 |
Заключение
|
|
|
|
Успешная компания сегодня должна принимать множество различных решений. И чем более обоснованные решения будут приняты, тем большего успеха и прибыли достигнет предприятие. Для многих лиц, играющих ключевую роль в принятии решений, способность быстрее и эффективнее конкурента анализировать бизнес-процессы означает принятие более правильных решений, достижение большей прибыльности и большего успеха. Оптимизация реляционной базы данных предоставила компаниям возможность продуктивно собирать данные о транзакциях, поставляя информации лицам, принимающим решения.
Рассмотрев вопросы работы и применения технологии OLAP перед компаниями возникают вопросы, ответы на которые позволят выбрать продукт наилучшим образом отвечающий потребностям пользователя.
Это следующие вопросы:
Откуда поступают данные? - Данные, подлежащие анализу, могут находиться в различных местах. Возможно, что база данных OLAP будет получать их из корпоративного Хранилища данных или из OLTP-системы. Если OLAP-продукт уже имеет возможность получить доступ к какому-то источнику данных, процессы категоризации и очистки данных сокращаются.
Какие манипуляции пользователь производит над данными? -
Как только пользователь получил доступ к базе данных и начал выполнять анализ, важно, чтобы он был в состоянии оперировать данными соответствующим образом. В зависимости от потребностей пользователя, может оказаться, что необходим мощный генератор отчетов или возможность создавать и размещать динамические web-страницы. Вместе с тем, может быть пользователю предпочтительнее иметь в своем распоряжении средство простого и быстрого создания собственных приложений.
|
|
|
Каков общий объем данных? - Это наиболее важный фактор при определении базы данных OLAP. Реляционные OLAP-продукты способны оперировать большими объемами данных лучше, чем многомерные. Если объем данных не требует использования реляционной базы, многомерный продукт может использоваться с не меньшим успехом.
Кем является пользователь? - При определении клиента OLAP-системы важен уровень квалификации пользователя. Некоторым пользователям удобнее интегрировать OLAP с таблицей, тогда как другие предпочтут специализированное приложение. В зависимости от квалификации пользователя решается и вопрос о проведении обучения. Крупная компания может пожелать оплатить тренинги для пользователей, компания меньшего размера может отказаться от них. Клиент должен быть таким, чтобы пользователи чувствовали себя уверенно и могли эффективно его использовать.
Сегодня большинство мировых компаний перешли к использованию OLAP как базовой технологии для предоставления информации лицам, принимающим решениям. Поэтому принципиальный вопрос, которым необходимо задаться, не состоит в том, следует ли продолжать применять электронные таблицы в качестве основной платформы для подготовки отчетности, бюджетирования и прогнозирования. Компании должны спросить себя, готовы ли они терять конкурентные преимущества, используя неточную, неактуальную и неполную информацию, прежде чем они созреют и рассмотрят альтернативные технологии.
Так же, в заключение следует отметить, что аналитические возможности технологий OLAP повышают пользу данных, хранящихся в корпоративном хранилище информации, позволяя компании более эффективно взаимодействовать со своими клиентами.
1. BI-инструменты
Инструменты и технологии, используемые для доступа к информации. Включают OLAP-технологии, data mining и сложный анализ; средства конечного пользователя и инструменты построения нерегламентированных запросов, инструментальные панели для мониторинга хозяйственной деятельности и генераторы корпоративной отчетности.
|
|
|
2. On-line Analitic Processing, OLAP (Оперативная аналитическая обработка)
Технология аналитической обработки информации в режиме реального времени, включающая составление и динамическую публикацию отчетов и документов.
3. Slice and Dice (Продольные и поперечные срезы, дословно - " нарезка на ломтики и кубики" )
Термин, использующийся для описания функции сложного анализа данных, обеспечиваемой средствами OLAP. Выборка данных из многомерного куба с заданными значениями и заданным взаимным расположением измерений.
4. Вращение (пивотинг) данных (Data Pivot)
Процесс вращения таблицы с данными, т. е. преобразования столбцов в строки и наоборот.
5. Вычисленный элемент (Calculated member)
Элемент измерения, чья величина определяется величинами других элементов (например, математическими или логическими приложениями). Вычисленный элемент может представлять собой часть OLAP сервера или быть описан пользователем в течение интерактивной сессии. Вычисленный элемент - это любой элемент, который не вводится, а вычисляется.
6. Глобальные бизнес-модели (Global Business Models)
Тип Хранилища данных, обеспечивающий доступ к информации, которая распределена по различным системам предприятия и находится под контролем различных подразделений или отделов с разными базами данных и моделями данных. Такой тип Хранилища данных труден для построения из-за необходимости объединения усилий пользователей различных подразделений для разработки общей модели данных для Хранилища.
7. Добыча данных (Data Mining)
Технические приемы, использующие программные инструменты, предназначенные для такого пользователя, который, как правило, не может заранее сказать, что конкретно он ищет, а может указать лишь определенные образцы и направления поиска.
8. Клиент/Сервер (Client/Server)
Технологический подход, заключающийся в разделении процесса на отдельные функции. Сервер выполняет несколько функций - управление коммуникациями, обеспечение обслуживания базы данных и др. Клиент выполняет индивидуальные пользовательские функции - обеспечение соответствующих интерфейсов, выполнение межэкранной навигации, предоставление функций помощи (help) и др.
|
|
|
9. Многомерная база данных, СУMБД (Multi-dimensional Database, MDBS and MDBMS)
Мощная база данных, позволяющая пользователям анализировать большие объемы данных. База данных со специальной организацией хранения - кубами, обеспечивающая высокую скорость работы с данными, хранящимися как совокупность фактов, измерений и заранее вычисленных агрегатов.
10. Углубление в данные (Drill Down)
Метод изучения детальных данных, используемый при анализе суммарного уровня данных. Уровни " углубления" зависят от степени детализации данных в [ранилище.
11. Центральное Хранилище (Central Warehouse)
а) База данных, содержащая данные, собираемые из операционных систем организации. Имеет структуру, удобную для анализа данных. Предназначена для поддержки принятия решений и создания единого информационного пространства корпорации.
б) Способ автоматизации, охватывающий все информационные системы, управляемые из одного места.
|
|
|
