1.2. Многомерные (OLAP) источники данных

OLAP предоставляет удобные быстродействующие средства доступа, просмотра и анализа деловой информации. Пользователь получает естественную, интуитивно понятную модель данных, организуя их в виде многомерных кубов (Cubes). Осями многомерной системы координат служат основные атрибуты анализируемого бизнес-процесса. Например, для продаж это могут быть товар, регион, тип покупателя.

В качестве одного из измерений используется время. На пересечениях осей - измерений (Dimensions) - находятся данные, количественно характеризующие процесс - меры (Measures). Это могут быть объемы продаж в штуках или в денежном выражении, остатки на складе, издержки и т. п.

Пользователь, анализирующий информацию, может "разрезать" куб по разным направлениям, получать сводные (например, по годам) или, наоборот, детальные (по неделям) сведения и осуществлять прочие манипуляции, которые ему придут в голову в процессе анализа.



Рис. 2.2. Пример трехмерного куба

В качестве мер в трехмерном кубе, изображенном на рис. 2.2., использованы суммы продаж, а в качестве измерений - время, товар и магазин. Измерения представлены на определенных уровнях группировки: товары группируются по категориям, магазины - по странам, а данные о времени совершения операций - по месяцам..

Даже трехмерный куб сложно отобразить на экране компьютера так, чтобы были видны значения интересующих мер. Что уж говорить о кубах с количеством измерений, большим трех? Для визуализации данных, хранящихся в кубе, применяются, как правило, привычные двумерные, т. е. табличные, представления, имеющие сложные иерархические заголовки строк и столбцов.

Двумерное представление куба можно получить, "разрезав" его поперек одной или нескольких осей (измерений): мы фиксируем значения всех измерений, кроме двух, - и получаем обычную двумерную таблицу.

---

В горизонтальной оси таблицы (заголовки столбцов) представлено одно измерение, в вертикальной (заголовки строк) - другое, а в ячейках таблицы - значения мер. При этом набор мер фактически рассматривается как одно из измерений - мы либо выбираем для показа одну меру (и тогда можем разместить в заголовках строк и столбцов два измерения), либо показываем несколько мер (и тогда одну из осей таблицы займут названия мер, а другую - значения единственного "неразрезанного" измерения).

На рис.2.3 изображен двумерный срез куба для одной меры - (продано штук) и двух "неразрезанных" измерений - (Магазин) и Время .



Рис.2.3. Двумерный срез куба для одной меры

Интерес к кубам OLAP как к одному из ключевых источников данных в последнее время резко возрос. И этому есть понятные объяснения.

Сводные таблицы являются одним из основных инструментов анализа данных при работе над документами, как на локальных компьютерах, так и при работе в интрасетях. Эффективность работы со сводными таблицами возрастает, когда источником данных является куб OLAP. Это особенно заметно в тех случаях, когда приходится работать с большими объемами данных. Основная причина в том, что между представлением данных в сводных таблицах и кубах OLAP есть большое сходство. Поэтому большую часть работы по требуемой структуризации данных берут на себя серверы OLAP. Поскольку многие пользователи могут работать с одним и тем же представлением данных, заложенным в кубе OLAP, то сервер единожды выполняет работу, результаты которой используются многократно. Другое достоинство состоит в том, что передавать каждому пользователю можно уже агрегированные данные, что существенно снижает нагрузку на объем передаваемых данных в сети и повышает общую эффективность работы.

Сам термин OLAP означает On-Line Analytical Processing и отражает тот факт, что сервер, хранящий базы данных OLAP, выполняет определенную аналитическую обработку. Часто в термин OLAP вкладывают и другой смысл, отражающий многомерность структуры хранимых данных. Так что, когда говорят о многомерных хранилищах данных, неявно предполагают, что речь идет о базах данных OLAP.

Важной особенностью OLAP-куба является то, что на каждом измерении можно задать иерархию, определяющую способ группирования или классификации элементов, принадлежащих данному измерению.

---

Например, одним из измерений куба, хранящего данные о продажах, может быть измерение "Заказчики", на котором естественным образом можно задать иерархию, определяющую географическое распределение заказчиков по континентам, странам, регионам, городам. На одном измерении можно задать несколько иерархий.

Например, тех же заказчиков можно сгруппировать по профессиональным признакам. Кубы OLAP идеально приспособлены для проведения анализа "в глубину". Так пользователь вначале может проанализировать объем заказов по странам. Заметьте, суммарное число заказчиков может быть очень большим и измеряться десятками тысяч, в то же время число стран будет измеряться единицами, так что объем передаваемой информации будет малым. При необходимости пользователь может для той или иной страны проанализировать распределение по регионам, для некоторых выбранных регионов - по городам, так можно дойти и до конкретного заказчика и проанализировать сделанные им заказы. Внутри куба OLAP можно производить и итоговые вычисления, применяя, например, функции суммирования данных, вычисления среднего, нахождения максимума и другие.

Отметим, что кубы OLAP могут существовать и вне базы OLAP, как отдельные файлы. В этом случае они могут использоваться и в режиме Offline даже при работе вне сети.

---

2. Построение сводной таблицы

Сводные таблицы обычно строятся вручную специальным инструментом - Мастером сводных таблиц.

Рассмотрим на конкретном примере построение таблицы с использованием Мастера сводных таблиц.

2.1. Создадим базу данных

Для примера откроем уже имеющеюся базу данных «dbPP2000» со структурой на схеме рис.2.4. Добавим в базу еще 2-е таблицы Заказано и Заказы

задание: создать их и ввести по 6- записей данных


Рис. 2.4.  Схема данных базы "dbPP2000"

• 
  Заказы. Эта таблица имеет следующие поля: КодЗаказа, Заказчик, Сотрудник, ДатаЗаказа, Стоимость. Код заказа играет роль ключа и является уникальным полем, автоматически заполняемым в момент записи заказа в базу данных. Следующие два поля совпадают с соответствующими полями таблиц "Заказчики" и "Сотрудники" и, тем самым, связывают эти таблицы. Каждый заказ хранит информацию не только о заказчике, но и о сотруднике офиса РР, оформляющего этот заказ. Следующие два поля - ДатаЗаказа и Стоимость (общая стоимость заказа) не требуют особых пояснений. Так выглядит общая информация о заказе.
  
• 
  Заказано. Эта таблица имеет следующие поля: КодЗаказа, НазваниеКниги, Количество, Стоимость. В этой таблице одному заказу будет соответствовать, как правило, несколько записей. Каждая запись - строка таблицы - содержит данные об одной из заказываемых книг. Все записи одного заказа будут иметь один и тот же код заказа, совпадающий с кодом заказа таблицы "Заказы". Поле "КодЗаказа" связывает между собой таблицы "Заказы" и "Заказано". Заметьте, повторяющийся код заказа не может быть ключом для таблицы "Заказано". Роль ключа в этой таблице играют два поля - КодЗаказа и НазваниеКниги, которые в совокупности являются уникальными для каждой записи таблицы "Заказано", хотя каждое из них в отдельности уникальным полем не является и может многократно повторяться в записях таблицы. Поля этой таблицы - Количество и Стоимость - задают количество экземпляров заказываемой книги и их суммарную стоимость. Как выглядит содержание этих таблиц в Конструкторе Access показано на рис. 2.5 – 2.6.
  

---

Рис. 2.5.   Определение таблицы "Заказы" в конструкторе


Рис. 2.6.  Определение таблицы "Заказано" в конструкторе

Задание: Добавьте в новые таблицы записи, например, Заказы:


Рис. 2.7 Таблица "Заказы" в Excel


Заметьте, все связи между таблицами имеют тип "один ко многим". Так, например, одному коду заказа из таблицы "Заказы" соответствуют несколько записей с аналогичным кодом в таблице "Заказано". Аналогично, одной фамилии (полю ФИО) из таблицы "Сотрудники" соответствует несколько записей в таблице "Заказы", поскольку понятно, что один сотрудник может оформлять множество заказов.

Итак, база создана!

При построении сводной таблицы включим в нее данные, хранящиеся в разных таблицах базы данных. При анализе нас могут интересовать самые разные вопросы:

• 
  Как шли продажи в стоимостном и количественном исчислении за те или иные периоды времени?
  
• 
  Какие книги продавались наиболее успешно?
  
• 
  Кто из сотрудников офиса оформлял наибольшее число заказов?
  
• 
  С кем из заказчиков шла наиболее успешная работа?
  
• 
  С какими городами шло наиболее успешное сотрудничество?
  

Сводная таблица должна позволять менеджеру, проводящему анализ отвечать на все эти вопросы. Вся необходимая информация хранится в таблицах: "Заказы", "Заказано", "Заказчики". Поля из этих таблиц и будут использоваться при построении сводной таблицы.

2.2. Построим сводную таблицу

Последовательность действий

1. В документе Excel выбираем рабочий лист, на котором предполагается поместить сводную таблицу, и выбираем ячейку, задающую ее начало. Теперь можно начать работу с Мастером сводных таблиц, для чего в главном меню выбираем пункт "Данные" и в нем пункт "Сводная таблица. Вот как выглядит первое окно, открываемое Мастером:


Рис. 2.8.  Первое окно Мастера сводных таблиц и диаграмм

Заметьте, из четырех возможностей задания разных типов источников данных - списков Excel, внешних источников, нескольких диапазонов

---

Смотрите также файлы

• Русский язык 4 класс 1 четверть сор2.docx

• Карточка 2 Ттікті сйектер атаыз Жамбас белдеуі мен ая сйектері атаыз озалмайтын сйектерге андай сйектер жатады, андай байланыспен байланысан Карточка 3.docx

• Пояснительная записка Программа воспитательной работы в 11 классе составлена на основе методических рекомендаций.docx

• Установление происхождения детей.docx

• Конкурсе Битва первокурсников Колледжа АлтГУ.docx