OLTP и OLAP-системы. Системы обработки транзакций OLTP и OLAP - технологий

 OLTP и OLAP системы В предыдущем подразделе отмечалось, что для адекватного представления предметной области, простоты разработки и поддержания базы данных отношения должны быть приведены к третьей нормальной форме (существуют формы нормализации и более высоких порядков, но на практике они используются достаточно редко), то есть быть сильно нормализованными. Однако слабо нормализованные отношения также имеют свои достоинства, основным из которых является то, что если к базе данных обращаться в основном только с запросами, а модификации и добавление данных проводить очень редко, то их выборка производится значительно быстрее. Это объясняется тем, что в слабо нормализованных отношениях уже как бы произведено их соединение и на это не тратится процессорное время. Выделяют два класса систем, для которых в большей степени подходят сильно и слабо нормализованные отношения. Сильно нормализованные модели данных хорошо подходят для OLTP-приложений - On-Line Transaction Processing (OLTP) - приложений оперативной обработки транзакций. Типичными примерами OLTP-приложений являются системы складского учета, заказов билетов, операционные банковские системы и другие. Основная функция подобных систем заключается в выполнении большого количества коротких транзакций. Сами транзакции являются достаточно простыми, но проблемы состоят в том, что таких транзакций очень много, выполняются они одновременно и при возникновении ошибок транзакция должна откатиться и вернуть систему в состояние, в котором та была до начала транзакции. Практически все запросы к базе данных в OLTP-приложениях состоят из команд вставки, обновления и удаления. Запросы на выборку, в основном, предназначены для предоставления пользователям выборки данных из различного рода справочников. Таким образом, большая часть запросов известна заранее ещё на этапе проектирования системы. Критическим для OLTP-приложений является скорость и надежность выполнения коротких операций обновления данных. Чем выше уровень нормализации данных в OLTP-приложениях, тем оно быстрее и надежней. Отступления от этого правила могут происходить тогда, когда уже на этапе разработки известны некоторые часто возникающие запросы, требующие соединения отношений и от скорости выполнения которых существенно зависит работа приложений. Другим типом приложений являются OLAP-приложения - On-Line Analitical Processing (OLAP) - приложения оперативной аналитической обработки данных. Это обобщенный термин, характеризующий принципы построения систем поддержки принятия решений - Decision Support System (DSS), хранилищ данных - Data Warehouse, систем интеллектуального анализа данных - Data Mining. Такие системы предназначены для нахождения зависимостей между данными, для проведения динамического анализа по принципу "что если..." и тому подобных задач. OLAP-приложения оперируют с большими массивами данных, накопленными на предприятии или взятыми из других источников. Такие системы характеризуются следующими признаками: * добавление в систему новых данных происходит относительно редко крупными блоками, например, один раз в месяц или квартал; * данные, добавленные в систему, как правило, никогда не удаляются; * перед загрузкой данные проходят различные подготовительные процедуры, связанные с приведением их к определенным форматам и тому подобное; * запросы к системе являются нерегламентированными и достаточно сложными; * скорость выполнения запросов важна, но не критична. Базы данных OLAP-приложений обычно представлены в виде одного или нескольких гиперкубов, измерения которого представляют собой справочные данные, а в ячейках самого гиперкуба хранятся значения этих данных. Физически гиперкуб может быть построен на основе специальной многомерной модели данных - Multidimensional OLAP (MOLAP) или представлен средствами реляционной модели данных - Relational OLAP (ROLAP). В системах OLAP, использующих реляционную модель данных, данные целесообразно хранить в виде слабо нормализованных отношений, содержащих заранее вычисленные основные итоговые данные. Избыточность данных и связанные с ней проблемы здесь не страшны, так как их обновление происходит достаточно редко и вместе с обновлением данных осуществляется пересчет итогов. Характеристики и круг задач, эффективно решаемых каждой технологией, поясняется следующей сравнительной таблицей: ХарактеристикаOLTPOLAPНазначение системыРегистрация, оперативный поиск и обработка транзакций, регламентированный анализРабота с историческими данными, аналитическая обработка, прогнозирование, моделирование Хранимые данныеОперативные, детализированныеОхватывающие большой период времени, агрегированныеТип данныхСтруктурированныеРазнотипные"Возраст" данныхТекущие (несколько месяцев)Исторические (за годы) и прогнозируемыеЧастота обновления данныхВысокая, небольшими "порциями"Малая, большими "порциями"Уровень агрегации данныхДетализированные данныеВ основном - агрегированные данныеПреобладающие операцииВвод данных, поиск, обновлениеАнализ данныхСпособ использования данныхПредсказуемыйНепредсказуемыйВзаимодействие с пользователем На уровне транзакции На уровне всей базы данных Вид деятельностиОперативная, тактическаяАналитическая, стратегическаяПриоритетыВысокая производительность Высокая доступностьГибкость Автономность пользователяКатегория пользователейБольшое количество работников исполнительного звенаОтносительно малое количество работников руководящего звена Сравнение OLTP и OLAP Характеристика OLTP OLAPХарактер запросовМного простых транзакцийСложные транзакцииХранимые данныеОперативные, детализи-рованныеОхватывающие большой период времени, агреги-рованныеВид деятельностиОперативная, тактическаяАналитическая, страте-гическаяТип данныхСтруктурированныеРазнотипныеСистемная характеристикаУчетная система (OLTP)OLAPВзаимодействие с пользователем На уровне транзакции На уровне всей базы данных Данные, используемые при обращении пользователя к системеОтдельные записиГруппы записейВремя откликаСекундыОт нескольких секунд до нескольких минутИспользование аппаратных ресурсовСтабильноеДинамическоеХарактер данных Главным образом первичные (самый низкий уровень детализации)В основном производные (сводные значения)Характер доступа к базе данныхПредопределенные или статические пути доступа и отношения данных Неопределенные или динамические пути доступа и отношения данных Изменчивость данныхВысокая (данные обновляются с каждой транзакцией)Низкая (во время запроса данные обновляются редко)Приоритеты Высокая производительность Высокая доступностьГибкость Автономность пользователя

Вопросы к госэкзамену

Жизненный цикл КИС. Этапы жизненного цикла КИС

Модели жизненного цикла КИС (бизнес-приложений)

Технологические процессы создания КИС

CASE-средства поддержки жизненного цикла КИС

Методы и средства структурного системного анализа и проектирования

Основные элементы системной архитектуры предприятия: бизнес-архитектура, архитектура информации, архитектура приложений, технологическая архитектура

Корпоративные информационные системы. Их структура. Примеры КИС

Информационная архитектура КИС. Назначение и состав. Методы и средства описания архитектуры данных

Инструментарий для проектирования, разработки и сопровождения информационной архитектуры предприятия

Архитектурные шаблоны (OLTP, OLAP – системы) в информационной архитектуре предприятия

OLAP-системы

OLAP (англ. online analytical processing, аналитическая обработка в реальном времени) - технология обработки данных, заключающаяся в подготовке суммарной (агрегированной) информации на основе больших массивов данных, структурированных по многомерному принципу. Реализации технологии OLAP являются компонентами программных решений класса Business Intelligence.

Основоположник термина OLAP - Эдгар Кодд, предложил в 1993 году «12 законов аналитической обработки в реальном времени».

Часто в компаниях существует несколько информационных систем – системы складского учета, бухгалтерские системы, ERP системы для автоматизации отдельных производственных процессов, системы сбора отчетности с подразделений компании, а также множество файлов, которые разбросаны по компьютерам сотрудников.

Имея столько разрозненных источников информации, часто бывает очень сложно получить ответы на ключевые вопросы деятельности компании и увидеть общую картину. А когда нужная информация все же находится в одной из используемых систем или локальном файле, то она часто оказывается устаревшей или противоречит информации, полученной из другой системы.

Данная проблема эффективно решается с помощью информационно-аналитических систем, построенных на базе OLAP-техологий (другие названия: OLAP-система, Система бизнес-аналитики, Business Intelligence). OLAP-системы интегрируют уже существующие системы учёта, предоставляя пользователю инструменты для анализа больших объёмов данных в реальном времени, динамического конструирования отчётов, мониторинга и прогнозирования ключевых бизнес-показателей.

Преимущества OLAP-систем

Ключевую роль в управлении компанией играет информация. Как правило, даже небольшие компании используют несколько информационных систем для автоматизации различных сфер деятельности. Получение аналитической отчётности в информационных системах, основанных на традиционных базах данных сопряжено с рядом ограничений:

Разработка каждого отчёта требует работы программиста.

Отчёты формируются очень медленно (зачастую несколько часов), замедляя при этом работу всей информационной системы.

Данные, получаемые от различных структурных элементов компании не унифицированы и часто противоречивы.

OLAP-системы, самой идеологией своего построения предназначены для анализа больших объёмов информации, позволяют преодолеть ограничения традиционных информационных систем.

Создание OLAP-системы на предприятии позволит:

Интегрировать данные различных информационных систем, создав единую версию правды

Проектировать новые отчеты несколькими щелчками мыши без участия программистов.

В реальном времени анализировать данные по любым категориям и показателям бизнеса на любом уровне детализации.

Производить мониторинг и прогнозирование ключевых показателей бизнеса

При работе с OLAP-системой, вы всегда сможете оперативно найти ответы, на возникающие вопросы, увидеть картину в целом, проводить постоянный мониторинг состояния бизнеса. При этом вы можете быть уверенными, что используете только актуальную информацию.

Итоги внедрения OLAP-системы

Руководство получает полное ясное видение ситуации и единый механизм учёта, контроля и анализа.

За счёт автоматизации внутренних бизнес-процессов и повышения производительности сотрудников, уменьшается потребность в человеческих ресурсах.

Действие OLAP

Причина использования OLAP для обработки запросов - это скорость. Реляционные БД хранят сущности в отдельных таблицах, которые обычно хорошо нормализованы. Эта структура удобна для операционных БД (системы OLTP), но сложные многотабличные запросы в ней выполняются относительно медленно.

OLAP-структура, созданная из рабочих данных, называется OLAP-куб. Куб создаётся из соединения таблиц с применением схемы звезды или схемы снежинки. В центре схемы звезды находится таблица фактов, которая содержит ключевые факты, по которым делаются запросы. Множественные таблицы с измерениями присоединены к таблице фактов. Эти таблицы показывают, как могут анализироваться агрегированные реляционные данные. Количество возможных агрегирований определяется количеством способов, которыми первоначальные данные могут быть иерархически отображены.

Например, все клиенты могут быть сгруппированы по городам или по регионам страны (Запад, Восток, Север и т. д.), таким образом, 50 городов, 8 регионов и 2 страны составят 3 уровня иерархии с 60 членами. Также клиенты могут быть объединены по отношению к продукции; если существуют 250 продуктов по 2 категориям, 3 группы продукции и 3 производственных подразделения, то количество агрегатов составит 16560. При добавлении измерений в схему, количество возможных вариантов быстро достигает десятков миллионов и более.

OLAP-куб содержит в себе базовые данные и информацию об измерениях (агрегатах). Куб потенциально содержит всю информацию, которая может потребоваться для ответов на любые запросы. Из-за громадного количества агрегатов, зачастую полный расчёт происходит только для некоторых измерений, для остальных же производится «по требованию».

Вместе с базовой концепцией существуют три типа OLAP:

OLAP со многими измерениями (Multidimensional OLAP - MOLAP);

реляционный OLAP (Relational OLAP - ROLAP);

гибридный OLAP (Hybrid OLAP - HOLAP).

MOLAP - это классическая форма OLAP, так что её часто называют просто OLAP. Она использует суммирующую БД, специальный вариант процессора пространственных БД и создаёт требуемую пространственную схему данных с сохранением как базовых данных, так и агрегатов.

ROLAP работает напрямую с реляционным хранилищем, факты и таблицы с измерениями хранятся в реляционных таблицах, и для хранения агрегатов создаются дополнительные реляционные таблицы.

HOLAP использует реляционные таблицы для хранения базовых данных и многомерные таблицы для агрегатов.

Особым случаем ROLAP является ROLAP реального времени (Real-time ROLAP - R-ROLAP). В отличие от ROLAP в R-ROLAP для хранения агрегатов не создаются дополнительные реляционные таблицы, а агрегаты рассчитываются в момент запроса. При этом многомерный запрос к OLAP-системе автоматически преобразуется в SQL-запрос к реляционным данным.

Каждый тип хранения имеет определённые преимущества, хотя есть разногласия в их оценке у разных производителей. MOLAP лучше всего подходит для небольших наборов данных, он быстро рассчитывает агрегаты и возвращает ответы, но при этом генерируются огромные объёмы данных. ROLAP оценивается как более масштабируемое решение, использующее к тому же наименьшее возможное пространство. При этом скорость обработки значительно снижается. HOLAP находится посреди этих двух подходов, он достаточно хорошо масштабируется и быстро обрабатывается. Архитектура R-ROLAP позволяет производить многомерный анализ OLTP-данных в режиме реального времени.

Сложность в применении OLAP состоит в создании запросов, выборе базовых данных и разработке схемы, в результате чего большинство современных продуктов OLAP поставляются вместе с огромным количеством предварительно настроенных запросов. Другая проблема - в базовых данных. Они должны быть полными и непротиворечивыми

Реализации OLAP

Исторически первой многомерной системой управления базами данных, по существу являющейся OLAP-реализацией считается система Express, разработанная в 1970 году компанией IRI (позднее права на продукт были приобретены корпорацией Oracle и превращён в OLAP-опцию для Oracle Database). Термин OLAP ввёл Эдгар Кодд в публикации в журнале Computerworld в 1993 году, в которой он предложил 12 принципов аналитической обработки, по аналогии с 12 правилами для реляционных баз данных, сформулированными им же десятилетием ранее, в качестве референтного продукта, удовлетворяющего предложенным принципам, Кодд указал систему Essbase компании Arbor (поглощённой в 1997 году компанией Hyperion, которую, в свою очередь, в 2007 году купила Oracle). Примечательно, что впоследствии публикация была изъята из архивов Computerworld из-за возможного конфликта интересов, так как Кодд позднее оказывал консультационные услуги для Arbor.

Другие известные OLAP-продукты: Microsoft Analysis Services (ранее называвшиеся OLAP Services, часть SQL Server), SAS OLAP Server, TM1, PowerPlay, SAP BW, MicroStrategy Ingelligence Server, Mondrian, Аналитический комплекс ПРОГНОЗ.

C точки зрения реализации делятся на «физический OLAP» и «виртуальный» (реляционный, англ. Relational OLAP, ROLAP). «Физический», в свою очередь, в зависимости от реализации подразделяется на многомерный (англ. Multidimensional OLAP, MOLAP) и гибридный - (англ. Hybrid OLAP, HOLAP).

В первом случае наличествует программа, на этапе предварительной загрузки данных в OLAP из источников выполняющая предварительный расчёт агрегатов (вычислений по нескольким исходным значениям, например «Итог за месяц»), которые затем сохраняются в специальную многомерную базу данных, обеспечивающую быстрое извлечение и экономичное хранение. Примеры таких продуктов - Microsoft Analysis Services, Oracle OLAP Option, Essbase, SAS OLAP Server, TM1, PowerPlay.

Hybrid OLAP является комбинацией. Сами данные хранятся в реляционной базе данных, а агрегаты - в многомерной.

В ROLAP-реализациях все данные хранятся и обрабатываются реляционных системах управления базами данных, а агрегаты могут не существовать вообще или создаваться по первому запросу в СУБД или кэше аналитического ПО. Примеры таких продуктов - SAP BW, Microstrategy Intelligence Server, Mondrian.

С точки зрения пользователя все варианты выглядят похожими по возможностям. Наибольшее применение OLAP находит в продуктах для финансового планирования, хранилищах данных, решениях класса Business Intelligence.

OL T P-системы (Системы оперативной обработки транзакций)

OLTP (Online Transaction Processing), транзакционная система - обработка транзакций в реальном времени. Способ организации БД, при котором система работает с небольшими по размерам транзакциями, но идущими большим потоком, и при этом клиенту требуется от системы минимальное время отклика.

Термин OLTP применяют также к системам (приложениям). OLTP-системы предназначены для ввода, структурированного хранения и обработки информации (операций, документов) в режиме реального времени.

Проблема целостности – в обеспечении правильности данных БД в любой момент времени. Она может быть нарушена в след случаях: 1. при вводе и обновлении, когда подаются неверные сведения. 2. когда данным пользуются одновременно несколько userов. 3. при сбоях АПС.

Решение проблем целостности надо рассматривать с программной и организационной точки зрения. Для ПОбл 1. надо ряд организац мероприятий (чтобы следили за вводом), user должен знать правила ввода и ограничения. Для проблем 2-3 – стандартные средства СУБД или спец программные модули. СУБД – 2 основных ограничения целостности: 1. структурные ограничения (задаются функциональными связями и проверяются путем проверки равенства значений БД) 2. ограничения реальных значений. Требуют, чтобы значения поля принадлежали некоторому диапазону, либо это зависимость между значениями некоторых полей. (типы данных и маски ввода). Ограничения могут задаваться АБД в любой момент, но СУБД может не принять ограничение (если много записей ему уже не удовлетворяют), если соответствие есть – записывается в словарь и используется. Ограничения различаются по уровню сложности:

2. ограничения на совокупность атрибутов строки. (должность – разрядные ставки, края – города).

3. ограничения одновременно на множество строк.

Все эти ограничения статистические, но при переходе БД из 1 состояния в другое необходимо удовлетворять ограничениям целостности до начала всех изменений и после окончания всех, а не каждого. Такие ограничения называются отложенными и относительно их вводится понятие транзакций. Транзакция – законченное с точки зрения userа действие над БД. В то же время, это логическая единица работы системы. Транзакция реализует некоторую прикладную функцию, например, перевод денег с одного счета на другой в банковской системе.

Должна обладать 4 свойствами: 1. Атомарность (неделимость): выполняется как одинарная операция доступа к БД, должна выполняться полностью или не выполняться совсем. 2. Согласованность – гарантирует взаимную целостность данных после окончания обработки транзакций. 3. Изолированность (каждая транзакция может изменять данное, которое временно находится в несогласованном состоянии). При этом доступ других транзакций к этим данным запрещен, пока транзакция не завершится. 4. долговечности – если транзакция выполнена успешно, то изменения не будут потеряны. Результатом выполнения транзакции может быть её фиксация (действие по фиксации изменений в БД) или откат (отмена транзакции и возврат БД в состояние до начала её). Механизм фиксации и откат основан на использовании журнала транзакций, где сохраняется состояние ДО (в нескольких итерациях) и ПОСЛЕ. Некоторые диалекты SQL включают операторы промежуточной фиксации (откат от точки к точке).

Мониторы обработки транзакций (Transaction Processing Monitor - TPM)- это программные системы (относят к посредническому или промежуточному программному обеспечению), решающие задачу эффективного управления информационно-вычислительными ресурсами в распределенной системе. Они представляют собой гибкую, открытую среду для разработки и управления мобильными приложениями, ориентированными на оперативную обработку распределенных транзакций. В числе важнейших характеристик TPM - масштабируемость, поддержка функциональной полноты и целостности приложений, достижение максимальной производительности при обработке данных при невысоких стоимостных показателях, поддержка целостности данных в гетерогенной среде. TPM опираются на трехзвенную модель "клиент-сервер"

На современном рынке мониторов транзакций основными "действующими лицами" являются такие системы, как ACMS (DEC), CICS (IBM), TOP END (NCR), TUXEDO Sytem (Novell).

Совместное использование данных

При реализации транзакций возникает проблема: потеря обновлений (в БД фиксируется только изменения одного userа, остальные теряются). И 2 проблема – чтение незафиксированных данных. Для решения - спец механизмы обработки транзакций. Принципы: 1. транзакция не имеет доступа к незафиксированным данным. 2. результат совместного выполнения транзакций эквивалентен их последнему выполнению. Реализуется этот механизм через систему блокировок: СУБД блокирует часть БД, к которой обращается транзакция до момента её фиксации, т.е. 2-ю транзакцию надо поставить в очередь ожидания. Чем больше блокируемый элемент, тем медленнее обрабатывается транзакция. В системах OLTP обычно блокируется строка, при этом транзакции могут попадать в ситуацию взаимной блокировки. Для предотвращения СУБД периодически опрашивает блокировки и если такое есть, одна из транзакций прерывается. Для более удобной работы допускаются блокировки совместного использования данных: параллельно работающим userам запрещается изменять данные, но разрешается выборка их. Этот подход не единственный, можно, например использовать тиражирование данных в системах с распред доступом. Эта технология предполагает отказ от распределенности данных, и в каждом узле – своя копия БД. Средства, обеспечивающие это должны поддерживать согласованное состояние БД копированием изменений. Процесс переноса изменений исходной БД в БД отдельных узлов называется тиражированием данных. Эти функции выполняет определенный модуль (сервер тираж-я/ репликатор). Схема его работы – полное обновление содержимого БД на удаленных серверах (схема с полн обновлением) или обновление только изменяющихся данных (схема с быстрым обновлением) Если нет необходимости постоянно обновлять данные, то репликатор накапливает изменения и копир-т их в нужный момент.

OLTP - системы оперативной обработки транзакций, характеризуются большим количеством изменений, одновременным обращением множества пользователей к одним и тем же данным для выполнения разнообразных операций - чтения, записи, удаления или модификации данных. Для нормальной работы множества пользователей применяются блокировки и транзакции. Эффективная обработка транзакций и поддержка блокировок входят в число важнейших требований к системам оперативной обработки транзакций.

Современные технологии БД предъявляют определенные требования в области архитектуры. До недавнего времени выделялось три класса задач:

задачи оперативной обработки транзакций;

задачи пакетной обработки;

задачи принятия решений.

OLTP-системы - системы оперативной обработки транзакций. Основная функция подобных систем заключается в одновременном выполнении большого количества коротких транзакций от большого числа пользователей. Сами транзакции выглядят относительно просто, например, "снять сумму денег со счета А, добавить эту сумму на счет В". Исторически такие системы возникли в первую очередь, поскольку реализовывали потребности в учете, скорости обслуживания, сборе данных и пр.

Системы OLTP характеризуются:

поддержкой большого числа users;

малым временем отклика на запрос;

относительно короткими запросами;

короткими транзакциями;

участие в запросах небольшого числа таблиц.

Практически все запросы к базе данных в OLTP-системах состоят из команд вставки, обновления, удаления. Запросы на выборку в основном предназначены для предоставления пользователям возможности выбора из различных справочников. Большая часть запросов, таким образом, известна заранее еще на этапе проектирования системы. Таким образом, критическим для OLTP-приложений является скорость и надежность выполнения коротких операций обновления данных.

Сервер оперативной обработки транзакций строится в предположении:

OLTP- операции поддерживают большое число user;

наиболее часто используются короткие простые транзакции;

обычно транзакции не использую одинаковые данные;

операторы обычно затрагивают небольшое число строк;

время отклика - доли секунды;

только несколько таблиц имеют большие размеры или могут быть изменены.

Реализация такого сервера опирается на:

физические методики сокращений операций с дисками;

обработку небольших объемов данных в памяти;

примитивный оптимизатор запросов;

требование к приложениям - исключить конкуренцию запросов в использовании ресурсов и данных.

Хранилища данных и Data Mining

Data Mining переводится как "добыча" или "раскопка данных". Нередко рядом с Data Mining встречаются слова "обнаружение знаний в базах данных" (knowledge discovery in databases) и "интеллектуальный анализ данных". Их можно считать синонимами Data Mining. Возникновение всех указанных терминов связано с новым витком в развитии средств и методов обработки данных.

До начала 90-х годов, казалось, не было особой нужды переосмысливать ситуацию в этой области. Все шло своим чередом в рамках направления, называемого прикладной статистикой (см. например, ). Теоретики проводили конференции и семинары, писали внушительные статьи и монографии, изобиловавшие аналитическими выкладками.

Вместе с тем, практики всегда знали, что попытки применить теоретические экзерсисы для решения реальных задач в большинстве случаев оказываются бесплодными. Но на озабоченность практиков до поры до времени можно было не обращать особого внимания - они решали главным образом свои частные проблемы обработки небольших локальных баз данных.

И вот прозвенел звонок. В связи с совершенствованием технологий записи и хранения данных на людей обрушились колоссальные потоки информационной руды в самых различных областях. Деятельность любого предприятия (коммерческого, производственного, медицинского, научного и т.д.) теперь сопровождается регистрацией и записью всех подробностей его деятельности. Что делать с этой информацией? Стало ясно, что без продуктивной переработки потоки сырых данных образуют никому не нужную свалку.

Специфика современных требований к такой переработке следующие:

Данные имеют неограниченный объем

Данные являются разнородными (количественными, качественными, текстовыми)

Результаты должны быть конкретны и понятны

Инструменты для обработки сырых данных должны быть просты в использовании

Традиционная математическая статистика, долгое время претендовавшая на роль основного инструмента анализа данных, откровенно спасовала перед лицом возникших проблем. Главная причина - концепция усреднения по выборке, приводящая к операциям над фиктивными величинами (типа средней температуры пациентов по больнице, средней высоты дома на улице, состоящей из дворцов и лачуг и т.п.). Методы математической статистики оказались полезными главным образом для проверки заранее сформулированных гипотез (verification-driven data mining) и для “грубого” разведочного анализа, составляющего основу оперативной аналитической обработки данных (online analytical processing, OLAP).

В основу современной технологии Data Mining (discovery-driven data mining) положена концепция шаблонов (паттернов), отражающих фрагменты многоаспектных взаимоотношений в данных. Эти шаблоны представляют собой закономерности, свойственные подвыборкам данных, которые могут быть компактно выражены в понятной человеку форме. Поиск шаблонов производится методами, не ограниченными рамками априорных предположений о структуре выборке и виде распределений значений анализируемых показателей. Примеры заданий на такой поиск при использовании Data Mining приведены в табл. 1.

Важное положение Data Mining - нетривиальность разыскиваемых шаблонов. Это означает, что найденные шаблоны должны отражать неочевидные, неожиданные (unexpected) регулярности в данных, составляющие так называемые скрытые знания (hidden knowledge). К обществу пришло понимание, что сырые данные (raw data) содержат глубинный пласт знаний, при грамотной раскопке которого могут быть обнаружены настоящие самородки (рис.1).

Рисунок 1. Уровни знаний, извлекаемых из данных

В целом технологию Data Mining достаточно точно определяет Григорий Пиатецкий-Шапиро - один из основателей этого направления:

Data Mining - это процесс обнаружения в сырых данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности.

2. Кому это нужно?

Сфера применения Data Mining ничем не ограничена - она везде, где имеются какие-либо данные. Но в первую очередь методы Data Mining сегодня, мягко говоря, заинтриговали коммерческие предприятия, развертывающие проекты на основе информационных хранилищ данных (Data Warehousing). Опыт многих таких предприятий показывает, что отдача от использования Data Mining может достигать 1000%. Например, известны сообщения об экономическом эффекте, в 10–70 раз превысившем первоначальные затраты от 350 до 750 тыс. дол. . Известны сведения о проекте в 20 млн. дол., который окупился всего за 4 месяца. Другой пример - годовая экономия 700 тыс. дол. за счет внедрения Data Mining в сети универсамов в Великобритании.

Data Mining представляют большую ценность для руководителей и аналитиков в их повседневной деятельности. Деловые люди осознали, что с помощью методов Data Mining они могут получить ощутимые преимущества в конкурентной борьбе. Кратко охарактеризуем некоторые возможные бизнес-приложения Data Mining .

ИЛИ

Что такое Data Mining

Корпоративная база данных любого современного предприятия обычно содержит набор таблиц, хранящих записи о тех или иных фактах либо объектах (например, о товарах, их продажах, клиентах, счетах). Как правило, каждая запись в подобной таблице описывает какой-то конкретный объект или факт. Например, запись в таблице продаж отражает тот факт, что такой-то товар продан такому-то клиенту тогда-то таким-то менеджером, и по большому счету ничего, кроме этих сведений, не содержит. Однако совокупность большого количества таких записей, накопленных за несколько лет, может стать источником дополнительной, гораздо более ценной информации, которую нельзя получить на основе одной конкретной записи, а именно - сведений о закономерностях, тенденциях или взаимозависимостях между какими-либо данными. Примерами подобной информации являются сведения о том, как зависят продажи определенного товара от дня недели, времени суток или времени года, какие категории покупателей чаще всего приобретают тот или иной товар, какая часть покупателей одного конкретного товара приобретает другой конкретный товар, какая категория клиентов чаще всего вовремя не отдает предоставленный кредит.

Подобного рода информация обычно используется при прогнозировании, стратегическом планировании, анализе рисков, и ценность ее для предприятия очень высока. Видимо, поэтому процесс ее поиска и получил название Data Mining (mining по-английски означает «добыча полезных ископаемых», а поиск закономерностей в огромном наборе фактических данных действительно сродни этому). Термин Data Mining обозначает не столько конкретную технологию, сколько сам процесс поиска корреляций, тенденций, взаимосвязей и закономерностей посредством различных математических и статистических алгоритмов: кластеризации, создания субвыборок, регрессионного и корреляционного анализа. Цель этого поиска - представить данные в виде, четко отражающем бизнес-процессы, а также построить модель, при помощи которой можно прогнозировать процессы, критичные для планирования бизнеса (например, динамику спроса на те или иные товары или услуги либо зависимость их приобретения от каких-то характеристик потребителя).

Отметим, что традиционная математическая статистика, долгое время остававшаяся основным инструментом анализа данных, равно как и средства оперативной аналитической обработки данных (online analytical processing, OLAP), о которых мы уже неоднократно писали (см. материалы на эту тему на нашем компакт-диске), не всегда могут успешно применяться для решения таких задач. Обычно статистические методы и OLAP используются для проверки заранее сформулированных гипотез. Однако нередко именно формулировка гипотезы оказывается самой сложной задачей при реализации бизнес-анализа для последующего принятия решений, поскольку далеко не все закономерности в данных очевидны с первого взгляда.

Знаете ли Вы, в чем ложность понятия "физический вакуум"?

Физический вакуум - понятие релятивистской квантовой физики, под ним там понимают низшее (основное) энергетическое состояние квантованного поля, обладающее нулевыми импульсом, моментом импульса и другими квантовыми числами. Физическим вакуумом релятивистские теоретики называют полностью лишённое вещества пространство, заполненное неизмеряемым, а значит, лишь воображаемым полем. Такое состояние по мнению релятивистов не является абсолютной пустотой, но пространством, заполненным некими фантомными (виртуальными) частицами. Релятивистская квантовая теория поля утверждает, что, в согласии с принципом неопределённости Гейзенберга, в физическом вакууме постоянно рождаются и исчезают виртуальные, то есть кажущиеся (кому кажущиеся?), частицы: происходят так называемые нулевые колебания полей. Виртуальные частицы физического вакуума, а следовательно, он сам, по определению не имеют системы отсчета, так как в противном случае нарушался бы принцип относительности Эйнштейна, на котором основывается теория относительности (то есть стала бы возможной абсолютная система измерения с отсчетом от частиц физического вакуума, что в свою очередь однозначно опровергло бы принцип относительности, на котором постороена СТО). Таким образом, физический вакуум и его частицы не есть элементы физического мира, но лишь элементы теории относительности, которые существуют не в реальном мире, но лишь в релятивистских формулах, нарушая при этом принцип причинности (возникают и исчезают беспричинно), принцип объективности (виртуальные частицы можно считать в зависимсоти от желания теоретика либо существующими, либо не существующими), принцип фактической измеримости (не наблюдаемы, не имеют своей ИСО).

Когда тот или иной физик использует понятие "физический вакуум", он либо не понимает абсурдности этого термина, либо лукавит, являясь скрытым или явным приверженцем релятивистской идеологии.

Понять абсурдность этого понятия легче всего обратившись к истокам его возникновения. Рождено оно было Полем Дираком в 1930-х, когда стало ясно, что отрицание эфира в чистом виде, как это делал великий математик, но посредственный физик , уже нельзя. Слишком много фактов противоречит этому.

Для защиты релятивизма Поль Дирак ввел афизическое и алогичное понятие отрицательной энергии, а затем и существование "моря" двух компенсирующих друг друга энергий в вакууме - положительной и отрицательной, а также "моря" компенсирующих друг друга частиц - виртуальных (то есть кажущихся) электронов и позитронов в вакууме.

Принимая во внимание все перечисленное, сравнение между различными MDDпродуктами можно проводить только по самым обобщенным категориям. В более дешевом секторе рынка присутствуют лишь однопользовательские и предназначенные для небольших локальных сетей средства просмотра многомерных данных. Хотя они обладают довольно высоким уровнем функциональных возможностей и удобны в использовании, эти системы ограниченны по своему масштабу. и им недостает средств, необходимых для реализации OLAPобработки в широком смысле. В данную категорию попадают такие продукты, как PowerPlay корпорации Cognos, PaBlo фирмы Andyne и Mercury компании Business Objects. Дорогой же сектор рынка представлен системами Acumate ES фирмы Kenan Technologies, Express корпорации Oracle, Gentium компании Planning Sciences и Holos фирмы

Holistic Systems. Они настолько разнятся по своим возможностям, что любую из них можно смело выделять в отдельную категорию. И наконец, MDD-системы в чистом виде: Essbase корпорации Arbor Software, LightShip Server фирмы Pilot Software и TM/1 компании Sinper .

Второй класс OLAP-средств -реляционные OLAP-системы (ROLAP). Здесь для хранения данных используются старые реляционные СУБД, а между БД и клиентским интерфейсом организуется определяемый администратором системы слой метаданных. Через этот промежуточный слой клиентский компонент может взаимодействовать с реляционной БД как с многомерной. Подобно средствам первого класса, ROLAP-системы хорошо приспособлены для работы с крупными информационными хранилищами, требуют значительных затрат обслуживания специалистами информационных подразделений и предусматривают работу в многопользовательском режиме. Среди продуктов этого типа - IQ/Vision корпорации IQ Software, DSS/Server и DSS/Agent фирмы MicroStrategy и DecisionSuite компании Information Advantage.

ROLAP-средства реализуют функции поддержки принятия решений в надстройке над реляционным процессором БД.

Такие программные продукты должны отвечать ряду требований,

в частности:

- иметь мощный оптимизированный для OLAP генератор SQLвыражений, позволяющий применять многопроходные SQL-операторы SELECT и/или коррелированные подзапросы;

- обладать достаточно развитыми средствами для проведения нетривиальной обработки, обеспечивающей ранжирование, сравнительный анализ и вычисление процентных соотношений в рамках класса;

Генерирвать SQL-выражения, оптимизированные для целевой реляционной СУБД, включая поддержку доступных в ней расширений этого языка;

- предоставлять механизмы описания модели данных с помощью метаданных и давать возможность использовать эти метаданные для построения запросов в реальном масштабе времени;

- включать в себя механизм, позволяющий оценивать качество построения сводных таблиц с точки зрения скорости вычисления, желательно с накоплением статистики по их использованию.

Третий, сравнительно новый тип OLAP-средств -инструменты генерации запросов и отчетов для настольных ПК , дополненные

OLAP-функциями или интегрированные с внешними средствами, выполняющими такие функции. Эти весьма развитые системы осуществляют выборку данных из исходных источников, преобразуют их и помещают в динамическую многомерную БД, функционирующую на ПК конечного пользователя. Указанный подход, позволяющий обойтись как без дорогостоящего сервера многомерной БД, так и без сложного промежуточного слоя метаданных, необходимого для ROLAPсредств, обеспечивает в то же время достаточную эффективность анализа. Эти средства для настольных ПК лучше всего подходят для работы с небольшими, просто организованными БД. Потребность в квалифицированном обслуживании для них ниже, чем для других OLAP-систем, и примерно соответствует уровню обычных сред обработки запросов. В числе основных участников этого сектора рынка -

компания Brio Technology со своей системой Brio Query Enterprise, Business Objects с одноименным продуктом и Cognos с PowerPlay.

В настоящее время увеличивается число Web-совместимых продуктов OLAP.

Важным является вопрос приспосабливания OLAP к остальному ПО. Хотя поставщики OLAP начинают предлагать некоторые способы взаимодействия с SQL-СУБД и другими инструментами, но однако, пользователи и аналитики предупреждают, что уровень интеграции может быть различным и, вероятно, потребует значительного объема кодирования, включая написание запросов на языке SQL. Более того, для интеграции OLAP с остальным программным обеспечением предприятия не существует промышленного стандарта.

Решение данной проблемы может состоять в следующем. Например, многие компании позиционируют базы данных с OLAP в качестве клиентских частей хранилищ данных. При таком подходе хранилища питают ядро многомерной OLAP выборками данных, к которым в дальнейшем могут получить доступ пользователи для

быстрого выполнения комплексных запросов. При этом целью является создание среды запросов, скрывающей от пользователя местоположение данных. В этой среде будут автоматически выполняться комплексные запросы к ядру многомерной обработки или поиск детализированной информации и простых запросов на реляционных серверах. Для компаний, которые не могут пойти этим путем, важную роль в настройке связей между инструментами OLAP и другим программным обеспечением играют фирмы-консультанты.

OLTP-системы , являясь высокоэффективным средством реализации оперативной обработки, оказались мало пригодны для задач аналитической обработки. Это вызвано следующим:

1. средствами традиционных OLTP-систем можно построить аналитический отчет и даже прогноз любой сложности, но заранее регламентированный. Любой шаг в сторону, любое нерегламентированное требование конечного пользователя, как правило, требует знаний о структуре данных и достаточно высокой квалификации программиста;

2. многие необходимые для оперативных систем функциональные возможности являются избыточными для аналитических задач и в то же время могут не отражать предметной области. Для решения большинства аналитических задач требуется использование внешних специализированных инструментальных средств для анализа, прогнозирования и моделирования. Жесткая же структура баз не позволяет достичь приемлемой производительности в случае сложных выборок и сортировок и, следовательно, требует больших временных затрат для организации шлюзов.

3. в отличие от транзакционных, в аналитических системах не требуются и, соответственно, не предусматриваются развитые средства обеспечения целостности данных, их резервирования и восстановления. Это позволяет не только упростить сами средства реализации, но и снизить внутренние накладные расходы и, следовательно, повысить производительность при выборке данных.

Круг задач, эффективно решаемых каждой из систем, определим на основе сравнительных характеристик OLTP- и OLAP-систем (табл. 8).

Таблица 8

Круг задач решаемых OLTP- и OLAP-системами

3.7. Подходы к выбору экономических информационных систем

Прежде чем ответить на вопрос, какой же вариант автоматизации для предприятия наиболее выгоден и даст наибольший эффект, следует рассмотреть ряд факторов, влияющих на этот выбор.

1. Насколько технологии бизнеса в фирме отличаются от традиционных.

Если отличия весьма серьезны и пути изменения этих технологий в направлении стандартизации видятся неприемлемыми или чрезмерно затратными, покупка и адаптация готовой ЭИС российского производства либо неприменима вовсе, либо может оказаться

неэффективной - часть модулей системы будут неприменимы или неработоспособны в поставленных условиях.

2. Как часто потребуется вносить значительные изменения во внедряемую информационную систему.

Если сфера деятельности фирмы или сама фирма очень динамичны в плане технологических приемов, то как покупка и адаптация готовой ЭИС российского производства, так (в подавляющем большинстве случае) и разработка ЭИС сторонней организациейразработчиком неприемлемы. В систему потребуется вносить изменения, интегрировать в нее новые компоненты и т.д., что для первого случая может оказаться невозможно вовсе, а для третьего - либо слишком дорого, либо недостаточно реактивно.

3. Какие суммы готова вложить фирма в автоматизацию.

Для очень ограниченных в ресурсах предприятий, как покупка зарубежного комплекса автоматизации, так и заказ на разработку в сторонней фирме обычно неприемлемы. Выбор между покупкой существующего программного обеспечения или разработкой своего силами небольшого отдела автоматизации решается обычно на основании ответов на вышеприведенные вопросы.

Таким образом, покупку и адаптацию готовой ЭИС следует выбирать для фирм со стабильными и более или менее традиционными методиками ведения дел и в том случае, когда на рынке программного обеспечения есть соответствующие информационные системы.

При этом для очень крупных и разветвленных структур (особенно если фирма предполагает активную интеграцию или просто взаимодействия с зарубежными партнерами) рекомендуется выбирать мощную западную систему, для небольшой и средней фирмы - отечественную.

Разработка ЭИС своими средствами и заказ разработки ЭИС сторонней организации-разработчику наиболее привлекательны для редкого или нетипичного ведения "делового хозяйства". При этом конкретный выбор стоит делать на основании информации о финансовом состоянии фирмы, наличии надежной фирмы разработчика или интегратора и возможности установить с ней длительные партнерские отношения и других факторов.

Более подробный анализ достоинств и недостатков методов автоматизации представлен в таблице.

Таблица 10

Достоинства и недостатки методов автоматизации

Выбор автоматизированной системы для предприятия должен проводиться не по принципу, какая ЭИС лучше, а какая хуже. Здесь необходимо определить в какой степени определенная ЭИС подходит для работы в конкретном предприятии при заданных условиях. Разработка сравнительных критериев представленных на рынке ЭИС нецелесообразна без учета конкретных условий, таких как: экономическое состояние предприятия, уровень подготовки служащих, ранее сделанные инвестиции в программное и техническое обеспечение и т.д. В связи с этим возникает необходимость в определении рациональной с точки зрения технико-экономических показателей, структуры ЭИС, предполагающей возможность гибкой перенастройки техники и программного обеспечения в случае изменения структуры предприятия при реинжиниринге бизнес-процессов.

Внедрение качественной ЭИС является одним из важнейших элементов рыночного успеха предприятия и условием ее динамичного развития.

3.8. Критерии выбора ЭИС

При выборе ЭИС необходимо учитывать следующие критерии:

репутация фирмы, репутация системы, стаж пребывания фирмы на рынке, число продаж.

сколько работающих систем в России. Имеются ли внедрения на родственных предприятиях? Потребовалась ли помощь внешних консультантов?

терминология и качество русификации западной системы.

качество локализации западной системы. Есть области производства, где действуют стандарты - юридические и фактические. Например - методы бухгалтерского учета, бухгалтерская и налоговая отчетность. В конструкторской и технологической подготовке производства у отечественных предприятий повсеместно приняты стандарты ЕСКД и ЕСТД. На западных предприятиях принята предметно замкнутая организация производства, а для отечественных - более привычна технологическая специализация. На западе безцеховая структура управления, в России - цеховая. Все эти моменты должны быть отработаны при локализации. Желательно, чтобы система отрабатывала такие российские реалии как бартер, цепочки зачетов, предоплату, оплата в неденежной форме, неотфактурованные поставки и т.д.

какая российская команда стоит за западной системой. Кто ее русифицировал, кто внедряет? Знают ли они производство? Какое у них образование? Какой опыт? Какая за ними “история успехов”? Какой их подход к внедрению?

разумная цена . Покупая систему, необходимо помнить, что на весь цикл - покупка, внедрение, сопровождение, развитие - придется затратить в 3 - 10 раз больше денег, чем стоимость программных средств. Чем сложнее и дороже система, тем больше коэффициент. Если придется привлекать западных консультантов, это будет стоить минимум в 1000 $ в день, причем заранее неясно, то ли они будут учить работать с их системой, то ли сотрудники предприятия за эти деньги будут их знакомить с волнующими особенностями российской экономики,

функциональная полнота. Система должна покрывать основные потребности в управлении. Практически все западные системы сильно избыточны в этом отношении, но на уровне базовых возможностей - они все близнецы,

модульность. Чтобы не тратить лишних денег, нужно иметь возможность покупать и внедрять систему по частям и только на нужное число пользователей.

гибкость. Система будет внедряться полтора-три года и будет работать пять - десять лет. За это время предприятие изменится. Изменится продукция, оргструктура, организация управления, бизнес - процессы, роли и полномочия управленцев. Система управления должна меняться вместе с производством. Значит система должна позволять легко менять АРМы и меню, формировать отчеты и справки, делать произвольные выборки информации в удобном представлении, менять бизнес - процессы и алгоритмы путем параметрической настройки и так далее. Обычная проблема с западными системами - не понятно, для какого пользователя экраны для ввода информации. Вроде бы для технолога, но при чем тут нормативы планирования? Вроде бы для кладовщика, но при чем тут цены и длительность цикла? Вроде бы для бухгалтера, но для какого раздела учета? В этом случае придется разбивать экраны, убирать лишние реквизиты, добавлять нужные, менять названия полей, менять их расположение на экране, менять значность, добавлять поля в базу данных, менять HELP. Позволит ли это делать система и какой ценой? Система должна также легко интегрироваться с другими модулями, например, с российскими программами расчета зарплаты или управления персоналом (не очевидно, что удастся использовать соответствующие западные аналоги) или с уже существующими старыми разработками, которые нельзя отключить (из-за специфики, уникальности и т.п.). Системы европейского производства обычно более гибки, чем американские, - они изначально ориентированы на учет национальных особенностей разных стран Европейского сообщества,

архитектура. Желательна трехзвенная - сервер базы данных, сервер приложений, клиент - клиент-серверная архитектура с возможностью использования “тупых терминалов”. Клиент может быть “толстым” или “тонким”,

техническая платформа. За время жизни системы сменится не одно поколение технических средств. Привязанность к определенной платформе опасна. Система должна уметь мигрировать с платформы на платформу,

OLAP-системы

OLAP (англ. online analytical processing, аналитическая обработка в реальном времени) - технология обработки данных, заключающаяся в подготовке суммарной (агрегированной) информации на основе больших массивов данных, структурированных по многомерному принципу. Реализации технологии OLAP являются компонентами программных решений класса Business Intelligence.

Основоположник термина OLAP - Эдгар Кодд, предложил в 1993 году «12 законов аналитической обработки в реальном времени».

Часто в компаниях существует несколько информационных систем – системы складского учета, бухгалтерские системы, ERP системы для автоматизации отдельных производственных процессов, системы сбора отчетности с подразделений компании, а также множество файлов, которые разбросаны по компьютерам сотрудников.

Имея столько разрозненных источников информации, часто бывает очень сложно получить ответы на ключевые вопросы деятельности компании и увидеть общую картину. А когда нужная информация все же находится в одной из используемых систем или локальном файле, то она часто оказывается устаревшей или противоречит информации, полученной из другой системы.

Данная проблема эффективно решается с помощью информационно-аналитических систем, построенных на базе OLAP-техологий (другие названия: OLAP-система, Система бизнес-аналитики, Business Intelligence). OLAP-системы интегрируют уже существующие системы учёта, предоставляя пользователю инструменты для анализа больших объёмов данных в реальном времени, динамического конструирования отчётов, мониторинга и прогнозирования ключевых бизнес-показателей.

Преимущества OLAP-систем

Ключевую роль в управлении компанией играет информация. Как правило, даже небольшие компании используют несколько информационных систем для автоматизации различных сфер деятельности. Получение аналитической отчётности в информационных системах, основанных на традиционных базах данных сопряжено с рядом ограничений:

Разработка каждого отчёта требует работы программиста.

Отчёты формируются очень медленно (зачастую несколько часов), замедляя при этом работу всей информационной системы.

Данные, получаемые от различных структурных элементов компании не унифицированы и часто противоречивы.

OLAP-системы, самой идеологией своего построения предназначены для анализа больших объёмов информации, позволяют преодолеть ограничения традиционных информационных систем.

Создание OLAP-системы на предприятии позволит:

· Интегрировать данные различных информационных систем, создав единую версию правды

· Проектировать новые отчеты несколькими щелчками мыши без участия программистов.

· В реальном времени анализировать данные по любым категориям и показателям бизнеса на любом уровне детализации.

Производить мониторинг и прогнозирование ключевых показателей бизнеса

При работе с OLAP-системой, вы всегда сможете оперативно найти ответы, на возникающие вопросы, увидеть картину в целом, проводить постоянный мониторинг состояния бизнеса. При этом вы можете быть уверенными, что используете только актуальную информацию.

Итоги внедрения OLAP-системы

Руководство получает полное ясное видение ситуации и единый механизм учёта, контроля и анализа.

За счёт автоматизации внутренних бизнес-процессов и повышения производительности сотрудников, уменьшается потребность в человеческих ресурсах.

Действие OLAP

Причина использования OLAP для обработки запросов - это скорость. Реляционные БД хранят сущности в отдельных таблицах, которые обычно хорошо нормализованы. Эта структура удобна для операционных БД (системы OLTP), но сложные многотабличные запросы в ней выполняются относительно медленно.

OLAP-структура, созданная из рабочих данных, называется OLAP-куб. Куб создаётся из соединения таблиц с применением схемы звезды или схемы снежинки. В центре схемы звезды находится таблица фактов, которая содержит ключевые факты, по которым делаются запросы. Множественные таблицы с измерениями присоединены к таблице фактов. Эти таблицы показывают, как могут анализироваться агрегированные реляционные данные. Количество возможных агрегирований определяется количеством способов, которыми первоначальные данные могут быть иерархически отображены.

Например, все клиенты могут быть сгруппированы по городам или по регионам страны (Запад, Восток, Север и т. д.), таким образом, 50 городов, 8 регионов и 2 страны составят 3 уровня иерархии с 60 членами. Также клиенты могут быть объединены по отношению к продукции; если существуют 250 продуктов по 2 категориям, 3 группы продукции и 3 производственных подразделения, то количество агрегатов составит 16560. При добавлении измерений в схему, количество возможных вариантов быстро достигает десятков миллионов и более.

OLAP-куб содержит в себе базовые данные и информацию об измерениях (агрегатах). Куб потенциально содержит всю информацию, которая может потребоваться для ответов на любые запросы. Из-за громадного количества агрегатов, зачастую полный расчёт происходит только для некоторых измерений, для остальных же производится «по требованию».

Вместе с базовой концепцией существуют три типа OLAP:

OLAP со многими измерениями (Multidimensional OLAP - MOLAP);

реляционный OLAP (Relational OLAP - ROLAP);

гибридный OLAP (Hybrid OLAP - HOLAP).

MOLAP - это классическая форма OLAP, так что её часто называют просто OLAP. Она использует суммирующую БД, специальный вариант процессора пространственных БД и создаёт требуемую пространственную схему данных с сохранением как базовых данных, так и агрегатов.

ROLAP работает напрямую с реляционным хранилищем, факты и таблицы с измерениями хранятся в реляционных таблицах, и для хранения агрегатов создаются дополнительные реляционные таблицы.

HOLAP использует реляционные таблицы для хранения базовых данных и многомерные таблицы для агрегатов.

Особым случаем ROLAP является ROLAP реального времени (Real-time ROLAP - R-ROLAP). В отличие от ROLAP в R-ROLAP для хранения агрегатов не создаются дополнительные реляционные таблицы, а агрегаты рассчитываются в момент запроса. При этом многомерный запрос к OLAP-системе автоматически преобразуется в SQL-запрос к реляционным данным.

Каждый тип хранения имеет определённые преимущества, хотя есть разногласия в их оценке у разных производителей. MOLAP лучше всего подходит для небольших наборов данных, он быстро рассчитывает агрегаты и возвращает ответы, но при этом генерируются огромные объёмы данных. ROLAP оценивается как более масштабируемое решение, использующее к тому же наименьшее возможное пространство. При этом скорость обработки значительно снижается. HOLAP находится посреди этих двух подходов, он достаточно хорошо масштабируется и быстро обрабатывается. Архитектура R-ROLAP позволяет производить многомерный анализ OLTP-данных в режиме реального времени.

Сложность в применении OLAP состоит в создании запросов, выборе базовых данных и разработке схемы, в результате чего большинство современных продуктов OLAP поставляются вместе с огромным количеством предварительно настроенных запросов. Другая проблема - в базовых данных. Они должны быть полными и непротиворечивыми

Реализации OLAP

Исторически первой многомерной системой управления базами данных, по существу являющейся OLAP-реализацией считается система Express, разработанная в 1970 году компанией IRI (позднее права на продукт были приобретены корпорацией Oracle и превращён в OLAP-опцию для Oracle Database). Термин OLAP ввёл Эдгар Кодд в публикации в журнале Computerworld в 1993 году, в которой он предложил 12 принципов аналитической обработки, по аналогии с 12 правилами для реляционных баз данных, сформулированными им же десятилетием ранее, в качестве референтного продукта, удовлетворяющего предложенным принципам, Кодд указал систему Essbase компании Arbor (поглощённой в 1997 году компанией Hyperion, которую, в свою очередь, в 2007 году купила Oracle). Примечательно, что впоследствии публикация была изъята из архивов Computerworld из-за возможного конфликта интересов, так как Кодд позднее оказывал консультационные услуги для Arbor.

Другие известные OLAP-продукты: Microsoft Analysis Services (ранее называвшиеся OLAP Services, часть SQL Server), SAS OLAP Server, TM1, PowerPlay, SAP BW, MicroStrategy Ingelligence Server, Mondrian, Аналитический комплекс ПРОГНОЗ.

C точки зрения реализации делятся на «физический OLAP» и «виртуальный» (реляционный, англ. Relational OLAP, ROLAP). «Физический», в свою очередь, в зависимости от реализации подразделяется на многомерный (англ. Multidimensional OLAP, MOLAP) и гибридный - (англ. Hybrid OLAP, HOLAP).

В первом случае наличествует программа, на этапе предварительной загрузки данных в OLAP из источников выполняющая предварительный расчёт агрегатов (вычислений по нескольким исходным значениям, например «Итог за месяц»), которые затем сохраняются в специальную многомерную базу данных, обеспечивающую быстрое извлечение и экономичное хранение. Примеры таких продуктов - Microsoft Analysis Services, Oracle OLAP Option, Essbase, SAS OLAP Server, TM1, PowerPlay.

Hybrid OLAP является комбинацией. Сами данные хранятся в реляционной базе данных, а агрегаты - в многомерной.

В ROLAP-реализациях все данные хранятся и обрабатываются реляционных системах управления базами данных, а агрегаты могут не существовать вообще или создаваться по первому запросу в СУБД или кэше аналитического ПО. Примеры таких продуктов - SAP BW, Microstrategy Intelligence Server, Mondrian.

С точки зрения пользователя все варианты выглядят похожими по возможностям. Наибольшее применение OLAP находит в продуктах для финансового планирования, хранилищах данных, решениях класса Business Intelligence.

OLTP-системы (Системы оперативной обработки транзакций)

OLTP (Online Transaction Processing), транзакционная система - обработка транзакций в реальном времени. Способ организации БД, при котором система работает с небольшими по размерам транзакциями, но идущими большим потоком, и при этом клиенту требуется от системы минимальное время отклика.

Термин OLTP применяют также к системам (приложениям). OLTP-системы предназначены для ввода, структурированного хранения и обработки информации (операций, документов) в режиме реального времени.

Проблема целостности – в обеспечении правильности данных БД в любой момент времени. Она может быть нарушена в след случаях: 1. при вводе и обновлении, когда подаются неверные сведения. 2. когда данным пользуются одновременно несколько userов. 3. при сбоях АПС.

Решение проблем целостности надо рассматривать с программной и организационной точки зрения. Для ПОбл 1. надо ряд организац мероприятий (чтобы следили за вводом), user должен знать правила ввода и ограничения. Для проблем 2-3 – стандартные средства СУБД или спец программные модули. СУБД – 2 основных ограничения целостности: 1. структурные ограничения (задаются функциональными связями и проверяются путем проверки равенства значений БД) 2. ограничения реальных значений. Требуют, чтобы значения поля принадлежали некоторому диапазону, либо это зависимость между значениями некоторых полей. (типы данных и маски ввода). Ограничения могут задаваться АБД в любой момент, но СУБД может не принять ограничение (если много записей ему уже не удовлетворяют), если соответствие есть – записывается в словарь и используется. Ограничения различаются по уровню сложности:

2. ограничения на совокупность атрибутов строки. (должность – разрядные ставки, края – города).

3. ограничения одновременно на множество строк.

Все эти ограничения статистические, но при переходе БД из 1 состояния в другое необходимо удовлетворять ограничениям целостности до начала всех изменений и после окончания всех, а не каждого. Такие ограничения называются отложенными и относительно их вводится понятие транзакций. Транзакция – законченное с точки зрения userа действие над БД. В то же время, это логическая единица работы системы. Транзакция реализует некоторую прикладную функцию, например, перевод денег с одного счета на другой в банковской системе.

Должна обладать 4 свойствами: 1. Атомарность (неделимость): выполняется как одинарная операция доступа к БД, должна выполняться полностью или не выполняться совсем. 2. Согласованность – гарантирует взаимную целостность данных после окончания обработки транзакций. 3. Изолированность (каждая транзакция может изменять данное, которое временно находится в несогласованном состоянии). При этом доступ других транзакций к этим данным запрещен, пока транзакция не завершится. 4. долговечности – если транзакция выполнена успешно, то изменения не будут потеряны. Результатом выполнения транзакции может быть её фиксация (действие по фиксации изменений в БД) или откат (отмена транзакции и возврат БД в состояние до начала её). Механизм фиксации и откат основан на использовании журнала транзакций, где сохраняется состояние ДО (в нескольких итерациях) и ПОСЛЕ. Некоторые диалекты SQL включают операторы промежуточной фиксации (откат от точки к точке).

Мониторы обработки транзакций (Transaction Processing Monitor - TPM)- это программные системы (относят к посредническому или промежуточному программному обеспечению), решающие задачу эффективного управления информационно-вычислительными ресурсами в распределенной системе. Они представляют собой гибкую, открытую среду для разработки и управления мобильными приложениями, ориентированными на оперативную обработку распределенных транзакций. В числе важнейших характеристик TPM - масштабируемость, поддержка функциональной полноты и целостности приложений, достижение максимальной производительности при обработке данных при невысоких стоимостных показателях, поддержка целостности данных в гетерогенной среде. TPM опираются на трехзвенную модель "клиент-сервер"

На современном рынке мониторов транзакций основными "действующими лицами" являются такие системы, как ACMS (DEC), CICS (IBM), TOP END (NCR), TUXEDO Sytem (Novell).