• Гідрологія і Гідрометрія
• Господарське право
• Економіка будівництва
• Економіка природокористування
• Економічна теорія
• Земельне право
• Історія України
• Кримінально виконавче право
• Медична радіологія
• Методи аналізу
• Міжнародне приватне право
• Міжнародний маркетинг
• Основи екології
• Предмет Політологія
• Соціальне страхування
• Технічні засоби організації дорожнього руху
• Товарознавство продовольчих товарів

Поняття про технології OLAP

У 1993 році основоположник реляційного підходу до побудови баз даних Едгар Кодд з партнерами (Edgar Codd, математик і стипендіат IBM), опублікували статтю, ініційовану компанією "Arbor Software" (сьогодні це відома компанія "Hyperion Solutions"), озаглавлену "Забезпечення OLAP (оперативної аналітичної обробки) для користувачів-аналітиків", в якій сформульовані 12 особливостей технології OLAP, які згодом були доповнені ще шістьма. Ці положення стали основним змістом нової і дуже перспективної технології.

Основні особливості технології OLAP (Basic):

багатовимірне концептуальне представлення даних;

інтуїтивне маніпулювання даними;

доступність і деталізація даних;

пакетне витягання даних проти інтерпретації;

моделі аналізу OLAP;

архітектура "клієнт-сервер" (OLAP доступний з робочого столу);

прозорість (прозорий доступ до зовнішніх даних);

розрахована на багато користувачів підтримка.

Спеціальні особливості (Special):

обробка неформалізованих даних;

збереження результатів OLAP: зберігання їх окремо від початкових даних;

виключення відсутніх значень;

обробка відсутніх значень.

Особливості представлення звітів (Report):

гнучкість формування звітів;

стандартна продуктивність звітів;

автоматична настройка фізичного рівня витягання даних.

Управління вимірюваннями (Dimension):

універсальність вимірювань;

необмежене число вимірювань і рівнів агрегації;

необмежене число операцій між розмірностямі.

Історично склалося так, що сьогодні термін "OLAP" має на увазі не тільки багатовимірний погляд на дані з боку кінцевого користувача, але і багатовимірне представлення даних в цільовій БД. Саме з цим пов'язано появу як самостійні терміни "Реляційний OLAP" (ROLAP) і "Багатовимірний OLAP" (MOLAP).

OLAP-сервіс є інструментом для аналізу великих об'ємів даних в режимі реального часу. Взаємодіючи з OLAP- системою, користувач зможе здійснювати гнучкий перегляд інформації, одержувати довільні зрізи даних і виконувати аналітичні операції деталізації, згортки, крізного розподілу, порівняння в часі одночасно по багатьох параметрах. Вся робота з OLAP-системою відбувається в термінах наочної області і дозволяє будувати статистично обґрунтовані моделі ділової ситуації.

Програмні засоби OLAP - це інструмент оперативного аналізу даних, що містяться в сховищі. Головною особливістю є те, що ці засоби орієнтовані на використання не фахівцем у області інформаційних технологій, не експертом-статистиком, а професіоналом в прикладній області управління - менеджером відділу, департаменту, управління, і, нарешті, директором. Засоби призначені для спілкування аналітика з проблемою, а не з комп'ютером. На рис. 2.14 показаний елементарний OLAP-куб, що дозволяє проводити оцінки даних по трьох вимірюваннях.

Багатовимірний OLAP-куб і система відповідних математичних алгоритмів статистичної обробки дозволяє аналізувати дані будь-якої складності на будь-яких тимчасових інтервалах.

Маючи в своєму розпорядженні гнучкі механізми маніпулювання даними і візуального відображення (рис. 2.15, рис. 2.16), менеджер спочатку розглядає з різних сторін дані, які можуть бути (а можуть і не бути) пов'язані з вирішуваною проблемою.

Рис. 2.14. Елементарний OLAP-куб

Рис. 2.15. Аналітична ІС витягання, обробки даних і представлення інформації

Рис. 2.16. Аналітична ІС витягання, обробки даних і представлення інформації

Далі він зіставляє різні показники бізнесу між собою, прагнучи виявити приховані взаємозв'язки; може розглянути дані пильніше, деталізувавши їх, наприклад, розклавши на складові за часом, по регіонах або по клієнтах, або, навпаки, ще більш узагальнити представлення інформації, щоб прибрати відволікаючі подробиці. Після цього за допомогою модуля статистичного оцінювання і імітаційного моделювання будується декілька варіантів розвитку подій, і з них вибирається найбільш прийнятний варіант.

У керівника компанією, наприклад, може зародитися гіпотеза про те, що розкид зростання активів в різних філіалах компанії залежить від співвідношення в них фахівців з технічною і економічною освітою. Щоб перевірити цю гіпотезу, менеджер може запитати з сховища і відобразити на графіку співвідношення, що цікавить його, для тих філіалів, у яких за поточний квартал зростання активів знизилося в порівнянні з минулим роком більш ніж на 10%, і для тих, у яких підвищився більш ніж на 25%. Він повинен мати можливість використовувати простий вибір з пропонованого меню. Якщо отримані результати відчутно розпадуться на дві відповідні групи, то це повинно стати стимулом для подальшої перевірки висунутої гіпотези.

В даний час швидкий розвиток одержав напрям, званий динамічним моделюванням (Dynamic Simulation), що повною мірою реалізовує вказаний вище принцип FASMI.

Використовуючи динамічне моделювання, аналітик будує модель ділової ситуації, що розвивається в часі, за деяким сценарієм. При цьому результатом такого моделювання можуть бути декілька нових ситуацій бізнесу, що породжують дерево можливих рішень з оцінкою вірогідності і перспективності кожного.

У табл. 2.3 приведені порівняльні характеристики статичного і динамічного аналізу.

Таблиця 2.3.

Порівняльні характеристики статичного і динамічного аналізу

Практично завжди завдання побудови аналітичної системи для багатовимірного аналізу даних - це завдання побудови єдиної, погоджено функціонуючої інформаційної системи, на основі неоднорідних програмних засобів і рішень. І вже сам вибір засобів для реалізації ІС стає надзвичайно складним завданням. Тут повинна враховуватися безліч чинників, включаючи взаємну сумісність різних програмних компонент, легкість їх освоєння, використання і інтеграції, ефективність функціонування, стабільність і навіть форми, рівень і потенційну перспективність взаємостосунків різних фірм виробників.

OLAP застосовний скрізь, де є завдання аналізу багато чинних даних. Взагалі, за наявності деякої таблиці з даними, в якій є хоч би одна описова колонка і одна колонка з цифрами, OLAP-інструмент буде ефективним засобом аналізу і генерації звітів. Як приклад застосування OLAP-технології розглянемо дослідження результатів процесу продажів.

Ключові питання "Скільки продане?", "На яку суму продано?" розширюються у міру ускладнення бізнесу і накопичення історичних даних до деякої безлічі чинників, або розрізів: "..у Санкт-Петербурзі, в Москві, на Уралі, в Сибіру.", "..у минулому кварталі, в порівнянні з нинішнім" "..від постачальника А в порівнянні з постачальником Б." і т.д.

Відповіді на подібні питання необхідні для прийняття управлінських рішень: про зміну асортименту, цін, закриття і відкриття магазинів, філіалів, розірвання і підписання договорів з дилерами, проведення або припинення рекламних кампаній і т.д.

Якщо спробувати виділити основні цифри (факти) і розрізи (аргументи вимірювань), якими маніпулює аналітик, прагнучи розширити або оптимізувати бізнес компанії, то вийде таблиця, відповідна для аналізу продажів як якийсь шаблон, що вимагає відповідного коректування для кожного конкретного підприємства.

Поля таблиці: Час, Категорія товару, Товар, Регіон, Продавець, Покупець, Сума, Кількість.

Час. Як правило, це декілька періодів: Рік, Квартал, Місяць, Декада, Тиждень, День. Багато OLAP-інструментів автоматично обчислюють старші періоди з дати і обчислюють підсумки по ним.

Категорія товару. Категорій може бути декілька, вони відрізняються для кожного виду бізнесу: Сорт, Модель, Вид упаковки і ін. Якщо продається тільки один товар або асортимент дуже невеликий, то категорія не потрібна.

Товар. Іноді застосуються назва товару (або послуги), його код або артикул. У тих випадках, коли асортимент дуже великий (а деякі підприємства мають десятки тисяч позицій в своєму прайс-листі), первинний аналіз по всіх видах товарів може не проводитися, а узагальнюватися до деяких узгоджених категорій.

Регіон. Залежно від глобальності бізнесу можна мати на увазі Континент, Група країн, Країна, Територія, Місто, Район, Вулиця, Частина вулиці. Звичайно, якщо є тільки одна торгова крапка, то це вимірювання відсутнє.

Продавець. Це вимірювання теж залежить від структури і масштабів бізнесу. Тут може бути: Філіал, Магазин, Дилер, Менеджер з продажу. В деяких випадках вимірювання відсутнє, наприклад, коли продавець не впливає на об'єми збуту, магазин тільки один і так далі.

Покупець. В деяких випадках, наприклад, в роздрібній торгівлі, покупець знеособлений і вимірювання відсутнє, в інших випадках інформація про покупця є, і вона важлива для продажів. Це вимірювання може містити назву фірми-покупця або безліч угрупувань і характеристик клієнтів: Галузь, Група підприємств, Власник і так далі.

Важливе питання - наявність даних. Якщо вони є в якому-небудь вигляді (Excel- або Access-таблиця, дані з бази облікової системи, у вигляді структурованих звітів філіалів), ІТ-фахівець зможе передати їх OLAP-системі безпосередньо або з проміжним перетворенням. Для цього OLAP-системи мають спеціальні інструменти конвертації даних.

Після настройки OLAP-системи на дані користувач дістане можливість швидко одержувати відповіді на ключові питання шляхом простих маніпуляцій мишею над OLAP-таблицею і відповідними меню. При цьому будуть доступні деякі стандартні методи аналізу, логічно наступні з природи OLAP-технології.

Аналіз, чинника (структурний). Аналіз структури продажів для виявлення найважливіших складових в розрізі, що цікавить. Для цього зручно використовувати, наприклад, діаграму типу "Пірог" в складних випадках, коли досліджується відразу 3 вимірювання - "Стовпці". Наприклад, в магазині "Комп'ютерна техніка" за квартал продажу комп'ютерів склали $100000, фототехніки -$10000, витратних матеріалів - $4500. Висновок: оборот магазина залежить у великій мірі від продажу комп'ютерів (насправді, мабуть, витратні матеріали необхідні для продажу комп'ютерів, але це вже аналіз внутрішніх залежностей).

Аналіз динаміки (регресійний аналіз - виявлення трендів). Виявлення тенденцій, сезонних коливань. Наочно динаміку відображає графік типу "Лінія". Наприклад, об'єми продажів продуктів компанії Intel протягом року падали, а об'єми продажів Microsoft росли. Можливо, покращав добробут середнього покупця, або змінився імідж магазина, а з ним і склад покупців. Потрібно провести коректування асортименту. Інший приклад: протягом 3 років взимку знижується об'єм продажів відеокамер.

Аналіз залежностей (кореляційний аналіз). Порівняння об'ємів продажів різних товарів в часі для виявлення необхідного асортименту - "корзини". Для цього також зручно використовувати графік типу "Лінія". Наприклад, при видаленні з асортименту принтерів протягом перших двох місяців виявилося падіння продажів картриджів з порошком.

Зіставлення (порівняльний аналіз). Порівняння результатів продажів в часі, або за заданий період, або для заданої групи товарів. Залежно від кількості аналізованих чинників (від 1 до 3-х) використовується діаграма типу "Пірог" або "Стовпці". Приклад: порівняння результатів продажів однотипних магазинів для оцінки якості роботи менеджерів.

Дисперсійний аналіз. Дослідження розподілу вірогідності і довірчих інтервалів даних показників. Застосовується для прогнозування і оцінки ризиків.

Цими видами аналізу можливості OLAP не вичерпуються. Наприклад, застосовуючи як алгоритм обчислення проміжних і остаточних підсумків функції статистичного аналізу - дисперсію, середнє відхилення, моди вищих порядків, - можна одержати найвитонченіші види аналітичних звітів.

OLAP-системи є частиною більш загального поняття "інтелектуальні ресурси підприємства" або "засобу інтелектуального аналізу" (Business Intelligence - BI) бізнесу, який включає крім традиційного OLAP-сервісу засобу організації сумісного використання даних і інформації, виникаючих в процесі роботи користувачів сховища. Технологія Business Intelligence забезпечує електронний обмін звітними документами, розмежування прав користувачів, доступ до аналітичної інформації з Internet і Intranet.

Читайте також:

1. D і 3D технології креслення в AutoCAD
2. II. Поняття соціального процесу.
3. OLAP-Технології
4. PR-ІНСТРУМЕНТАРІЙ І МАНІПУЛЯТИВНІ ТЕХНОЛОГІЇ
5. PR-технології у виборчій кампанії.
6. PR-технології.
7. V. Поняття та ознаки (характеристики) злочинності
8. Web-технології
9. А/. Поняття про судовий процес.
10. Адміністративний проступок: поняття, ознаки, види.
11. Адміністративні провадження: поняття, класифікація, стадії
12. Акти застосування юридичних норм: поняття, ознаки, види.

Переглядів: 1473