4. Классификация OLAP-продуктов.

5. Принципы работы OLAP-клиентов.

7. Сферы применения OLAP-технологий.

8. Пример использования OLAP-технологий для анализа в сфере продаж.

1. Место OLAP в информационной структуре предприятия.

Термин "OLAP" неразрывно связан с термином "хранилище данных" (Data Warehouse ).

Данные в хранилище попадают из оперативных систем (OLTP-систем), которые предназначены для автоматизации бизнес-процессов. Кроме того, хранилище может пополняться за счет внешних источников, например статистических отчетов.

Задача хранилища - предоставить "сырье" для анализа в одном месте и в простой, понятной структуре.

Есть и еще одна причина, оправдывающая появление отдельного хранилища - сложные аналитические запросы к оперативной информации тормозят текущую работу компании, надолго блокируя таблицы и захватывая ресурсы сервера.

Под хранилищем можно понимать не обязательно гигантское скопление данных - главное, чтобы оно было удобно для анализа.

Централизация и удобное структурирование - это далеко не все, что нужно аналитику. Ему ведь еще требуется инструмент для просмотра, визуализации информации. Традиционные отчеты, даже построенные на основе единого хранилища, лишены одного - гибкости. Их нельзя "покрутить", "развернуть" или "свернуть", чтобы получить желаемое представление данных. Вот бы ему такой инструмент, который позволил бы разворачивать и сворачивать данные просто и удобно! В качестве такого инструмента и выступает OLAP.

Хотя OLAP и не представляет собой необходимый атрибут хранилища данных, он все чаще и чаще применяется для анализа накопленных в этом хранилище сведений.

Место OLAP в информационной структуре предприятия (рис. 1).

Рисунок 1 . Место OLAP в информационной структуре предприятия

Оперативные данные собираются из различных источников, очищаются, интегрируются и складываются в реляционное хранилище. При этом они уже доступны для анализа при помощи различных средств построения отчетов. Затем данные (полностью или частично) подготавливаются для OLAP-анализа. Они могут быть загружены в специальную БД OLAP или оставлены в реляционном хранилище. Важнейшим его элементом являются метаданные, т. е. информация о структуре, размещении и трансформации данных. Благодаря им обеспечивается эффективное взаимодействие различных компонентов хранилища.

Подытоживая, можно определить OLAP как совокупность средств многомерного анализа данных, накопленных в хранилище.

2. Оперативная аналитическая обработка данных.

В основе концепции OLAP лежит принцип многомерного представления данных. В 1993 году E. F. Codd рассмотрел недостатки реляционной модели, в первую очередь, указав на невозможность "объединять, просматривать и анализировать данные с точки зрения множественности измерений, то есть самым понятным для корпоративных аналитиков способом", и определил общие требования к системам OLAP, расширяющим функциональность реляционных СУБД и включающим многомерный анализ как одну из своих характеристик.

По Кодду, многомерное концептуальное представление данных (multi-dimensional conceptual view ) представляет собой множественную перспективу, состоящую из нескольких независимых измерений, вдоль которых могут быть проанализированы определенные совокупности данных.

Одновременный анализ по нескольким измерениям определяется как многомерный анализ. Каждое измерение включает направления консолидации данных, состоящие из серии последовательных уровней обобщения, где каждый вышестоящий уровень соответствует большей степени агрегации данных по соответствующему измерению.

Так, измерение Исполнитель может определяться направлением консолидации, состоящим из уровней обобщения "предприятие - подразделение - отдел - служащий". Измерение Время может даже включать два направления консолидации - "год - квартал - месяц - день" и "неделя - день", поскольку счет времени по месяцам и по неделям несовместим. В этом случае становится возможным произвольный выбор желаемого уровня детализации информации по каждому из измерений.

Операция спуска (drilling down ) соответствует движению от высших ступеней консолидации к низшим ; напротив, операция подъема (rolling up ) означает движение от низших уровней к высшим (рис. 2).

Рисунок 2. Измерения и направления консолидации данных

3. Требования к средствам оперативной аналитической обработки.

Многомерный подход возник практически одновременно и параллельно с реляционным . Однако, только начиная с середины девяностых годов, а точнее с
1993 г., интерес к МСУБД начал приобретать всеобщий характер. Именно в этом году появилась новая программная статья одного из основоположников реляционного подхода Э. Кодда , в которой он сформулировал 12 основных требований к средствам реализации OLAP (табл. 1).

Таблица 1.

	Многомерное представление данных	Средства должны поддерживать многомерный на концептуальном уровне взгляд на данные.
	Прозрачность	Пользователь не должен знать о том, какие конкретные средства используются для хранения и обработки данных, как данные организованы и откуда они берутся.
	Доступность	Средства должны сами выбирать и связываться с наилучшим для формирования ответа на данный запрос источником данных. Средства должны обеспечивать автоматическое отображение их собственной логической схемы в различные гетерогенные источники данных.
	Согласованная производительность	Производительность практически не должна зависеть от количества Измерений в запросе.
	Поддержка архитектуры клиент-сервер	Средства должны работать в архитектуре клиент-сервер.
	Равноправность всех измерений	Ни одно из измерений не должно быть базовым, все они должны быть равноправными (симметричными).
	Динамическая обработка разреженных матриц	Неопределенные значения должны храниться и обрабатываться наиболее эффективным способом.
	Поддержка многопользовательского режима работы с данными	Средства должны обеспечивать возможность работать более чем одному пользователю.
	Поддержка операций на основе различных измерений	Все многомерные операции (например Агрегация) должны единообразно и согласованно применяться к любому числу любых измерений.
	Простота манипулирования данными	Средства должны иметь максимально удобный, естественный и комфортный пользовательский интерфейс.
	Развитые средства представления данных	Средства должны поддерживать различные способы визуализации (представления) данных.
	Неограниченное число измерений и уровней агрегации данных	Не должно быть ограничений на число поддерживаемых Измерений.

Правила оценки программных продуктов класса OLAP

Набор этих требований, послуживших фактическим определением OLAP, следует рассматривать как рекомендательный, а конкретные продукты оценивать по степени приближения к идеально полному соответствию всем требованиям.

Позже определение Кодда было переработано в так называемый тест FASMI, требующий, чтобы OLAP-приложение предоставляло возможности быстрого анализа разделяемой многомерной информации.

Помнить 12 правил Кодда слишком обременительно для большинства людей. Оказались, что можно резюмировать OLAP-определение только пятью ключевыми словами: Быстрый Анализ Разделяемой Многомерной Информации - или, кратко - FASMI (в переводе с английского: F ast A nalysis of S hared M ultidimensional I nformation ).

Это определение впервые было сформулировано в начале 1995 года и с тех пор не нуждалось в пересмотре.

FAST (Быстрый ) - означает, что система должна обеспечивать выдачу большинства ответов пользователям в пределах приблизительно пяти секунд. При этом самые простые запросы обрабатываются в течение одной секунды и очень немногие - более 20-ти секунд. Исследования показали, что конечные пользователи воспринимают процесс неудачным, если результаты не получены по истечении 30 секунд.

На первый взгляд может казаться удивительным, что при получении отчета за минуту, на который не так давно требовались дни, пользователь очень быстро начинает скучать во время ожиданий, и проект оказывается намного менее успешным, чем в случае мгновенного ответа, даже ценой менее детального анализа.

ANALYSIS (Анализ) означает, что система может справляться с любым логическим и статистическим анализом, характерным для данного приложения, и обеспечивает его сохранение в виде, доступном для конечного пользователя.

Не так важно, выполнен ли этот анализ в собственных инструментальных средствах поставщика или в связанном внешнем программном продукте типа электронной таблицы, просто все требуемые функциональные возможности анализа должны обеспечиваться интуитивным способом для конечных пользователей. Средства анализа могли бы включать определенные процедуры, типа анализа временных рядов, распределения затрат, валютных переводов, поиска целей, изменения многомерных структур, непроцедурного моделирования, выявления исключительных ситуаций, извлечения данных и другие операции зависимые от приложения. Такие возможности широко отличаются среди продуктов, в зависимости от целевой ориентации.

SHARED (Разделяемой) означает, что система осуществляет все требования защиты конфиденциальности (возможно до уровня ячейки) и, если множественный доступ для записи необходим, обеспечивает блокировку модификаций на соответствующем уровне. Не во всех приложениях есть необходимость обратной записи данных. Однако количество таких приложений растет, и система должна быть способна обработать множественные модификации своевременным, безопасным способом.

MULTIDIMENSIONAL (Многомерной ) - это ключевое требование. Если бы нужно было определить OLAP одним словом, то выбрали бы его. Система должна обеспечить многомерное концептуальное представление данных, включая полную поддержку для иерархий и множественных иерархий, поскольку это определенно наиболее логичный способ анализировать бизнес и организации. Не установлено минимальное число измерений, которые должны быть обработаны, поскольку оно также зависит от приложения, и большинство продуктов OLAP имеет достаточное количество измерений для тех рынков, на которые они нацелены.

INFORMATION (Информации) - это все. Необходимая информация должна быть получена там, где она необходима. Однако многое зависит от приложения. Мощность различных продуктов измеряется в терминах того, сколько входных данных они могут обрабатывать, но не сколько гигабайт они могут хранить. Мощность продуктов весьма различна - самые большие OLAP продукты могут оперировать, по крайней мере, в тысячу раз большим количеством данных по сравнению с самыми маленькими. По этому поводу следует учитывать много факторов, включая дублирование данных, требуемую оперативная память, использование дискового пространства, эксплуатационные показатели, интеграцию с информационными хранилищами и т.п.

Тест FASMI - разумное и понятное определение целей, на достижение которых ориентированы OLAP.

4. Классификация OLAP -продуктов.

Итак, суть OLAP заключается в том, что исходная для анализа информация представляется в виде многомерного куба, и обеспечивается возможность произвольно манипулировать ею и получать нужные информационные разрезы - отчеты. При этом конечный пользователь видит куб как многомерную динамическую таблицу, которая автоматически суммирует данные (факты) в различных разрезах (измерениях), и позволяет интерактивно управлять вычислениями и формой отчета. Выполнение этих операций обеспечивается OLAP -машиной (или машиной OLAP -вычислений).

На сегодняшний день в мире разработано множество продуктов, реализующих OLAP -технологии. Чтобы легче было ориентироваться среди них, используют классификации OLAP -продуктов: по способу хранения данных для анализа и по месту нахождения OLAP -машины. Рассмотрим подробнее каждую категорию OLAP -продуктов.

Классификация по способу хранения данных

Многомерные кубы строятся на основе исходных и агрегатных данных. И исходные и агрегатные данные для кубов могут храниться как в реляционных, так и многомерных базах данных. Поэтому в настоящее время применяются три способа хранения данных: MOLAP (Multidimensional OLAP ), ROLAP (Relational OLAP ) и HOLAP (Hybrid OLAP ). Соответственно, OLAP -продукты по способу хранения данных делятся на три аналогичные категории:

1. В случае MOLAP , исходные и агрегатные данные хранятся в многомерной БД или в многомерном локальном кубе.

2. В ROLAP -продуктах исходные данные хранятся в реляционных БД или в плоских локальных таблицах на файл-сервере. Агрегатные данные могут помещаться в служебные таблицы в той же БД. Преобразование данных из реляционной БД в многомерные кубы происходит по запросу OLAP -средства.

3. В случае использования HOLAP архитектуры исходные данные остаются в реляционной базе, а агрегаты размещаются в многомерной. Построение OLAP -куба выполняется по запросу OLAP -средства на основе реляционных и многомерных данных.

Классификация по месту размещения OLAP -машины.

По этому признаку OLAP -продукты делятся на OLAP -серверы и OLAP -клиенты:

· В серверных OLAP -средствах вычисления и хранение агрегатных данных выполняются отдельным процессом - сервером. Клиентское приложение получает только результаты запросов к многомерным кубам, которые хранятся на сервере. Некоторые OLAP -серверы поддерживают хранение данных только в реляционных базах, некоторые - только в многомерных. Многие современные OLAP -серверы поддерживают все три способа хранения данных: MOLAP , ROLAP и HOLAP .

MOLAP.

MOLAP - это Multidimensional On-Line Analytical Processing, то есть Многомерный OLAP. Это означает, что сервер для хранения данных использует многомерную базу данных (МБД). Смысл использования МБД очевиден. Она может эффективно хранить многомерные по своей природе данные, обеспечивая средства быстрого обслуживания запросов к базе данных. Данные передаются от источника данных в многомерную базу данных, а затем база данных подвергается агрегации. Предварительный расчет - это то, что ускоряет OLAP-запросы, поскольку расчет сводных данных уже произведен. Время запроса становится функцией исключительно времени, необходимого для доступа к отдельному фрагменту данных и выполнения расчета. Этот метод поддерживает концепцию, согласно которой работа производится единожды, а результаты затем используются снова и снова. Многомерные базы данных являются относительно новой технологией. Использование МБД имеет те же недостатки, что и большинство новых технологий. А именно - они не так устойчивы, как реляционные базы данных (РБД), и в той же мере не оптимизированы. Другое слабое место МБД заключается в невозможности использовать большинство многомерных баз в процессе агрегации данных, поэтому требуется время для того, чтобы новая информация стала доступна для анализа.

ROLAP.

ROLAP - это Relational On-Line Analytical Processing, то есть Реляционный OLAP. Термин ROLAP обозначает, что OLAP-сервер базируется на реляционной базе данных. Исходные данные вводятся в реляционную базу данных, обычно по схеме "звезда" или схеме "снежинка", что способствует сокращению времени извлечения. Сервер обеспечивает многомерную модель данных с помощью оптимизированных SQL-запросов.

Существует ряд причин для выбора именно реляционной, а не многомерной базы данных. РБД - это хорошо отработанная технология, имеющая множество возможностей для оптимизации. Использование в реальных условиях дало в результате более проработанный продукт. К тому же, РБД поддерживают более крупные объемы данных, чем МБД. Они как раз и спроектированы для таких объемов. Основным аргументом против РБД является сложность запросов, необходимых для получения информации из большой базы данных с помощью SQL. Неопытный SQL-программист мог бы с легкостью обременить ценные системные ресурсы попытками выполнить какой-нибудь подобный запрос, который в МБД выполняется гораздо проще.

Агрегированные/Предварительно агрегированные данные.

Быстрая реализация запросов является императивом для OLAP. Это один из базовых принципов OLAP - способность интуитивно манипулировать данными требует быстрого извлечения информации. В целом, чем больше вычислений необходимо произвести, чтобы получить фрагмент информации, тем медленнее происходит отклик. Поэтому, чтобы сохранить маленькое время реализации запросов, фрагменты информации, обращение к которым обычно происходит наиболее часто, но которые при этом требуют вычисления, подвергаются предварительной агрегации. То есть они подсчитываются и затем хранятся в базе данных в качестве новых данных. В качестве примера типа данных, который допустимо рассчитать заранее, можно привести сводные данные - например, показатели продаж по месяцам, кварталам или годам, для которых действительно введенными данными являются ежедневные показатели.

Различные поставщики придерживаются различных методов отбора параметров, требующих предварительной агрегации и числа предварительно вычисляемых величин. Подход к агрегации влияет одновременно и на базу данных и на время реализации запросов. Если вычисляется больше величин, вероятность того, что пользователь запросит уже вычисленную величину, возрастает, и поэтому время отклика сократиться, так как не придется запрашивать изначальную величину для вычисления. Однако, если вычислить все возможные величины - это не лучшее решение - в таком случае существенно возрастает размер базы данных, что сделает ее неуправляемой, да и время агрегации будет слишком большим. К тому же, когда в базу данных добавляются числовые значения, или если они изменяются, информация эта должна отражаться на предварительно вычисленных величинах, зависящих от новых данных. Таким образом, и обновление базы может также занять много времени в случае большого числа предварительно вычисляемых величин. Поскольку обычно во время агрегации база данных работает автономно, желательно, чтобы время агрегации было не слишком длительным.

· OLAP -клиент устроен по-другому. Построение многомерного куба и OLAP -вычисления выполняются в памяти клиентского компьютера. OLAP -клиенты также делятся на ROLAP и MOLAP . А некоторые могут поддерживать оба варианта доступа к данным.

У каждого из этих подходов, есть свои "плюсы" и "минусы". Вопреки распространенному мнению о преимуществах серверных средств перед клиентскими, в целом ряде случаев применение OLAP -клиента для пользователей может оказаться эффективнее и выгоднее использования OLAP -сервера.

Разработка аналитических приложений с помощью клиентских OLAP-средств – процесс быстрый и не требующий специальной подготовки исполнителя. Пользователь, знающий физическую реализацию базы данных, может разработать аналитическое приложение самостоятельно, без привлечения ИТ-специалиста .

При использовании OLAP-сервера необходимо изучить 2 разные системы, иногда от различных поставщиков, – для создания кубов на сервере, и для разработки клиентского приложения.

OLAP-клиент предоставляет единый визуальный интерфейс для описания кубов и настройки к ним пользовательских интерфейсов.

Итак, в каких случаях применение OLAP-клиента для пользователей может оказаться эффективнее и выгоднее использования OLAP-сервера?

· Экономическая целесообразность применения OLAP -сервера возникает, когда объемы данных очень велики и непосильны для OLAP -клиента, иначе более оправдано применение последнего. В этом случае OLAP -клиент сочетает в себе высокие характеристики производительности и низкую стоимость.

· Мощные ПК аналитиков – еще один довод в пользу OLAP -клиентов. При применении OLAP -сервера эти мощности не используются.

Среди преимуществ OLAP-клиентов можно также назвать следующее:

· Затраты на внедрение и сопровождение OLAP -клиента существенно ниже, чем затраты на OLAP -сервер.

· При использовании OLAP -клиента со встроенной машиной передача данных по сети производится один раз. При выполнении OLAP -операций новых потоков данных не порождается.

5. Принципы работы OLAP -клиентов.

Рассмотрим процесс создания OLAP-приложения с помощью клиентского инструментального средства (рис. 1).

Рисунок 1. Создание OLAP-приложения с помощью клиентского ROLAP-средства

Принцип работы ROLAP-клиентов – предварительное описание семантического слоя, за которым скрывается физическая структура исходных данных. При этом источниками данных могут быть: локальные таблицы, РСУБД. Список поддерживаемых источников данных определяется конкретным программным продуктом. После этого пользователь может самостоятельно манипулировать понятными ему объектами в терминах предметной области для создания кубов и аналитических интерфейсов.

Принцип работы клиента OLAP-сервера иной. В OLAP-сервере при создании кубов пользователь манипулирует физическими описаниями БД. При этом в самом кубе создаются пользовательские описания. Клиент OLAP-сервера настраивается только на куб.

При создании семантического слоя источники данных – таблицы Sales и Deal – описываются понятными конечному пользователю терминами и превращаются в «Продукты» и «Сделки». Поле «ID» из таблицы «Продукты» переименовывается в «Код», а «Name » - в «Товар» и т.д.

Затем создается бизнес-объект «Продажи». Бизнес-объект – это плоская таблица, на основе которой формируется многомерный куб. При создании бизнес-объекта таблицы «Продукты» и «Сделки» объединяются по полю «Код» товара. Поскольку для отображения в отчете не потребуются все поля таблиц – бизнес-объект использует только поля «Товар», «Дата» и «Сумма».

В нашем примере на базе бизнес-объекта «Продажи» создан отчет по продажам товаров по месяцам.

При работе с интерактивным отчетом пользователь может задавать условия фильтрации и группировки такими же простыми движениями «мышью». В этот момент ROLAP-клиент обращается к данным в кэше . Клиент же OLAP-сервера генерирует новый запрос к многомерной базе данных. Например, применив в отчете о продажах фильтр по товарам, можно получить отчет о продажах интересующих нас товаров.

Все настройки OLAP-приложения могут храниться в выделенном репозитории метаданных, в приложении или в системном репозитории многомерной базы данных. Реализация зависит от конкретного программного продукта.

Все, что включается в состав этих приложений, представляет собой стандартный взгляд на интерфейс, заранее определенные функции и структуру, а также быстрые решения для более или менее стандартных ситуаций. Например, популярны финансовые пакеты. Заранее созданные финансовые приложения позволят специалистам использовать привычные финансовые инструменты без необходимости проектировать структуру базы данных или общепринятые формы и отчеты.

Интернет является новой формой клиента. Кроме того, он несет на себе печать новых технологий; множество интернет-решений существенно отличаются по своим возможностям в целом и в качестве OLAP-решения - в частности. Существует масса преимуществ в формировании OLAP-отчетов через Интернет. Наиболее существенным представляется отсутствие необходимости в специализированном программном обеспечении для доступа к информации. Это экономит предприятию кучу времени и денег.

6. Выбор архитектуры OLAP-приложения.

При реализации информационно-аналитической системы важно не ошибиться в выборе архитектуры OLAP-приложения. Дословный перевод термина On-Line Analytical Process - «оперативная аналитическая обработка» - часто воспринимается буквально в том смысле, что поступающие в систему данные оперативно анализируются. Это заблуждение - оперативность анализа никак не связана с реальным временем обновления данных в системе. Эта характеристика относится к времени реакции OLAP-системы на запросы пользователя. При этом зачастую анализируемые данные представляют собой снимок информации «на вчерашний день», если, например, данные в хранилищах обновляются раз в сутки.

В этом контексте более точен перевод OLAP как «интерактивная аналитическая обработка». Именно возможность анализа данных в интерактивном режиме отличает OLAP-системы от систем подготовки регламентированных отчетов.

Другой особенностью интерактивной обработки в формулировке родоначальника OLAP Э. Кодда является возможность «объединять, просматривать и анализировать данные с точки зрения множественности измерений, т. е. самым понятным для корпоративных аналитиков способом». У самого Кодда термин OLAP обозначает исключительно конкретный способ представления данных на концептуальном уровне - многомерный. На физическом уровне данные могут храниться в реляционных базах данных, однако на деле OLAP-инструменты, как правило, работают с многомерными базами данных, в которых данные упорядочены в виде гиперкуба (рис. 1).

Рисунок 1. OLAP – куб (гиперкуб, метакуб )

При этом актуальность этих данных определяется моментом наполнения гиперкуба новыми данными.

Очевидно, что время формирования многомерной базы данных существенно зависит от объема загружаемых в нее данных, поэтому разумно ограничить этот объем. Но как при этом не сузить возможности анализа и не лишить пользователя доступа ко всей интересующей информации? Существует два альтернативных пути: Analyze then query («Сначала проанализируй - затем запроси дополнительную информацию») и Query then analyze («Сначала запроси данные - затем анализируй»).

Последователи первого пути предлагают загружать в многомерную базу данных обобщенную информацию, например, месячные, квартальные, годовые итоги по подразделениям. А при необходимости детализации данных пользователю предлагается сформировать отчет по реляционной базе, содержащей требуемую выборку, например, по дням для данного подразделения или по месяцам и сотрудникам выбранного подразделения.

Сторонники второго пути, напротив, предлагают пользователю, прежде всего, определиться с данными, которые он собирается анализировать и именно их загружать в микрокуб - небольшую многомерную базу данных. Оба подхода отличаются на концептуальном уровне и имеют свои достоинства и недостатки.

К достоинствам второго подхода следует отнести «свежесть» информации, которую пользователь получает в виде многомерного отчета - «микрокуба ». Микрокуб формируется на основе только что запрошенной информации из актуальной реляционной базы данных. Работа с микрокубом осуществляется в интерактивном режиме - получение срезов информации и ее детализация в рамках микрокуба осуществляется моментально. Другим положительным моментом является то, что проектирование структуры и наполнение микрокуба осуществляется пользователем «на лету», без участия администратора баз данных. Однако подход страдает и серьезными недостатками. Пользователь, не видит общей картины и должен заранее определяться с направлением своего исследования. В противном случае запрошенный микрокуб может оказаться слишком мал и не содержать всех интересующих данных, а пользователю придется запрашивать новый микрокуб , затем новый, затем еще и еще. Подход Query then analyze реализует инструментальное средство BusinessObjects одноименной компании и инструментальные средства платформы Контур компании Intersoft Lab .

При подходе Analyze then query объем данных, загружаемых в многомерную базу данных, может быть достаточно велик, наполнение должно выполняться по регламенту и может занимать достаточно много времени. Однако все эти недостатки окупаются впоследствии, когда пользователь имеет доступ практически ко всем необходимым данным в любой комбинации. Обращение к исходным данным в реляционной базе данных осуществляется лишь в крайнем случае, когда необходима детальная информация, например, по конкретной накладной.

На работе единой многомерной базы данных практически не сказывается количество обращающихся к ней пользователей. Они лишь читают имеющиеся там данные в отличие от подхода Query then analyze , при котором количество микрокубов в предельном случае может расти с той же скоростью, что и количество пользователей.

При данном подходе увеличивается нагрузка на ИТ-службы , которые кроме реляционных вынуждены обслуживать еще и многомерные базы данных. Именно эти службы несут ответственность за своевременное автоматическое обновление данных в многомерных базах данных.

Наиболее яркими представителями подхода «Analyze then query » являются инструментальные средства PowerPlay и Impromptu компании Cognos .

Выбор и подхода, и инструмента его реализующего, зависит в первую очередь от преследуемой цели: всегда приходится балансировать между экономией бюджета и повышением качества обслуживания конечных пользователей. При этом надо учитывать, что в стратегическом плане создание информационно-аналитических систем преследует цели достижения конкурентного преимущества, а не избежания расходов на автоматизацию. Например, корпоративная информационно-аналитическая система может предоставлять необходимую, своевременную и достоверную информацию о компании, публикация которой для потенциальных инвесторов обеспечит прозрачность и предсказуемость данной компании, что неизбежно станет условием ее инвестиционной привлекательности.

7. Сферы применения OLAP-технологий.

OLAP применим везде, где есть задача анализа многофакторных данных. Вообще, при наличии некоторой таблицы с данными, в которой есть хотя бы одна описательная колонка (измерение) и одна колонка с цифрами (меры или факты) OLAP-инструмент, как правило, будет эффективным средством анализа и генерации отчетов.

Рассмотрим некоторые сферы применения OLAP-технологий, взятые из реальной жизни.

1. Продажи.

На основе анализа структуры продаж решаются вопросы необходимые для принятия управленческих решений: об изменении ассортимента товаров, цен, закрытии и открытии магазинов, филиалов, расторжении и подписании договоров с дилерами, проведения или прекращения рекламных кампаний и т.д.

2. Закупки.

Задача обратно противоположная анализу продаж. Многие предприятия закупают комплектующие и материалы у поставщиков. Торговые предприятия закупают товары для перепродажи. Возможных задач при анализе закупок множество, от планирования денежных средств на основе прошлого опыта, до контроля за менеджерами , выбирающими поставщиков.

3. Цены.

С анализом закупок смыкается анализ рыночных цен. Целью этого анализа является оптимизация расходов, выбор наиболее выгодных предложений.

4. Маркетинг.

Под маркетинговым анализом будем иметь ввиду только область анализа покупателей или клиентов-потребителей услуг. Задачей этого анализа является правильное позиционирование товара, выявление групп покупателей для целевой рекламы, оптимизация ассортимента. Задача OLAP в данном случае - дать пользователю инструмент быстрого, со скоростью мысли, получения ответов на вопросы, интуитивно возникающие по ходу анализа данных.

5. Склад.

Анализ структуры остатков на складе в разрезе видов товаров, складов, анализ сроков хранения товаров, анализ отгрузки по получателям и многие другие важные для предприятия виды анализа возможны при наличии в организации складского учета.

6. Движение денежных средств.

Это целая область анализа, имеющая множество школ и методик. OLAP-технология может служить инструментом реализации или усовершенствования этих методик, но никак не их заменой. Анализируются денежные обороты безналичных и наличных средств в р азрезе бизнес-операций , контрагентов, валют и времени с целью оптимизации потоков, обеспечения ликвидности, и т.д. Состав измерений сильно зависит от особенностей бизнеса, отрасли, методики.

7. Бюджет.

Одна из самых благодатных областей применения OLAP-технологий. Не даром ни одна современная система бюджетирования не считается завершенной без наличия в ее составе OLAP-инструментария для анализа бюджета. Большинство бюджетных отчетов легко строятся на основе OLAP-систем. При этом отчеты отвечают на очень широкую гамму вопросов: анализ структуры расходов и доходов, сравнение расходов по определенным статьям у разных подразделений, анализ динамики и тенденций расходов на определенные статьи, анализ себестоимости и прибыли.

8. Бухгалтерские счета.

Классический балансовый отчет, состоящий из номера счета и содержащий входящие остатки, обороты и исходящие остатки может быть отлично проанализирован в OLAP-системе. Кроме того, OLAP-система может автоматически и очень быстро вычислять консолидированные балансы многофилиальной организации, балансы за месяц, квартал и год, агрегированные балансы по иерархии счетов, аналитические балансы на основании аналитических признаков.

9. Финансовая отчетность.

Технологично построенная система отчетности есть ни что иное, как набор именованных показателей со значениями на дату, которые требуется сгруппировать и просуммировать в различных разрезах для получения конкретных отчетов. Когда это так, то отображение и печать отчетов наиболее просто и дешево реализуются в OLAP-системах. В любом случае система внутренней отчетности предприятия не так консервативна и может быть перестроена в целях экономии средств на технические работы по созданию отчетов и получения возможностей многомерного оперативного анализа.

10. Посещаемость сайта.

Лог-файл Интернет-сервера многомерен по природе, а значит подходит для OLAP-анализа. Фактами являются: количество посещений, количество хитов, время проведенное на странице и другая информация, имеющаяся в логе.

11. Объемы производства.

Это еще один пример статистического анализа. Таким образом, можно анализировать объемы выращенного картофеля, выплавленной стали, произведенного товара.

12. Потребление расходных материалов.

Представьте себе завод, состоящий из десятков цехов, в которых расходуются охлаждающие, промывочные жидкости, масла, ветошь, наждачная бумага - сотни наименований расходных материалов. Для точного планирования, оптимизации издержек требуется тщательный анализ фактического потребления расходных материалов.

13. Использование помещений.

Еще один вид статистического анализа. Примеры: анализ загруженности учебных аудиторий, сдаваемых в аренду зданий и помещений, использования залов для конференций и пр.

14. Текучесть кадров на предприятии.

Анализ текучести кадров на предприятии в разрезе филиалов, отделов, профессий, уровня образования, пола, возраста, времени.

15. Пассажирские перевозки.

Анализ количества проданных билетов и сумм в разрезе сезонов, направлений, видов вагонов (классов), типов поездов (самолетов).

Этим списком не ограничиваются сферы применения OLAP - технологий. Для примера рассмотрим технологию OLAP -анализа в сфере продаж.

8. Пример использования OLAP -технологий для анализа в сфере продаж.

Проектирование многомерного представления данных для OLAP -анализа начинается с формирования карты измерений. Например, при анализе продаж может быть целесообразно, выделить отдельные части рынка (развивающиеся, стабильные, крупные и мелкие потребители, вероятность появления новых потребителей и т.п.) и оценить объемы продаж по продуктам, территориям, покупателям, сегментам рынка, каналам сбыта и размерам заказов. Эти направления образуют координатную сетку многомерного представления продаж - структуру его измерений.

Поскольку деятельность любого предприятия протекает во времени, первый вопрос, который возникает при анализе, это вопрос о динамике развития бизнеса. Правильная организация оси времени позволит качественно ответить на этот вопрос. Обычно ось времени делится на годы, кварталы и месяцы. Возможно еще большее дробление на недели и дни. Структура временного измерения формируется с учетом периодичности поступления данных; может обуславливаться также периодичностью востребования информации.

Измерение «группы товаров» разрабатывается так, чтобы в максимальной степени отразить структуру продаваемой продукции. При этом важно соблюсти определенный баланс, чтобы, с одной стороны, избежать излишней детализации (количество групп должно быть обозримым), а с другой - не упустить существенный сегмент рынка.

Измерение «Клиенты» отражает структуру продаж по территориально-географическому признаку. В каждом измерении могут существовать свои ие рархии, например, в данном измерении это может быть структура: Страны – Регионы – Города – Клиенты.

Для анализа эффективности деятельности подразделений следует создать свое измерение. Например, можно выделить два уровня иерархии: департаменты и входящие в них отделы, что и должно найти отражение в измерении «Подразделения».

По сути, измерения «Время», «Товары», «Заказчики» достаточно полно определяют пространство предметной области.

Дополнительно, полезно разбить это пространство на условные области, взяв за основу вычисляемые характеристики, например, диапазоны объема сделок в стоимостном выражении. Тогда весь бизнес можно разделить на ряд стоимостных диапазонов, в котором он осуществляется. В данном примере можно ограничиться следующими показателями: суммами продаж товаров, количеством проданных товаров, величиной дохода, количеством сделок, количеством клиентов, объемом закупок у производителей.

OLAP – куб для анализа будет иметь вид (рис. 2):

Рисунок 2. OLAP – куб для анализа объема продаж

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. Куб OLAP совсем не обязательно должен быть трехмерным. Он может быть и двух- , и многомерным - в зависимости от решаемой задачи. Серьезные OLAP-продукты рассчитаны на количество измерений порядка 20. Более простые настольные приложения поддерживают где-то 6 измерений.

Должны быть заполнены далеко не все элементы куба: если нет информации о продажах Товара 2 Клиенту 3 в третьем квартале, значение в соответствующей ячейке просто не будет определено.

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. Аналитик как бы берет и "разрезает" измерения куба по интересующим его меткам. Этим способом аналитик получает двумерный срез куба (отчет) и с ним работает. Структура отчета представлена на рисунке 3.

Рисунок 3. Структура аналитического отчета

Разрежем наш OLAP – куб и получим отчет о продажах за третий квартал, он будет иметь следующий вид (рис.4).

Рисунок 4. Отчет о продажах за третий квартал

Можно разрезать куб вдоль другой оси и получить отчет о продажах группы товаров 2 в течение года (рис. 5).

Рисунок 5. Поквартальный отчет о продажах товара 2

Аналогично можно проанализировать отношения с клиентом 4, разрезав куб по метке Клиенты (рис. 6)

Рисунок 6. Отчет о поставках товаров клиенту 4

Можно детализировать отчет по месяцам или говорить о поставках товаров в определенный филиал клиента.

В цикле статей «Введение в базы данных», публиковавшемся в последнее время (см. КомпьютерПресс №3’2000 - 3’2001), мы обсуждали различные технологии и программные средства, применяемые при создании информационных систем - настольные и серверные СУБД, средства проектирования данных, средства разработки приложений, а также Business Intelligence - средства анализа и обработки данных масштаба предприятия, которые в настоящее время становятся все более популярными в мире, в том числе и в нашей стране. Отметим, однако, что вопросы применения средств Business Intelligence и технологии, используемые при создании приложений такого класса, в отечественной литературе пока еще освещены недостаточно. В новом цикле статей мы попробуем восполнить этот пробел и рассказать о том, что представляют собой технологии, лежащие в основе подобных приложений. В качестве примеров реализации мы будем использовать в основном OLAP-технологии фирмы Microsoft (главным образом Analysis Services в Microsoft SQL Server 2000), но надеемся, что основная часть материала будет полезна и пользователям других средств.

Первая статья в данном цикле посвящена основам OLAP (On-Line Analytical Processing) - технологии многомерного анализа данных. В ней мы рассмотрим концепции хранилищ данных и OLAP, требования к хранилищам данных и OLAP-средствам, логическую организацию OLAP-данных, а также основные термины и понятия, применяемые при обсуждении многомерного анализа.

Что такое хранилище данных

Информационные системы масштаба предприятия, как правило, содержат приложения, предназначенные для комплексного многомерного анализа данных, их динамики, тенденций и т.п. Такой анализ в конечном итоге призван содействовать принятию решений. Нередко эти системы так и называются - системы поддержки принятия решений.

Принять любое управленческое решение невозможно не обладая необходимой для этого информацией, обычно количественной. Для этого необходимо создание хранилищ данных (Data warehouses), то есть процесс сбора, отсеивания и предварительной обработки данных с целью предоставления результирующей информации пользователям для статистического анализа (а нередко и создания аналитических отчетов).

Ральф Кимбалл (Ralph Kimball), один из авторов концепции хранилищ данных, описывал хранилище данных как «место, где люди могут получить доступ к своим данным» (см., например, Ralph Kimball, «The Data Warehouse Toolkit: Practical Techniques for Building Dimensional Data Warehouses», John Wiley & Sons, 1996 и «The Data Webhouse Toolkit: Building the Web-Enabled Data Warehouse», John Wiley & Sons, 2000). Он же сформулировал и основные требования к хранилищам данных:

• поддержка высокой скорости получения данных из хранилища;
• поддержка внутренней непротиворечивости данных;
• возможность получения и сравнения так называемых срезов данных (slice and dice);
• наличие удобных утилит просмотра данных в хранилище;
• полнота и достоверность хранимых данных;
• поддержка качественного процесса пополнения данных.

Удовлетворять всем перечисленным требованиям в рамках одного и того же продукта зачастую не удается. Поэтому для реализации хранилищ данных обычно используется несколько продуктов, одни их которых представляют собой собственно средства хранения данных, другие - средства их извлечения и просмотра, третьи - средства их пополнения и т.д.

Типичное хранилище данных, как правило, отличается от обычной реляционной базы данных. Во-первых, обычные базы данных предназначены для того, чтобы помочь пользователям выполнять повседневную работу, тогда как хранилища данных предназначены для принятия решений. Например, продажа товара и выписка счета производятся с использованием базы данных, предназначенной для обработки транзакций, а анализ динамики продаж за несколько лет, позволяющий спланировать работу с поставщиками, - с помощью хранилища данных.

Во-вторых, обычные базы данных подвержены постоянным изменениям в процессе работы пользователей, а хранилище данных относительно стабильно: данные в нем обычно обновляются согласно расписанию (например, еженедельно, ежедневно или ежечасно - в зависимости от потребностей). В идеале процесс пополнения представляет собой просто добавление новых данных за определенный период времени без изменения прежней информации, уже находящейся в хранилище.

И в-третьих, обычные базы данных чаще всего являются источником данных, попадающих в хранилище. Кроме того, хранилище может пополняться за счет внешних источников, например статистических отчетов.

Что такое OLAP

Системы поддержки принятия решений обычно обладают средствами предоставления пользователю агрегатных данных для различных выборок из исходного набора в удобном для восприятия и анализа виде. Как правило, такие агрегатные функции образуют многомерный (и, следовательно, нереляционный) набор данных (нередко называемый гиперкубом или метакубом), оси которого содержат параметры, а ячейки - зависящие от них агрегатные данные . Вдоль каждой оси данные могут быть организованы в виде иерархии, представляющей различные уровни их детализации. Благодаря такой модели данных пользователи могут формулировать сложные запросы, генерировать отчеты, получать подмножества данных.

Технология комплексного многомерного анализа данных получила название OLAP (On-Line Analytical Processing). OLAP - это ключевой компонент организации хранилищ данных. Концепция OLAP была описана в 1993 году Эдгаром Коддом, известным исследователем баз данных и автором реляционной модели данных (см. E.F. Codd, S.B. Codd, and C.T.Salley, Providing OLAP (on-line analytical processing) to user-analysts: An IT mandate. Technical report, 1993). В 1995 году на основе требований, изложенных Коддом, был сформулирован так называемый тест FASMI (Fast Analysis of Shared Multidimensional Information - быстрый анализ разделяемой многомерной информации), включающий следующие требования к приложениям для многомерного анализа:

• 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.

Следует отметить, что OLAP-функциональность может быть реализована различными способами, начиная с простейших средств анализа данных в офисных приложениях и заканчивая распределенными аналитическими системами, основанными на серверных продуктах. Но прежде чем говорить о различных реализациях этой функциональности, давайте рассмотрим, что же представляют собой кубы OLAP с логической точки зрения.

Многомерные кубы

В данном разделе мы более подробно рассмотрим концепцию OLAP и многомерных кубов. В качестве примера реляционной базы данных, который мы будем использовать для иллюстрации принципов OLAP, воспользуемся базой данных Northwind, входящей в комплекты поставки Microsoft SQL Server или Microsoft Access и представляющей собой типичную базу данных, хранящую сведения о торговых операциях компании, занимающейся оптовыми поставками продовольствия. К таким данным относятся сведения о поставщиках, клиентах, компаниях, осуществляющих доставку, список поставляемых товаров и их категорий, данные о заказах и заказанных товарах, список сотрудников компании. Подробное описание базы данных Northwind можно найти в справочных системах Microsoft SQL Server или Microsoft Access - здесь за недостатком места мы его не приводим.

Для рассмотрения концепции OLAP воспользуемся представлением Invoices и таблицами Products и Categories из базы данных Northwind, создав запрос, в результате которого получим подробные сведения о всех заказанных товарах и выписанных счетах:

SELECT dbo.Invoices.Country, dbo.Invoices.City, dbo.Invoices.CustomerName, dbo.Invoices.Salesperson, dbo.Invoices.OrderDate, dbo.Categories.CategoryName, dbo.Invoices.ProductName, dbo.Invoices.ShipperName, dbo.Invoices.ExtendedPrice FROM dbo.Products INNER JOIN dbo.Categories ON dbo.Products.CategoryID = dbo.Categories.CategoryID INNER JOIN dbo.Invoices ON dbo.Products.ProductID = dbo.Invoices.ProductID

В Access 2000 аналогичный запрос имеет вид:

SELECT Invoices.Country, Invoices.City, Invoices.Customers.CompanyName AS CustomerName, Invoices.Salesperson, Invoices.OrderDate, Categories.CategoryName, Invoices.ProductName, Invoices.Shippers.CompanyName AS ShipperName, Invoices.ExtendedPrice FROM Categories INNER JOIN (Invoices INNER JOIN Products ON Invoices.ProductID = Products.ProductID) ON Categories.CategoryID = Products.CategoryID;

Этот запрос обращается к представлению Invoices, содержащему сведения обо всех выписанных счетах, а также к таблицам Categories и Products, содержащим сведения о категориях продуктов, которые заказывались, и о самих продуктах соответственно. В результате этого запроса мы получим набор данных о заказах, включающий категорию и наименование заказанного товара, дату размещения заказа, имя сотрудника, выписавшего счет, город, страну и название компании-заказчика, а также наименование компании, отвечающей за доставку.

Для удобства сохраним этот запрос в виде представления, назвав его Invoices1. Результат обращения к этому представлению приведен на рис. 1 .

Какие агрегатные данные мы можем получить на основе этого представления? Обычно это ответы на вопросы типа:

• Какова суммарная стоимость заказов, сделанных клиентами из Франции?
• Какова суммарная стоимость заказов, сделанных клиентами из Франции и доставленных компанией Speedy Express?
• Какова суммарная стоимость заказов, сделанных клиентами из Франции в 1997 году и доставленных компанией Speedy Express?

Переведем эти вопросы в запросы на языке SQL (табл. 1).

Результатом любого из перечисленных выше запросов является число. Если в первом из запросов заменить параметр ‘France’ на ‘Austria’ или на название иной страны, можно снова выполнить этот запрос и получить другое число. Выполнив эту процедуру со всеми странами, мы получим следующий набор данных (ниже показан фрагмент):

Country	SUM (ExtendedPrice)
Argentina	7327.3
Austria	110788.4
Belgium	28491.65
Brazil	97407.74
Canada	46190.1
Denmark	28392.32
Finland	15296.35
France	69185.48
Germany	209373.6
…	…

Полученный набор агрегатных значений (в данном случае - сумм) может быть интерпретирован как одномерный набор данных. Этот же набор данных можно получить и в результате запроса с предложением GROUP BY следующего вида:

SELECT Country, SUM (ExtendedPrice) FROM invoices1 GROUP BY Country

Теперь обратимся ко второму из приведенных выше запросов, который содержит два условия в предложении WHERE. Если выполнять этот запрос, подставляя в него все возможные значения параметров Country и ShipperName, мы получим двухмерный набор данных следующего вида (ниже показан фрагмент):

	ShipperName
Country	Federal Shipping	Speedy Express	United Package
Argentina	1 210.30	1 816.20	5 092.60
Austria	40 870.77	41 004.13	46 128.93
Belgium	11 393.30	4 717.56	17 713.99
Brazil	16 514.56	35 398.14	55 013.08
Canada	19 598.78	5 440.42	25 157.08
Denmark	18 295.30	6 573.97	7 791.74
Finland	4 889.84	5 966.21	7 954.00
France	28 737.23	21 140.18	31 480.90
Germany	53 474.88	94 847.12	81 962.58
…	…	…	…

Такой набор данных называется сводной таблицей (pivot table) или кросс-таблицей (cross table, crosstab). Создавать подобные таблицы позволяют многие электронные таблицы и настольные СУБД - от Paradox для DOS до Microsoft Excel 2000. Вот так, например, выглядит подобный запрос в Microsoft Access 2000:

TRANSFORM Sum(Invoices1.ExtendedPrice) AS SumOfExtendedPrice SELECT Invoices1.Country FROM Invoices1 GROUP BY Invoices1.Country PIVOT Invoices1.ShipperName;

Агрегатные данные для подобной сводной таблицы можно получить и с помощью обычного запроса GROUP BY:

SELECT Country,ShipperName, SUM (ExtendedPrice) FROM invoices1 GROUP BY COUNTRY,ShipperName Отметим, однако, что результатом этого запроса будет не сама сводная таблица, а лишь набор агрегатных данных для ее построения (ниже показан фрагмент):

Country	ShipperName	SUM (ExtendedPrice)
Argentina	Federal Shipping	845.5
Austria	Federal Shipping	35696.78
Belgium	Federal Shipping	8747.3
Brazil	Federal Shipping	13998.26
…	…	…

Третий из рассмотренных выше запросов имеет уже три параметра в условии WHERE. Варьируя их, мы получим трехмерный набор данных (рис. 2).

Ячейки куба, показанного на рис. 2 , содержат агрегатные данные, соответствующие находящимся на осях куба значениям параметров запроса в предложении WHERE.

Можно получить набор двухмерных таблиц с помощью сечения куба плоскостями, параллельными его граням (для их обозначения используют термины cross-sections и slices).

Очевидно, что данные, содержащиеся в ячейках куба, можно получить и с помощью соответствующего запроса с предложением GROUP BY. Кроме того, некоторые электронные таблицы (в частности, Microsoft Excel 2000) также позволяют построить трехмерный набор данных и просматривать различные сечения куба, параллельные его грани, изображенной на листе рабочей книги (workbook).

Если в предложении WHERE содержится четыре или более параметров, результирующий набор значений (также называемый OLAP-кубом) может быть 4-мерным, 5-мерным и т.д.

Рассмотрев, что представляют собой многомерные OLAP-кубы, перейдем к некоторым ключевым терминам и понятиям, используемым при многомерном анализе данных.

Некоторые термины и понятия

Наряду с суммами в ячейках OLAP-куба могут содержаться результаты выполнения иных агрегатных функций языка SQL, таких как MIN, MAX, AVG, COUNT, а в некоторых случаях - и других (дисперсии, среднеквадратичного отклонения и т.д.). Для описания значений данных в ячейках используется термин summary (в общем случае в одном кубе их может быть несколько), для обозначения исходных данных, на основе которых они вычисляются, - термин measure, а для обозначения параметров запросов - термин dimension (переводимый на русский язык обычно как «измерение», когда речь идет об OLAP-кубах, и как «размерность», когда речь идет о хранилищах данных). Значения, откладываемые на осях, называются членами измерений (members).

Говоря об измерениях, следует упомянуть о том, что значения, наносимые на оси, могут иметь различные уровни детализации. Например, нас может интересовать суммарная стоимость заказов, сделанных клиентами в разных странах, либо суммарная стоимость заказов, сделанных иногородними клиентами или даже отдельными клиентами. Естественно, результирующий набор агрегатных данных во втором и третьем случаях будет более детальным, чем в первом. Заметим, что возможность получения агрегатных данных с различной степенью детализации соответствует одному из требований, предъявляемых к хранилищам данных, - требованию доступности различных срезов данных для сравнения и анализа.

Поскольку в рассмотренном примере в общем случае в каждой стране может быть несколько городов, а в городе - несколько клиентов, можно говорить об иерархиях значений в измерениях. В этом случае на первом уровне иерархии располагаются страны, на втором - города, а на третьем - клиенты (рис. 3).

Отметим, что иерархии могут быть сбалансированными (balanced), как, например, иерархия, представленная на рис. 3 , а также иерархии, основанные на данных типа «дата-время», и несбалансированными (unbalanced). Типичный пример несбалансированной иерархии - иерархия типа «начальник-подчиненный» (ее можно построить, например, используя значения поля Salesperson исходного набора данных из рассмотренного выше примера), представлен на рис. 4 .

Иногда для таких иерархий используется термин Parent-child hierarchy.

Существуют также иерархии, занимающие промежуточное положение между сбалансированными и несбалансированными (они обозначаются термином ragged - «неровный»). Обычно они содержат такие члены, логические «родители» которых находятся не на непосредственно вышестоящем уровне (например, в географической иерархии есть уровни Country, City и State, но при этом в наборе данных имеются страны, не имеющие штатов или регионов между уровнями Country и City; рис. 5).

Отметим, что несбалансированные и «неровные» иерархии поддерживаются далеко не всеми OLAP-средствами. Например, в Microsoft Analysis Services 2000 поддерживаются оба типа иерархии, а в Microsoft OLAP Services 7.0 - только сбалансированные. Различным в разных OLAP-средствах может быть и число уровней иерархии, и максимально допустимое число членов одного уровня, и максимально возможное число самих измерений.

Заключение

В данной статье мы ознакомились с основами OLAP. Мы узнали следующее:

• Назначение хранилищ данных - предоставление пользователям информации для статистического анализа и принятия управленческих решений.
• Хранилища данных должны обеспечивать высокую скорость получения данных, возможность получения и сравнения так называемых срезов данных, а также непротиворечивость, полноту и достоверность данных.
• OLAP (On-Line Analytical Processing) является ключевым компонентом построения и применения хранилищ данных. Эта технология основана на построении многомерных наборов данных - OLAP-кубов, оси которого содержат параметры, а ячейки - зависящие от них агрегатные данные.
• Приложения с OLAP-функциональностью должны предоставлять пользователю результаты анализа за приемлемое время, осуществлять логический и статистический анализ, поддерживать многопользовательский доступ к данным, осуществлять многомерное концептуальное представление данных и иметь возможность обращаться к любой нужной информации.

Кроме того, мы рассмотрели основные принципы логической организации OLAP-кубов, а также узнали основные термины и понятия, применяемые при многомерном анализе. И наконец, мы выяснили, что представляют собой различные типы иерархий в измерениях OLAP-кубов.

В следующей статье данного цикла мы рассмотрим типичную структуру хранилищ данных, поговорим о том, что представляет собой клиентский и серверный OLAP, а также остановимся на некоторых технических аспектах многомерного хранения данных.

КомпьютерПресс 4"2001

Основная разница между фактами и информацией заключается в том, что данные мы получаем и принимаем к сведению, а информацию можем использовать с пользой. Грубо говоря, информация – это проанализированные и систематизированные данные. Благодаря вовремя полученной информации многим фирмам удается выстоять как в условиях финансового кризиса, так и при жесточайшей конкуренции. Мало собирать факты и иметь все нужные данные. Нужно еще уметь их анализировать. Для облегчения труда людей, призванных принимать важные бизнес-решения, были разработаны различные системы поддержки. Именно с этой целью были разработаны различные комплексные системы, позволяющие анализировать большие массивы разнородных данных и превращающие их в информацию, полезную для бизнес-пользователя. Новая область бизнес-аналитики направлен на повышение управления процессами бизнес-систем, путем использования хранилищ данных и технологий.

Рынок информационных систем для бизнеса предлагает сегодня разнообразный выбор решений, помогающих предприятию организовать управленческий учет, обеспечить оперативное управление производством и сбытом, осуществлять эффективное взаимодействие с заказчиками и поставщиками.

Отдельную нишу на рынке бизнес-систем занимают аналитические программные продукты, предназначенные для поддержки принятия решений на стратегическом уровне управления предприятием. Главное отличие таких инструментов от систем оперативного управления состоит в том, что последние обеспечивают управление предприятием в "режиме функционирования", то есть выполнения вполне определенной производственной программы, в то время как аналитические системы стратегического уровня помогают руководству предприятия вырабатывать решения в "режиме развития".

Масштабы проведенных изменений могут быть различными от глубокой реструктуризации до частичного обновления технологий на отдельных производственных участках, но, в любом случае, лица, принимающие решения рассматривают альтернативы развития, от которых зависит судьба предприятия в долгосрочной перспективе.

Какой бы мощной и развитой ни была информационная система предприятия, она не может помочь в решении этих вопросов, во-первых, потому, что настроена на стационарные, устоявшиеся бизнес-процессы, во-вторых, в ней нет, и не может быть информации для принятия решений относительно новых областей бизнеса, новых технологий, новых организационных решений.

Благодаря технологии обработки и анализа данных OLAP (On-Line Analytical Processing), любая организация может почти мгновенно (в течение пяти секунд) получить необходимые для работы данные. OLAP можно определить вкратце пятью ключевыми словами.

FAST (Быстрый) – это означает, что время поиска и выдачи необходимой информации занимает не более пяти секунд. Самые простые запросы обрабатываются за секунду, и лишь немногие сложные запросы имеют время обработки более двадцати секунд. Чтобы достичь такого результата, используются различные методы, от особых форм хранения данных до обширных предварительных вычислений. Таким образом, вы можете за минуту получить отчет, на подготовку которого ранее требовались дни.

ANALYSIS (Аналитический) говорит, что система может произвести любой анализ, как статистический, так и логический, и затем сохраняет его в доступном виде.

SHARED (Разделяемый) означает, что система обеспечивает требуемую конфиденциальность, вплоть до уровня ячейки

MULTIDIMENSIONAL (Многомерный) – является основной характеристикой OLAP. Система должна полностью поддерживать иерархии и множественные иерархии, так как именно таким образом логичнее всего вести анализ и бизнеса, и деятельности организаций.

INFORMATION (Информационная). Нужная информация должна быть доставлена туда, где она необходима.

При работе организации всегда скапливаются данные, связанные со сферой ее деятельности, которые порою хранятся в совершенно разных местах, и свести их воедино и непросто, и долго. Именно для того, чтобы ускорить получение данных для проверки возникающих бизнес-гипотез, и была разработана технология интерактивной аналитической обработки данных или OLAP. Основное назначение таких OLAP – систем – быстро отвечать на произвольные запросы пользователей. Такая необходимость часто возникает при разработке какого-то важного бизнес-проекта, когда разработчику необходимо возникшую рабочую гипотезу. Чаще всего нужная пользователю информация должна быть представлена в виде некоей зависимости – например, как зависит объем продаж от категории товара, от региона продаж, от времени года и так далее. Благодаря OLAP он имеет возможность сразу же получить необходимые данные в нужной компоновке за выбранный период.

Интерактивная технология OLAP позволяет преобразить огромные кипы отчетов и массу данных в полезную и точную информацию, которая в нужное время поможет работнику принять обоснованное деловое или финансовое решение.

Кроме этого, благодаря OLAP повышается эффективность обработки, а большие объемы отсортированной (агрегированной) информации пользователь может получить почти мгновенно. Благодаря OLAP пользователь может четко видеть, насколько эффективно работает его организация, имеет возможность быстро и гибко реагировать на внешние изменения, имеет возможности свести к минимуму финансовые потери своей организации. OLAP предоставляет точную информацию, которая повышает качество принимаемых решений.

Единственным недостатком систем бизнес-анализа является их высокая стоимость. Создание персонального информационного хранилища требует и времени, и больших денег.

Применение OLAP – технологии в бизнесе позволяет оперативно получить необходимую информацию, которая, по желанию пользователя, может быть представлена в привычном виде – отчетов, графиков или таблиц.

Процедуры системной интеграции бизнес-структур основаны на использовании совместных решений ERP, CRM и SCM. Во многих случаях системы поставляются разными производителями, а импортируемые данные должны пройти процедуру согласования данных и представления в виде гетерогенных данных. В бизнес среде предполагается однозначное требование - полный анализ данных, предполагающий просмотр консолидированных отчетов с разных точек зрения.

Различные производители имеют разные механизмы представления данных. Процедура гетерогенного представления подразумевает извлечение, трансформирование и загрузку (ETL). Например, в Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services проблема консолидации данных реализована с помощью Data Source Views – видов источников данных, описывающих аналитические модели представления.

Бизнес приложения на основе OLAP технологий, примеры продуктов. Наиболее часто встречаются следующие применения OLAP технологий:

Анализ данных.

Задача, для которой изначально использовались и до сих пор остаются самыми популярными OLAP средства. Многомерная модель данных, возможность анализировать значительные объёмы данных и быстрый отклик на запросы делают подобные системы незаменимыми для анализа продаж, маркетинговых мероприятий, дистрибуции и других задач с большим объёмом исходных данных.

Примеры продуктов: Microsoft Excel Pivot Tables, Microsoft Analysis Services, SAP BW, Oracle Essbase, Oracle OLAP, Cognos PowerPlay, MicroStrategy, Business Objects.

Финансовое планирование-бюджетирование.

Многомерная модель позволяет одновременно вводить данные и легко анализировать их (например, план факт анализ). Поэтому ряд современных продуктов класса CPM (Corporate Performance Management) используют OLAP%модели. Важная задача – многомерный обратный расчёт (backsolve, breakback, writeback), позволяющий рассчитать требуемые изменения детальных ячеек при изменении агрегированного значения. Это инструмент для анализа «что-если» (what-if), т.е. для проигрывания различных вариантов событий при планировании.

Примеры продуктов: Microsoft PerformancePint, Oracle EPB, Oracle OFA, Oracle Hyperion Planning, SAP SEM, Cognos Enterprise Planning, Geac.

Финансовая консолидация.

Консолидация данных согласно международным стандартам учёта, принимая во внимание доли владения, различные валюты и внутренние обороты – актуальная задача в связи с ужесточающимися требованиями проверяющих органов (SOX, Basel II) и выходом компаний на IPO. OLAP технологии позволяют ускорить расчёт консолидированных отчётов и повысить прозрачность всего процесса.

Примеры продуктов: Oracle FCH, Oracle Hyperion FM, Cognos Controller.

Хранилища данных и On-Line Analytical Processing (OLAP) технологии
являются важными элементами поддержки принятия бизнес решений, которые все чаще становится неотъемлемой частью любой отрасли. Применение OLAP технологий как инструмент для бизнес-аналитики дает больше контроля и своевременного доступа к стратегической
информации, которое способствует эффективному принятию решений.
Это предоставляет возможность для моделирования реальных прогнозов и более эффективное использование ресурсов. OLAP позволяет организации более оперативно реагировать на требованиям рынка.

Список литературы:

1. Erik Thomsen. OLAP Solutions: Building Multidimensional Information Systems Second Edition. Wiley Computer Publishing John Wiley & Sons, Inc., 2002.

2. OLAP council white paper, http://www.olapcouncil.org/research/whtpaply.htm

3. Gerd Stumme and Bernhard Ganter. Formal Concept Analysis _ Mathematical Foundations.

Онлайн-аналитическая обработка, или OLAP - это эффективная технология обработки данных, в результате чего на основе огромных массивов всевозможных данных выводится итоговая информация. Это мощный продукт, который помогает получать доступ, извлекать и просматривать информацию на ПК, анализируя ее с разных точек зрения.

OLAP - это инструмент, который обеспечивает стратегическую позицию долгосрочного планирования и рассматривает базовую информацию оперативных данных на перспективу 5, 10 и более лет. Данные хранятся в базе с размерностью, которая является их атрибутом. Пользователи могут просматривать один и тот же набор данных с разными атрибутами, в зависимости от целей анализа.

История OLAP

OLAP не является новой концепцией и используется уже на протяжении десятилетий. По сути, происхождение технологии отслеживается еще с 1962 года. Но термин был придуман только в 1993 году автором базы данных Тедом Коддомом, который также установил 12 правил для продукта. Как и во многих других приложениях, концепция подвергалась нескольким этапам эволюции.

История самой OLAP-технологии восходит к 1970 году, когда были выпущены информационные ресурсы Express и первый Olap-сервер. Они были приобретены Oracle в 1995 году и впоследствии стали основой онлайн-аналитической обработки многомерного вычислительного механизма, который известный компьютерный бренд предоставлял в своей базе данных. В 1992 году еще один известный онлайн-аналитический продукт обработки Essbase был выпущен компанией Arbor Software (приобретенной Oracle в 2007 году).

В 1998 году Microsoft выпустила онлайн-аналитический сервер обработки данных MS Analysis Services. Это способствовало популярности технологии и побудило разработку других продуктов. Сегодня функционируют несколько всемирно известных поставщиков, предлагающих Olap-приложения, в том числе IBM, SAS, SAP, Essbase, Microsoft, Oracle, IcCube.

Онлайн-аналитическая обработка

OLAP - это инструмент, который позволяет принимать решения о планируемых событиях. Атипичный Olap-расчет может быть более сложным, чем просто агрегирование данных. Аналитические запросы в минуту (AQM) используются в качестве стандартного эталона для сравнения характеристик различных инструментов. Эти системы должны максимально скрывать пользователей от синтаксиса сложных запросов и обеспечивать согласованное время отклика для всех (независимо от того, насколько они сложны).

Существуют следующие основные характеристики OLAP:

1. Многомерные представления данных.
2. Поддержка сложных вычислений.
3. Временная разведка.

Многомерное представление обеспечивает основу для аналитической обработки посредством гибкого доступа к корпоративным данным. Оно позволяет пользователям анализировать данные в любом измерении и на любом уровне агрегации.

Поддержка сложных вычислений является основой программного обеспечения OLAP.

Временная разведка используется для оценки эффективности любого аналитического приложения на протяжении определенного отрезка времени. Например, в этом месяце по сравнению с прошлым месяцем, в этом месяце по сравнению с тем же месяцем прошлого года.

Многомерная структура данных

Одной из основных характеристик онлайн-аналитической обработки является многомерная структура данных. Куб может иметь несколько измерений. Благодаря такой модели весь процесс интеллектуального OLAP-анализа является простым для менеджеров и руководителей, поскольку объекты, представленные в ячейках, являются бизнес-объектами реального мира. Кроме того, эта модель данных позволяет пользователям обрабатывать не только структурированные массивы, но и неструктурированные и полуструктурированные. Все это делает их особенно популярными для анализа данных и приложений BI.

Основные характеристики OLAP-систем:

1. Используют многомерные методы анализа данных.
2. Обеспечивают расширенную поддержку базы данных.
3. Создают простые в использовании интерфейсы конечных пользователей.
4. Поддерживают архитектуру клиент/сервер.

Одним из основных компонентов концепций OLAP является сервер на стороне клиента. Помимо агрегирования и предварительной обработки данных из реляционной базы, он предоставляет расширенные параметры расчета и записи, дополнительные функции, основные расширенные возможности запросов и другие функции.

В зависимости от примера приложения, выбранного пользователем, доступны различные модели данных и инструменты, включая оповещение в реальном времени, функцию для применения сценариев «что, если», оптимизацию и сложные OLAP-отчеты.

Кубическая форма

В основе концепции лежит кубическая форма. Расположение данных в ней показывает, как OLAP придерживается принципа многомерного анализа, в результате чего создается структура данных, предназначенная для быстрого и эффективного анализа.

Куб OLAP также называется «гиперкубом». Он описывается как состоящий из числовых фактов (мер), классифицированных по фасетам (измерениям). Размеры относятся к атрибутам, которые определяют бизнес-проблему. Проще говоря, измерение - это метка, описывающая меру. Например, в отчетах о продажах мерой будет объем продаж, а размеры будут включать период продаж, продавцов, продукт или услугу, а также регион продаж. В отчетности по производственным операциям мерой могут быть общие производственные затраты и единицы продукции. Габаритами будут дата или время производства, этап производства или фаза, даже работники, вовлеченные в производственный процесс.

OLAP-куб данных является краеугольным камнем системы. Данные в кубе организованы с использованием либо звезды, либо схемы снежинок. В центре есть таблица фактов, содержащая агрегаты (меры). Она связана с рядом таблиц измерений, содержащих информацию о мерах. Размеры описывают, как эти меры могут быть проанализированы. Если куб содержит более трех измерений, его часто называют гиперкубом.

Одной из основных функций, принадлежащих кубу, является его статический характер, который подразумевает, что куб не может быть изменен после его разработки. Следовательно, процесс сборки куба и настройки модели данных является решающим шагом на пути к соответствующей обработке данных в архитектуре OLAP.

Объединение данных

Использование агрегаций является основной причиной, по которой запросы обрабатываются намного быстрее в OLAP-инструментах (по сравнению с OLTP). Агрегации представляют собой сводки данных, которые были предварительно рассчитаны во время их обработки. Все члены, хранящиеся в OLAP таблицах измерений, определяют запросы, которые куб может получить.

В кубе скопления информации хранятся в ячейках, координаты которых задаются конкретными размерами. Количество агрегатов, которые может содержать куб, зависит от всех возможных комбинаций элементов измерения. Поэтому типичный куб в приложении может содержать чрезвычайно большое количество агрегатов. Предварительное вычисление будет выполнено только для ключевых агрегатов, которые распределяются по всему аналитическому кубу онлайн-аналитики. Это значительно сократит время, необходимое для определения любых агрегаций при выполнении запроса в модели данных.

Есть также два варианта, связанных с агрегациями, с помощью которых можно повысить производительность готового куба: создать агрегацию кеша возможностей и использовать агрегацию на основе анализа запросов пользователей.

Принцип работы

Обычно анализ оперативной информации, полученной из транзакций, может выполняться с использованием простой электронной таблицы (значения данных представлены в строках и столбцах). Это хорошо, учитывая двумерный характер данных. В случае OLAP есть отличия, что связано с многомерным массивом данных. Поскольку их часто получают из разных источников, электронная таблица не всегда может эффективно их обрабатывать.

Куб решает эту проблему, а также обеспечивает работу OLAP-хранилища данных логичным и упорядоченным образом. Бизнес собирает данные из многочисленных источников и представлен в разных форматах, таких как текстовые файлы, мультимедийные файлы, электронные таблицы Excel, базы данных Access и даже базы данных OLTP.

Все данные собираются в хранилище, наполняемом прямо из источников. В нем необработанная информация, полученная из OLTP и других источников, будет очищена от любых ошибочных, неполных и непоследовательных транзакций.

После очистки и преобразования информация будет храниться в реляционной базе данных. Затем она будет загружена на многомерный OLAP-сервер (или Olap-куб) для анализа. Конечные пользователи, отвечающие за бизнес-приложения, интеллектуальный анализ данных и другие бизнес-операции, получат доступ к необходимой им информации из Olap-куба.

Преимущества модели массива

OLAP - это инструмент, обеспечивающий быструю производительность запросов, которая достигается благодаря оптимизированному хранению, многомерному индексированию и кешированию, что относится к значительным преимуществам системы. Кроме того, преимуществами являются:

1. Меньший размер данных на диске.
2. Автоматизированное вычисление агрегатов более высокого уровня данных.
3. Модели массива обеспечивают естественную индексацию.
4. Эффективное извлечение данных достигается за счет предварительной структуризации.
5. Компактность для наборов данных с низкой размерностью.

К недостаткам OLAP относится тот факт, что некоторые решения (шаг обработки) могут быть довольно продолжительным, особенно при больших объемах информации. Обычно это исправляется путем выполнения только инкрементной обработки (изучаются данные, которые были изменены).

Основные аналитические операции

Свертка (roll-up/drill-up) также известна как «консолидация». Свертывание включает в себя сбор всех данных, которые могут быть получены, и вычисление всех в одном или нескольких измерениях. Чаще всего это может потребовать применения математической формулы. В качестве OLAP-примера можно рассмотреть розничную сеть с торговыми точками в разных городах. Чтобы определить модели и предвидеть будущие тенденции продаж, данные о них из всех точек «свернуты» в основной отдел продаж компании для консолидации и расчета.

Раскрытие (drill-down). Это противоположность свертыванию. Процесс начинается с большого набора данных, а затем разбивается на его меньшие части, тем самым позволяя пользователям просматривать детали. В примере с розничной сетью аналитик будет анализировать данные о продажах и просматривать отдельные бренды или продукты, которые считаются бестселлерами в каждой из торговых точек в разных городах.

Сечение (Slice and dice). Это процесс, когда аналитические операции включают в себя два действия: вывести определенный набор данных из OLAP-куба («разрезающий» аспект анализа) и просматривать его с разных точек зрения или углов. Это может произойти, когда все данные торговых точек получены и введены в гиперкуб. Аналитик вырезает из OLAP Cube набор данных, относящихся к продажам. Далее он будет просмотрен при анализе продаж отдельных единиц в каждом регионе. В это время другие пользователи могут сосредоточиться на оценке экономической эффективности продаж или оценке эффективности маркетинговой и рекламной кампании.

Поворот (Pivot). В нем поворачивают оси данных, чтобы обеспечить замену представления информации.

Разновидности баз данных

В принципе, это типичный OLAP-куб, который реализует аналитическую обработку многомерных данных с помощью OLAP Cube или любого куба данных, чтобы аналитический процесс мог добавлять размеры по мере необходимости. Любая информация, загружаемая в многомерную базу данных, будет храниться или архивироваться и может быть вызвана, когда потребуется.

	Значение
Реляционная OLAP (ROLAP)	ROLAP - это расширенная СУБД вместе с многомерным отображением данных для выполнения стандартной реляционной операции
Многомерный OLAP (MOLAP)	MOLAP - реализует работу в многомерных данных
Гибридная онлайн-аналитическая обработка (HOLAP)	В подходе HOLAP агрегированные итоговые значения хранятся в многомерной базе данных, а подробная информация хранится в реляционной базе. Это обеспечивает как эффективность модели ROLAP, так и производительность модели MOLAP
Рабочий стол OLAP (DOLAP)	В Desktop OLAP пользователь загружает часть данных из базы данных локально или на свой рабочий стол и анализирует ее. DOLAP относительно дешевле для развертывания, поскольку он предлагает очень мало функциональных возможностей по сравнению с другими системами OLAP
Веб-OLAP (WOLAP)	Web OLAP является системой OLAP, доступной через веб-браузер. WOLAP - это трехуровневая архитектура. Он состоит из трех компонентов: клиент, промежуточное программное обеспечение и сервер базы данных
Мобильный OLAP	Мобильный OLAP помогает пользователям получать и анализировать данные OLAP с помощью своих мобильных устройств
Пространственный OLAP	SOLAP создается для облегчения управления как пространственными, так и непространственными данными в географической информационной системе (ГИС)

Существуют менее известные OLAP-системы или технологии, но эти являются основными, которые в настоящее время используют крупные корпорации, бизнес-структуры и даже правительство.

Инструменты OLAP

Инструменты для онлайн-аналитической обработки очень хорошо представлены в Интернете в виде как платных, так и бесплатных версий.

Наиболее популярные из них:

1. Dundas BI из Dundas Data Visualization представляет собой основанную на браузере платформу для бизнес-аналитиков и визуализации данных, которая включает интегрированные информационные панели, средства OLAP-отчетов и аналитику данных.
2. Yellowfin - платформа бизнес-аналитики, которая представляет собой единое интегрированное решение, разработанное для компаний разных отраслей и масштабов. Эта система настраивается для предприятий в области бухгалтерского учета, рекламы, сельского хозяйства.
3. ClicData - это решение для бизнес-аналитиков (BI), предназначенное для использования в основном предприятиями малого и среднего бизнеса. Инструмент позволяет конечным пользователям создавать отчеты и информационные панели. Board создан для объединения бизнес-аналитики, управления корпоративной эффективностью и представляет собой полнофункциональную систему, которая обслуживает компании среднего и корпоративного уровня.
4. Domo - это облачный пакет управления бизнесом, который объединяется с несколькими источниками данных, включая электронные таблицы, базы данных, социальные сети и любое существующее облачное или локальное программное решение.
5. InetSoft Style Intelligence - это программная платформа для бизнес-аналитиков, которая позволяет пользователям создавать информационные панели, визуальную технологию анализа OLAP и отчеты с помощью механизма mashup.
6. Birst от Infor Company представляет собой сетевое решение для бизнес-аналитиков и анализа, который объединяет идеи различных команд и помогает принимать обоснованные решения. Инструмент позволяет децентрализованным пользователям увеличить модель корпоративных команд.
7. Halo - это комплексная система управления цепочками поставок и бизнес-аналитики, которая помогает в планировании бизнеса и прогнозировании запасов для управления цепочками поставок. Система использует данные из всех источников - больших, малых и промежуточных.
8. Chartio - это облачное решение для бизнес-аналитиков, которое предоставляет учредителям, бизнес-группам, аналитикам данных и группам продуктов инструменты организации для повседневной работы.
9. Exago BI - это веб-решение, предназначенное для внедрения в веб-приложения. Внедрение Exago BI позволяет компаниям всех размеров предоставлять своим клиентам специальную, оперативную и интерактивную отчетность.

Воздействие на бизнес

Пользователь найдет OLAP в большинстве бизнес-приложений в разных отраслях. Используется анализ не только бизнесом, но и другими заинтересованными сторонами.

Некоторые из его наиболее распространенных приложений включают в себя:

1. Маркетинговый OLAP-анализ данных.
2. Финансовую отчетность, которая охватывает продажи и расходы, составление бюджета и финансовое планирование.
3. Управление бизнес-процессами.
4. Анализ продаж.
5. Маркетинг баз данных.

Отрасли продолжают расти, а это означает, что вскоре пользователи увидят больше приложений OLAP. Многомерная адаптированная обработка обеспечивает более динамический анализ. Именно по этой причине эти OLAP-системы и технологии используются для оценки сценариев «что, если» и альтернативных бизнес-сценариев.

Применение OLAP системы позволяет автоматизировать стратегический уровень управления организацией. OLAP (Online Analytical Processing – аналитическая обработка данных в реальном времени) представляет собой мощную технологию обработки и исследования данных. Системы, построенные на основе технологии OLAP, предоставляют практически безграничные возможности по составлению отчетов, выполнению сложных аналитических расчетов, построению прогнозов и сценариев, разработке множества вариантов планов.

Полноценные OLAP системы появились в начале 90-х годов, как результат развития информационных систем поддержки принятия решений. Они предназначены для преобразования различных, часто разрозненных, данных, в полезную информацию. OLAP системы могут организовать данные в соответствии с некоторым набором критериев. При этом не обязательно, чтобы критерии имели четкие характеристики.

Свое применение OLAP системы нашли во многих вопросах стратегического управления организацией: управление эффективностью бизнеса, стратегическое планирование, бюджетирование, прогнозирование развития, подготовка финансовой отчетности, анализ работы, имитационное моделирование внешней и внутренней среды организации, хранение данных и отчетности.

Структура OLAP системы

В основе работы OLAP системы лежит обработка многомерных массивов данных. Многомерные массивы устроены так, что каждый элемент массива имеет множество связей с другими элементами. Чтобы сформировать многомерный массив, OLAP система должна получить исходные данные из других систем (например, ERP или CRM системы), или через внешний ввод. Пользователь OLAP системы получает необходимые данные в структурированном виде в соответствии со своим запросом. Исходя из указанного порядка действий, можно представить структуру OLAP системы.

В общем виде, структура OLAP системы состоит из следующих элементов:

• база данных . База данных является источником информации для работы OLAP системы. Вид базы данных зависит от вида OLAP системы и алгоритмов работы OLAP сервера. Как правило, используются реляционные базы данных, многомерные базы данных, хранилища данных и т.п.
• OLAP сервер . Он обеспечивает управление многомерной структурой данных и взаимосвязь между базой данных и пользователями OLAP системы.
• пользовательские приложения . Этот элемент структуры OLAP системы осуществляет управление запросами пользователей и формирует результаты обращения к базе данных (отчеты, графики, таблицы и пр.)

В зависимости от способа организации, обработки и хранения данных, OLAP системы могут быть реализованы на локальных компьютерах пользователей или с использованием выделенных серверов.

Существует три основных способа хранения и обработки данных:

• локально . Данные размещаются на компьютерах пользователей. Обработка, анализ и управление данными выполняется на локальных рабочих местах. Такая структура OLAP системы имеет существенные недостатки, связанные со скоростью обработки данных, защищенностью данных и ограниченным применением многомерного анализа.
• реляционные базы данных . Эти базы данных используются при совместной работе OLAP системы с CRM системой или ERP системой . Данные хранятся на сервере этих систем в виде реляционных баз данных или хранилищ данных. OLAP сервер обращается к этим базам данных для формирования необходимых многомерных структур и проведения анализа.
• многомерные базы данных . В этом случае данные организованы в виде специального хранилища данных на выделенном сервере. Все операции с данными осуществляются на этом сервере, который преобразует исходные данные в многомерные структуры. Такие структуры называют OLAP кубом. Источниками данных для формирования OLAP куба являются реляционные базы данных и/или клиентские файлы. Сервер данных осуществляет предварительную подготовку и обработку данных. OLAP сервер работает с OLAP кубом не имея непосредственного доступа к источникам данных (реляционным базам данных, клиентским файлам и др.).

Виды OLAP систем

В зависимости от метода хранения и обработки данных все OLAP системы могут быть разделены на три основных вида.

1. ROLAP (Relational OLAP – реляционные OLAP системы) – этот вид OLAP системы работает с реляционными базами данных. Обращение к данным осуществляется напрямую в реляционную базу данных. Данные хранятся в виде реляционных таблиц. Пользователи имеют возможность осуществлять многомерный анализ как в традиционных OLAP системах. Это достигается за счет применения инструментов SQL и специальных запросов.

Одним из преимуществ ROLAP является возможность более эффективно осуществлять обработку большого объема данных. Другим преимуществом ROLAP является возможность эффективной обработки как числовых, так и текстовых данных.

К недостаткам ROLAP относится низкая производительность (по сравнению с традиционными OLAP системами), т.к. обработку данных осуществляет сервер OLAP. Другим недостатком является ограничение функциональности из-за применения SQL.

2. MOLAP (Multidimensional OLAP – многомерные OLAP системы). Этот вид OLAP систем относится к традиционным системам. Отличие традиционной OLAP системы, от других систем, заключается в предварительной подготовке и оптимизации данных. Эти системы, как правило, используют выделенный сервер, на котором осуществляется предварительная обработка данных. Данные формируются в многомерные массивы – OLAP кубы.

MOLAP системы являются самыми эффективными при обработке данных, т.к. они позволяют легко реорганизовать и структурировать данные под различные запросы пользователей. Аналитические инструменты MOLAP позволяют выполнять сложные расчеты. Другим преимуществом MOLAP является возможность быстрого формирования запросов и получения результатов. Это обеспечивается за счет предварительного формирования OLAP кубов.

К недостаткам MOLAP системы относится ограничение объемов обрабатываемых данных и избыточность данных, т.к. для формирования многомерных кубов, по различным аспектам, данные приходится дублировать.

3. HOLAP (Hybrid OLAP – гибридные OLAP системы). Гибридные OLAP системы представляют собой объединение систем ROLAP и MOLAP. В гибридных системах постарались объединить преимущества двух систем: использование многомерных баз данных и управление реляционными базами данных. HOLAP системы позволяют хранить большое количество данных в реляционных таблицах, а обрабатываемые данные размещаются в предварительно построенных многомерных OLAP кубах. Преимущества этого вида систем заключаются в масштабируемости данных, быстрой обработке данных и гибком доступе к источникам данных.

Существуют и другие виды OLAP систем, но они в большей степени являются маркетинговым ходом производителей, чем самостоятельным видом OLAP системы.

К таким видам относятся:

• WOLAP (Web OLAP). Вид OLAP системы с поддержкой web интерфейса. В этих системах OLAP есть возможность обращаться к базам данных через web интерфейс.
• DOLAP (Desktop OLAP). Этот вид OLAP системы дает возможность пользователям загрузить на локальное рабочее место базу данных и работать с ней локально.
• MobileOLAP . Это функция OLAP систем, которая позволяет работать с базой данных удаленно, с использованием мобильных устройств.
• SOLAP (Spatial OLAP). Этот вид OLAP систем предназначен для обработки пространственных данных. Он появился как результат интеграции географических информационных систем и OLAP системы. Эти системы позволяют обрабатывать данные не только в буквенно-цифровом формате, но и в виде визуальных объектов и векторов.

Преимущества OLAP системы

Применение OLAP системы дает организации возможности по прогнозированию и анализу различных ситуаций, связанных с текущей деятельностью и перспективами развития. Эти системы можно рассматривать как дополнение к системам автоматизации уровня предприятия. Все преимущества OLAP систем напрямую зависят от точности, достоверности и объема исходных данных.

Основными преимуществами OLAP системы являются:

• согласованность исходной информации и результатов анализа . При наличии OLAP системы всегда есть возможность проследить источник информации и определить логическую связь между полученными результатами и исходными данными. Снижается субъективность результатов анализа.
• проведение многовариантного анализа . Применение OLAP системы позволяет получить множество сценариев развития событий на основе набора исходных данных. За счет инструментов анализа можно смоделировать ситуации по принципу «что будет, если».
• управление детализацией . Детальность представления результатов может изменяться в зависимости от потребности пользователей. При этом нет необходимости осуществлять сложные настройки системы и повторять вычисления. Отчет может содержать именно ту информацию, которая необходима для принятия решений.
• выявление скрытых зависимостей . За счет построения многомерных связей появляется возможность выявить и определить скрытые зависимости в различных процессах или ситуациях, которые влияют на производственную деятельность.
• создание единой платформы . За счет применения OLAP системы появляется возможность создать единую платформу для всех процессов прогнозирования и анализа на предприятии. В частности, данные OLAP системы, являются основой для построения прогнозов бюджета, прогноза продаж, прогноза закупок, плана стратегического развития и пр.