Хранилища данных и их применение для решения аналитических задач с помощью аналитических измерений

Хранилище данных (ХД) – это предметно-ориентированный, многомерный, неизменяемый и поддерживающий хронологию набор данных.

OLAP-технологии часто реализуются с помощью хранилищ данных, являющихся дальнейшим развитием реляционных баз данных.

Для чего они нужны?

В отличие от баз данных, которые предназначены для обслуживания повседневной деятельности предприятия, ХД содержат собранные за много лет данные, предназначенные для оперативного многомерного анализ данных.

Результаты анализа используются для принятия решений.

Базовыми понятиями ХД являются:

 аналитические измерения (реквизиты-признаки);

 меры измерения (реквизиты-основания) .

Моделью данных в ХД служат гиперкубы, т.е. многомерные базы данных, в ячейках которых находятся анализируемые данные.

Осямимногомерной системы координат служат отобранные реквизиты экономических показателей, отражающих финансово-экономическое состояние предприятия.

Например, для продаж это могут быть товар, регион, период или время.

Реквизиты, размещаемые по осям гиперкуба, называют аналитическими измерениями. Большинство аналитических измерений можно представить иерархической структурой.

Например, измерение “исполнитель” может иметь следующие иерархические уровни: предприятие – подразделение – служащий.

На пересечениях осей - измерений - находятся данные, количественно характеризующие процесс, с помощью установленной меры измерений. Это могут быть суммы оплат, объемы продаж в штуках или в денежном выражении, коэффициенты, проценты, остатки товаров на складах, прибыль, затраты и т. п.

Над хранилищем данных можно выполнять следующие операции:

1. Операция среза позволяет выделить из многомерного куба те данные, которые соответствуют зафиксированному (указанному) значению одного или нескольких измерений.

Из одного куба можно создать множество срезов и от каждого получить аналитический отчет в той или иной форме.

Аналитический отчет – это данные из куба, сгруппированные по одному или нескольким измерениям.



Период Средний объем
Объем продаж 8,6

Хранилища данных и их применение для решения аналитических задач с помощью аналитических измерений - student2.ru

Хранилища данных и их применение для решения аналитических задач с помощью аналитических измерений - student2.ru

  Тула Москва
Объем продаж
Затраты на продажу

Хранилища данных и их применение для решения аналитических задач с помощью аналитических измерений - student2.ru

2. Операция вращения – это изменение расположения измерений в пространстве, что, возможно, облегчит принятие решений.

Например, измерение «время», представленное горизонтально, можно повернуть и расположить вертикально, а товар показать горизонтально. Возможно, именно эта операция поможет принять правильное решение.

Хранилища данных и их применение для решения аналитических задач с помощью аналитических измерений - student2.ru

3. Операции консолидации и детализации - либо для агрегирования данных (обобщения) либо для их детализации.

Осуществить эти операции можно благодаря иерархии, установленной среди измерителей. .

Хранилища данных и их применение для решения аналитических задач с помощью аналитических измерений - student2.ru

Хранилище данных относится к одному из перспективных направлений развития систем формирования решений.

Как правило, современные ERP-системы оснащены средствами их создания.

Например, система MS Navision полностью поддерживает идею хранилищ данных, что позволяет получить аналитическую информацию для принятия решений.

Наши рекомендации