Подсистема принятия управленческих решенийУправленческие решения принимаются людьми. Сама по себе ERP-система не является инструментом для принятия управленческих решений, она лишь поставляет необходимую для этого информацию. Реальную же поддержку принятия управленческих решений оказывают специальные аналитические средства, вводимые в ERP-системы (обычно эти средства называют OLAP). OLAP (On-Line Analytical Processing) – технологии многомерного анализа данных. OLAP (аналитическая обработка в реальном времени) – набор технологий для оперативной обработки информации, включающих динамическое построение отчётов в различных разрезах, анализ данных, мониторинг и прогнозирование ключевых показателей бизнеса. Используется аналитиками для быстрой обработки сложных запросов к базе данных. Служит для подготовки бизнес-отчётов по продажам, маркетингу, в целях управления, т.н. data mining – добыча данных (способ анализа информации в базе данных с целью отыскания аномалий и трендов без выяснения смыслового значения записей). Приведем некоторые возможности систем поддержки принятия решений:
OLAP – это не отдельно взятый программный продукт, не язык программирования и даже не конкретная технология. Если постараться охватить OLAP во всех его проявлениях, то это совокупность концепций, принципов и требований, лежащих в основе программных продуктов, облегчающих аналитикам доступ к данным. Дело в том, что аналитики – это особые потребители корпоративной информации. Задача аналитика – находить закономерности в больших массивах данных. Поэтому аналитик не будет обращать внимания на отдельно взятый факт, что в четверг четвертого числа контрагенту Чернову была продана партия черных чернил – ему нужна информация о сотнях и тысячах подобных событий. Одиночные факты в базе данных могут заинтересовать, к примеру, бухгалтера или начальника отдела продаж, в компетенции которого находится сделка. Аналитику одной записи мало – ему, к примеру, могут понадобиться все сделки данного филиала или представительства за месяц, год. Заодно аналитик отбрасывает ненужные ему подробности вроде ИНН покупателя, его точного адреса и номера телефона, индекса контракта и тому подобного. В то же время данные, которые требуются аналитику для работы, обязательно содержат числовые значения - это обусловлено самой сущностью его деятельности. Итак, аналитику нужно много данных, эти данные являются выборочными, а также носят характер "набор атрибутов – число". Последнее означает, что аналитик работает с таблицами следующего типа:
Здесь "Страна", "Товар", "Год" являются атрибутами, а "Объем продаж" – тем самым числовым значением. Задачей аналитика, повторимся, является выявление стойких взаимосвязей между атрибутами и числовыми параметрами. Посмотрев на таблицу, можно заметить, что ее легко можно перевести в три измерения: по одной из осей отложим страны, по другой – товары, по третьей – годы. А значениями в этом трехмерном массиве у нас будут соответствующие объемы продаж. Трехмерное представление таблицы. Серым сегментом показано, что для Аргентины в 1988 году данных нет
Вот именно такой трехмерный массив в терминах OLAP и называется кубом. На самом деле, с точки зрения строгой математики кубом такой массив будет далеко не всегда: у настоящего куба количество элементов во всех измерениях должно быть одинаковым, а у кубов OLAP такого ограничения нет. Тем не менее, несмотря на эти детали, термин "кубы OLAP" ввиду своей краткости и образности стал общепринятым. Куб OLAP совсем не обязательно должен быть трехмерным. Он может быть и двух-, и многомерным – в зависимости от решаемой задачи. Особо матерым аналитикам может понадобиться порядка 20 измерений – и серьезные OLAP-продукты именно на такое количество и рассчитаны. Более простые настольные приложения поддерживают где-то 6 измерений. Измерения OLAP-кубов состоят из так называемых меток или членов (members). Например, измерение "Страна" состоит из меток "Аргентина", "Бразилия", "Венесуэла" и так далее. Должны быть заполнены далеко не все элементы куба: если нет информации о продажах резиновых изделий в Аргентине в 1988 году, значение в соответствующей ячейке просто не будет определено. Совершенно необязательно также, чтобы приложение OLAP хранило данные непременно в многомерной структуре – главное, чтобы для пользователя эти данные выглядели именно так. Кстати именно специальным способам компактного хранения многомерных данных, "вакуум" (незаполненные элементы) в кубах не приводят к бесполезной трате памяти. Однако куб сам по себе для анализа не пригоден. Если еще можно адекватно представить или изобразить трехмерный куб, то с шести- или девятнадцатимерным дело обстоит значительно хуже. Поэтому перед употреблением из многомерного куба извлекают обычные двумерные таблицы. Эта операция называется "разрезанием" куба. Термин этот, опять же, образный. Аналитик как бы берет и "разрезает" измерения куба по интересующим его меткам. Этим способом аналитик получает двумерный срез куба и с ним работает. Примерно так же лесорубы считают годовые кольца на спиле. Соответственно, "неразрезанными", как правило, остаются только два измерения – по числу измерений таблицы. Бывает, "неразрезанным" остается только измерение – если куб содержит несколько видов числовых значений, они могут откладываться по одному из измерений таблицы. Если еще внимательнее всмотреться в таблицу, которую мы изобразили первой, можно заметить, что находящиеся в ней данные, скорее всего, не являются первичными, а получены в результате суммирования по более мелким элементам. Например, год делится на кварталы, кварталы на месяцы, месяцы на недели, недели на дни. Страна состоит из регионов, а регионы – из населенных пунктов. Наконец в самих городах можно выделить районы и конкретные торговые точки. Товары можно объединять в товарные группы и так далее. В терминах OLAP такие многоуровневые объединения совершенно логично называется иерархиями. Средства OLAP дают возможность в любой момент перейти на нужный уровень иерархии. Причем, как правило, для одних и тех же элементов поддерживается несколько видов иерархий: например день-неделя-месяц или день-декада-квартал. Исходные данные берутся из нижних уровней иерархий, а затем суммируются для получения значений более высоких уровней. Для того чтобы ускорить процесс перехода, просуммированные значения для разных уровней хранятся в кубе. Таким образом, то, что со стороны пользователя выглядит одним кубом, грубо говоря, состоит из множества более примитивных кубов.
Пример иерархии Чем же было вызвано появление OLAP? Представим себе, что происходит, когда аналитику необходимо получить информацию, а средства OLAP на предприятии отсутствуют. Аналитик самостоятельно (что маловероятно) или с помощью программиста делает соответствующий SQL-запрос и получает интересующие данные в виде отчета или экспортирует их в электронную таблицу. При этом возникает великое множество проблем. Во-первых, аналитик вынужден заниматься не своей работой (SQL-программированием) либо ждать, когда за него задачу выполнят программисты – все это отрицательно сказывается на производительности труда. Во-вторых, один-единственный отчет или таблица, как правило, не аналитика – и всю процедуру придется повторять снова и снова. В-третьих, как было сказано ранее, аналитики по мелочам не спрашивают – им нужно все и сразу. Это означает, что сервер корпоративной реляционной СУБД, к которому обращается аналитик, может задуматься глубоко и надолго, заблокировав остальные транзакции. Концепция OLAP появилась именно для разрешения подобных проблем. Кубы OLAP представляют собой, по сути, мета-отчеты. Разрезая мета-отчеты (кубы, то есть) по измерениям, аналитик получает, фактически, интересующие его "обычные" двумерные отчеты (это не обязательно отчеты в обычном понимании этого термина – речь идет о структурах данных с такими же функциями). Преимущества кубов очевидны – данные необходимо запросить из реляционной СУБД всего один раз – при построении куба. Поскольку аналитики, как правило, не работают с информацией, которая дополняется и меняется "на лету", сформированный куб является актуальным в течение достаточно продолжительного времени. Благодаря этому, не только исключаются перебои в работе сервера реляционной СУБД (нет запросов с тысячами и миллионами строк ответов), но и резко повышается скорость доступа к данным для самого аналитика. Кроме того, как уже отмечалось, производительность повышается и за счет подсчета промежуточных сумм иерархий и других агрегированных значений в момент построения куба. То есть, если изначально наши данные содержали информацию о дневной выручке по конкретному товару в отдельно взятом магазине, то при формировании куба OLAP-приложение считает итоговые суммы для разных уровней иерархий (недель и месяцев, городов и стран). Конечно, за повышение таким способом производительности надо платить. Иногда говорят, что структура данных просто "взрывается" – куб OLAP может занимать в десятки, и даже сотни раз больше места, чем исходные данные. Работа с OLAP-системами может быть построена на основе из двух описанных ниже схем. Для "легковесного" применения подойдут OLAP-средства, встроенные в настольные приложения. Такие средства, как правило, имеют множество ограничений: на количество измерений, на допустимые иерархии и так далее. К подобным средствам, например, относится модуль Pivot Table, позволяющий работать с кубами в Microsoft Excel. Pivot Table входит в Microsoft Office с незапамятных времен, и до недавнего времени был единственным OLAP-продуктом в его составе. В этом случае данные извлекаются модулем-клиентом непосредственно из реляционной СУБД. В "тяжелых" случаях применяют двухступенчатую схему "клиент-сервер". Сервер обеспечивает непосредственно извлечение информации из СУБД и все прочее, необходимое для создания кубов. Специализированное же приложение-клиент предназначено для удобного (а главное – эффективного) просмотра кубов и выявления аналитических закономерностей. В линейке продуктов Microsoft серверная часть представлена в лице Microsoft Analysis Services, которые входят в MS SQL Server. Сравнительно недавно в состав MS Office включен OLAP-клиент под названием Microsoft Data Analyzer.
|
