Содержание
1. Аспекты проблемы анализа. Классификация методов
2. Типы многомерных OLAPсистем
1. Аспектыпроблемы анализа.
Классификация методованализа.
Аспекты проблемыанализа. Всяпроблема аналитической подготовки принятия решений имеет три аспекта:
•сбор и хранениенеобходимой для принятия решений информации;
•собственно анализ, в томчисле оперативный и интеллектуальный;
•подготовка результатовоперативного и интеллектуального анализа для эффективного их восприятияпотребителями и принятия на её основе адекватных решений.
Аспект, касающийся сбораи хранения информации с сопутствующей доработкой, оформился в концепциюинформационных хранилищ ( Data Warehouse ).
В связи с большим объёмоми сложностью аспект проблемы собственно анализа имеет два направления — оперативный анализ данных (информации), широко распространена англоязычнаяаббревиатура названия — On — Line Analytical Processing — OLAP. Основнойзадачей оперативного или OLAP -анализа является быстрое (в пределах секунд)извлечение необходимой аналитику или ЛПР для обоснования или принятия решенияинформации.
Интеллектуальный анализинформации – имеет также широко распространённое в русской специальнойлитературе англоязычное название Data mining. Предназначен дляфундаментального исследования проблем в той или иной предметной области.Требования по времени менее жёстки, но используются более сложные методики.Ставятся, как правило, задачи и получают результаты стратегического значения.
Жёстких границ между OLAPи интеллектуальным анализом нет, но при решении сложных задач приходитсяиспользовать весьма мощные специальные программные средства или, как говорят,инструменты.
Классификацияметодов анализа.Существует большое количество методов анализа, которые делятся на группы поразличным признакам.
Рассмотрим систему признаков,характеризующих методы анализа. Их можно сгруппировать:
По целям — это:
- оценка состояния ирезультатов деятельности предприятия;
- постоянныйконтроль рациональности ведения хозяйственной деятельности, выявление резервовдля обеспечения выполнения поставленных задач;
- прогнозированиехода внутренних процессов на предприятии и внешних факторов, влияющих на егодеятельность.
По временномуфактору анализразделяют на:
- использующийпрошлую информацию, отражённую в документации и на различных носителях исодержащуюся в информационной системе — анализ фактов;
- на базе какпрошлой, так и обращённой в будущее, то есть прогнозной информации — анализсобытий и отклонений;
- анализ будущейинформации — по существу оценка бюджетов и планов, их альтернатив.
/>
По масштабностирешаемых или обслуживаемых задач:
- стратегический,сюда можно отнести оценку эффективности целей, долгосрочные прогнозы,исторические оценки процессов и явлений и т.д.;
- оперативный — этооценка текущего состояния, выявление узких мест и отклонений;
- система раннегопредупреждения.
По предметнымобластям:
- в маркетинге;
- производственнойили основной деятельности;
- в логистике;
- обеспеченииресурсами;
- финансовой;
— в сфере инвестиций иинноваций.
По методам различают:
- сравнительный по подразделениям, предприятиям, регионам,временным периодам и т.д.;
- анализ отклонений;
- функционально-стоимостный;
- анализ цепочкисоздания стоимости и конкурентный анализ по Портеру;
- анализ полей бизнеса (Profit Impact of Market Strategies- PIMS);
- бенчмаркинг (Beanchmarking );
- интеллектуальный анализ (Data mining).
2. Типы многомерных OLAP-систем
В рамках OLAP -технологийна основе того, что многомерное представление данных может быть организованокак средствами реляционных СУБД, так многомерных специализированных средств,различают три типа многомерных OLAP -систем:
- многомерный (Multidimensional) OLAP- MOLAP
-реляционный (Relation) OLAP — ROLAP
-смешанный или гибридный ( Hibrid ) OLAP — HOLAP
Выше по существу изложенысущество и различия между многомерной и реляционной моделью OLAP -систем.Сущность смешанной OLAP -системы заключается в возможности использованиямногомерного и реляционного подхода в зависимости от ситуации: размерностиинформационных массивов, их структуры, частности обращений к тем или инымзаписям, вида запросов и т.д.
Рассмотрим подробнеедостоинства и недостатки приведённых разновидностей OLAP -систем.
Многомерные OLAP-системы
В многомерных СУБД данныеорганизованы не в виде реляционных таблиц, а упорядоченных многомерных массивовили гиперкубов, когда все хранимые данные должны иметь одинаковую размерность,что означает необходимость образовывать максимально полный базис измерений.Данные могут быть организованы в виде поликубов, в этом варианте значениякаждого показателя хранятся с собственным набором измерений, обработка данныхпроизводится собственным инструментом системы.
Достоинствами MOLAPявляются:
- более быстрое, чемпри ROLAP получение ответов на запросы -затрачиваемое время на один-два порядкаменьше;
- из-за ограниченийSQL затрудняется реализация многих встроенных функций.
К ограничениям MOLAPотносятся:
- сравнительнонебольшие размеры баз данных — предел десятки Гигабайт;
- за счётденормализации и предварительной агрегации многомерные массивы используют в2,5-100 раз больше памяти, чем исходные данные;
- отсутствуютстандарты на интерфейс и средства манипулирования данными;
- имеютсяограничения при загрузке данных.
Реляционные OLAP-системы
В настоящее время вмассовых средствах, обеспечивающих аналитическую работу, преобладаетиспользование инструментов на основе реляционного подхода.
Достоинствами ROLAP-систем являются:
- возможностьоперативного анализа непосредственно содержащихся в хранилище данных, так какбольшинство исходных баз данных реляционного типа;
- при переменнойразмерности задачи выигрывают ROLAP, так как не требуется физическаяреорганизация базы данных;
- ROLAP — системымогут использовать менее мощные клиентские станции и серверы, причём на серверыложится основная нагрузка по обработке сложных SQL -запросов;
- уровень защитыинформации и разграничения прав доступа в реляционных СУБД несравненно выше,чем в многомерных.
Недостатком ROLAP — систем является меньшая производительность, необходимость тщательной проработкисхем базы данных, специальная настройка индексов, анализ статистики запросов иучёт выводов анализа при доработках схем баз данных, что приводит к значительнымдополнительным трудозатратам.
Выполнение же этихусловий позволяет при использовании ROLAP -систем добиться схожих с MOLAP-системами показателей в отношении времени доступа и даже превзойти в экономиипамяти.
Гибридные OLAP-системы
Представляют собойсочетание инструментов, реализующих реляционную и многомерную модель данных.При таком подходе используются достоинства первых двух подходов икомпенсируются их недостатки. В наиболее развитых программных продуктах такогоназначения реализован именно этот принцип.
Использование гибриднойархитектуры в OLAP -системах — это наиболее приемлемый путь решения проблем вприменении программных инструментальных средств в многомерном анализе.
Список используемойлитературы
1.www.market-pages.ru;
2. www.itpedia.ru;
3. www.bizstud.ru.