Ko'p o'lchovli ma'lumotlarni tahlil qilish tushunchasi OLAP tizimlari yordamida amalga oshiriladigan operativ tahlil bilan chambarchas bog'liq.

OLAP (On-Line Analytical Processing) - bu qaror qabul qilish jarayonlarini qo'llab-quvvatlash uchun ko'p o'lchovli ma'lumotlarni to'plash, saqlash va tahlil qilish usullari va vositalaridan foydalanadigan onlayn tahliliy ma'lumotlarni qayta ishlash texnologiyasi.

OLAP tizimlarining asosiy maqsadi analitik faoliyatni, analitik foydalanuvchilarning ixtiyoriy (ad-hoc atamasi tez-tez ishlatiladi) so'rovlarini qo'llab-quvvatlashdir. OLAP tahlilining maqsadi paydo bo'lgan gipotezalarni sinab ko'rishdir.

OLAP texnologiyasining kelib chiqishida relyatsion yondashuvning asoschisi E. Kodd hisoblanadi. 1993-yilda u "OlAP uchun tahlilchi foydalanuvchilari: bu nima bo'lishi kerak" nomli maqolasini nashr etdi. Ushbu maqola onlayn tahliliy ishlov berishning asosiy tushunchalarini tavsiflaydi va onlayn tahliliy ishlov berishga ruxsat beruvchi mahsulotlar tomonidan bajarilishi kerak bo'lgan quyidagi 12 ta talabni belgilaydi. Tokmakov G.P. Ma'lumotlar bazasi. Ma'lumotlar bazasi tushunchasi, relyatsion ma'lumotlar modeli, SQL tillari. S. 51

Quyida Codd tomonidan OLAPni belgilaydigan 12 ta qoida keltirilgan.

1. Ko'p o'lchovlilik - OLAP-tizim konseptual darajadagi ma'lumotlarni tahlil qilish va idrok etish jarayonlarini soddalashtiradigan ko'p o'lchovli model ko'rinishida taqdim etishi kerak.

2. Shaffoflik - OLAP tizimi foydalanuvchidan ko'p o'lchovli modelning haqiqiy amalga oshirilishini, tashkil etish usulini, manbalarini, qayta ishlash va saqlash vositalarini yashirishi kerak.

3. Mavjudlik -- OLAP tizimi foydalanuvchiga ma'lumotlarning qanday va qayerda saqlanishidan qat'i nazar, unga kirish imkonini beruvchi yagona, izchil va izchil ma'lumotlar modelini taqdim etishi kerak.

4. Hisobotni ishlab chiqishning izchil samaradorligi -- OLAP tizimlarining unumdorligi tahlil qilinayotgan o'lchamlar soni ortib borishi bilan sezilarli darajada kamaymasligi kerak.

5. Mijoz-server arxitekturasi -- OLAP tizimi mijoz-server muhitida ishlay olishi kerak, chunki Bugungi kunda onlayn tahliliy qayta ishlashga duchor bo'lishi kerak bo'lgan ma'lumotlarning aksariyati tarqatiladi. Bu erda asosiy g'oya shundaki, OLAP vositasining server komponenti shaffof effektni ta'minlash uchun turli xil mantiqiy va jismoniy korporativ ma'lumotlar bazasi sxemalarini umumlashtirish va birlashtirishga asoslangan umumiy kontseptual sxemani yaratishga imkon beradigan darajada aqlli bo'lishi kerak.

6. O'lchamlarning tengligi -- OLAP tizimi barcha o'lchamlar teng bo'lgan ko'p o'lchovli modelni qo'llab-quvvatlashi kerak. Zarur bo'lsa qo'shimcha xususiyatlar individual o'lchamlarga berilishi mumkin, ammo bu variant har qanday o'lchamga berilishi kerak.

7. Siyrak matritsalarni dinamik boshqarish -- OLAP tizimi siyrak matritsalar bilan optimal ishlov berishni ta'minlashi kerak. Kirish tezligi ma'lumotlar xujayralarining joylashuvidan qat'iy nazar saqlanishi kerak va turli o'lchamlar soni va ma'lumotlar siyrakligining boshqa darajasi bo'lgan modellar uchun doimiy qiymat bo'lishi kerak.

8. Ko'p foydalanuvchilar rejimini qo'llab-quvvatlash - OLAP-tizimi bitta analitik model bilan birgalikda bir nechta foydalanuvchilar bilan ishlash yoki bitta ma'lumotlardan ular uchun turli modellarni yaratish imkoniyatini ta'minlashi kerak. Shu bilan birga, ma'lumotlarni o'qish va yozish mumkin, shuning uchun tizim ularning yaxlitligi va xavfsizligini ta'minlashi kerak.

9. Cheksiz o'zaro operatsiyalar -- OLAP tizimi har qanday kesish, aylantirish, birlashtirish yoki burg'ulash operatsiyalarini bajarishda giperkub hujayralar o'rtasida ma'lum bir rasmiy til yordamida tasvirlangan funktsional aloqalar saqlanishini ta'minlashi kerak. Tizim o'rnatilgan munosabatlarni o'zgartirishni foydalanuvchidan ularni qayta belgilashni talab qilmasdan mustaqil ravishda (avtomatik ravishda) amalga oshirishi kerak.

10. Intuitiv ma'lumotlarni manipulyatsiya qilish -- OLAP tizimi foydalanuvchi interfeysi bo'yicha ko'p ish qilmasdan, giperkubda kesish, aylantirish, birlashtirish va burg'ulash operatsiyalarini bajarish usulini ta'minlashi kerak. Analitik modelda aniqlangan o'lchamlar yuqoridagi operatsiyalarni bajarish uchun barcha kerakli ma'lumotlarni o'z ichiga olishi kerak.

11. Moslashuvchan hisobot variantlari -- OLAP tizimi ma'lumotlarni vizualizatsiya qilishning turli usullarini qo'llab-quvvatlashi kerak, ya'ni. hisobotlar har qanday yo'nalishda taqdim etilishi kerak. Hisobot vositalari sintezlangan ma'lumotlar yoki ma'lumotlar modelidan kelib chiqadigan ma'lumotlarni har qanday mumkin bo'lgan yo'nalishda aks ettirishi kerak. Bu shuni anglatadiki, satrlar, ustunlar yoki sahifalar bir vaqtning o'zida 0 dan N gacha bo'lgan o'lchamlarni ko'rsatishi kerak, bu erda N - raqam butun analitik modelning o'lchovlari. Bundan tashqari, bitta post, ustun yoki sahifada ko'rsatilgan har bir kontent o'lchami o'lchamdagi elementlarning (qiymatlarning) har qanday quyi to'plamini istalgan tartibda ko'rsatishga ruxsat berishi kerak.

12. Cheksiz o'lchamlilik va yig'ish darajalari soni - Analitik modelda talab qilinadigan zarur o'lchamlarning mumkin bo'lgan soni bo'yicha o'tkazilgan tadqiqot bir vaqtning o'zida 19 tagacha o'lchamlardan foydalanish mumkinligini ko'rsatdi. Shu sababli, analitik vosita bir vaqtning o'zida kamida 15 va afzalroq 20 ta o'lchovni ta'minlay olishi haqida kuchli tavsiya. Bundan tashqari, umumiy o'lchamlarning har biri foydalanuvchi-tahlilchi tomonidan belgilangan yig'ish va konsolidatsiya yo'llarining darajalari soni bilan cheklanmasligi kerak.

Codd qo'shimcha qoidalari.

OLAPning amalda ta'rifi bo'lib xizmat qilgan ushbu talablar to'plami ko'pincha turli xil tanqidlarni keltirib chiqaradi, masalan, 1, 2, 3, 6-qoidalar - talablar va 10, 11-qoidalar - rasmiylashtirilmagan istaklar. Tokmakov G.P. Ma'lumotlar bazasi. Ma'lumotlar bazasi tushunchasi, relyatsion ma'lumotlar modeli, SQL tillari. P. 68 Shunday qilib, Coddning sanab o'tilgan 12 ta talabi OLAPni aniq belgilashga imkon bermaydi. 1995 yilda Codd ushbu ro'yxatga quyidagi oltita qoidani qo'shdi:

13. To'plamni chiqarish va talqin qilish -- OLAP tizimi ichki va tashqi ma'lumotlarga kirishni ta'minlashda teng darajada samarali bo'lishi kerak.

14. Barcha OLAP tahlil modellarini qo'llab-quvvatlash -- OLAP tizimi Codd tomonidan belgilangan barcha to'rtta ma'lumotlarni tahlil qilish modellarini qo'llab-quvvatlashi kerak: kategorik, sharhlovchi, spekulyativ va stereotipik.

15. Denormalizatsiyalangan ma'lumotlar bilan ishlash -- OLAP tizimi denormalizatsiyalangan ma'lumotlar manbalari bilan birlashtirilgan bo'lishi kerak. OLAP muhitida qilingan ma'lumotlarga kiritilgan o'zgartirishlar asl tashqi tizimlarda saqlangan ma'lumotlarning o'zgarishiga olib kelmasligi kerak.

16. OLAP natijalarini saqlash: ularni asl ma'lumotlardan alohida saqlash -- O'qish-yozish rejimida ishlaydigan OLAP tizimi, dastlabki ma'lumotlarni o'zgartirgandan so'ng, natijalarni alohida saqlashi kerak. Boshqacha aytganda, manba ma'lumotlarining xavfsizligi ta'minlanadi.

17. Yo'qotilgan qiymatlarni istisno qilish -- Foydalanuvchiga ma'lumotlarni taqdim etishda OLAP tizimi barcha etishmayotgan qiymatlarni bekor qilishi kerak. Boshqacha qilib aytganda, etishmayotgan qiymatlar null qiymatlardan farq qilishi kerak.

18 etishmayotgan qiymatlarni boshqarish -- OLAP tizimi manbasidan qat'i nazar, barcha etishmayotgan qiymatlarni e'tiborsiz qoldirishi kerak. Bu xususiyat 17-qoida bilan bog'liq.

Bundan tashqari, Codd barcha 18 qoidani quyidagi to'rtta guruhga ajratdi va ularni xususiyatlar deb atadi. Bu guruhlar B, S, R va D deb nomlandi.

Asosiy xususiyatlar (B) quyidagi qoidalarni o'z ichiga oladi:

Ma'lumotlarning ko'p o'lchovli kontseptual tasviri (1-qoida);

Intuitiv ma'lumotlarni manipulyatsiya qilish (10-qoida);

Mavjudlik (3-qoida);

Partiyani ajratib olish va talqin qilish (13-qoida);

OLAP tahlilining barcha modellarini qo'llab-quvvatlash (14-qoida);

"Mijoz-server" arxitekturasi (5-qoida);

Shaffoflik (2-qoida);

Ko'p o'yinchini qo'llab-quvvatlash (8-qoida)

Maxsus xususiyatlar (S):

Normallashtirilmagan ma'lumotlarni qayta ishlash (15-qoida);

OLAP natijalarini saqlash: ularni dastlabki ma'lumotlardan alohida saqlash (16-qoida);

etishmayotgan qiymatlarni chiqarib tashlash (17-qoida);

Yo'qolgan qiymatlarni qayta ishlash (18-qoida). Hisobot xususiyatlari (R):

Hisobotlarni shakllantirishning moslashuvchanligi (11-qoida);

Hisobotning ishlash standarti (4-qoida);

Avtomatik jismoniy qatlam konfiguratsiyasi (o'zgartirilgan asl qoida 7).

O'lchov nazorati (D):

O'lchovlarning universalligi (6-qoida);

Cheksiz miqdordagi o'lchamlar va yig'ish darajalari (12-qoida);

O'lchovlar orasidagi cheksiz operatsiyalar (9-qoida).

OLAP texnologiyasi kontseptsiyasi 1993 yilda Edgar Codd tomonidan ishlab chiqilgan.

Ushbu texnologiya ko'p o'lchovli ma'lumotlar to'plamlarini qurishga asoslangan - OLAP kublari (ta'rifdan xulosa qilish mumkinki, uch o'lchovli bo'lishi shart emas). OLAP texnologiyalarini qo'llashdan maqsad ma'lumotlarni tahlil qilish va ushbu tahlilni boshqaruv xodimlari tomonidan idrok etish va ular asosida qarorlar qabul qilish uchun qulay shaklda taqdim etishdir.

Ko'p o'lchovli tahlil uchun ilovalar uchun asosiy talablar:

• - foydalanuvchiga tahlil natijalarini oqilona vaqt ichida taqdim etish (5 soniyadan ko'p bo'lmagan);
• - ma'lumotlarga ko'p foydalanuvchi kirishi;
• - ma'lumotlarni ko'p o'lchovli tasvirlash;
• - saqlash joyi va hajmidan qat'i nazar, har qanday ma'lumotga kirish imkoniyati.

OLAP tizim vositalari ma'lumotlarni belgilangan shartlarga muvofiq saralash va tanlash imkoniyatini beradi. Turli xil sifat va miqdoriy shartlar o'rnatilishi mumkin.

Ma'lumotlar bazasini yaratish va saqlash uchun ko'plab vositalarda qo'llaniladigan asosiy ma'lumotlar modeli - DBMS, relyatsion modeldir. Undagi ma'lumotlar asosiy maydonlar bilan bog'langan ikki o'lchovli jadvallar-munosabatlar to'plami shaklida taqdim etiladi. Takrorlanishni, nomuvofiqlikni bartaraf etish va ma'lumotlar bazalarini saqlash uchun mehnat xarajatlarini kamaytirish uchun ob'ektlar jadvallarini normallashtirish uchun rasmiy apparat qo'llaniladi. Biroq, uning ishlatilishi xotira resurslari saqlangan bo'lsa-da, ma'lumotlar bazalariga so'rovlarga javoblar yaratish uchun qo'shimcha vaqt bilan bog'liq.

Ko'p o'lchovli ma'lumotlar modeli o'rganilayotgan ob'ektni ko'p o'lchovli kub shaklida ifodalaydi, ko'pincha uch o'lchovli model ishlatiladi. Kubning o'qlari yoki yuzlari bo'ylab o'lchovlar yoki atributlar chiziladi. Asosiy tafsilotlar kub hujayralarini to'ldirishdir. Ko'p o'lchovli kubni qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimida tahliliy ish materiallari asosida hisobot va tahliliy hujjatlar va multimedia taqdimotlarini yaratishda idrok etish va taqdim etishni osonlashtirish uchun uch o'lchovli kublar kombinatsiyasi bilan ifodalash mumkin.

OLAP texnologiyalari doirasida ma'lumotlarning ko'p o'lchovli tasvirini relyatsion DBMSlar va ko'p o'lchovli maxsus vositalar yordamida tashkil qilish mumkinligiga asoslanib, ko'p o'lchovli OLAP tizimlarining uch turi mavjud:

• - ko'p o'lchovli (Ko'p o'lchovli) OLAP-MOLAP;
• - relational (Relation) OLAP-ROLAP;
• - aralash yoki gibrid (Gibrid) OLAP-HOLAP.

Ko'p o'lchovli ma'lumotlar bazasida ma'lumotlar relyatsion jadvallar ko'rinishida emas, balki tartiblangan ko'p o'lchovli massivlar ko'rinishida giperkublar shaklida tashkil etiladi, bunda barcha saqlangan ma'lumotlar bir xil o'lchamga ega bo'lishi kerak, bu esa eng to'liq asosni shakllantirish zarurligini anglatadi. o'lchovlar. Ma'lumotlar polikublar shaklida tashkil etilishi mumkin, bu variantda har bir ko'rsatkichning qiymatlari o'z o'lchovlari to'plami bilan saqlanadi, ma'lumotlarni qayta ishlash tizimning o'z vositasi tomonidan amalga oshiriladi. Bu holda saqlash tuzilishi soddalashtirilgan, chunki ko'p o'lchovli yoki ob'ektga yo'naltirilgan shaklda ma'lumotlarni saqlash zonasiga ehtiyoj yo'q. Ma'lumotlarni relyatsion modeldan ob'ektga aylantirish uchun modellar va tizimlarni yaratish uchun katta mehnat xarajatlari kamayadi.

MOLAP ning afzalliklari quyidagilardan iborat:

• - so'rovlarga ROLAP-ga qaraganda tezroq javob berish - sarflangan vaqt bir yoki ikki baravar kam;
• - SQL cheklovlari tufayli ko'plab o'rnatilgan funktsiyalarni amalga oshirish qiyin.

MOLAP cheklovlariga quyidagilar kiradi:

• - ma'lumotlar bazalarining nisbatan kichik hajmi;
• - denormalizatsiya va dastlabki yig'ish tufayli ko'p o'lchovli massivlar dastlabki ma'lumotlarga qaraganda 2,5-100 marta ko'proq xotiradan foydalanadi (xotira iste'moli o'lchamlar sonining ko'payishi bilan eksponent ravishda o'sadi);
• - interfeys va ma'lumotlarni manipulyatsiya qilish vositalari uchun standartlar mavjud emas;
• - Ma'lumotlarni yuklashda cheklovlar mavjud.

Ko'p o'lchovli ma'lumotlarni yaratish uchun zarur bo'lgan harakatlar keskin ortadi Bunday holatda, axborot omborida mavjud bo'lgan ma'lumotlarning relyatsion modelini ob'ektivlashtirishning ixtisoslashtirilgan vositalari deyarli yo'q. So'rovlarga javob berish vaqti ko'pincha OLAP tizimlari talablariga javob bera olmaydi.

ROLAP tizimlarining afzalliklari quyidagilardan iborat:

• - to'g'ridan-to'g'ri saqlash tarkibidagi ma'lumotlarni tezda tahlil qilish qobiliyati, chunki ko'pgina manba ma'lumotlar bazalari relyatsiondir;
• - muammoning o'zgaruvchan o'lchami bilan RO-LAP g'alaba qozonadi, chunki ma'lumotlar bazasini jismoniy qayta tashkil etish talab qilinmaydi;
• - ROLAP tizimlari kamroq kuchli mijoz stantsiyalari va serverlaridan foydalanishi mumkin, va serverlar murakkab SQL so'rovlarini qayta ishlashning asosiy yukini o'z zimmalariga oladilar;
• - relyatsion ma'lumotlar bazasida axborotni himoya qilish darajasi va kirish huquqlarini farqlash ko'p o'lchovlilarga qaraganda beqiyos yuqori.

ROLAP tizimlarining kamchiliklari - unumdorlikning pastligi, ma'lumotlar bazasi sxemalarini sinchkovlik bilan o'rganish, indekslarni maxsus sozlash, so'rovlar statistikasini tahlil qilish va ma'lumotlar bazasi sxemalarini o'zgartirishda tahlil natijalarini hisobga olish zarurati, bu esa sezilarli qo'shimcha mehnat xarajatlariga olib keladi.

Ushbu shartlarning bajarilishi, ROLAP tizimlaridan foydalanganda, kirish vaqti bo'yicha MOLAP tizimlariga o'xshash ko'rsatkichlarga erishish, shuningdek, xotirani tejash bo'yicha o'tish imkonini beradi.

Gibrid OLAP tizimlari relyatsion va ko'p o'lchovli ma'lumotlar modelini amalga oshiradigan vositalar kombinatsiyasidir. Bu sizga bunday modelni yaratish va texnik xizmat ko'rsatish uchun resurslar narxini, so'rovlarga javob berish vaqtini keskin kamaytirish imkonini beradi.

Ushbu yondashuv dastlabki ikki yondashuvning afzalliklaridan foydalanadi va ularning kamchiliklarini qoplaydi. Ushbu tamoyil shu maqsadda eng ishlab chiqilgan dasturiy mahsulotlarda amalga oshiriladi.

OLAP tizimlarida gibrid arxitekturadan foydalanish ko'p o'lchovli tahlilda dasturiy vositalardan foydalanish bilan bog'liq muammolarni hal qilishning eng maqbul usuli hisoblanadi.

Naqshni aniqlash rejimi ma'lumotlarni aqlli qayta ishlashga asoslangan. Bu erda asosiy vazifa o'rganilayotgan jarayonlardagi qonuniyatlarni, turli omillarning munosabatlari va o'zaro ta'sirini aniqlash, katta "noodatiy" og'ishlarni izlash va turli muhim jarayonlarning borishini prognoz qilishdir. Bu soha ma'lumotlarni ishlab chiqarishga tegishli.

OLAP mexanizmi bugungi kunda eng mashhur ma'lumotlarni tahlil qilish usullaridan biridir. Ushbu muammoni hal qilishda ikkita asosiy yondashuv mavjud. Ulardan birinchisi Ko'p o'lchovli OLAP (MOLAP) - server tomonida ko'p o'lchovli ma'lumotlar bazasidan foydalangan holda mexanizmni amalga oshirish, ikkinchisi Relational OLAP (ROLAP) - relyatsion DBMSga SQL so'rovlari asosida tezda kublarni qurish. Ushbu yondashuvlarning har biri o'zining ijobiy va salbiy tomonlariga ega. Ularning qiyosiy tahlili ushbu maqola doirasidan tashqarida. Biz ish stoli ROLAP modulining yadrosini amalga oshirishimizni tasvirlaymiz.

Bunday vazifa Borland Delphi tarkibiga kiruvchi Decision Cube komponentlari asosida qurilgan ROLAP tizimidan foydalangandan keyin paydo bo'ldi. Afsuski, ushbu komponentlar to'plamidan foydalanish katta hajmdagi ma'lumotlarning yomon ishlashini ko'rsatdi. Ushbu muammoni kublarni qurishga topshirishdan oldin iloji boricha ko'proq ma'lumotlarni kesib tashlashga harakat qilish orqali kamaytirish mumkin. Ammo bu har doim ham etarli emas.

Internetda va matbuotda OLAP tizimlari haqida juda ko'p ma'lumotlarni topishingiz mumkin, ammo uning ichida qanday ishlashi haqida deyarli hech qaerda aytilmagan. Shuning uchun, ko'p muammolarni hal qilish bizga sinov va xato orqali berildi.

Ish sxemasi

Ish stoli OLAP tizimining umumiy sxemasi quyidagicha ifodalanishi mumkin:

Ishning algoritmi quyidagicha:

1. Yassi jadval yoki SQL so'rovi natijasi shaklida ma'lumotlarni olish.
2. Ma'lumotlarni keshlash va uni ko'p o'lchovli kubga aylantirish.
3. O'zaro jadval yoki diagramma yordamida tuzilgan kubni ko'rsatish va hokazo. Umuman olganda, bitta kubga ixtiyoriy miqdordagi xaritalar ulanishi mumkin.

Bunday tizimni ichki qismda qanday tashkil qilish mumkinligini ko'rib chiqing. Keling, ko'rish va his qilish mumkin bo'lgan tomondan, ya'ni xaritalardan boshlaylik.

OLAP tizimlarida ishlatiladigan displeylar ko'pincha ikki xil - o'zaro faoliyat jadvallar va diagrammalar. Kubni ko'rsatishning asosiy va eng keng tarqalgan usuli bo'lgan o'zaro faoliyat jadvalni ko'rib chiqing.

o'zaro faoliyat stol

Quyidagi rasmda jamlangan natijalarni o'z ichiga olgan qatorlar va ustunlar sariq rangda, faktlarni o'z ichiga olgan katakchalar och kulrang rangda va o'lchov ma'lumotlarini o'z ichiga olgan katakchalar quyuq kulrang rangda ko'rsatilgan.

Shunday qilib, jadvalni quyidagi elementlarga bo'lish mumkin, ular bilan biz kelajakda ishlaymiz:

Matritsani faktlar bilan to'ldirib, biz quyidagicha harakat qilishimiz kerak:

• O'lchov ma'lumotlariga asoslanib, matritsadagi qo'shilgan elementning koordinatalarini aniqlang.
• Qo'shilayotgan element ta'sir qiladigan jami ustunlar va satrlarning koordinatalarini aniqlang.
• Matritsaga element va jamilarning tegishli ustunlari va satrlarini qo'shing.

Shu bilan birga, shuni ta'kidlash kerakki, hosil bo'lgan matritsa juda siyrak bo'ladi, shuning uchun uni ikki o'lchovli massiv (yuzada yotgan variant) ko'rinishida tashkil etish nafaqat irratsional, balki, ehtimol, bu matritsaning katta o'lchami tufayli imkonsiz bo'lib, uni saqlab bo'lmaydi.Hech qanday operativ xotira yetarli emas. Misol uchun, agar bizning kubimiz bir yil davomida savdo ma'lumotlarini o'z ichiga olsa va u faqat 3 o'lchamga ega bo'lsa - Mijozlar (250), Mahsulotlar (500) va Sana (365), unda biz quyidagi o'lchamlarning fakt matritsasiga ega bo'lamiz:

Elementlar soni = 250 x 500 x 365 = 45 625 000

Va bu matritsada faqat bir necha ming to'ldirilgan elementlar bo'lishi mumkinligiga qaramasdan. Bundan tashqari, o'lchamlar soni qanchalik ko'p bo'lsa, matritsa shunchalik siyrak bo'ladi.

Shuning uchun, bu matritsa bilan ishlash uchun siz siyrak matritsalar bilan ishlash uchun maxsus mexanizmlarni qo'llashingiz kerak. Noyob matritsani tashkil qilishning turli xil variantlari mumkin. Ular Donald Knutning "Dasturlash san'ati" klassikasining birinchi jildi kabi dasturlash adabiyotida juda yaxshi hujjatlashtirilgan.

Keling, faktga mos keladigan o'lchamlarni bilib, uning koordinatalarini qanday aniqlash mumkinligini ko'rib chiqaylik. Buni amalga oshirish uchun keling, sarlavha tuzilishini batafsil ko'rib chiqamiz:

Bunday holda, siz mos keladigan katakning raqamlarini va u tushadigan jamlanmalarni aniqlash usulini osongina topishingiz mumkin. Bu erda bir nechta yondashuvlarni taklif qilish mumkin. Ulardan biri mos keladigan hujayralarni topish uchun daraxtdan foydalanadi. Ushbu daraxtni namunadan o'tish orqali qurish mumkin. Bundan tashqari, kerakli koordinatani hisoblash uchun analitik rekursiv formulani osongina aniqlash mumkin.

Ma'lumotlarni tayyorlash

Jadvalda saqlangan ma'lumotlarni ishlatish uchun aylantirish kerak. Shunday qilib, giperkubni qurishda ishlashni yaxshilash uchun kubning o'lchamlari bo'lgan ustunlarda saqlanadigan noyob elementlarni topish maqsadga muvofiqdir. Bundan tashqari, siz bir xil o'lchov qiymatlariga ega bo'lgan yozuvlar uchun faktlarni oldindan jamlashingiz mumkin. Yuqorida aytib o'tganimizdek, bu biz uchun muhim noyob qadriyatlar o'lchov maydonlarida mavjud. Keyin ularni saqlash uchun quyidagi tuzilmani taklif qilish mumkin:

Ushbu tuzilmadan foydalanib, biz xotiraga bo'lgan ehtiyojni sezilarli darajada kamaytiramiz. Bu juda dolzarb, chunki. Ish tezligini oshirish uchun ma'lumotlarni RAMda saqlash tavsiya etiladi. Bundan tashqari, siz faqat bir qator elementlarni saqlashingiz va ularning qiymatlarini diskka yuklashingiz mumkin, chunki ular faqat o'zaro faoliyat jadvalni ko'rsatishda kerak bo'ladi.

CubeBase komponentlar kutubxonasi

Yuqorida tavsiflangan g'oyalar CubeBase komponentlar kutubxonasini yaratish uchun asos bo'ldi.

TCubeSource keshlash va ma'lumotlarni ichki formatga o'tkazishni, shuningdek, ma'lumotlarni dastlabki yig'ishni amalga oshiradi. Komponent TubeEngine giperkubni hisoblashni va u bilan amallarni bajaradi. Aslida, bu tekis jadvalni ko'p o'lchovli ma'lumotlar to'plamiga aylantiradigan OLAP mashinasi. Komponent TCubeGrid o'zaro jadvalni ko'rsatish va giperkub ko'rinishini boshqarishni amalga oshiradi. TubeChart giperkubni grafiklar ko'rinishida va komponentni ko'rish imkonini beradi TubePivote kub yadrosining ishlashini nazorat qiladi.

Samaradorlikni taqqoslash

Ushbu komponentlar to'plami Decision Cube-ga qaraganda ancha yuqori ish faoliyatini ko'rsatdi. Shunday qilib, 45 ming yozuvlar to'plamida Decision Cube komponentlari 8 daqiqani talab qildi. pivot jadvalini yaratish uchun. CubeBase ma'lumotlarni 7 soniyada yukladi. va 4 soniyada pivot jadvalini qurish. Decision Cube-ning 700 ming yozuvini sinab ko'rganimizda, biz 30 daqiqa ichida javobni kutmadik, shundan so'ng biz vazifani bekor qildik. CubeBase ma'lumotlarni 45 soniyada yukladi. va kubni 15 soniyada qurish.

Minglab yozuvlar hajmida CubeBase Decision Cube-dan o'n baravar tezroq ishladi. Yuz minglab yozuvlari bo'lgan jadvallarda - yuzlab marta tezroq. Va yuqori unumdorlik OLAP tizimlarining eng muhim ko'rsatkichlaridan biridir.

Hisobotning maqsadi

Ushbu hisobot qulay tahliliy vosita bo'lgan intellektual texnologiyalar toifalaridan biri - OLAP texnologiyalariga e'tibor qaratiladi.

Ma'ruzaning maqsadi: 2 ta masalani ochib berish va yoritib berish: 1) OLAP tushunchasi va ularning moliyaviy menejmentdagi amaliy ahamiyati; 2) OLAP funksiyasini amalga oshirish dasturiy yechimlar: farqlar, imkoniyatlar, afzalliklar, kamchiliklar.

Darhol shuni ta'kidlamoqchimanki, OLAP - bu nafaqat moliya sohasida (hisobot sarlavhasidan ham tushunilishi mumkin) har qanday dastur sohasida qo'llanilishi mumkin bo'lgan universal vosita bo'lib, turli usullar bilan ma'lumotlarni tahlil qilishni talab qiladi.

Moliyaviy menejment

Moliyaviy menejment - bu boshqa tahlillarga qaraganda muhimroq bo'lgan soha. Har qanday moliyaviy va boshqaruv qarori ma'lum tahliliy protseduralar natijasida yuzaga keladi. Bugungi kunda moliyaviy menejment korxonaning muvaffaqiyatli ishlashi uchun muhim rol o'ynaydi. Moliyaviy menejment korxonada yordamchi jarayon bo'lishiga qaramay, u alohida e'tibor talab qiladi, chunki noto'g'ri moliyaviy va boshqaruv qarorlari katta yo'qotishlarga olib kelishi mumkin.

Moliyaviy menejment korxonani moliyaviy resurslar bilan optimal taqsimlash orqali ulardan foydalanishdan maksimal samara olish uchun kerakli miqdorda, kerakli vaqtda va kerakli joyda ta'minlashga qaratilgan.

"Resurslardan foydalanishda maksimal samaradorlik" darajasini aniqlash qiyin, lekin har holda,

Moliya direktori har doim bilishi kerak:

• qancha moliyaviy resurslar mavjud?
• Mablag'lar qayerdan keladi va qancha?
• qayerga samaraliroq investitsiya qilish kerak va nima uchun?
• Va buni qaysi vaqtda qilish kerak?
• korxonaning normal ishlashini ta'minlash uchun qancha mablag' kerak?

Ushbu savollarga asosli javob olish uchun etarli darajada ko'p miqdordagi samaradorlik ko'rsatkichlariga ega bo'lish, tahlil qilish va tahlil qilishni bilish kerak. Bundan tashqari, FI juda ko'p sohalarni qamrab oladi: pul oqimlarini tahlil qilish (harakatlar Pul), aktiv va passivlar tahlili, rentabellik tahlili, marjinal tahlil, rentabellik tahlili, assortiment tahlili.

Bilim

Shunday qilib, moliyaviy boshqaruv jarayoni samaradorligining asosiy omili quyidagilardan iborat:

• Mavzu bo'yicha shaxsiy bilim (nazariy va uslubiy deyish mumkin), shu jumladan tajriba, moliyachi / moliyaviy direktorning sezgi
• Korxonadagi moliyaviy operatsiyalar faktlari to'g'risidagi umumiy (korporativ) ma'lumotlar yoki tizimlashtirilgan ma'lumotlar (ya'ni, korxonaning o'tmishdagi, hozirgi va kelajakdagi holati to'g'risida turli ko'rsatkichlar va o'lchovlarda taqdim etilgan ma'lumotlar)

Agar birinchisi ushbu moliyachining (yoki ushbu xodimni yollagan HR direktorining) faoliyati sohasida bo'lsa, ikkinchisi moliyaviy va axborot xizmati xodimlarining birgalikdagi sa'y-harakatlari bilan korxonada maqsadli ravishda yaratilishi kerak.

Hozir nima

Biroq, endi korxonalarda paradoksal holat odatiy holdir: ma'lumot bor, u juda ko'p, juda ko'p. Ammo u xaotik holatda: tuzilmagan, nomuvofiq, parchalangan, har doim ham ishonchli emas va ko'pincha xato, uni topish va qabul qilish deyarli mumkin emas. Moliyaviy hisobotlarning uzoq va ko'pincha foydasiz avlodi ishlab chiqariladi, bu moliyaviy tahlil uchun noqulay, idrok etish qiyin, chunki u ichki boshqaruv uchun emas, balki tashqi nazorat organlariga taqdim etish uchun yaratilgan.

Firma tomonidan o'tkazilgan tadqiqotga ko'ra Reuters 1300 ta xalqaro menejerlar orasida so‘rovda qatnashganlarning 38 foizi o‘zlariga kerakli ma’lumotlarni topishga ko‘p vaqt sarflashlarini aytishgan. Ma'lum bo'lishicha, yuqori malakali mutaxassis yuqori haq to'lanadigan vaqtni ma'lumotlarni tahlil qilishga emas, balki ushbu tahlil uchun zarur bo'lgan ma'lumotlarni to'plash, qidirish va tizimlashtirishga sarflaydi. Shu bilan birga, menejerlar ko'pincha ish uchun ahamiyatsiz bo'lgan katta yukni boshdan kechiradilar, bu esa ularning samaradorligini yana pasaytiradi. Bu holatning sababi: ortiqcha ma'lumot va bilim etishmasligi.

Nima qilish kerak

Axborot bilimga aylanishi kerak. Zamonaviy biznes uchun qimmatli ma'lumotlar, uni muntazam ravishda olish, sintez qilish, almashish, foydalanish valyutaning bir turi, ammo uni olish uchun har qanday biznes jarayoni kabi ma'lumotlarni boshqarish kerak.

Axborotni boshqarishning kaliti to'g'ri ma'lumotni to'g'ri shaklda tashkilot ichidagi kerakli odamlarga kerakli vaqtda etkazib berishdir. Ushbu menejmentning maqsadi odamlarga ko'payib borayotgan ma'lumotlardan foydalangan holda yaxshiroq ishlashga yordam berishdir.

Axborot texnologiyalari bu holda korxonadagi ma'lumotlarni tizimlashtirish, ma'lum foydalanuvchilarga undan foydalanish imkoniyatini berish va ularga ushbu ma'lumotlarni bilimga aylantirish vositalarini berish vositasi bo'lib xizmat qiladi.

OLAP texnologiyalarining asosiy tushunchalari

OLAP-texnologiyalari (inglizcha On-Line Analytical Processing so'zidan) - bu ma'lum bir mahsulotning nomi emas, balki saqlashda to'plangan ko'p o'lchovli ma'lumotlarni operativ tahlil qilish uchun butun texnologiya. OLAPning mohiyatini tushunish uchun qaror qabul qilish uchun ma'lumot olishning an'anaviy jarayonini ko'rib chiqish kerak.

An'anaviy qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimi

Bu erda, albatta, ko'plab variantlar ham bo'lishi mumkin: to'liq axborot betartibligi yoki korxonada ma'lum operatsiyalar faktlarini qayd etadigan va ularni ma'lumotlar bazalarida saqlaydigan operatsion tizimlar mavjud bo'lgan eng tipik vaziyat. Analitik maqsadlarda ma'lumotlar bazalaridan ma'lumotlarni olish uchun ma'lum ma'lumotlar namunalari uchun so'rovlar tizimi qurilgan.

Ammo qarorlarni qo'llab-quvvatlashning bu usuli moslashuvchan emas va ko'plab kamchiliklarga ega:

• qaror qabul qilish uchun foydali bo'lishi mumkin bo'lgan ahamiyatsiz miqdordagi ma'lumotlardan foydalanadi
• ba'zan murakkab ko'p sahifali hisobotlar yaratiladi, ulardan 1-2 satrlari amalda qo'llaniladi (qolganlari har qanday holatda) - ma'lumotlarning haddan tashqari yuklanishi
• jarayonning o'zgarishlarga sekin reaktsiyasi: agar ma'lumotlarning yangi ko'rinishi kerak bo'lsa, u holda so'rov dasturchi tomonidan rasmiy ravishda tavsiflanishi va kodlanishi kerak, shundan keyingina amalga oshiriladi. Kutish vaqti: soatlar, kunlar. Va, ehtimol, darhol qaror qabul qilish kerak. Ammo yangi ma'lumotni olgandan so'ng, yangi savol tug'iladi (aniqlash)

Agar so'rov hisobotlari bir o'lchovli formatda taqdim etilsa, u holda biznes muammolari odatda ko'p o'lchovli va ko'p qirrali bo'ladi. Agar siz kompaniya faoliyati haqida aniq tasavvurga ega bo'lishni istasangiz, unda siz turli bo'limlardagi ma'lumotlarni tahlil qilishingiz kerak.

Ko'pgina kompaniyalar foydalanilmagan ma'lumotlar to'g'risida mukammal saralash orqali ajoyib relyatsion ma'lumotlar bazalarini yaratadilar, bu o'z-o'zidan bozor voqealariga tez yoki adekvat javob bermaydi. HA - relyatsion ma'lumotlar bazalari korporativ ma'lumotlarni saqlash uchun eng mos texnologiya bo'lgan va shunday bo'ladi. Bu yangi ma'lumotlar bazasi texnologiyasi haqida emas, balki mavjud DBMS funktsiyalarini to'ldiradigan va OLAP-ga xos bo'lgan turli xil intellektual tahlil turlarini ta'minlash va avtomatlashtirish uchun etarlicha moslashuvchan tahlil vositalari haqida.

OLAPni tushunish

OLAP nima beradi?

• Kengaytirilgan saqlash ma'lumotlariga kirish vositalari
• Dinamik interaktiv ma'lumotlarni manipulyatsiya qilish (aylantirish, konsolidatsiya yoki pastga tushirish)
• Ma'lumotlarning aniq vizual ko'rinishi
• Tez - tahlil real vaqtda amalga oshiriladi
• Ko'p o'lchovli ma'lumotlar taqdimoti - bir vaqtning o'zida bir nechta o'lchovlar bo'yicha bir qator ko'rsatkichlarni tahlil qilish

OLAP texnologiyalaridan foydalanish samarasini olish uchun quyidagilar zarur: 1) texnologiyalarning mohiyatini va ularning imkoniyatlarini tushunish; 2) qanday jarayonlarni tahlil qilish kerakligini, ular qanday ko'rsatkichlar bilan tavsiflanishini va ularni qanday o'lchamlarda ko'rish maqsadga muvofiqligini aniq belgilash, ya'ni tahlil modelini yaratish.

OLAP texnologiyalari ishlaydigan asosiy tushunchalar quyidagilardan iborat:

Ko'p o'lchovlilik

Ma'lumotlarning ko'p o'lchovliligini tushunish uchun birinchi navbatda, masalan, iqtisodiy elementlar va biznes bo'linmalari bo'yicha korxona xarajatlari ko'rsatkichlarini ko'rsatadigan jadvalni taqdim etish kerak.

Ushbu ma'lumotlar ikki o'lchovda taqdim etiladi:

• maqola
• biznes birligi

Ushbu jadval ma'lumotli emas, chunki u ma'lum bir vaqt oralig'idagi sotuvlarni ko'rsatadi. Turli vaqt oralig'ida tahlilchilar bir nechta jadvallarni solishtirishlari kerak (har bir davr uchun):

Rasmda birinchi ikkiga qo'shimcha ravishda 3-o'lchov, Vaqt ko'rsatilgan. (maqola, biznes birligi)

Ko'p o'lchovli ma'lumotlarni ko'rsatishning yana bir usuli - uni kub shaklida ko'rsatish:

OLAP kublari tahlilchilarga biznes so'ragan savollarga javob berish uchun turli xil bo'limlarda ma'lumotlarni olish imkonini beradi:

• Qaysi biznes bo'linmalarida qaysi xarajatlar muhim ahamiyatga ega?
• Vaqt o'tishi bilan biznes birligi xarajatlari qanday o'zgaradi?
• Vaqt o'tishi bilan xarajat moddalari qanday o'zgaradi?

Bunday savollarga javoblar boshqaruv qarorlarini qabul qilish uchun zarur: xarajatlarning ma'lum moddalarini qisqartirish, ularning tuzilishiga ta'sir qilish, vaqt o'tishi bilan xarajatlarning o'zgarishi sabablarini aniqlash, rejadan chetga chiqish va ularni bartaraf etish - ularning tuzilmasini optimallashtirish.

Ushbu misolda faqat 3 o'lchov ko'rib chiqiladi. 3 dan ortiq o'lchamlarni ifodalash qiyin, lekin u 3 o'lchamdagi kabi ishlaydi.

Odatda, OLAP ilovalari sizga 3 yoki undan ortiq o'lchamlar bo'yicha ma'lumotlarni olish imkonini beradi, masalan, siz boshqa o'lchovni qo'shishingiz mumkin - Plan-Akt, Xarajat toifasi: to'g'ridan-to'g'ri, bilvosita, Buyurtmalar bo'yicha, oylar bo'yicha. Qo'shimcha o'lchamlar sizga ko'proq analitik bo'laklarni olish imkonini beradi va bir nechta shartlar bilan savollarga javob beradi.

Ierarxiya

OLAP, shuningdek, tahlilchilarga har bir o'lchovni guruhlar va kichik guruhlar ierarxiyasiga va tashkilot bo'ylab ko'rsatkichni aks ettiruvchi jamlanmalarga ajratish imkonini beradi - bu biznesni tahlil qilishning eng mantiqiy usuli.

Masalan, xarajatlarni ierarxik tarzda guruhlash tavsiya etiladi:

OLAP tahlilchilarga umumiy yig'ma o'lchov ma'lumotlarini (eng yuqori darajada) olish va keyin eng past va keyingi darajalarga o'tish va shu bilan o'lchovdagi o'zgarishning aniq sababini aniqlash imkonini beradi.

Tahlilchilarga ma'lumotlar kubida bir nechta o'lchamlardan foydalanishga ruxsat berib, ierarxik tarzda qurilgan o'lchamlar imkoniyati bilan OLAP sizga axborot ombori tuzilishi bilan siqilmagan biznesning rasmini olishga imkon beradi.

Kubdagi tahlil yo'nalishlarini o'zgartirish (ma'lumotlarni aylantirish)

Qoida tariqasida, ular tushunchalar bilan ishlaydi: ustunlar, qatorlar (bir nechta bo'lishi mumkin) ko'rsatilgan o'lchamlar, qolganlari bo'laklarni shakllantiradi, jadval tarkibi o'lchamlari (sotish, xarajatlar, naqd pul)

Qoida tariqasida, OLAP sizga kub o'lchamlarini yo'nalishini o'zgartirishga imkon beradi va shu bilan ma'lumotlarni turli ko'rinishlarda taqdim etadi.

Kub ma'lumotlarining ko'rinishi quyidagilarga bog'liq:

• o'lchov yo'nalishlari: qatorlar, ustunlar, bo'laklarda qaysi o'lchamlar ko'rsatilgan;
• qatorlar, ustunlar, bo'laklarda ta'kidlangan ko'rsatkichlar guruhlari.
• O'lchovlarni o'zgartirish foydalanuvchining harakatlari doirasidadir.

Shunday qilib, OLAP sizga har xil turdagi tahlillarni o'tkazish va ularning natijalari bilan munosabatlarini tushunish imkonini beradi.

• Og'ishlarni tahlil qilish - rejaning bajarilishini tahlil qilish, bu ko'rsatkichlarni batafsil ko'rsatish orqali og'ishlarning sabablarini omilli tahlil qilish bilan to'ldiriladi.
• Bog'liqlik tahlili: OLAP sizga turli xil o'zgarishlar o'rtasidagi turli bog'liqliklarni aniqlash imkonini beradi, masalan, pivo assortimentdan chiqarilganda, birinchi ikki oy ichida roach savdosi pasaygan.
• Taqqoslash (qiyosiy tahlil). Vaqt o'tishi bilan ko'rsatkichni o'zgartirish natijalarini taqqoslash, ma'lum bir tovarlar guruhi uchun, turli mintaqalarda va hokazo.
• Dinamikani tahlil qilish vaqt o'tishi bilan ko'rsatkichlarning o'zgarishining muayyan tendentsiyalarini aniqlash imkonini beradi.

Samaradorlik: shuni aytishimiz mumkinki, OLAP psixologiya qonunlariga asoslanadi: axborot so'rovlarini "real vaqtda" qayta ishlash qobiliyati - foydalanuvchi tomonidan ma'lumotlarni analitik tushunish jarayoni tezligida.

Agar siz relyatsion ma'lumotlar bazasidan sekundiga 200 ga yaqin yozuvni o'qiy olsangiz va 20 ta yozuvni yozsangiz, yaxshi OLAP server hisoblangan qatorlar va ustunlar yordamida soniyada 20 000-30 000 ta katakchani (relyatsion ma'lumotlar bazasidagi bitta yozuvga teng) birlashtirishi mumkin.

ko'rinish: Shuni ta'kidlash kerakki, OLAP oxirgi foydalanuvchiga ma'lumotlarni grafik ko'rsatishning ilg'or vositalarini taqdim etadi. Inson miyasi geometrik tasvirlar ko'rinishida taqdim etilgan ma'lumotni, harf-raqam shaklida taqdim etilgan ma'lumotlardan bir necha marta kattaroq hajmda idrok etish va tahlil qilish qobiliyatiga ega. Misol: Aytaylik, siz yuzlab fotosuratlardan birida tanish yuzni topishingiz kerak. Ishonamanki, bu jarayon sizni bir daqiqadan ko'proq vaqt talab qilmaydi. Endi tasavvur qiling-a, fotosuratlar o'rniga sizga bir xil shaxslarning yuzlab og'zaki ta'riflari taklif qilinadi. Menimcha, siz taklif qilingan muammoni umuman hal qila olmaysiz.

Oddiylik: Ushbu texnologiyalarning asosiy xususiyati shundaki, ular sohada mutaxassis bo'lmagan shaxsdan foydalanishga qaratilgan axborot texnologiyalari, ekspert statistik emas, balki amaliy sohada professional - kredit bo'limi menejeri, byudjet bo'limi menejeri va nihoyat, direktor. Ular tahlilchining kompyuter bilan emas, balki muammo bilan bog'lanishi uchun mo'ljallangan..

OLAP ning katta imkoniyatlariga qaramay (bundan tashqari, g'oya nisbatan eski - 60-yillar), u bizning korxonalarimizda deyarli qo'llanilmaydi. Nega?

• ma'lumot yo'q yoki imkoniyatlar aniq emas
• ikki o'lchovli fikrlash odati
• narx to'sig'i
• OLAPga bag'ishlangan maqolalarning haddan tashqari ishlab chiqarilishi: notanish atamalar qo'rqitadi - OLAP, "ma'lumotlarning qazish va bo'laklari", "ad hoc so'rovlar", "muhim korrelyatsiyalarni aniqlash"

OLAPni qo'llashga bizning yondashuvimiz va G'arb

Bundan tashqari, biz OLAPning texnologik imkoniyatlarini tushungan holda ham amaliy yordam dasturi haqida aniq tushunchaga egamiz.

OLAP-ga bag'ishlangan turli materiallarning bizning va rossiyalik mualliflari OLAP-ning foydaliligi haqida quyidagi fikrni bildiradilar: ko'pchilik OLAP-ni ma'lumotlarni sodda va qulay tarzda kengaytirish va yopish, aqlga kelgan manipulyatsiyalarni amalga oshirish imkonini beruvchi vosita sifatida qabul qiladi. tahlil jarayonida tahlilchi. Tahlilchi ko'rgan ma'lumotlarning qancha ko'p "bo'limlari" va "bo'limlari" bo'lsa, u shunchalik ko'p g'oyalarga ega bo'ladi, bu esa, o'z navbatida, tekshirish uchun tobora ko'proq "bo'limlarni" talab qiladi. Bu to'g'ri emas.

G'arbning OLAP foydaliligi haqidagi tushunchasining markazida OLAP yechimlarini loyihalashda belgilanishi kerak bo'lgan tahlilning uslubiy modeli yotadi. Tahlilchi OLAP kubi bilan o'ynamasligi va uning o'lchamlari va tafsilotlari darajasini, ma'lumotlar yo'nalishini, ma'lumotlarning grafik ko'rinishini maqsadsiz ravishda o'zgartirmasligi kerak (va bu haqiqatan ham kerak!), Lekin unga qanday qarashlar kerakligini, qanday ketma-ketlikda va nima uchun kerakligini aniq tushunib oling (albatta). , "kashfiyotlar" elementlari mavjud bo'lishi mumkin, ammo bu OLAP foydaliligining asosiy elementi emas).

OLAP dasturidan foydalanish

• Byudjet
• Mablag'lar oqimi

OLAP texnologiyalarini qo'llashning eng samarali sohalaridan biri. Hech bir zamonaviy byudjet tizimi, uning tarkibida byudjet tahlili uchun OLAP asboblar to'plami mavjud bo'lmasa, to'liq hisoblanmasligi bejiz emas. Ko'pgina byudjet hisobotlari OLAP tizimlari asosida osongina tuziladi. Shu bilan birga, hisobotlar juda keng ko'lamli savollarga javob beradi: xarajatlar va daromadlar tarkibini tahlil qilish, turli bo'limlarda ma'lum moddalar bo'yicha xarajatlarni taqqoslash, ma'lum moddalar bo'yicha xarajatlar dinamikasi va tendentsiyalarini tahlil qilish, xarajatlar va xarajatlarni tahlil qilish. foyda.

OLAP sizga biznes operatsiyalari, kontragentlar, valyutalar va ularning oqimlarini optimallashtirish uchun vaqt kontekstida mablag'larning kirib kelishi va chiqishini tahlil qilish imkonini beradi.

• Moliyaviy va boshqaruv hisoboti (boshqaruvga kerak bo'lgan tahlillar bilan)
• Marketing
• Balanslangan ko'rsatkichlar kartasi
• Daromadlilik tahlili

Agar sizda tegishli ma'lumotlar bo'lsa, OLAP texnologiyasining boshqa ilovasini topishingiz mumkin.

OLAP mahsulotlari

Ushbu bo'limda biz dasturiy yechim sifatida OLAP haqida gapiramiz.

OLAP mahsulotlari uchun umumiy talablar

OLAP ilovalarini amalga oshirishning ko'plab usullari mavjud, hech qanday maxsus texnologiya majburiy bo'lmasligi yoki hatto tavsiya etilishi kerak emas. Turli xil sharoit va sharoitlarda bir yondashuv boshqasidan afzalroq bo'lishi mumkin. Amalga oshirish texnikasi sotuvchilar g'ururlanadigan ko'plab turli mulkiy g'oyalarni o'z ichiga oladi: mijoz-server arxitekturasi, vaqt seriyalarini tahlil qilish, ob'ektga yo'naltirish, ma'lumotlarni saqlashni optimallashtirish, parallel jarayonlar va boshqalar. Lekin bu texnologiyalar OLAP ta'rifining bir qismi bo'lishi mumkin emas.

Barcha OLAP mahsulotlarida (agar u OLAP mahsuloti bo'lsa) kuzatilishi kerak bo'lgan xususiyatlar mavjud, bu texnologiyaning idealidir. Bular OLAPni tavsiflovchi 5 ta asosiy ta'rif (FASMI testi deb ataladi): Birgalikda ko'p o'lchovli ma'lumotlarni tezkor tahlil qilish.

• Tez(FAST) - tizim foydalanuvchilarga taxminan besh soniya ichida javoblarning aksariyat qismini taqdim etishi kerakligini anglatadi. Tizim jarayon sezilarli darajada uzoq davom etishi haqida ogohlantirsa ham, foydalanuvchilar chalg'itishi va aqlini yo'qotishi mumkin va tahlil sifati yomonlashadi. Katta hajmdagi ma'lumotlar bilan bu tezlikka erishish oson emas, ayniqsa, tezkor hisob-kitoblar zarur bo'lsa. Sotuvchilar ushbu maqsadga erishish uchun turli xil usullardan foydalanadilar, jumladan ma'lumotlarni saqlashning maxsus shakllari, keng qamrovli oldindan hisoblash yoki qo'shimcha qurilmalarga qo'yiladigan talablar. Biroq, hozirda to'liq optimallashtirilgan echimlar mavjud emas. Bir qarashda hayratlanarli bo'lib tuyulishi mumkinki, yaqinda bir necha kun davom etgan hisobotni bir daqiqada qabul qilganda, foydalanuvchi kutish vaqtida juda tez zerikib qoladi va loyiha loyihaga qaraganda ancha kam muvaffaqiyatli bo'lib chiqadi. lahzali javob, hatto kamroq batafsil tahlil qilish evaziga.
• birgalikda tizim barcha ma'lumotlarni himoya qilish talablarini bajarish va turli darajadagi foydalanuvchilar uchun ma'lumotlarga taqsimlangan va bir vaqtning o'zida kirishni amalga oshirish imkonini beradi degan ma'noni anglatadi. Tizim bir nechta ma'lumotlar o'zgarishlarini o'z vaqtida, xavfsiz tarzda boshqarishi kerak. Bu ko'pgina OLAP mahsulotlarining asosiy zaifligi bo'lib, ular barcha OLAP ilovalari faqat o'qishni talab qiladi va soddalashtirilgan himoyalarni ta'minlaydi.
• Ko'p o'lchovli asosiy talab hisoblanadi. Agar OLAPni bir so'z bilan aniqlash kerak bo'lsa, u tanlanadi. Tizim ma'lumotlarning ko'p o'lchovli kontseptual ko'rinishini ta'minlashi kerak, shu jumladan ierarxiya va bir nechta ierarxiyalarni to'liq qo'llab-quvvatlash, chunki bu biznesni tahlil qilishning eng mantiqiy usulini belgilaydi. Qayta ishlanishi kerak bo'lgan minimal o'lchamlar mavjud emas, chunki bu ham dasturga bog'liq va ko'pchilik OLAP mahsulotlari maqsadli bozorlar uchun etarli o'lchamlarga ega. Shunga qaramay, agar foydalanuvchi ma'lumotlarning haqiqatan ham ko'p o'lchovli kontseptual tasvirini olishni istasa, qaysi asosiy ma'lumotlar bazasi texnologiyasidan foydalanish kerakligini aniqlamaymiz. Bu xususiyat OLAPning yuragi hisoblanadi
• Ma `lumot. Kerakli ma'lumotlar hajmi va joylashuvidan qat'i nazar, kerakli joyda olinishi kerak. Biroq, ko'p narsa dasturga bog'liq. Turli mahsulotlarning quvvati ular qancha gigabayt saqlashi mumkinligi bilan emas, balki qancha kiritish mumkinligi bilan o'lchanadi. Mahsulotlarning kuchi juda katta farq qiladi - eng katta OLAP mahsulotlari eng kichigiga qaraganda kamida ming marta ko'proq ma'lumotlarni qayta ishlashga qodir. Bu borada ko'plab omillarni hisobga olish kerak, jumladan, ma'lumotlarni takrorlash, kerakli RAM, disk maydonidan foydalanish, unumdorlik, ma'lumot do'konlari bilan integratsiya va boshqalar.
• Tahlil tizim berilgan ilovaga xos boʻlgan har qanday mantiqiy va statistik tahlilni bajara olishini va uning oxirgi foydalanuvchi uchun ochiq shaklda saqlanishini taʼminlaydi. Foydalanuvchi dasturlash zaruratisiz tahlilning bir qismi sifatida yangi maxsus hisob-kitoblarni aniqlay olishi kerak. Ya'ni, barcha kerakli tahlil funktsiyalari oxirgi foydalanuvchilar uchun intuitiv tarzda taqdim etilishi kerak. Tahlil vositalari vaqt qatorlarini tahlil qilish, xarajatlarni taqsimlash, valyuta o'tkazmalari, maqsadlilik va hokazolarni o'z ichiga olishi mumkin. Bunday imkoniyatlar maqsadli yo'naltirilganligiga qarab mahsulotlar orasida keng farqlanadi.

Boshqacha qilib aytganda, ushbu 5 ta asosiy ta'rif OLAP mahsulotlari erishish uchun mo'ljallangan maqsadlardir.

OLAPning texnologik jihatlari

OLAP tizimi ma'lum komponentlarni o'z ichiga oladi. Ularning ishi uchun ma'lum bir mahsulot amalga oshirishi mumkin bo'lgan turli xil sxemalar mavjud.

OLAP tizimlarining tarkibiy qismlari (OLAP tizimi nimadan iborat?)

Odatda, OLAP tizimi quyidagi komponentlarni o'z ichiga oladi:

• Ma'lumotlar manbai
  Tahlil uchun ma'lumotlar olinadigan manba (ma'lumotlar ombori, operatsion hisob tizimlarining ma'lumotlar bazasi, jadvallar to'plami, yuqoridagi birikmalar).
• OLAP serveri
  Manbadan olingan ma'lumotlar OLAP serveriga uzatiladi yoki ko'chiriladi, u erda tizimlashtiriladi va so'rovlarga tezroq javoblar yaratish uchun tayyorlanadi.
• OLAP mijozi
  Foydalanuvchi ishlayotgan OLAP serveriga foydalanuvchi interfeysi

E'tibor bering, barcha komponentlar talab qilinmaydi. Ish stoli OLAP tizimlari mavjud bo'lib, ular to'g'ridan-to'g'ri foydalanuvchi kompyuterida saqlangan ma'lumotlarni tahlil qilish imkonini beradi va OLAP serverini talab qilmaydi.

Biroq, qaysi element majburiy ma'lumotlar manbai hisoblanadi: ma'lumotlarning mavjudligi muhim masala. Agar ular har qanday shaklda Excel jadvali sifatida, buxgalteriya tizimining ma'lumotlar bazasida, filiallarning tuzilgan hisobotlari ko'rinishida bo'lsa, IT mutaxassisi OLAP tizimi bilan bevosita yoki oraliq transformatsiya bilan integratsiyalasha oladi. OLAP tizimlarida buning uchun maxsus vositalar mavjud. Agar ushbu ma'lumotlar mavjud bo'lmasa yoki uning to'liqligi va sifati bo'lmasa, OLAP yordam bermaydi. Ya'ni, OLAP faqat ma'lumotlarga qo'shimcha bo'lib, ular mavjud bo'lmasa, ular keraksiz narsaga aylanadi.

OLAP ilovalari uchun ma'lumotlarning aksariyati boshqa tizimlardan kelib chiqadi. Biroq, ba'zi ilovalarda (masalan, rejalashtirish yoki byudjetlashtirish uchun) ma'lumotlar to'g'ridan-to'g'ri OLAP ilovalarida yaratilishi mumkin. Ma'lumotlar boshqa ilovalardan kelganda, odatda ma'lumotlar OLAP ilovasi uchun alohida, takroriy shaklda saqlanishi kerak. Shuning uchun ma'lumotlar omborlarini yaratish maqsadga muvofiqdir.

Shuni ta'kidlash kerakki, "OLAP" atamasi "ma'lumotlar ombori" (Data Warehouse) atamasi bilan uzviy bog'liqdir. Ma'lumotlar ombori - bu boshqaruv qarorlarini qabul qilishni qo'llab-quvvatlash uchun domenga xos, vaqt bilan bog'liq, o'zgarmas ma'lumotlar to'plami. Saqlashdagi ma'lumotlar biznes-jarayonlarni avtomatlashtirish uchun mo'ljallangan operatsion tizimlardan (OLTP tizimlari) keladi, saqlash tashqi manbalardan, masalan, statistik hisobotlardan to'ldirilishi mumkin.

Ular operatsion tizimlarning ma'lumotlar bazalari yoki fayllarida mavjud bo'lgan ortiqcha ma'lumotlarni o'z ichiga olishiga qaramay, ma'lumotlarni saqlash zarur, chunki:

• ma'lumotlarni qismlarga bo'lish, ularni turli DBMS formatlarida saqlash;
• ma'lumotlarni qidirish samaradorligi yaxshilandi
• agar korxona barcha ma'lumotlarni markaziy ma'lumotlar bazasi serverida saqlasa (bu juda kam uchraydi), tahlilchi, ehtimol, ularning murakkab, ba'zan chalkash tuzilmalarini tushunmaydi.
• Operatsion ma'lumotlar uchun murakkab tahliliy so'rovlar kompaniyaning joriy ishini sekinlashtiradi, jadvallarni uzoq vaqt davomida bloklaydi va server resurslarini egallab oladi.
• ma'lumotlarni tozalash va muvofiqlashtirish qobiliyati
• operatsion tizimlar ma'lumotlarini bevosita tahlil qilish mumkin emas yoki juda qiyin;

Omborning vazifasi tahlil qilish uchun "xom ashyo"ni bir joyda va oddiy, tushunarli tuzilmada taqdim etishdan iborat. Ya'ni, ma'lumotlar ombori tushunchasi ma'lumotlarni tahlil qilish tushunchasi emas, balki tahlil qilish uchun ma'lumotlarni tayyorlash tushunchasidir. Bu yagona integratsiyalashgan ma'lumotlar manbasini amalga oshirishni o'z ichiga oladi.

OLAP mahsulotlari: arxitektura

OLAP mahsulotlaridan foydalanganda ikkita savol muhim: qanday va qaerda saqlamoq va tutqich ma'lumotlar. Ushbu 2 jarayon qanday amalga oshirilishiga qarab, OLAP arxitekturalari ajralib turadi. OLAP uchun ma'lumotlarni saqlashning 3 ta usuli va ushbu ma'lumotlarni qayta ishlashning 3 usuli mavjud. Ko'pgina ishlab chiqaruvchilar bir nechta variantni taklif qilishadi, ba'zilari esa ularning yondashuvi eng oqilona ekanligini isbotlashga harakat qilishadi. Bu, albatta, absurd. Biroq, juda kam mahsulot sifat jihatidan bir nechta rejimda ishlashi mumkin.

OLAP saqlash imkoniyatlari

Ushbu kontekstda saqlash ma'lumotlarni doimiy yangilanadigan holatda saqlashni anglatadi.

• Aloqaviy ma'lumotlar bazalari: Agar korxonangiz hisobga olish ma'lumotlarini RDBda saqlasa, bu odatiy tanlovdir. Ko'pgina hollarda ma'lumotlar normalizatsiya qilingan tuzilmada saqlanishi kerak (yulduzcha sxemasi eng mos keladi). OLAP uchun jamlangan qiymatlarni yaratishda so'rovlar juda yomon ishlashi tufayli normallashtirilgan ma'lumotlar bazasi qabul qilinishi mumkin emas (ko'pincha umumlashtirilgan ma'lumotlar jamlangan jadvallarda saqlanadi).
• Mijoz kompyuteridagi ma'lumotlar bazasi fayllari (kiosklar yoki ma'lumotlar martlari): Bu ma'lumotlar oldindan tarqatilishi yoki mijoz kompyuterlarida talab bo'yicha yaratilishi mumkin.

Ko'p o'lchovli ma'lumotlar bazalari: ma'lumotlar serverdagi ko'p o'lchovli ma'lumotlar bazasida saqlanadi deb taxmin qiladi. U boshqa tizimlar va relyatsion ma'lumotlar bazalaridan olingan va umumlashtirilgan ma'lumotlar, oxirgi foydalanuvchi fayllari va boshqalarni o'z ichiga olishi mumkin. Aksariyat hollarda ko'p o'lchovli ma'lumotlar bazalari diskda saqlanadi, biroq ba'zi mahsulotlar tezkor xotiradan foydalanishga imkon beradi, bu esa tez-tez ishlatiladigan ma'lumotlarni tezda hisoblash imkonini beradi. ". Ko'p o'lchovli ma'lumotlar bazalariga asoslangan juda oz sonli mahsulotlar bir nechta ma'lumotlarni tahrirlash imkonini beradi, ko'p mahsulotlar bir marta o'zgartirishga imkon beradi, lekin ma'lumotlarni bir necha marta o'qishga imkon beradi, boshqalari esa faqat o'qish uchun cheklangan.

Ushbu uchta saqlash joyi turli xil saqlash sig'imlariga ega va ular sig'imning kamayish tartibida joylashtirilgan. Ular, shuningdek, turli xil so'rovlar ishlash xususiyatlariga ega: relyatsion ma'lumotlar bazalari oxirgi ikki variantga qaraganda ancha sekinroq.

OLAP ma'lumotlarini qayta ishlash imkoniyatlari

Bir xil ma'lumotlarni qayta ishlashning 3 ta varianti mavjud:

• SQL-dan foydalanish: Ushbu parametr, albatta, RDBda ma'lumotlarni saqlashda ishlatiladi. Biroq, SQL ko'p o'lchovli hisoblarni bitta so'rovda bajarishga imkon bermaydi, shuning uchun oddiy ko'p o'lchovli funksionallikka erishish uchun murakkab SQL so'rovlarini yozish talab qilinadi. Biroq, bu ishlab chiquvchilarni sinab ko'rishga to'sqinlik qilmaydi. Ko'pgina hollarda, ular cheklangan miqdordagi mos keladigan SQL hisob-kitoblarini amalga oshiradilar, natijalarni ko'p o'lchovli ma'lumotlarni qayta ishlash yoki mijoz mashinasidan olish mumkin. Bundan tashqari, bir nechta so'rovlar yordamida ma'lumotlarni saqlashi mumkin bo'lgan RAMdan foydalanish mumkin: bu keskin yaxshilangan javob.
• Mijoz tomonidan ko'p o'lchovli ishlov berish: mijoz tomonidagi OLAP mahsuloti hisob-kitoblarni o'zi amalga oshiradi, ammo bu qayta ishlash faqat foydalanuvchilarning nisbatan kuchli shaxsiy kompyuterlari bo'lsa mavjud bo'ladi.

Server ko'p o'lchovli ishlov berish: Bu mijoz-server OLAP ilovalarida ko'p o'lchovli hisoblarni amalga oshirish uchun mashhur joy va ko'plab mahsulotlarda qo'llaniladi. Ishlash odatda yuqori, chunki hisob-kitoblarning aksariyati allaqachon amalga oshirilgan. Biroq, bu juda ko'p disk maydoni talab qiladi.

OLAP arxitekturalarining matritsasi

Shunga ko'ra, saqlash / qayta ishlash imkoniyatlarini birlashtirib, siz OLAP tizimlari uchun arxitektura matritsasini olishingiz mumkin. Shunga ko'ra, nazariy jihatdan, bu usullarning 9 ta kombinatsiyasi bo'lishi mumkin. Biroq, ulardan 3 tasi sog'lom fikrdan mahrum bo'lganligi sababli, aslida OLAP ma'lumotlarini saqlash va qayta ishlash uchun atigi 6 ta variant mavjud.

Ko'p o'lchovli saqlash imkoniyatlari ma'lumotlar Variantlar ko'p o'lchovli ma'lumotlarni qayta ishlash	Relyatsion ma'lumotlar bazasi	Server tomonidagi ko'p o'lchovli ma'lumotlar bazasi	Mijoz kompyuter
	Kartezning kattaligi
Ko'p o'lchovli serverni qayta ishlash	Crystal Holos (ROLAP rejimi) IBM DB2 OLAP serveri CA EUREKA: Strategiya Informix MetaCube Speedware Media/MR Microsoft tahlil xizmatlari Oracle Express (ROLAP rejimi) Uchuvchi tahlil serveri iTM1 ilovasi	Kristal holos Comshare qarori Hyperion Essbase Oracle Express Speedware Media/M Microsoft tahlil xizmatlari PowerPlay Enterprise Server Uchuvchi tahlil serveri iTM1 ilovasi
Mijoz kompyuterida ko'p o'lchovli ishlov berish	Oracle Discoverer Informix MetaCube	O'lchovli tushuncha Hyperion Enterprise	Cognos PowerPlay Shaxsiy ekspress iTM1 istiqbollari

Qayta ishlashni aniqlaydigan saqlash bo'lganligi sababli, saqlash imkoniyatlari bo'yicha guruhlash odatiy holdir, ya'ni:

• 1, 2, 3-sektorlarda ROLAP mahsulotlari
• Ish stoli OLAP - 6-sektorda

MOLAP mahsulotlari - 4 va 5-sektorlarda

HOLAP mahsulotlari (ko'p o'lchovli va relyatsion ma'lumotlarni saqlash imkoniyatlariga ruxsat beradi) - 2 va 4 (kursiv bilan ta'kidlangan)

OLAP mahsulotlari toifalari

40 dan ortiq OLAP sotuvchilari mavjud, garchi ularning barchasini raqobatchilar deb hisoblash mumkin emas, chunki ular juda xilma-xil imkoniyatlarga ega va aslida ular bozorning turli segmentlarida ishlaydi. Ularni 4 ta asosiy toifaga birlashtirish mumkin, ularning farqlari tushunchalarga asoslanadi: murakkab funksionallik - oddiy funksionallik, ishlash - disk maydoni. Kategoriyalarni kvadrat shaklida chizish qulay, chunki u ular orasidagi munosabatlarni aniq ko'rsatadi. Har bir toifaning ajralib turadigan xususiyati o'z tomonida va boshqalar bilan o'xshashlik - qo'shni tomonlarda, shuning uchun qarama-qarshi tomonlardagi toifalar tubdan farq qiladi.

	Xususiyatlari	Afzalliklar	Kamchiliklar	Vakillar
Amaliy OLAP	To'liq ilovalar, boy funksiyalarga ega. Deyarli barchasi ko'p o'lchovli ma'lumotlar bazasini talab qiladi, garchi ba'zilari relyatsion ma'lumotlar bazasi bilan ham ishlaydi. Ushbu toifadagi ilovalarning aksariyati savdo, ishlab chiqarish, bank ishi, byudjetlashtirish, moliyaviy konsolidatsiya, savdo tahlili kabi ixtisoslashgan.	Turli xil ilovalar bilan integratsiya qilish qobiliyati Yuqori darajadagi funksionallik Yuqori darajadagi moslashuvchanlik va o'lchovlilik	Ilovaning murakkabligi (foydalanuvchilarni o'qitish zarurati) Yuqori narx	Hyperion yechimlari Kristal qarorlar Axborot quruvchilar
	Mahsulot ko'p o'lchovli ma'lumotlarni saqlash, qayta ishlash va taqdim etishni ta'minlaydigan aloqador bo'lmagan ma'lumotlar strukturasiga asoslangan. Tahlil jarayonida ma'lumotlar faqat ko'p o'lchovli tuzilishdan tanlanadi. Ochiqlikning yuqori darajasiga qaramay, etkazib beruvchilar xaridorlarni o'z vositalarini sotib olishga ko'ndirishadi	Yuqori samaradorlik (har qanday o'lchamlar uchun umumiy ko'rsatkichlarni va turli xil ko'p o'lchovli o'zgarishlarni tezkor hisoblash). Ko'p o'lchovli ma'lumotlar bazasidan foydalanganda maxsus tahliliy so'rovga o'rtacha javob vaqti odatda RDB holatiga qaraganda 1-2 daraja kamroq bo'ladi. Yuqori darajadagi ochiqlik: integratsiyalashuvi mumkin bo'lgan mahsulotlarning ko'pligi Axborot modeliga turli xil o'rnatilgan funktsiyalarni kiritish, foydalanuvchi tomonidan ixtisoslashtirilgan tahlillarni o'tkazish va hokazo vazifalarni osongina enging.	Ma'lumotlarni saqlash uchun katta disk maydoniga bo'lgan ehtiyoj (saqlanayotgan ma'lumotlarning ortiqchaligi tufayli). Bu xotiradan o'ta samarasiz foydalanish - denormalizatsiya va oldindan bajarilgan yig'ish tufayli ko'p o'lchovli ma'lumotlar bazasidagi ma'lumotlar miqdori dastlabki batafsil ma'lumotlar miqdoridan 2,5-100 baravar kam. Qanday bo'lmasin, MOLAP sizga katta ma'lumotlar bazalari bilan ishlashga ruxsat bermaydi. Haqiqiy chegara - 10-25 gigabayt hajmli ma'lumotlar bazasi Potentsial ma'lumotlar bazasi portlashi - ma'lumotlar bazasi hajmining keskin, keskin, nomutanosib o'sishi Ma'lumotlar tuzilmalarini o'zgartirish kerak bo'lganda moslashuvchanlikning yo'qligi. O'lchovlar tuzilishidagi har qanday o'zgarish deyarli har doim giperkubni to'liq qayta qurishni talab qiladi. Ko'p o'lchovli ma'lumotlar bazalari uchun hozirda interfeys uchun yagona standartlar, ma'lumotlarni tavsiflash va manipulyatsiya qilish tillari mavjud emas.	Hyperion (Essbase)
DOLAP (ish stoli OLAP)	Amalga oshirish nisbatan oson va har bir joy uchun arzon narxlarni talab qiluvchi mijoz tomonidagi OLAP mahsulotlari Biz giperkublar kichik, ularning o'lchamlari kichik, ehtiyojlar oddiy va bunday analitik ishlov berish uchun ish stolidagi shaxsiy kompyuter etarli bo'lgan analitik ishlov berish haqida gapiramiz. Ushbu bozordagi ishlab chiqaruvchilarning maqsadi yuzlab va minglab ishlarni avtomatlashtirishdir, ammo foydalanuvchilar juda oddiy tahlil qilishlari kerak. Xaridorlar ko'pincha zarur bo'lgandan ko'ra ko'proq ish joylarini sotib olishga undaydilar	Ma'lumotlar bazalari bilan yaxshi integratsiya: ko'p o'lchovli, relyatsion Amalga oshirish loyihalari narxini pasaytiradigan murakkab xaridlarni amalga oshirish qobiliyati Ilovalardan foydalanish qulayligi	Juda cheklangan funksionallik (bu jihatdan ixtisoslashtirilgan mahsulotlar bilan taqqoslanmaydi) Juda cheklangan quvvat (kichik ma'lumotlar hajmi, bir nechta o'lchovlar)	Cognos (PowerPlay) biznes ob'ektlari Kristal qarorlar
	Bu bozorning eng kichik sektori. Batafsil ma'lumotlar dastlab bo'lgan joyda - relyatsion ma'lumotlar bazasida qoladi; ba'zi agregatlar bir xil ma'lumotlar bazasida maxsus yaratilgan xizmat jadvallarida saqlanadi	Juda katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlash qobiliyati (iqtisodiy saqlash) Faqat o'qish emas, balki tahrirlash rejimida ham ko'p foydalanuvchili ishlash rejimini ta'minlang Ma'lumotlarni himoya qilishning yuqori darajasi va kirish huquqlarini farqlashning yaxshi imkoniyatlari O'lchovlar tuzilishiga tez-tez o'zgartirishlar kiritish mumkin (ma'lumotlar bazasini jismoniy qayta tashkil etishni talab qilmaydi)	Kam ishlash, ko'p o'lchovlilarga javob tezligini sezilarli darajada yo'qotadi (murakkab so'rovlarga javob soniyalarda emas, balki daqiqalarda yoki hatto soatlarda o'lchanadi). Bu interaktiv tahliliy vositalardan ko'ra qulayroq hisobot tuzuvchilardir. Mahsulotlarning murakkabligi. IT-mutaxassislari tomonidan katta texnik xizmat ko'rsatish xarajatlarini talab qiladi. MOLAP bilan taqqoslanadigan samaradorlikka erishish uchun relyatsion tizimlar ma'lumotlar bazasi sxemasini sinchkovlik bilan loyihalash va indekslarni sozlashni talab qiladi, ya'ni DBA tomonidan katta kuch sarflash kerak. Amalga oshirish qimmat SQL-ning cheklovlari haqiqat bo'lib qolmoqda, bu ko'p o'lchovli ma'lumotlar taqdimotiga asoslangan tizimlarda osonlik bilan ta'minlanadigan RDBMS-da ko'plab o'rnatilgan funktsiyalarni amalga oshirishga to'sqinlik qiladi.	Axborot ustunligi Informix (MetaCube)

Shuni ta'kidlash kerakki, Microsoft Analysis Services, OracleExpress, Crystal Holos, IBM DB2 OLAPServer kabi ROLAP va MOLAP rejimlarini tanlash imkonini beruvchi gibrid mahsulotlar mijozlari deyarli har doim MOLAP rejimini tanlaydilar.

Taqdim etilgan toifalarning har biri o'zining kuchli va zaif tomonlariga ega, yagona optimal tanlov yo'q. Tanlov 3 ta muhim jihatga ta'sir qiladi: 1) ishlash; 2) ma'lumotlarni saqlash uchun disk maydoni; 3) OLAP yechimining xususiyatlari, funksionalligi va ayniqsa kengaytirilishi. Shu bilan birga, qayta ishlangan ma'lumotlar hajmini, texnologiyaning kuchini, foydalanuvchilarning ehtiyojlarini hisobga olish va oddiy va ko'p funktsiyali ma'lumotlar bazasi egallagan disk maydonining tezligi va ortiqchaligi o'rtasida murosaga erishish kerak.

Ma'lumotlar omborlarini maqsadli ma'lumotlar bazasi hajmiga muvofiq tasniflash

OLAP ning kamchiliklari

Har qanday texnologiya singari, OLAP ham o'zining kamchiliklariga ega: apparatga yuqori talablar, ma'muriy xodimlar va oxirgi foydalanuvchilarni tayyorlash va bilimlari, amalga oshirish loyihasini amalga oshirish uchun yuqori xarajatlar (ham pul, ham vaqt, intellektual).

OLAP mahsulotini tanlash

To'g'ri OLAP mahsulotini tanlash qiyin, lekin agar siz loyiha muvaffaqiyatsiz bo'lmasligini istasangiz juda muhim.

Ko'rib turganingizdek, mahsulotlar o'rtasidagi farqlar ko'plab sohalarda yotadi: funktsional, me'moriy, texnik. Ba'zi mahsulotlar sozlamalarida juda cheklangan. Ba'zilari ixtisoslashgan fanlar uchun mo'ljallangan: marketing, savdo, moliya. Umumiy maqsadlar uchun mo'ljallangan mahsulotlar mavjud bo'lib, ularda dasturdan foydalanish yo'q, ular etarlicha moslashuvchan bo'lishi kerak. Qoida tariqasida, bunday mahsulotlar ixtisoslashganlarga qaraganda arzonroq, ammo amalga oshirish xarajatlari ko'proq. OLAP mahsulotlarining assortimenti juda keng - ofis mahsulotlarining bir qismi bo'lgan pivot jadvallari va diagrammalarini qurish uchun eng oddiy vositalardan, ma'lumotlarni tahlil qilish va naqshlarni qidirish uchun asboblargacha, narxi o'n minglab dollarlarni tashkil etadi.

Har qanday boshqa sohada bo'lgani kabi, OLAP sohasida ham vositalarni tanlash bo'yicha aniq tavsiyalar bo'lishi mumkin emas. Siz faqat bir qator asosiy fikrlarga e'tibor qaratishingiz va taqdim etilgan dasturiy ta'minot xususiyatlarini tashkilot ehtiyojlari bilan solishtirishingiz mumkin. Bir narsa muhim: OLAP vositalaridan qanday foydalanishni yaxshilab o'ylamasdan, siz o'zingizni kuchli bosh og'rig'iga aylantirasiz.

Tanlov jarayonida ikkita savolni ko'rib chiqish kerak:

• korxonaning ehtiyojlari va imkoniyatlarini baholash
• joriy bozor taklifini baholang, rivojlanish tendentsiyalari ham muhimdir

Keyin bularning barchasini solishtiring va aslida tanlov qiling.

Ehtiyojlarni baholash

Mahsulot nima uchun ishlatilishini tushunmasdan, uni oqilona tanlash mumkin emas. Ko'pgina kompaniyalar "eng yaxshi mahsulot" ni qanday ishlatish kerakligini aniq tushunmasdan xohlashadi.

Loyihani muvaffaqiyatli amalga oshirish uchun moliyaviy direktor hech bo'lmaganda avtomatlashtirish xizmati rahbari va mutaxassislariga o'z istaklari va talablarini to'g'ri shakllantirishi kerak. OLAPni tanlashda yetarlicha tayyorgarlik va xabardorlik yo'qligi sababli ko'plab muammolar paydo bo'ladi, IT mutaxassislari va oxirgi foydalanuvchilar suhbatda turli tushunchalar va atamalarni manipulyatsiya qilishlari va bir-biriga qarama-qarshi imtiyozlarni ilgari surishlari sababli muloqotda qiyinchiliklarga duch kelishadi. Kompaniyada maqsadlarda izchillik bo'lishi kerak.

OLAP mahsulot toifalarining umumiy ko'rinishini o'qib chiqqandan keyin ba'zi omillar allaqachon ma'lum bo'ldi, xususan:

Texnik jihatlar

• Ma'lumotlar manbalari: korporativ ma'lumotlar ombori, OLTP tizimi, jadval fayllari, relyatsion ma'lumotlar bazalari. OLAP vositalarini tashkilotda ishlatiladigan barcha ma'lumotlar bazalari bilan bog'lash qobiliyati. Amaliyot shuni ko'rsatadiki, turli xil mahsulotlarni barqaror ishlaydigan tizimga integratsiyalashuvi eng muhim masalalardan biri bo'lib, uni hal qilish ba'zi hollarda katta muammolar bilan bog'liq bo'lishi mumkin. OLAP vositalarini tashkilotdagi mavjud DBMS bilan qanchalik oson va ishonchli birlashtirish mumkinligini tushunish kerak. Bundan tashqari, nafaqat ma'lumotlar manbalari bilan, balki ma'lumotlarni eksport qilishingiz kerak bo'lgan boshqa ilovalar bilan ham integratsiya qilish imkoniyatlarini baholash muhimdir: elektron pochta, ofis ilovalari.
• Hisoblangan ma'lumotlarning o'zgaruvchanligi
• Server platformasi: NT, Unix, AS/400, Linux - lekin OLAP spetsifikatsiyasida ko'rsatilgan mahsulotlar siz hali ham foydalanadigan shubhali yoki o'layotgan platformalarda ishlashini talab qilmang
• Mijoz tomoni va brauzer standartlari
• Joylashtiriladigan arxitektura: mahalliy tarmoq va kompyuter modem ulanishi, yuqori tezlikdagi mijoz/server, intranet, ekstranet, Internet
• Xalqaro xususiyatlar: ko'p valyutani qo'llab-quvvatlash, ko'p tilli operatsiyalar, ma'lumotlarni almashish, mahalliylashtirish, litsenziyalash, Windows yangilanishlari

Mavjud va kelajakda paydo bo'ladigan kirish ma'lumotlari hajmlari

Foydalanuvchilar

• Qo'llash sohasi: sotish / marketing tahlili, byudjetlashtirish / rejalashtirish, samaradorlik ko'rsatkichlarini tahlil qilish, buxgalteriya hisobotlarini tahlil qilish, sifat tahlili, moliyaviy holat, tahliliy materiallarni (hisobotlarni) shakllantirish.
• Foydalanuvchilar soni va ularning joylashuvi, ma'lumotlar va funktsiyalarga kirish huquqlarini ajratish talablari, ma'lumotlarning maxfiyligi (maxfiyligi)
• Foydalanuvchi turi: yuqori boshqaruv, moliya, marketing, kadrlar bo'limi, savdo, ishlab chiqarish va boshqalar.
• Foydalanuvchi tajribasi. Foydalanuvchi mahorat darajasi. Ta'lim berishni o'ylab ko'ring. OLAP mijoz ilovasi foydalanuvchilar o'zlarini ishonchli his qiladigan va undan samarali foydalana oladigan tarzda ishlab chiqilishi juda muhimdir.

Asosiy xususiyatlar: ma'lumotlarni qayta yozish zarurati, taqsimlangan hisoblash, murakkab valyuta konvertatsiyalari, hisobotlarni chop etish ehtiyojlari, elektron jadval interfeysi, dastur mantiqiy murakkabligi, talab qilinadigan o'lchamlar, tahlil turlari: statistik, maqsad qidirish, nima bo'lsa tahlili

Amalga oshirish

• Kim amalga oshiradi va ishlaydi: tashqi maslahatchilar, ichki IT yoki oxirgi foydalanuvchilar
• Byudjet: dasturiy ta'minot, apparat, xizmatlar, ma'lumotlarni uzatish. Esda tutingki, OLAP mahsuloti uchun litsenziyalar uchun to'lov loyihaning umumiy qiymatining faqat kichik bir qismidir. Amalga oshirish va apparat xarajatlari litsenziya to'lovlaridan ko'proq bo'lishi mumkin va uzoq muddatli qo'llab-quvvatlash, texnik xizmat ko'rsatish va ma'muriyat xarajatlari deyarli ko'proq. Va agar siz noto'g'ri mahsulotni arzonroq bo'lgani uchun sotib olish haqida noto'g'ri qaror qilsangiz, texnik xizmat ko'rsatish, ma'muriyat va/yoki apparat ta'minotining yuqori xarajatlari tufayli siz loyihaning umumiy qiymatini oshirishingiz mumkin, shu bilan birga siz pastroq darajadagi mahsulotga ega bo'lishingiz mumkin. biznes imtiyozlari. Umumiy xarajatlarni hisoblashda quyidagi savollarni berishni unutmang: Amalga oshirish, o'qitish va qo'llab-quvvatlash manbalarini tanlash qanchalik keng? Potentsial umumiy fond (xodimlar, pudratchilar, maslahatchilar) yuqori yoki pastga tushadimi? Sizning sanoat kasbiy tajribangizdan qay darajada foydalanish mumkin?

Analitik tizimlarning narxi bugungi kunda ham ancha yuqori bo'lib qolayotganiga va bunday tizimlarni joriy etish metodologiyasi va texnologiyalari hali boshlang'ich bosqichida bo'lishiga qaramay, ular tomonidan taqdim etilgan iqtisodiy samara an'anaviy operatsion tizimlar ta'siridan sezilarli darajada oshadi.

Biznesni rivojlantirishni to'g'ri tashkil etish, strategik va operatsion rejalashtirish samarasini oldindan raqamlar bilan baholash qiyin, ammo bu bunday tizimlarni joriy qilish xarajatlaridan o'nlab va hatto yuzlab marta oshib ketishi aniq. Biroq, xato qilmaslik kerak. Ta'sir tizimning o'zi tomonidan emas, balki u bilan ishlaydigan odamlar tomonidan ta'minlanadi. Shu sababli, turdagi deklaratsiyalar mutlaqo to'g'ri emas: "Ma'lumotlar omborlari tizimi va OLAP texnologiyalari menejerga to'g'ri qaror qabul qilishga yordam beradi". Zamonaviy analitik tizimlar sun'iy intellekt tizimlari emas va ular qaror qabul qilishga yordam bera olmaydi va to'sqinlik qila olmaydi. Ularning maqsadi menejerga qaror qabul qilish uchun zarur bo'lgan barcha ma'lumotlarni o'z vaqtida qulay tarzda taqdim etishdir. Va qanday ma'lumot so'raladi va uning asosida qanday qaror qabul qilinadi, faqat uni ishlatadigan aniq shaxsga bog'liq.

Aytish kerak bo'lgan narsa shundaki, bu tizimlar ko'plab biznes muammolarini hal qilishda yordam berishi va keng ko'lamli ijobiy ta'sir ko'rsatishi mumkin. Ushbu yondashuvning afzalliklarini kim birinchi bo'lib anglab etishini va boshqalardan oldinda bo'lishini kutishgina qoladi.

OLAP(ingliz tilidan OnLine Analytical Processing - operativ analitik ma'lumotlarni qayta ishlash, shuningdek: real vaqt rejimida analitik ma'lumotlarni qayta ishlash, interaktiv analitik ma'lumotlarni qayta ishlash) - axborot texnologiyalarining kengroq sohasining bir qismi bo'lgan ularning ko'p o'lchovli ierarxik ko'rinishiga asoslangan analitik ma'lumotlarni qayta ishlashga yondashuv. - biznes-analitika().

TAdviser’dagi OLAP bo‘limida OLAP yechimlari va loyihalari katalogiga qarang.

Foydalanuvchi nuqtai nazaridan, OLAP-tizimlar turli bo'limlarda axborotni moslashuvchan ko'rish, yig'ilgan ma'lumotlarni avtomatik qabul qilish, konvolyutsiya, detallashtirish, vaqt bo'yicha taqqoslashning analitik operatsiyalarini bajarish vositalarini ifodalaydi. Bularning barchasi OLAP tizimlarini har xil bo'limlarda va ierarxiyaning turli darajalarida ma'lumotlarni taqdim etishni o'z ichiga olgan biznes hisobotining barcha turlari uchun ma'lumotlarni tayyorlash sohasida aniq afzalliklarga ega yechimga aylantiradi - masalan, savdo hisobotlari, byudjetlarning turli shakllari va boshqalar. yoqilgan. Bunday taqdimotning afzalliklari ma'lumotlarni tahlil qilishning boshqa shakllarida, shu jumladan prognozlashda ham aniq.

OLAP tizimlariga qo'yiladigan talablar. FASMI

OLAP tizimlariga qo'yiladigan asosiy talab bu tezkorlik bo'lib, ulardan tahlilchining axborot bilan interfaol ishlashi jarayonida foydalanish imkonini beradi. Shu ma'noda, OLAP tizimlari, birinchi navbatda, an'anaviy RDBMS ga qarshi, ma'lumotlarni guruhlash va yig'ish yordamida tahlilchilar uchun odatiy so'rovlar bilan tanlash odatda kutish vaqti va RDBMSni yuklash nuqtai nazaridan qimmatga tushadi, shuning uchun ular bilan har qanday muhim hajmdagi interaktiv ish. ma'lumotlar murakkab. Ikkinchidan, OLAP tizimlari odatiy tekis faylli ma'lumotlarni taqdim etishga ham qarshidir, masalan, an'anaviy elektron jadvallar ko'rinishida, qiyin va intuitiv bo'lmagan ko'p o'lchovli ma'lumotlarni taqdim etish va bo'lakni o'zgartirish operatsiyalari - nuqta. ma'lumotlarni ko'rish - shuningdek, vaqt va kuch talab qiladi.Ma'lumotlar bilan interaktiv ishni murakkablashtiradi.

Shu bilan birga, bir tomondan, OLAP tizimlariga xos bo'lgan ma'lumotlar talablari odatda OLAPning odatiy vazifalari uchun optimallashtirilgan maxsus tuzilmalarda ma'lumotlarni saqlashni nazarda tutadi, boshqa tomondan, tahlil jarayonida mavjud tizimlardan to'g'ridan-to'g'ri ma'lumotlarni olish sezilarli pasayishga olib keladi. ularning ijrosida.

Shu sababli, ma'lumotlar manbai sifatida ishlaydigan mavjud tizimlar va OLAP tizimi, shuningdek, OLAP tizimi va tashqi ma'lumotlarni tahlil qilish va hisobot berish ilovalari o'rtasida eng moslashuvchan import-eksport aloqasini ta'minlash muhim talabdir.

Shu bilan birga, bunday havola bir nechta ma'lumotlar manbalaridan import-eksportni qo'llab-quvvatlash, ma'lumotlarni tozalash va o'zgartirish protseduralarini amalga oshirish, ishlatilgan tasniflagichlar va kataloglarni birlashtirish uchun aniq talablarni qondirishi kerak. Bundan tashqari, ushbu talablar mavjud axborot tizimlarida ma'lumotlarni yangilashning turli davrlarini hisobga olish va kerakli darajadagi ma'lumotlar tafsilotlarini birlashtirish zarurati bilan to'ldiriladi. Ushbu muammoning murakkabligi va ko'p qirraliligi ma'lumotlar ombori kontseptsiyasining paydo bo'lishiga va tor ma'noda ma'lumotlarni konvertatsiya qilish va o'zgartirish yordamchi dasturlarining alohida sinfini - ETL (Extract Transform Load) ajratishga olib keldi.

Ma'lumotlarni saqlashning faol modellari

Yuqorida biz OLAP ma'lumotlarning ko'p o'lchovli ierarxik tasvirini o'z zimmasiga olishini va qaysidir ma'noda RDBMS-ga asoslangan tizimlarga qarshi ekanligini ko'rsatdik.

Biroq, bu barcha OLAP tizimlari faol, "ishchi" tizim ma'lumotlarini saqlash uchun ko'p o'lchovli modeldan foydalanishini anglatmaydi. Faol ma'lumotlarni saqlash modeli FASMI testi tomonidan qo'yilgan barcha talablarga ta'sir qilganligi sababli, uning ahamiyati shu asosda OLAP kichik turlari - ko'p o'lchovli (MOLAP), relyatsion (ROLAP) va gibrid (HOLAP) an'anaviy ravishda ajratilganligi bilan ta'kidlanadi.

Biroq, yuqorida aytib o'tilganlar boshchiligidagi ba'zi ekspertlar Nayjel Pends, bitta mezonga asoslangan tasnif etarli darajada to'liq emasligini ko'rsatadi. Bundan tashqari, mavjud OLAP tizimlarining aksariyati gibrid turdagi bo'ladi. Shuning uchun biz ma'lumotlarni saqlashning faol modellari haqida batafsilroq to'xtalib, ularning qaysi biri an'anaviy OLAP kichik tiplariga mos kelishini aytib o'tamiz.

Ko'p o'lchovli ma'lumotlar bazasida faol ma'lumotlarni saqlash

Bunday holda, OLAP ma'lumotlari ushbu turdagi ma'lumotlar uchun optimallashtirilgan konstruktsiyalardan foydalanadigan ko'p o'lchovli DBMSlarda saqlanadi. Odatda, ko'p o'lchovli DBMS barcha tipik OLAP operatsiyalarini, shu jumladan kerakli ierarxiya darajalari bo'yicha yig'ishni va hokazolarni qo'llab-quvvatlaydi.

Ushbu turdagi ma'lumotlarni saqlash qaysidir ma'noda OLAP uchun klassik deb atash mumkin. Biroq, uning uchun ma'lumotlarni oldindan tayyorlash uchun barcha qadamlar to'liq zarur. Odatda, ko'p o'lchovli DBMS ma'lumotlari diskda saqlanadi, ammo ba'zi hollarda ma'lumotlarni qayta ishlashni tezlashtirish uchun bunday tizimlar ma'lumotlarni RAMda saqlashga imkon beradi. Xuddi shu maqsadlar uchun ma'lumotlar bazasida oldindan hisoblangan umumiy qiymatlarni va boshqa hisoblangan qiymatlarni saqlashdan foydalaniladi.

Bir vaqtning o'zida o'qish va yozish tranzaktsiyalari bilan ko'p foydalanuvchi kirishini to'liq qo'llab-quvvatlaydigan ko'p o'lchovli ma'lumotlar bazasi juda kam uchraydi, bunday DBMS uchun odatiy rejim ko'p foydalanuvchi o'qish yoki ko'p foydalanuvchi uchun faqat o'qish bilan bir foydalanuvchi yozish imkoniyatidir.

Ko'p o'lchovli DBMS va ular asosidagi OLAP tizimlarini ba'zi amalga oshirishga xos bo'lgan shartli kamchiliklar orasida ularning foydalanuvchi nuqtai nazaridan oldindan aytib bo'lmaydigan ma'lumotlar bazasi egallagan joy hajmining ko'payishiga moyilligini qayd etish mumkin. Ushbu ta'sir ma'lumotlar bazasida jamlangan ko'rsatkichlar va boshqa miqdorlarning oldindan hisoblangan qiymatlarini saqlashni talab qiladigan tizimning javob vaqtini minimallashtirish istagidan kelib chiqadi, bu esa ma'lumotlar bazasida saqlanadigan ma'lumotlar miqdorining chiziqli bo'lmagan o'sishiga olib keladi. unga yangi ma'lumotlar qiymatlari yoki o'lchovlarni qo'shish.

Ushbu muammoning namoyon bo'lish darajasi, shuningdek, siyrak ma'lumotlar kublarini samarali saqlash bilan bog'liq muammolar OLAP tizimlarini aniq amalga oshirish uchun qo'llaniladigan yondashuvlar va algoritmlarning sifati bilan belgilanadi.

Relyatsion ma'lumotlar bazasida faol ma'lumotlarni saqlash

OLAP ma'lumotlari an'anaviy RDBMSda ham saqlanishi mumkin. Ko'pgina hollarda, ushbu yondashuv OLAP-ni mavjud buxgalteriya tizimlari yoki RDBMS-ga asoslangan ma'lumotlar omborlari bilan muammosiz integratsiyalashda qo'llaniladi. Shu bilan birga, ushbu yondashuv FASMI testining talablarini samarali bajarilishini ta'minlash uchun RDBMSdan ba'zi qo'shimcha funktsiyalarni talab qiladi (xususan, tizimning minimal javob vaqtini ta'minlash). Odatda, OLAP ma'lumotlari normallashtirilmagan shaklda saqlanadi va oldindan hisoblangan agregatlar va qiymatlarning bir qismi maxsus jadvallarda saqlanadi. Normallashtirilgan shaklda saqlanganida, faol ma'lumotlarni saqlash usuli sifatida RDBMS samaradorligi pasayadi.

Oldindan hisoblangan ma'lumotlarni saqlash uchun samarali yondashuvlar va algoritmlarni tanlash muammosi RDBMS-ga asoslangan OLAP tizimlari uchun ham dolzarbdir, shuning uchun bunday tizimlarni ishlab chiqaruvchilar odatda foydalanilgan yondashuvlarning afzalliklariga e'tibor berishadi.

Umuman olganda, RDBMS-ga asoslangan OLAP tizimlari ko'p o'lchovli DBMSga asoslangan tizimlarga qaraganda sekinroq, shu jumladan OLAP vazifalari uchun kamroq samarali ma'lumotlarni saqlash tuzilmalari tufayli, deb ishoniladi, ammo amalda bu muayyan tizimning xususiyatlariga bog'liq.

RDBMS-da ma'lumotlarni saqlashning afzalliklari orasida odatda bunday tizimlarning kattaroq miqyosliligi deyiladi.

Faol ma'lumotlarni "tekis" fayllarda saqlash

Ushbu yondashuv oddiy fayllarda ma'lumotlar qismlarini saqlashni o'z ichiga oladi. Odatda, diskda yoki mijoz kompyuterining operativ xotirasida so'nggi ma'lumotlarni keshlash orqali ishni tezlashtirish uchun ikkita asosiy yondashuvdan biriga qo'shimcha sifatida foydalaniladi.

Gibrid saqlash usuli

Ko'pincha OLAP tizimining o'ziga qo'shimcha ravishda ma'lumotlar bazasi, ETL (Extract Transform Load) va hisobot vositalarini o'z ichiga olgan o'zlarining integratsiyalashgan echimlarini targ'ib qiluvchi OLAP tizimlarining aksariyat ishlab chiqaruvchilari hozirda tizim faol ma'lumotlarini saqlashni tashkil qilishda gibrid yondashuvdan foydalanmoqdalar. ularni u yoki bu tarzda RDBMS va ixtisoslashtirilgan saqlash o'rtasida, shuningdek, disk tuzilmalari va xotiradagi keshlash o'rtasida taqsimlash.

Bunday yechimning samaradorligi ishlab chiqaruvchi tomonidan aniqlangan yoki yo'qligini aniqlash uchun ishlatiladigan o'ziga xos yondashuvlar va algoritmlarga bog'liq qanday ma'lumotlarni va qayerda saqlash kerak, keyin ko'rib chiqilayotgan tizimning o'ziga xos xususiyatlarini baholamasdan, sinf sifatida bunday echimlarning dastlab yuqori samaradorligi haqida shoshilinch xulosalar chiqaring.

OLAP(inglizcha on-line analytical processing) - analitik ma'lumotlar bazalarida ko'p o'lchovli so'rovlarni dinamik qayta ishlash usullari to'plami. Bunday ma'lumotlar manbalari odatda juda katta bo'lib, ularni qayta ishlash uchun ishlatiladigan asboblarda eng muhim talablardan biri hisoblanadi yuqori tezlik. Relyatsion ma'lumotlar bazalarida ma'lumotlar yaxshi normallashtirilgan alohida jadvallarda saqlanadi. Ammo murakkab ko'p jadvalli so'rovlar ularda juda sekin. OLAP tizimlarida ishlov berish tezligi bo'yicha sezilarli yaxshilanishga ma'lumotlarni saqlash strukturasining o'ziga xos xususiyatlari tufayli erishiladi. Barcha ma'lumotlar aniq tartibga solingan va ikkita turdagi ma'lumotlar ombori qo'llaniladi: o'lchovlar(savdo nuqtalari, mijozlar, xodimlar, xizmatlar va boshqalar kabi toifalarga bo'lingan ma'lumotnomalarni o'z ichiga oladi) va ma'lumotlar(elementlarning o'zaro ta'sirini tavsiflang turli o'lchovlar, masalan, 2010 yil 3 martda A sotuvchisi C do'konida B mijoziga G pul birliklari miqdorida xizmat ko'rsatdi). Analitik kubda natijalarni hisoblash uchun o'lchovlar qo'llaniladi. Choralar - bu tegishli tanlangan o'lchamlar va ularning a'zolari tomonidan jamlangan faktlar to'plami. Ushbu xususiyatlar tufayli ko'p o'lchovli ma'lumotlarga ega bo'lgan murakkab so'rovlar relyatsion manbalarga qaraganda ancha kam vaqt oladi.

OLAP tizimlarining asosiy yetkazib beruvchilaridan biri Microsoft korporatsiyasi hisoblanadi. Microsoft SQL Server Business Intelligence Development Studio (BIDS) va Microsoft Office PerformancePoint Server Planning Business Modeler (PPS) ilovalarida analitik kub yaratishning amaliy misollaridan foydalangan holda OLAP tamoyillarini amalga oshirishni ko'rib chiqamiz va ko'p o'lchovli ma'lumotlarni vizual tasvirlash imkoniyatlari bilan tanishamiz. grafiklar, diagrammalar va jadvallar shaklida.

Misol uchun, BIDS da siz sug'urta kompaniyasi, uning xodimlari, sheriklari (mijozlari) va savdo nuqtalari haqidagi ma'lumotlar asosida OLAP kubini yaratishingiz kerak. Aytaylik, kompaniya bir turdagi xizmatlarni taqdim etadi, shuning uchun xizmatlarni o'lchash kerak emas.

Avval o'lchamlarni aniqlaymiz. Quyidagi sub'ektlar (ma'lumotlar toifalari) kompaniya faoliyati bilan bog'liq:

• Savdo nuqtalari
  - Xodimlar
  - Hamkorlar

Shuningdek, u har qanday kub uchun majburiy bo'lgan Vaqt va Ssenariy o'lchovlarini yaratadi.
Keyinchalik, faktlarni saqlash uchun sizga bitta jadval kerak bo'ladi (faktlar jadvali).
Jadvallardagi ma'lumotlarni qo'lda kiritish mumkin, ammo eng keng tarqalgan usul - turli manbalardan import ustasi yordamida ma'lumotlarni yuklash.
Quyidagi rasmda o'lcham va faktlar jadvallarini qo'lda yaratish va to'ldirish jarayonining jarayoni ko'rsatilgan:

1-rasm. Analitik ma'lumotlar bazasidagi o'lchovlar va faktlar jadvallari. Yaratish ketma-ketligi
BIDSda ko'p o'lchovli ma'lumotlar manbasini yaratganingizdan so'ng, uning ko'rinishini ko'rishingiz mumkin (Ma'lumotlar manbasini ko'rish). Bizning misolimizda biz quyidagi rasmda ko'rsatilgan sxemani olamiz.

2-rasm. Business Intelligence Development Studio (BIDS) da maʼlumotlar manbasini koʻrish

Ko'rib turganingizdek, faktlar jadvali identifikator maydonlarining (PartnerID, EmployeeID va boshqalar) birma-bir yozishmalari orqali o'lchov jadvallari bilan bog'liq.

Keling, natijani ko'rib chiqaylik. Kub tadqiqotchisi yorlig'ida o'lchovlar va o'lchamlarni jamilar, qatorlar, ustunlar va filtrlar maydonlariga sudrab, biz qiziqtirgan ma'lumotlarning ko'rinishini olishimiz mumkin (masalan, 2005 yilda ma'lum bir xodim tomonidan tuzilgan sug'urta shartnomalari).