Сайт о телевидении

Характеристики OLTP системы Большой объем информации Часто различные БД для разных подразделений Нормализованная схема, отсутствие дублирования информации Интенсивное изменение данных Транзакционный режим работы Транзакции затрагивают небольшой объем данных Обработка текущих данных – мгновенный снимок Много клиентов Малое время отклика – несколько секунд Характеристики OLAP системы Большой объем информации Синхронизированная информация из различных БД с использованием общих классификаторов Ненормализованная схема БД с дубликатами Данные меняются редко, Изменение происходит через пакетную загрузку Выполняются сложные нерегламентированные запросы над большим объемом данных с широким применением группировок и агрегатных функций. Анализ временных зависимостей Небольшое количество работающих пользователей – аналитики и менеджеры Большее время отклика (но все равно приемлемое) – несколько минут

Правила Кодда для реляционных БД 1. Правило информации. 2. Правило гарантированного доступа. 3. Правило поддержки недействительных значений. 4. Правило динамического каталога, основанного на реляционной модели. 5.Правило исчерпывающего подъязыка данных. 6. Правило обновления представлений. 7. Правило добавления, обновления и удаления. 8. Правило независимости физических данных. 9. Правило независимости логических данных. 10. Правило независимости условий целостности. 11. Правило независимости распространения. 12. Правило единственности.

Правила Кодда для OLAP 1. Концептуальное многомерное представление. 2. Прозрачность. 3. Доступность. 4. Постоянная производительность при разработке отчетов. 5. Клиент-серверная архитектура. 6. Общая многомерность. 7. Динамическое управление разреженными матрицами. 8. Многопользовательская поддержка. 9. Неограниченные перекрестные операции. 10. Интуитивная манипуляция данными. 11. Гибкие возможности получения отчетов. 12. Неограниченная размерность и число уровней агрегации.

Реализация OLAP Типы OLAP - серверов MOLAP (Multidimensional OLAP) - и детальные данные, и агрегаты хранятся в многомерной БД. ROLAP (Relational OLAP) - детальные данные храняться в реляционной БД; агрегаты хранятся в той же БД в специально созданных служебных таблицах. HOLAP (Hybrid OLAP) - детальные данные храняться в реляционной БД, а агрегаты хранятся в многомерной БД.

Особенности ROLAP – схемы типа звезда 1.Одна таблица фактов, которая сильно денормализована 2.Несколько таблиц измерений, которые также денормализованы 3.Первичный ключ таблицы фактов является составным и имеет по одному столбцу на каждое измерение 4.Агрегированные данные храняться совместно с исходными Недостатки Если агрегаты храняться совместно с исходными данными, то в измерениях необходимо использовать дополнительный параметр – уровень иерархии

Структура хранилища в ORACLE СУБД SQL клиентMOLAP клиент Java API JDBC OCI ODBC OLE DB CWM или CWM2 Хранилище OLAP (BLOB в реляционной таблице) Схема звезда Регистрация метаданных Многомерное ядро (процесс в ядре ORACLE) OLAP DML SQL интерфейс к OLAP (DBMS_AW, OLAP_TABLE, …) Многомерные метаданные

Обзор ИТ, предназначенных для оперативной и аналитической обработки данных

Успешно изучив материал, Вы будете знать :

понятие и основное назначение OLTP-систем;

понятие и основное назначение OLAP-систем;

классы OLAP-систем;

задачи, решаемые OLTP- и OLAP-системами.

После изучения данной темы Вы будете уметь :

отличать задачи, решаемые OLTP- и OLAP-системами;

ориентироваться в классах OLAP-систем.

После изучения материала Вы будете обладать навыками использования OLTP- и OLAP-системам в работе менеджера.

Основные понятия к теме 7

технологии, ориентированные на оперативную (транзакционную) обработку данных. Эти технологии лежат в основе КИСУ, предназначенных для оперативной обработки данных. Называются подобные системы - OLTP (online transaction processing ) системы ;

технологии, ориентированные на анализ данных и принятие решений. Эти технологии лежат в основе КИСУ, предназначенных для анализа накопленных данных. Называются подобные системы - OLAP (online analytical processing ) системы .

OLAP-системы

Основное назначение OLAP-систем : динамический многомерный анализ исторических и текущих данных, стабильных во времени; анализ тенденций; моделирование и прогнозирование будущего. Такие системы, как правило, ориентированы на обработку произвольных, заранее не регламентированных запросов. В качестве основных характеристик этих систем можно отметить следующие :

поддержка многомерного представления данных, равноправие всех измерений, независимость производительности от количества измерений;

прозрачность для пользователя структуры, способов хранения и обработки данных;

автоматическое отображение логической структуры данных во внешние системы;

динамическая обработка разряженных матриц эффективным способом.

Термин OLAP часто отождествляют с системами поддержки принятия решений DSS (Decision Support Systems). А в качестве синонима термина «решения» используют Data Warehousing - «хранилища (склады) данных» . Под этим понимается набор организационных решений, программных и аппаратных средств для обеспечения аналитиков информацией на основе данных из систем обработки транзакций нижнего уровня и других источников.

«Склады данных» позволяют обрабатывать данные, накопленные за длительные периоды времени. Эти данные являются разнородными (и не обязательно структурированными). Для «складов данных» присущ многомерный характер запросов. Огромные объемы данных, сложность структуры как данных, так и запросов - все это требует использования специальных методов доступа к информации.

В других источниках понятие Системы Поддержки Принятия Решений (СППР) считается более широким. Хранилища данных и средства оперативной аналитической обработки могут служить одними из компонентов архитектуры СППР.

OLAP всегда включает в себя интерактивную обработку запросов и последующий многопроходный анализ информации, который позволяет выявить разнообразные, не всегда очевидные тенденции, наблюдающиеся в предметной области.

Иногда различают OLAP в узком смысле - как системы, которые обеспечивают только выборку данных в различных разрезах, и OLAP в широком смысле, или просто OLAP, включающие в себя:

поддержку нескольких пользователей, редактирующих БД.

функции моделирования, в том числе вычислительные механизмы получения производных результатов, а также агрегирования и объединения данных;

прогнозирование, выявление тенденций и статистический анализ.

Каждый из этих типов систем требует специфической организации данных, а также специальных программных средств, обеспечивающих эффективное выполнение стоящих задач.

OLAP-средства обеспечивают проведение анализа деловой информации по множеству параметров, таких как вид товара, географическое положение покупателя, время оформления сделки и продавец, каждый из которых допускает создание иерархии представлений. Так, для времени можно пользоваться годовыми, квартальными, месячными и даже недельными и дневными промежутками; географическое разбиение может проводиться по городам, штатам, регионам, странам или, если потребуется, по целым полушариям.

OLAP-системы можно разбить на три класса.

1 класс. Наиболее сложными и дорогими из них являются основанные на патентованных технологиях серверы многомерных БД . Эти системы обеспечивают полный цикл OLAP-обработки и либо включают в себя, помимо серверного компонента, собственный интегрированный клиентский интерфейс, либо используют для анализа данных внешние программы работы с электронными таблицами. Продукты этого класса в наибольшей степени соответствуют условиям применения в рамках крупных информационных хранилищ. Для их обслуживания требуется целый штат сотрудников, занимающихся как установкой и сопровождением системы, так и формированием представлений данных для конечных пользователей. Обычно подобные пакеты довольно дороги. В качестве примеров продуктов этого класса можно привести систему Essbase корпорации Arbor Software, Express фирмы IRI (входящей теперь в состав Oracle), Lightship производства компании Pilot Software и др.

2 класс OLAP-систем - реляционные OLAP-системы (ROLAP). Здесь для хранения данных используются старые реляционные СУБД, а между БД и клиентским интерфейсом организуется определяемый администратором системы слой метаданных. Через этот промежуточный слой клиентский компонент может взаимодействовать с реляционной БД как с многомерной. Подобно средствам первого класса, ROLAP-системы хорошо приспособлены для работы с крупными информационными хранилищами, требуют значительных затрат на обслуживание специалистами информационных подразделений и предусматривают работу в многопользовательском режиме. Среди продуктов этого типа - IQ/Vision корпорации IQ Software, DSS/Server и DSS/Agent фирмы MicroStrategy и DecisionSuite компании Information Advantage.

ROLAP-средства реализуют функции поддержки принятия решений в надстройке над реляционным процессором БД.

Такие программные продукты должны отвечать ряду требований , в частности:

иметь мощный оптимизированный для OLAP генератор SQL-выражений, позволяющий применять многопроходные SQL-операторы SELECT и/или коррелированные подзапросы;

обладать достаточно развитыми средствами для проведения нетривиальной обработки, обеспечивающей ранжирование, сравнительный анализ и вычисление процентных соотношений в рамках класса;

генерировать SQL-выражения, оптимизированные для целевой реляционной СУБД, включая поддержку доступных в ней расширений этого языка;

предоставлять механизмы описания модели данных с помощью метаданных и давать возможность использовать эти метаданные для построения запросов в реальном масштабе времени;

включать в себя механизм, позволяющий оценивать качество построения сводных таблиц с точки зрения скорости вычисления, желательно с накоплением статистики по их использованию.

3 класс OLAP-систем - инструменты генерации запросов и отчетов для настольных ПК , дополненные OLAP-функциями или интегрированные с внешними средствами, выполняющими такие функции. Эти весьма развитые системы осуществляют выборку данных из исходных источников, преобразуют их и помещают в динамическую многомерную БД, функционирующую на ПК конечного пользователя. Указанный подход, позволяющий обойтись как без дорогостоящего сервера многомерной БД, так и без сложного промежуточного слоя метаданных, необходимого для ROLAP-средств, обеспечивает в то же время достаточную эффективность анализа. Эти средства для настольных ПК лучше всего подходят для работы с небольшими, просто организованными БД. Потребность в квалифицированном обслуживании для них ниже, чем для других OLAP-систем, и примерно соответствует уровню обычных сред обработки запросов. В числе основных участников этого сектора рынка - компания Brio Technology со своей системой Brio Query Enterprise, Business Objects с одноименным продуктом и Cognos с PowerPlay.

OLTP-системы

OLTP-системы , являясь высокоэффективным средством реализации оперативной обработки, оказались малопригодны для задач аналитической обработки. Это вызвано следующим.

Средствами традиционных OLTP-систем можно построить аналитический отчет и даже прогноз любой сложности, но заранее регламентированный. Любой шаг в сторону, любое нерегламентированное требование конечного пользователя, как правило, требует знаний о структуре данных и достаточно высокой квалификации программиста;

Многие необходимые для оперативных систем функциональные возможности являются избыточными для аналитических задач и в то же время могут не отражать предметной области. Для решения большинства аналитических задач требуется использование внешних специализированных инструментальных средств для анализа, прогнозирования и моделирования. Жесткая же структура баз не позволяет достичь приемлемой производительности в случае сложных выборок и сортировок и, следовательно, требует больших временных затрат для организации шлюзов.

В отличие от транзакционных, в аналитических системах не требуются и, соответственно, не предусматриваются развитые средства обеспечения целостности данных, их резервирования и восстановления. Это позволяет не только упростить сами средства реализации, но и снизить внутренние накладные расходы и, следовательно, повысить производительность при выборке данных.

Задачи, решаемые OLTP- и OLAP-системами

Задачи, эффективно решаемые каждой из систем, определим на основе сравнительных характеристик OLTP- и OLAP-систем (табл. 7.1, 7.2).

В области ИТ управления существуют два взаимно дополняющих друг друга направления:

• технологии, ориентированные на оперативную (транзакционную) обработку данных - OLTP (online transaction processing) системы;

  технологии, ориентированные на анализ данных и принятие решений - OLAP (online analytical processing) системы.

Основное назначение OLAP-систем - динамический многомерный анализ исторических и текущих данных, стабильных во времени, анализ тенденций, моделирование и прогнозирование будущего.

OLAP-системы можно разбить на три класса.

1 класс. Серверы многомерных БД. Эти системы обеспечивают полный цикл OLAP-обработки и либо включают в себя, помимо серверного компонента, собственный интегрированный клиентский интерфейс, либо используют для анализа данных внешние программы работы с электронными таблицами.

2 класс. Реляционные OLAP-системы (ROLAP). Здесь для хранения данных используются старые реляционные СУБД, а между БД и клиентским интерфейсом организуется определяемый администратором системы слой метаданных. Через этот промежуточный слой клиентский компонент может взаимодействовать с реляционной БД как с многомерной.

3 класс. Инструменты генерации запросов и отчетов для настольных ПК, дополненные OLAP-функциями или интегрированные с внешними средствами, выполняющими такие функции. Эти системы осуществляют выборку данных из исходных источников, преобразуют их и помещают в динамическую многомерную БД, функционирующую на ПК конечного пользователя.

OLTP-системы, являясь высокоэффективным средством реализации оперативной обработки, оказались малопригодны для задач аналитической обработки.

Data Warehousing - «хранилища (склады) данных». Под этим понимается набор организационных решений, программных и аппаратных средств для обеспечения аналитиков информацией на основе данных из систем обработки транзакций нижнего уровня и других источников.

Принимая во внимание все перечисленное, сравнение между различными MDDпродуктами можно проводить только по самым обобщенным категориям. В более дешевом секторе рынка присутствуют лишь однопользовательские и предназначенные для небольших локальных сетей средства просмотра многомерных данных. Хотя они обладают довольно высоким уровнем функциональных возможностей и удобны в использовании, эти системы ограниченны по своему масштабу. и им недостает средств, необходимых для реализации OLAPобработки в широком смысле. В данную категорию попадают такие продукты, как PowerPlay корпорации Cognos, PaBlo фирмы Andyne и Mercury компании Business Objects. Дорогой же сектор рынка представлен системами Acumate ES фирмы Kenan Technologies, Express корпорации Oracle, Gentium компании Planning Sciences и Holos фирмы

Holistic Systems. Они настолько разнятся по своим возможностям, что любую из них можно смело выделять в отдельную категорию. И наконец, MDD-системы в чистом виде: Essbase корпорации Arbor Software, LightShip Server фирмы Pilot Software и TM/1 компании Sinper .

Второй класс OLAP-средств -реляционные OLAP-системы (ROLAP). Здесь для хранения данных используются старые реляционные СУБД, а между БД и клиентским интерфейсом организуется определяемый администратором системы слой метаданных. Через этот промежуточный слой клиентский компонент может взаимодействовать с реляционной БД как с многомерной. Подобно средствам первого класса, ROLAP-системы хорошо приспособлены для работы с крупными информационными хранилищами, требуют значительных затрат обслуживания специалистами информационных подразделений и предусматривают работу в многопользовательском режиме. Среди продуктов этого типа - IQ/Vision корпорации IQ Software, DSS/Server и DSS/Agent фирмы MicroStrategy и DecisionSuite компании Information Advantage.

ROLAP-средства реализуют функции поддержки принятия решений в надстройке над реляционным процессором БД.

Такие программные продукты должны отвечать ряду требований,

в частности:

- иметь мощный оптимизированный для OLAP генератор SQLвыражений, позволяющий применять многопроходные SQL-операторы SELECT и/или коррелированные подзапросы;

- обладать достаточно развитыми средствами для проведения нетривиальной обработки, обеспечивающей ранжирование, сравнительный анализ и вычисление процентных соотношений в рамках класса;

Генерирвать SQL-выражения, оптимизированные для целевой реляционной СУБД, включая поддержку доступных в ней расширений этого языка;

- предоставлять механизмы описания модели данных с помощью метаданных и давать возможность использовать эти метаданные для построения запросов в реальном масштабе времени;

- включать в себя механизм, позволяющий оценивать качество построения сводных таблиц с точки зрения скорости вычисления, желательно с накоплением статистики по их использованию.

Третий, сравнительно новый тип OLAP-средств -инструменты генерации запросов и отчетов для настольных ПК , дополненные

OLAP-функциями или интегрированные с внешними средствами, выполняющими такие функции. Эти весьма развитые системы осуществляют выборку данных из исходных источников, преобразуют их и помещают в динамическую многомерную БД, функционирующую на ПК конечного пользователя. Указанный подход, позволяющий обойтись как без дорогостоящего сервера многомерной БД, так и без сложного промежуточного слоя метаданных, необходимого для ROLAPсредств, обеспечивает в то же время достаточную эффективность анализа. Эти средства для настольных ПК лучше всего подходят для работы с небольшими, просто организованными БД. Потребность в квалифицированном обслуживании для них ниже, чем для других OLAP-систем, и примерно соответствует уровню обычных сред обработки запросов. В числе основных участников этого сектора рынка -

компания Brio Technology со своей системой Brio Query Enterprise, Business Objects с одноименным продуктом и Cognos с PowerPlay.

В настоящее время увеличивается число Web-совместимых продуктов OLAP.

Важным является вопрос приспосабливания OLAP к остальному ПО. Хотя поставщики OLAP начинают предлагать некоторые способы взаимодействия с SQL-СУБД и другими инструментами, но однако, пользователи и аналитики предупреждают, что уровень интеграции может быть различным и, вероятно, потребует значительного объема кодирования, включая написание запросов на языке SQL. Более того, для интеграции OLAP с остальным программным обеспечением предприятия не существует промышленного стандарта.

Решение данной проблемы может состоять в следующем. Например, многие компании позиционируют базы данных с OLAP в качестве клиентских частей хранилищ данных. При таком подходе хранилища питают ядро многомерной OLAP выборками данных, к которым в дальнейшем могут получить доступ пользователи для

быстрого выполнения комплексных запросов. При этом целью является создание среды запросов, скрывающей от пользователя местоположение данных. В этой среде будут автоматически выполняться комплексные запросы к ядру многомерной обработки или поиск детализированной информации и простых запросов на реляционных серверах. Для компаний, которые не могут пойти этим путем, важную роль в настройке связей между инструментами OLAP и другим программным обеспечением играют фирмы-консультанты.

OLTP-системы , являясь высокоэффективным средством реализации оперативной обработки, оказались мало пригодны для задач аналитической обработки. Это вызвано следующим:

1. средствами традиционных OLTP-систем можно построить аналитический отчет и даже прогноз любой сложности, но заранее регламентированный. Любой шаг в сторону, любое нерегламентированное требование конечного пользователя, как правило, требует знаний о структуре данных и достаточно высокой квалификации программиста;

2. многие необходимые для оперативных систем функциональные возможности являются избыточными для аналитических задач и в то же время могут не отражать предметной области. Для решения большинства аналитических задач требуется использование внешних специализированных инструментальных средств для анализа, прогнозирования и моделирования. Жесткая же структура баз не позволяет достичь приемлемой производительности в случае сложных выборок и сортировок и, следовательно, требует больших временных затрат для организации шлюзов.

3. в отличие от транзакционных, в аналитических системах не требуются и, соответственно, не предусматриваются развитые средства обеспечения целостности данных, их резервирования и восстановления. Это позволяет не только упростить сами средства реализации, но и снизить внутренние накладные расходы и, следовательно, повысить производительность при выборке данных.

Круг задач, эффективно решаемых каждой из систем, определим на основе сравнительных характеристик OLTP- и OLAP-систем (табл. 8).

Таблица 8

Круг задач решаемых OLTP- и OLAP-системами

3.7. Подходы к выбору экономических информационных систем

Прежде чем ответить на вопрос, какой же вариант автоматизации для предприятия наиболее выгоден и даст наибольший эффект, следует рассмотреть ряд факторов, влияющих на этот выбор.

1. Насколько технологии бизнеса в фирме отличаются от традиционных.

Если отличия весьма серьезны и пути изменения этих технологий в направлении стандартизации видятся неприемлемыми или чрезмерно затратными, покупка и адаптация готовой ЭИС российского производства либо неприменима вовсе, либо может оказаться

неэффективной - часть модулей системы будут неприменимы или неработоспособны в поставленных условиях.

2. Как часто потребуется вносить значительные изменения во внедряемую информационную систему.

Если сфера деятельности фирмы или сама фирма очень динамичны в плане технологических приемов, то как покупка и адаптация готовой ЭИС российского производства, так (в подавляющем большинстве случае) и разработка ЭИС сторонней организациейразработчиком неприемлемы. В систему потребуется вносить изменения, интегрировать в нее новые компоненты и т.д., что для первого случая может оказаться невозможно вовсе, а для третьего - либо слишком дорого, либо недостаточно реактивно.

3. Какие суммы готова вложить фирма в автоматизацию.

Для очень ограниченных в ресурсах предприятий, как покупка зарубежного комплекса автоматизации, так и заказ на разработку в сторонней фирме обычно неприемлемы. Выбор между покупкой существующего программного обеспечения или разработкой своего силами небольшого отдела автоматизации решается обычно на основании ответов на вышеприведенные вопросы.

Таким образом, покупку и адаптацию готовой ЭИС следует выбирать для фирм со стабильными и более или менее традиционными методиками ведения дел и в том случае, когда на рынке программного обеспечения есть соответствующие информационные системы.

При этом для очень крупных и разветвленных структур (особенно если фирма предполагает активную интеграцию или просто взаимодействия с зарубежными партнерами) рекомендуется выбирать мощную западную систему, для небольшой и средней фирмы - отечественную.

Разработка ЭИС своими средствами и заказ разработки ЭИС сторонней организации-разработчику наиболее привлекательны для редкого или нетипичного ведения "делового хозяйства". При этом конкретный выбор стоит делать на основании информации о финансовом состоянии фирмы, наличии надежной фирмы разработчика или интегратора и возможности установить с ней длительные партнерские отношения и других факторов.

Более подробный анализ достоинств и недостатков методов автоматизации представлен в таблице.

Таблица 10

Достоинства и недостатки методов автоматизации

Выбор автоматизированной системы для предприятия должен проводиться не по принципу, какая ЭИС лучше, а какая хуже. Здесь необходимо определить в какой степени определенная ЭИС подходит для работы в конкретном предприятии при заданных условиях. Разработка сравнительных критериев представленных на рынке ЭИС нецелесообразна без учета конкретных условий, таких как: экономическое состояние предприятия, уровень подготовки служащих, ранее сделанные инвестиции в программное и техническое обеспечение и т.д. В связи с этим возникает необходимость в определении рациональной с точки зрения технико-экономических показателей, структуры ЭИС, предполагающей возможность гибкой перенастройки техники и программного обеспечения в случае изменения структуры предприятия при реинжиниринге бизнес-процессов.

Внедрение качественной ЭИС является одним из важнейших элементов рыночного успеха предприятия и условием ее динамичного развития.

3.8. Критерии выбора ЭИС

При выборе ЭИС необходимо учитывать следующие критерии:

репутация фирмы, репутация системы, стаж пребывания фирмы на рынке, число продаж.

сколько работающих систем в России. Имеются ли внедрения на родственных предприятиях? Потребовалась ли помощь внешних консультантов?

терминология и качество русификации западной системы.

качество локализации западной системы. Есть области производства, где действуют стандарты - юридические и фактические. Например - методы бухгалтерского учета, бухгалтерская и налоговая отчетность. В конструкторской и технологической подготовке производства у отечественных предприятий повсеместно приняты стандарты ЕСКД и ЕСТД. На западных предприятиях принята предметно замкнутая организация производства, а для отечественных - более привычна технологическая специализация. На западе безцеховая структура управления, в России - цеховая. Все эти моменты должны быть отработаны при локализации. Желательно, чтобы система отрабатывала такие российские реалии как бартер, цепочки зачетов, предоплату, оплата в неденежной форме, неотфактурованные поставки и т.д.

какая российская команда стоит за западной системой. Кто ее русифицировал, кто внедряет? Знают ли они производство? Какое у них образование? Какой опыт? Какая за ними “история успехов”? Какой их подход к внедрению?

разумная цена . Покупая систему, необходимо помнить, что на весь цикл - покупка, внедрение, сопровождение, развитие - придется затратить в 3 - 10 раз больше денег, чем стоимость программных средств. Чем сложнее и дороже система, тем больше коэффициент. Если придется привлекать западных консультантов, это будет стоить минимум в 1000 $ в день, причем заранее неясно, то ли они будут учить работать с их системой, то ли сотрудники предприятия за эти деньги будут их знакомить с волнующими особенностями российской экономики,

функциональная полнота. Система должна покрывать основные потребности в управлении. Практически все западные системы сильно избыточны в этом отношении, но на уровне базовых возможностей - они все близнецы,

модульность. Чтобы не тратить лишних денег, нужно иметь возможность покупать и внедрять систему по частям и только на нужное число пользователей.

гибкость. Система будет внедряться полтора-три года и будет работать пять - десять лет. За это время предприятие изменится. Изменится продукция, оргструктура, организация управления, бизнес - процессы, роли и полномочия управленцев. Система управления должна меняться вместе с производством. Значит система должна позволять легко менять АРМы и меню, формировать отчеты и справки, делать произвольные выборки информации в удобном представлении, менять бизнес - процессы и алгоритмы путем параметрической настройки и так далее. Обычная проблема с западными системами - не понятно, для какого пользователя экраны для ввода информации. Вроде бы для технолога, но при чем тут нормативы планирования? Вроде бы для кладовщика, но при чем тут цены и длительность цикла? Вроде бы для бухгалтера, но для какого раздела учета? В этом случае придется разбивать экраны, убирать лишние реквизиты, добавлять нужные, менять названия полей, менять их расположение на экране, менять значность, добавлять поля в базу данных, менять HELP. Позволит ли это делать система и какой ценой? Система должна также легко интегрироваться с другими модулями, например, с российскими программами расчета зарплаты или управления персоналом (не очевидно, что удастся использовать соответствующие западные аналоги) или с уже существующими старыми разработками, которые нельзя отключить (из-за специфики, уникальности и т.п.). Системы европейского производства обычно более гибки, чем американские, - они изначально ориентированы на учет национальных особенностей разных стран Европейского сообщества,

архитектура. Желательна трехзвенная - сервер базы данных, сервер приложений, клиент - клиент-серверная архитектура с возможностью использования “тупых терминалов”. Клиент может быть “толстым” или “тонким”,

техническая платформа. За время жизни системы сменится не одно поколение технических средств. Привязанность к определенной платформе опасна. Система должна уметь мигрировать с платформы на платформу,

OLAP-системы

OLAP (англ. online analytical processing, аналитическая обработка в реальном времени) - технология обработки данных, заключающаяся в подготовке суммарной (агрегированной) информации на основе больших массивов данных, структурированных по многомерному принципу. Реализации технологии OLAP являются компонентами программных решений класса Business Intelligence.

Основоположник термина OLAP - Эдгар Кодд, предложил в 1993 году «12 законов аналитической обработки в реальном времени».

Часто в компаниях существует несколько информационных систем – системы складского учета, бухгалтерские системы, ERP системы для автоматизации отдельных производственных процессов, системы сбора отчетности с подразделений компании, а также множество файлов, которые разбросаны по компьютерам сотрудников.

Имея столько разрозненных источников информации, часто бывает очень сложно получить ответы на ключевые вопросы деятельности компании и увидеть общую картину. А когда нужная информация все же находится в одной из используемых систем или локальном файле, то она часто оказывается устаревшей или противоречит информации, полученной из другой системы.

Данная проблема эффективно решается с помощью информационно-аналитических систем, построенных на базе OLAP-техологий (другие названия: OLAP-система, Система бизнес-аналитики, Business Intelligence). OLAP-системы интегрируют уже существующие системы учёта, предоставляя пользователю инструменты для анализа больших объёмов данных в реальном времени, динамического конструирования отчётов, мониторинга и прогнозирования ключевых бизнес-показателей.

Преимущества OLAP-систем

Ключевую роль в управлении компанией играет информация. Как правило, даже небольшие компании используют несколько информационных систем для автоматизации различных сфер деятельности. Получение аналитической отчётности в информационных системах, основанных на традиционных базах данных сопряжено с рядом ограничений:

Разработка каждого отчёта требует работы программиста.

Отчёты формируются очень медленно (зачастую несколько часов), замедляя при этом работу всей информационной системы.

Данные, получаемые от различных структурных элементов компании не унифицированы и часто противоречивы.

OLAP-системы, самой идеологией своего построения предназначены для анализа больших объёмов информации, позволяют преодолеть ограничения традиционных информационных систем.

Создание OLAP-системы на предприятии позволит:

· Интегрировать данные различных информационных систем, создав единую версию правды

· Проектировать новые отчеты несколькими щелчками мыши без участия программистов.

· В реальном времени анализировать данные по любым категориям и показателям бизнеса на любом уровне детализации.

Производить мониторинг и прогнозирование ключевых показателей бизнеса

При работе с OLAP-системой, вы всегда сможете оперативно найти ответы, на возникающие вопросы, увидеть картину в целом, проводить постоянный мониторинг состояния бизнеса. При этом вы можете быть уверенными, что используете только актуальную информацию.

Итоги внедрения OLAP-системы

Руководство получает полное ясное видение ситуации и единый механизм учёта, контроля и анализа.

За счёт автоматизации внутренних бизнес-процессов и повышения производительности сотрудников, уменьшается потребность в человеческих ресурсах.

Действие OLAP

Причина использования OLAP для обработки запросов - это скорость. Реляционные БД хранят сущности в отдельных таблицах, которые обычно хорошо нормализованы. Эта структура удобна для операционных БД (системы OLTP), но сложные многотабличные запросы в ней выполняются относительно медленно.

OLAP-структура, созданная из рабочих данных, называется OLAP-куб. Куб создаётся из соединения таблиц с применением схемы звезды или схемы снежинки. В центре схемы звезды находится таблица фактов, которая содержит ключевые факты, по которым делаются запросы. Множественные таблицы с измерениями присоединены к таблице фактов. Эти таблицы показывают, как могут анализироваться агрегированные реляционные данные. Количество возможных агрегирований определяется количеством способов, которыми первоначальные данные могут быть иерархически отображены.

Например, все клиенты могут быть сгруппированы по городам или по регионам страны (Запад, Восток, Север и т. д.), таким образом, 50 городов, 8 регионов и 2 страны составят 3 уровня иерархии с 60 членами. Также клиенты могут быть объединены по отношению к продукции; если существуют 250 продуктов по 2 категориям, 3 группы продукции и 3 производственных подразделения, то количество агрегатов составит 16560. При добавлении измерений в схему, количество возможных вариантов быстро достигает десятков миллионов и более.

OLAP-куб содержит в себе базовые данные и информацию об измерениях (агрегатах). Куб потенциально содержит всю информацию, которая может потребоваться для ответов на любые запросы. Из-за громадного количества агрегатов, зачастую полный расчёт происходит только для некоторых измерений, для остальных же производится «по требованию».

Вместе с базовой концепцией существуют три типа OLAP:

OLAP со многими измерениями (Multidimensional OLAP - MOLAP);

реляционный OLAP (Relational OLAP - ROLAP);

гибридный OLAP (Hybrid OLAP - HOLAP).

MOLAP - это классическая форма OLAP, так что её часто называют просто OLAP. Она использует суммирующую БД, специальный вариант процессора пространственных БД и создаёт требуемую пространственную схему данных с сохранением как базовых данных, так и агрегатов.

ROLAP работает напрямую с реляционным хранилищем, факты и таблицы с измерениями хранятся в реляционных таблицах, и для хранения агрегатов создаются дополнительные реляционные таблицы.

HOLAP использует реляционные таблицы для хранения базовых данных и многомерные таблицы для агрегатов.

Особым случаем ROLAP является ROLAP реального времени (Real-time ROLAP - R-ROLAP). В отличие от ROLAP в R-ROLAP для хранения агрегатов не создаются дополнительные реляционные таблицы, а агрегаты рассчитываются в момент запроса. При этом многомерный запрос к OLAP-системе автоматически преобразуется в SQL-запрос к реляционным данным.

Каждый тип хранения имеет определённые преимущества, хотя есть разногласия в их оценке у разных производителей. MOLAP лучше всего подходит для небольших наборов данных, он быстро рассчитывает агрегаты и возвращает ответы, но при этом генерируются огромные объёмы данных. ROLAP оценивается как более масштабируемое решение, использующее к тому же наименьшее возможное пространство. При этом скорость обработки значительно снижается. HOLAP находится посреди этих двух подходов, он достаточно хорошо масштабируется и быстро обрабатывается. Архитектура R-ROLAP позволяет производить многомерный анализ OLTP-данных в режиме реального времени.

Сложность в применении OLAP состоит в создании запросов, выборе базовых данных и разработке схемы, в результате чего большинство современных продуктов OLAP поставляются вместе с огромным количеством предварительно настроенных запросов. Другая проблема - в базовых данных. Они должны быть полными и непротиворечивыми

Реализации OLAP

Исторически первой многомерной системой управления базами данных, по существу являющейся OLAP-реализацией считается система Express, разработанная в 1970 году компанией IRI (позднее права на продукт были приобретены корпорацией Oracle и превращён в OLAP-опцию для Oracle Database). Термин OLAP ввёл Эдгар Кодд в публикации в журнале Computerworld в 1993 году, в которой он предложил 12 принципов аналитической обработки, по аналогии с 12 правилами для реляционных баз данных, сформулированными им же десятилетием ранее, в качестве референтного продукта, удовлетворяющего предложенным принципам, Кодд указал систему Essbase компании Arbor (поглощённой в 1997 году компанией Hyperion, которую, в свою очередь, в 2007 году купила Oracle). Примечательно, что впоследствии публикация была изъята из архивов Computerworld из-за возможного конфликта интересов, так как Кодд позднее оказывал консультационные услуги для Arbor.

Другие известные OLAP-продукты: Microsoft Analysis Services (ранее называвшиеся OLAP Services, часть SQL Server), SAS OLAP Server, TM1, PowerPlay, SAP BW, MicroStrategy Ingelligence Server, Mondrian, Аналитический комплекс ПРОГНОЗ.

C точки зрения реализации делятся на «физический OLAP» и «виртуальный» (реляционный, англ. Relational OLAP, ROLAP). «Физический», в свою очередь, в зависимости от реализации подразделяется на многомерный (англ. Multidimensional OLAP, MOLAP) и гибридный - (англ. Hybrid OLAP, HOLAP).

В первом случае наличествует программа, на этапе предварительной загрузки данных в OLAP из источников выполняющая предварительный расчёт агрегатов (вычислений по нескольким исходным значениям, например «Итог за месяц»), которые затем сохраняются в специальную многомерную базу данных, обеспечивающую быстрое извлечение и экономичное хранение. Примеры таких продуктов - Microsoft Analysis Services, Oracle OLAP Option, Essbase, SAS OLAP Server, TM1, PowerPlay.

Hybrid OLAP является комбинацией. Сами данные хранятся в реляционной базе данных, а агрегаты - в многомерной.

В ROLAP-реализациях все данные хранятся и обрабатываются реляционных системах управления базами данных, а агрегаты могут не существовать вообще или создаваться по первому запросу в СУБД или кэше аналитического ПО. Примеры таких продуктов - SAP BW, Microstrategy Intelligence Server, Mondrian.

С точки зрения пользователя все варианты выглядят похожими по возможностям. Наибольшее применение OLAP находит в продуктах для финансового планирования, хранилищах данных, решениях класса Business Intelligence.

OLTP-системы (Системы оперативной обработки транзакций)

OLTP (Online Transaction Processing), транзакционная система - обработка транзакций в реальном времени. Способ организации БД, при котором система работает с небольшими по размерам транзакциями, но идущими большим потоком, и при этом клиенту требуется от системы минимальное время отклика.

Термин OLTP применяют также к системам (приложениям). OLTP-системы предназначены для ввода, структурированного хранения и обработки информации (операций, документов) в режиме реального времени.

Проблема целостности – в обеспечении правильности данных БД в любой момент времени. Она может быть нарушена в след случаях: 1. при вводе и обновлении, когда подаются неверные сведения. 2. когда данным пользуются одновременно несколько userов. 3. при сбоях АПС.

Решение проблем целостности надо рассматривать с программной и организационной точки зрения. Для ПОбл 1. надо ряд организац мероприятий (чтобы следили за вводом), user должен знать правила ввода и ограничения. Для проблем 2-3 – стандартные средства СУБД или спец программные модули. СУБД – 2 основных ограничения целостности: 1. структурные ограничения (задаются функциональными связями и проверяются путем проверки равенства значений БД) 2. ограничения реальных значений. Требуют, чтобы значения поля принадлежали некоторому диапазону, либо это зависимость между значениями некоторых полей. (типы данных и маски ввода). Ограничения могут задаваться АБД в любой момент, но СУБД может не принять ограничение (если много записей ему уже не удовлетворяют), если соответствие есть – записывается в словарь и используется. Ограничения различаются по уровню сложности:

2. ограничения на совокупность атрибутов строки. (должность – разрядные ставки, края – города).

3. ограничения одновременно на множество строк.

Все эти ограничения статистические, но при переходе БД из 1 состояния в другое необходимо удовлетворять ограничениям целостности до начала всех изменений и после окончания всех, а не каждого. Такие ограничения называются отложенными и относительно их вводится понятие транзакций. Транзакция – законченное с точки зрения userа действие над БД. В то же время, это логическая единица работы системы. Транзакция реализует некоторую прикладную функцию, например, перевод денег с одного счета на другой в банковской системе.

Должна обладать 4 свойствами: 1. Атомарность (неделимость): выполняется как одинарная операция доступа к БД, должна выполняться полностью или не выполняться совсем. 2. Согласованность – гарантирует взаимную целостность данных после окончания обработки транзакций. 3. Изолированность (каждая транзакция может изменять данное, которое временно находится в несогласованном состоянии). При этом доступ других транзакций к этим данным запрещен, пока транзакция не завершится. 4. долговечности – если транзакция выполнена успешно, то изменения не будут потеряны. Результатом выполнения транзакции может быть её фиксация (действие по фиксации изменений в БД) или откат (отмена транзакции и возврат БД в состояние до начала её). Механизм фиксации и откат основан на использовании журнала транзакций, где сохраняется состояние ДО (в нескольких итерациях) и ПОСЛЕ. Некоторые диалекты SQL включают операторы промежуточной фиксации (откат от точки к точке).

Мониторы обработки транзакций (Transaction Processing Monitor - TPM)- это программные системы (относят к посредническому или промежуточному программному обеспечению), решающие задачу эффективного управления информационно-вычислительными ресурсами в распределенной системе. Они представляют собой гибкую, открытую среду для разработки и управления мобильными приложениями, ориентированными на оперативную обработку распределенных транзакций. В числе важнейших характеристик TPM - масштабируемость, поддержка функциональной полноты и целостности приложений, достижение максимальной производительности при обработке данных при невысоких стоимостных показателях, поддержка целостности данных в гетерогенной среде. TPM опираются на трехзвенную модель "клиент-сервер"

На современном рынке мониторов транзакций основными "действующими лицами" являются такие системы, как ACMS (DEC), CICS (IBM), TOP END (NCR), TUXEDO Sytem (Novell).

 OLTP и OLAP системы В предыдущем подразделе отмечалось, что для адекватного представления предметной области, простоты разработки и поддержания базы данных отношения должны быть приведены к третьей нормальной форме (существуют формы нормализации и более высоких порядков, но на практике они используются достаточно редко), то есть быть сильно нормализованными. Однако слабо нормализованные отношения также имеют свои достоинства, основным из которых является то, что если к базе данных обращаться в основном только с запросами, а модификации и добавление данных проводить очень редко, то их выборка производится значительно быстрее. Это объясняется тем, что в слабо нормализованных отношениях уже как бы произведено их соединение и на это не тратится процессорное время. Выделяют два класса систем, для которых в большей степени подходят сильно и слабо нормализованные отношения. Сильно нормализованные модели данных хорошо подходят для OLTP-приложений - On-Line Transaction Processing (OLTP) - приложений оперативной обработки транзакций. Типичными примерами OLTP-приложений являются системы складского учета, заказов билетов, операционные банковские системы и другие. Основная функция подобных систем заключается в выполнении большого количества коротких транзакций. Сами транзакции являются достаточно простыми, но проблемы состоят в том, что таких транзакций очень много, выполняются они одновременно и при возникновении ошибок транзакция должна откатиться и вернуть систему в состояние, в котором та была до начала транзакции. Практически все запросы к базе данных в OLTP-приложениях состоят из команд вставки, обновления и удаления. Запросы на выборку, в основном, предназначены для предоставления пользователям выборки данных из различного рода справочников. Таким образом, большая часть запросов известна заранее ещё на этапе проектирования системы. Критическим для OLTP-приложений является скорость и надежность выполнения коротких операций обновления данных. Чем выше уровень нормализации данных в OLTP-приложениях, тем оно быстрее и надежней. Отступления от этого правила могут происходить тогда, когда уже на этапе разработки известны некоторые часто возникающие запросы, требующие соединения отношений и от скорости выполнения которых существенно зависит работа приложений. Другим типом приложений являются OLAP-приложения - On-Line Analitical Processing (OLAP) - приложения оперативной аналитической обработки данных. Это обобщенный термин, характеризующий принципы построения систем поддержки принятия решений - Decision Support System (DSS), хранилищ данных - Data Warehouse, систем интеллектуального анализа данных - Data Mining. Такие системы предназначены для нахождения зависимостей между данными, для проведения динамического анализа по принципу "что если..." и тому подобных задач. OLAP-приложения оперируют с большими массивами данных, накопленными на предприятии или взятыми из других источников. Такие системы характеризуются следующими признаками: * добавление в систему новых данных происходит относительно редко крупными блоками, например, один раз в месяц или квартал; * данные, добавленные в систему, как правило, никогда не удаляются; * перед загрузкой данные проходят различные подготовительные процедуры, связанные с приведением их к определенным форматам и тому подобное; * запросы к системе являются нерегламентированными и достаточно сложными; * скорость выполнения запросов важна, но не критична. Базы данных OLAP-приложений обычно представлены в виде одного или нескольких гиперкубов, измерения которого представляют собой справочные данные, а в ячейках самого гиперкуба хранятся значения этих данных. Физически гиперкуб может быть построен на основе специальной многомерной модели данных - Multidimensional OLAP (MOLAP) или представлен средствами реляционной модели данных - Relational OLAP (ROLAP). В системах OLAP, использующих реляционную модель данных, данные целесообразно хранить в виде слабо нормализованных отношений, содержащих заранее вычисленные основные итоговые данные. Избыточность данных и связанные с ней проблемы здесь не страшны, так как их обновление происходит достаточно редко и вместе с обновлением данных осуществляется пересчет итогов. Характеристики и круг задач, эффективно решаемых каждой технологией, поясняется следующей сравнительной таблицей: ХарактеристикаOLTPOLAPНазначение системыРегистрация, оперативный поиск и обработка транзакций, регламентированный анализРабота с историческими данными, аналитическая обработка, прогнозирование, моделирование Хранимые данныеОперативные, детализированныеОхватывающие большой период времени, агрегированныеТип данныхСтруктурированныеРазнотипные"Возраст" данныхТекущие (несколько месяцев)Исторические (за годы) и прогнозируемыеЧастота обновления данныхВысокая, небольшими "порциями"Малая, большими "порциями"Уровень агрегации данныхДетализированные данныеВ основном - агрегированные данныеПреобладающие операцииВвод данных, поиск, обновлениеАнализ данныхСпособ использования данныхПредсказуемыйНепредсказуемыйВзаимодействие с пользователем На уровне транзакции На уровне всей базы данных Вид деятельностиОперативная, тактическаяАналитическая, стратегическаяПриоритетыВысокая производительность Высокая доступностьГибкость Автономность пользователяКатегория пользователейБольшое количество работников исполнительного звенаОтносительно малое количество работников руководящего звена Сравнение OLTP и OLAP Характеристика OLTP OLAPХарактер запросовМного простых транзакцийСложные транзакцииХранимые данныеОперативные, детализи-рованныеОхватывающие большой период времени, агреги-рованныеВид деятельностиОперативная, тактическаяАналитическая, страте-гическаяТип данныхСтруктурированныеРазнотипныеСистемная характеристикаУчетная система (OLTP)OLAPВзаимодействие с пользователем На уровне транзакции На уровне всей базы данных Данные, используемые при обращении пользователя к системеОтдельные записиГруппы записейВремя откликаСекундыОт нескольких секунд до нескольких минутИспользование аппаратных ресурсовСтабильноеДинамическоеХарактер данных Главным образом первичные (самый низкий уровень детализации)В основном производные (сводные значения)Характер доступа к базе данныхПредопределенные или статические пути доступа и отношения данных Неопределенные или динамические пути доступа и отношения данных Изменчивость данныхВысокая (данные обновляются с каждой транзакцией)Низкая (во время запроса данные обновляются редко)Приоритеты Высокая производительность Высокая доступностьГибкость Автономность пользователя