Студопедия
Новини освіти і науки:
МАРК РЕГНЕРУС ДОСЛІДЖЕННЯ: Наскільки відрізняються діти, які виросли в одностатевих союзах


РЕЗОЛЮЦІЯ: Громадського обговорення навчальної програми статевого виховання


ЧОМУ ФОНД ОЛЕНИ ПІНЧУК І МОЗ УКРАЇНИ ПРОПАГУЮТЬ "СЕКСУАЛЬНІ УРОКИ"


ЕКЗИСТЕНЦІЙНО-ПСИХОЛОГІЧНІ ОСНОВИ ПОРУШЕННЯ СТАТЕВОЇ ІДЕНТИЧНОСТІ ПІДЛІТКІВ


Батьківський, громадянський рух в Україні закликає МОН зупинити тотальну сексуалізацію дітей і підлітків


Відкрите звернення Міністру освіти й науки України - Гриневич Лілії Михайлівні


Представництво українського жіноцтва в ООН: низький рівень культури спілкування в соціальних мережах


Гендерна антидискримінаційна експертиза може зробити нас моральними рабами


ЛІВИЙ МАРКСИЗМ У НОВИХ ПІДРУЧНИКАХ ДЛЯ ШКОЛЯРІВ


ВІДКРИТА ЗАЯВА на підтримку позиції Ганни Турчинової та права кожної людини на свободу думки, світогляду та вираження поглядів



Контакти
 


Тлумачний словник
Авто
Автоматизація
Архітектура
Астрономія
Аудит
Біологія
Будівництво
Бухгалтерія
Винахідництво
Виробництво
Військова справа
Генетика
Географія
Геологія
Господарство
Держава
Дім
Екологія
Економетрика
Економіка
Електроніка
Журналістика та ЗМІ
Зв'язок
Іноземні мови
Інформатика
Історія
Комп'ютери
Креслення
Кулінарія
Культура
Лексикологія
Література
Логіка
Маркетинг
Математика
Машинобудування
Медицина
Менеджмент
Метали і Зварювання
Механіка
Мистецтво
Музика
Населення
Освіта
Охорона безпеки життя
Охорона Праці
Педагогіка
Політика
Право
Програмування
Промисловість
Психологія
Радіо
Регилия
Соціологія
Спорт
Стандартизація
Технології
Торгівля
Туризм
Фізика
Фізіологія
Філософія
Фінанси
Хімія
Юриспунденкция






OLAP-Технології

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

Основні особливості технології OLAP (Basic):

  • багатомірне концептуальне подання даних;
  • інтуїтивне маніпулювання даними;
  • доступність і деталізація даних;
  • пакетне добування даних проти інтерпретації;
  • моделі аналізу OLAP;
  • архітектура " клієнт-сервер" (OLAP доступний з робочого стола);
  • прозорість (прозорий доступ до зовнішніх даних);
  • багатокористувальницька підтримка.

Спеціальні особливості (Special):

  • обробка неформалізованих даних;
  • збереження результатів OLAP: зберігання їх окремо від вихідних даних;
  • виключення відсутніх значень;
  • обробка відсутніх значень.

Особливості подання звітів (Report):

  • гнучкість формування звітів;
  • стандартна продуктивність звітів;
  • автоматичне настроювання фізичного рівня добування даних.

Керування вимірами (Dimension):

  • універсальність вимірів;
  • необмежене число вимірів і рівнів агрегації;
  • необмежене число операцій між размерностями.

Історично зложилося так, що сьогодні термін "OLAP" має на увазі не тільки багатомірний погляд на дані з боку кінцевого користувача, але й багатомірне подання даних у цільовий БД. Саме із цим зв'язана поява як самостійні терміни "Реляционный OLAP" (ROLAP) і "Багатомірний OLAP" (MOLAP).

OLAP-Сервіс являє собою інструмент для аналізу більших обсягів даних у режимі реального часу. Взаємодіючи з OLAP- системою, користувач зможе здійснювати гнучкий перегляд інформації, одержувати довільні зрізи даних і виконувати аналітичні операції деталізації, згортки, наскрізного розподілу, порівняння в часі одночасно по багатьом параметрам. Вся робота з OLAP-Системою відбувається в термінах предметної області й дозволяє будувати статистично обґрунтовані моделі ділової ситуації.

Програмні засоби OLAP - це інструмент оперативного аналізу даних, що втримуються в сховище. Головною особливістю є те, що ці засоби орієнтовані на використання не фахівцем в області інформаційних технологій, не експертом-статистиком, а професіоналом у прикладній області керування - менеджером відділу, департаменту, керування, і, нарешті, директором. Засоби призначені для спілкування аналітика із проблемою, а не з комп'ютером. На рис. 2.4 показано елементарний OLAP-Куб, що дозволяє робити оцінки даних по трьох вимірах.

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


Рис. 2.4. Елементарний OLAP-Куб

Маючи у своєму розпорядженні гнучкі механізми маніпулювання даними й візуальним відображенням (мал. рис. 2.5, рис. 2.6), менеджер спочатку розглядає з різних сторін дані, які можуть бути (а можуть і не бути) пов'язані з розв'язуваною проблемою.

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


Рис. 2.5. Аналітична ИС добування, обробки даних і подання інформації

У керуючого компанією, наприклад, може зародитися гіпотеза про те, що розкид росту активів у різних філіях компанії залежить від співвідношення в них фахівців з технічним і економічним утворенням. Щоб перевірити этоу гіпотезу, менеджер може запросити зі сховища й відобразити на графіку його співвідношення, що цікавить, для тих філій, у яких за поточний квартал ріст активів знизився 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 із пропонованого меню. Якщо отримані результати відчутний розпадуться на дві відповідні групи, то це повинне стати стимулом для подальшої перевірки висунутої гіпотези.

У цей час швидкий розвиток одержав напрямок, називаний динамічним моделюванням (Dynamic Simulation), повною мірою що реалізує зазначений вище принцип FASMI.

Використовуючи динамічне моделювання, аналітик будує модель ділової ситуації, що розвивається в часі, по деякому сценарії. При цьому результатом такого моделювання можуть бути трохи нових бізнес-ситуацій, що породжують дерево можливих рішень із оцінкою ймовірності й перспективності кожного.


Рис. 2.6. Аналітична ИС добування, обробки даних і подання інформації

Практично завжди завдання побудови аналітичної системи для багатомірного аналізу даних - це завдання побудови єдиної, узгоджено функціонуючої інформаційної системи, на основі неоднорідних програмних засобів і рішень. І вже сам вибір засобів для реалізації ИС стає надзвичайно складним завданням. Тут повинне враховуватися безліч факторів, включаючи взаємну сумісність різних програмних компонентів, легкість їхнього освоєння, використання й інтеграції, ефективність функціонування, стабільність і навіть форма, рівень і потенційну перспективність взаємин різних фірм виробників.

OLAP застосуємо скрізь, де є завдання аналізу багатофакторних даних. Взагалі, при наявності деякої таблиці з даними, у якій є хоча б одна описова колонка й одна колонка із цифрами, OLAP-Інструмент буде ефективним засобом аналізу й генерації звітів. Як приклад застосування OLAP-Технології розглянемо дослідження результатів процесу продажів.

Ключові питання "Скільки продано?", "На яку суму продано?" розширюються в міру ускладнення бізнесу й нагромадження історичних даних до деякої безлічі факторів, або розрізів: "..у Санкт-Петербурзі, у Москві, на Уралі, у Сибіру...", "..у минулому кварталі, у 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 асортиментів, цін, закритті й відкритті магазинів, філій, розірванні й підписанні договорів з дилерами, проведення або припинення рекламних кампаній і т.д.

Якщо спробувати виділити основні цифри (факти) і розрізи (аргументи вимірів), якими маніпулює аналітик, намагаючись розширити або оптимізувати бізнес компанії, то вийде таблиця, що підходить 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 кілька періодів: Рік, Квартал, Місяць, Декада, Тиждень, День. Багато Хто OLAP-Інструменти автоматично обчислюють старші періоди з дати й обчислюють підсумки по них.

Категорія товару. Категорій може бути трохи, вони відрізняються для кожного виду бізнесу: Сорт, Модель, Вид упакування та ін. Якщо продається тільки один товар або асортименти дуже невеликий, то категорія не потрібна.

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

Регіон. Залежно від глобальности бізнесу можна мати на увазі Континент, Група країн, Країна, Територія, Місто, Район, Вулиця, Частина вулиці. Звичайно, якщо є тільки одна торговельна крапка, той цей вимір відсутнє.

Продавець. Це вимір теж залежить від структури й масштабів бізнесу. Тут може бути: Філія, Магазин, Дилер, Менеджер по продажах. У деяких випадках вимір відсутнє, наприклад, коли продавець не впливає на обсяги збуту, магазин тільки один і так далі.

Покупець. У деяких випадках, наприклад, у роздрібній торгівлі, покупець знеособлений і вимір відсутнє, в інших випадках інформація про покупця є, і вона важлива для продажів. Цей вимір може містити назва фірми-покупця або безліч угруповань і характеристик клієнтів: Галузь, Група підприємств, Власник і так далі.

Важливе питання - наявність даних. Якщо вони є в якому-небудь виді (Excel- або Access-Таблиця, дані з бази облікової системи, у вигляді структурованих звітів філій), Ит-Фахівець зможе передати їх OLAP-Системі прямо або із проміжним перетворенням. Для цього OLAP-Системи мають спеціальні інструменти конвертації даних.

Після настроювання OLAP-Системи на дані користувач одержить можливість швидко одержувати відповіді на ключові питання шляхом простих маніпуляцій мишею над OLAP-Таблицею й відповідними меню. При цьому будуть доступні деякі стандартні методи аналізу, що логічно випливають із природи OLAP-Технології.

Факторний (структурний) аналіз. Аналіз структури продажів для виявлення найважливіших складових у розрізі, що цікавить. Для цього зручно використовувати, наприклад, діаграму типу "Пиріг" у складних випадках, коли досліджується відразу 3 виміру - "Стовпці". Наприклад, у магазині "Комп'ютерна техніка" за квартал продажу комп'ютерів склали $100000, фототехніки -$10000, видаткових матеріалів - $4500. Вивід: оберт магазина залежить великою мірою від продажу комп'ютерів (насправді, бути може, видаткові 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, обсяги продажів продуктів компанії Intel протягом року падали, а обсяги продажів Microsoft росли. Можливо, покращився добробут середнього покупця, або змінився імідж магазина, а з ним і состав покупців. Потрібно провести коректування асортиментів. Інший приклад: протягом 3 років узимку знижується обсяг продажів відеокамер.

Аналіз залежностей (кореляційний аналіз). Порівняння обсягів продажів різних товарів у часі для виявлення необхідних асортиментів - "кошика". Для цього також зручно використовувати графік типу "Лінія". Наприклад, при видаленні з асортиментів принтерів протягом перших двох місяців виявилося падіння продажів картриджів з порошком.

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

Дисперсійний аналіз. Дослідження розподілу ймовірностей і довірчих інтервалів розглянутих показників. Застосовується для прогнозування й 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 більше високих порядків, - можна одержати самі витончені види аналітичних звітів.

OLAP-Системи є частиною більше загального поняття "інтелектуальні ресурси підприємства" або "засобу інтелектуальний бізнес-аналізу" (Business Intelligence - BI), що містить у собі крім традиційного OLAP-Сервісу засобу організації спільного використання даних і інформації, що виникають у процесі роботи користувачів сховища. Технологія Business Intelligence забезпечує електронний обмін звітними документами, розмежування прав користувачів, доступ до аналітичної інформації з Internet і Intranet.




Переглядів: 2656

<== попередня сторінка | наступна сторінка ==>
Системи підтримки прийняття рішень | Нейронні мережі й експертні системи

Не знайшли потрібну інформацію? Скористайтесь пошуком google:

 

© studopedia.com.ua При використанні або копіюванні матеріалів пряме посилання на сайт обов'язкове.


Генерація сторінки за: 0.006 сек.