути доступа и отношения данных Неопределенные или динамические пути доступа и отношения данных Изменчивость данных Высокая (данные обновляются с каждой транзакцией) Низкая (во время запроса данные обновляются редко) Приоритеты Высокая производительность Высокая доступность Гибкость Автономность пользователя

Этапы построения OLAP-систем: Хранилище данных Многомерные OLAPтехнологии Система ключевых показателей Интеллект уальный анализ данных Доступ через webинтерфейс

1. Хранилище данных является основой OLAP-системы. Процедуры загрузки с определённой периодичностью пополняют хранилище из различных источников, выполняя проверку и предварительную обработку Таблица фактов Таблица измерений

2. Многомерные OLAP-кубы

Реляционная модель Многомерная модель

3. Система ключевых показателей эффективности деятельности предприятия создаётся на базе OLAP-кубов для мониторинга и оценки бизнес-процессов, а также для оповещения ответственных сотрудников о фактах отклонения.

4. Интеллектуальный анализ данных Модели интеллектуального анализ данных проектируются для автоматического прогнозирования наиболее важных показателей бизнеса, а также извлечения скрытых закономерностей из накопленной информации.

5. Доступ через web-интерфейс Для работы с OLAP-системой могут быть использованы различные приложения, например Excel

Аналитические задачи: Ма рк ети нг ие ен х иж ы Дв нежн де Ан пр ализ од аж з ли к на по А у к за Анализ цен

Преимущества OLAP-систем следующие: Предметная ориентированность Многопользовател ьский режим работы Прямой доступ к данным Сосредоточение необходимых данных в одном месте Удобные средства доступа Визуализация информации On-line функционирование Простота освоения и использования сводных таблиц Хорошая оперативность Быстрая детализация итоговых данных Высокая скорость формирования отчетов Высокая точность отчетов Возможность самостоятельного формирования нужных отчетов Возможность сведения данных из разных баз

Недостатки OLAP высокие требования к аппаратному обеспечению, подготовке и знаниям административного персонала и конечных пользователей, высокие затраты на реализацию проекта внедрения (как денежные, так и временные, интеллектуальные).

Создание OLAP-системы позволит: q Интегрировать данные различных информационных систем, создав единую версию правды; q Проектировать новые отчеты несколькими щелчками мыши без участия программистов; q В реальном времени анализировать данные по любым категориям и показателям бизнеса на любом уровне детализации; q Производить мониторинг и прогнозирование ключевых показателей бизнеса.