Документарное обеспечение процесса внедрения информационных систем
Документацией оформляются предварительный выбор технических средств, организация их эксплуатации, технологический процесс обработки данных, технологическое оснащение. Документацию можно условно разделить на три группы:
10. Понятие OLAP –технологий Технология комплексного многомерного анализа данных получила название OLAP (On-Line Analytical Processing). OLAP — это ключевой компонент организации хранилищ данных. Как правило, OLAP-система включает в себя следующие компоненты: · Источник данных; · Источник, из которого берутся данные для анализа (хранилище данных, база данных оперативных учетных систем, набор таблиц, комбинации перечисленного); · OLAP-сервер; · Данные из источника переносятся или копируются на OLAP-сервер, где они систематизируются и подготавливаются для более быстрого впоследствии формирования ответов на запросы; · OLAP-клиент; · Пользовательский интерфейс к OLAP-серверу, в котором оперирует пользователь. Требования к OLAP –технологии : · предоставление пользователю результатов анализа за приемлемое время (обычно не более 5 с), пусть даже ценой менее детального анализа; · возможность осуществления любого логического и статистического анализа, характерного для данного приложения, и его сохранения в доступном для конечного пользователя виде; · многопользовательский доступ к данным с поддержкой соответствующих механизмов блокировок и средств авторизованного доступа; · многомерное концептуальное представление данных, включая полную поддержку для иерархий и множественных иерархий (это — ключевое требование OLAP); · возможность обращаться к любой нужной информации независимо от ее объема и места хранения. Базовые понятия, которыми оперируют OLAP-технологии, следующие: · Многомерность Выполнение Затрат предприятия по экономическим элементам и бизнес-единицам.
Эти данные представлены в двух измерениях: · статья · бизнес-единица Эта таблица не информативная, так как показывает продажи за один какой-то один промежуток времени. Для различных временных периодов, аналитикам придется сопоставлять несколько таблиц (за каждый временной период):
На рисунке видно 3-е измерение, Время, в дополнение к первым двум. (Статья, бизнес-единица). Другой способ показать многомерные данные – это представить их в форме куба:
OLAP-кубы позволяют аналитикам получить ответы на вопросы, которые ставит бизнес: Какие затраты в каких бизнес-единицах критичны? Как изменяются затраты бизнес-единиц во времени? Как изменяются статьи затрат во времени? Ответы необходимы для принятия управленческих решений: о сокращении определенных статей затрат, влиянии на их структуру, выявление причин изменений затрат во времени, отклонений от плана и их ликвидация – оптимизация их структуры. · Иерархичность OLAP также позволяет аналитикам организовывать каждое измерение в виде иерархии, состоящей из групп и подгрупп и итоговых значений, отражающих показатель по всей организации – наиболее логичный способ анализировать бизнес. · Оперативность Можно сказать, что в основу OLAP положены законы психологии: возможность обработки информационных запросов в «реальном времени» - в темпе процесса аналитического осмысления данных пользователем. Если из реляционной базы данных можно считать около 200 записей в секунду и записать 20, то хороший OLAP-сервер, используя расчетные строки и столбцы, может консолидировать 20 000-30 000 ячеек (эквивалентно одной записи в реляционной базе данных) в секунду. · Наглядность OLAP предоставляет развитые средства графического представления данных конечному пользователю. · Простота Главной особенностью этих технологий является то, что они ориентированы на использование не специалистом в области информационных технологий, не экспертом-статистиком, а профессионалом в прикладной области - менеджером кредитного отдела, менеджером бюджетного отдела, наконец, директором. Они предназначены для общения аналитика с проблемой, а не с компьютером. Несмотря на большие возможности OLAP (кроме того, идея сравнительно давняя – 60-е года) реально применение его практически не встречается на наших предприятиях. Почему? · отсутствует информация или не понятны возможности · привычка мыслить двумерно · ценовой барьер · чрезмерная технологичность статей, посвященных OLAP: отпугивают непривычные термины - OLAP, «раскопка и срезы данных», «нерегламентированные запросы», «выявление существенных корреляций» Недостатки OLAP: · высокие требования к аппаратному обеспечению, · подготовке и знаниям административного персонала и конечных пользователей, · высокие затраты на реализацию проекта внедрения. Представители OLAP: Oracle, Hyperion Solutions, Comshare, Adaytum, Crystal Decisions, Gentia Software, SAS Institute, WhiteLight, Sagent, Speedware, Kenan, Information Builders.
|
