Сховище даних, OLAP - куб

Сховище даних (data warehouse) - предметно-орієнтований, інтегрований, незмінний, що підтримує хронологію, набір даних, організований для цілей підтримки прийняття рішень. Основна мета створення data warehouse в тому, щоб зробити усі значимі для управління бізнесом дані доступними в стандартизованій формі, придатними для аналізу та отримання необхідних звітів. Для досягнення цього потрібно отримати дані із існуючих внутрішніх та зовнішніх, доступних для комп'ютера, джерел.

Концепція СД

Предметно - орієнтованість

Предметна орієнтованість є фундаментальною відмінністю сховища даних від ОБД. Різні ОБД можуть зберігати дані, які описують одну і ту саму предметну область з різних точок зору (наприклад, з точки зору бухгалтерського обліку, відділу планування і т.д.). Рішення прийняте на основі тільки однієї точки зору, може бути неефективним або навіть хибним. Сховище даних дозволяють інтегрувати інформацію, яка представляє різні точки зору на одну предметну область. Предметна орієнтація дозволяє також зберігати в СД тільки ті дані, які потрібні для аналізу(наприклад, для аналізу немає необхідності зберігати інформацію про номери документів купівлі - продажу, в той час як кількість і ціна проданого товару необхідно).

Інтегрованість

ОБД які використовуються на підприємствах, як правило, розробляються в різний час декількома колективами з власними інструментами. Це призводить до того, що дані які представляють один і той же об'єкт реального світу знаходяться в різних системах, описують його по різному. Обов'язкова інтеграція даних в сховищі даних, дозволяє вирішити цю проблему, приводячи дані до єдиного формату.

Підтримка хронології

Дані в ОБД необхідні для виконання над ними операцій в поточний момент часу. Тому вони можуть не мати прив'язки до часу. Для аналізу даних часто важливо мати можливість відстежувати хронологію зміни показників предметної області. Тому всі дані, які зберігаються в СД, повинні відповідати послідовним інтервалам часу.

Незмінність

Вимоги до БД накладають обмеження на час збереження даних в них. Ті дані які непотрібні для оперативної обробки даних, як правило, видаляються з БД для зменшення зайнятих ресурсів. Для аналізу, навпаки, необхідно мати інформацію за максимально більший період часу. Тому, на відмінно від БД, дані в сховищі даних після завантаження тільки читаються. Це дозволяє суттєво підвищити скорість доступу до даних, як за рахунок можливої надлишковості даних, так і за рахунок виключення операцій модифікації.

Поняття OLAP - куба

OLAP – аббревиатура от английского On-Line Analytical Processing – это название не конкретного продукта, а целой технологии. По-русски удобнее всего называть OLAP оперативной аналитической обработкой. Хотя в некоторых изданиях аналитическую обработку называют и онлайновой, и интерактивной, однако прилагательное “оперативная” как нельзя более точно отражает смысл технологии OLAP.

Разработка руководителем решений по управлению попадает в разряд областей наиболее сложно поддающихся автоматизации. Однако сегодня имеется возможность оказать помощь управленцу в разработке решений и, самое главное, значительно ускорить сам процесс разработки решений, их отбора и принятия. Для этого можно использовать OLAP.

Рассмотрим, как обычно происходит процесс разработки решений.

Види кубів

Задачі математичного програмування:

• задача1,

• задача2,

• задача3.