Файл: Olap технологии по учебной дисциплине.doc

Скачать файл (0,29Мб)

Заказать решение

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 03.02.2024

Просмотров: 21

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

Довольно часто в реляционной системе хранится детализированная информация. Система OLAP дает возможности для пользователя осуществлять переходы от своих данных к другим более подробным данным.

Реляционная и многомерная модели математически похожи, поэтому они легко отображаются в другой архитектуре. Например, переменные OLAP берутся из столбцов реляционной базы. Все измерения в многомерном кубе связаны с ключами и идентичны строкам реляционной базы.

Пользователю системы видно, какие типы вычислительных функций сейчас доступны и насколько быстро происходят вычисления. Он также может видеть основные задачи технического персонала.

Обе модели открывают аналитические возможности для пользователя. Но несмотря на это поддержка, описание и применение сложного кода в многомерных моделях означает то, что потребуется много времени для анализа по сравнению с реляционной моделью.
2.3 Применение OLAP технологий при извлечении данных
Общим принципом работы любой системы OLAP можно назвать простоту и скорость. Работа с кубом информации сводится к его разворотам и группировкам. Пользователь может менять число измерений и группировок, но принцип подсчетов будет идентичным. Однако, при подсчетах могут возникнуть некоторые проблемы.

При подробном представлении информации специалист может хорошо проанализировать данные. Тем не менее, сам куб OLAP со временем будет лишь увеличиваться в объемах за счет бесконечно поступающей информации. Именно поэтому для получения результата пользователь должен видеть на своем экране не весь информационный куб, а только его необходимую грань или часть. Для этого необходимо выбрать правильные измерения, которые интересны для конкретного случая или расчетов. К примеру, если аналитику все равно, куда был продан товар, то он в первую очередь должен убрать измерение «город». Дальше можно отсечь другие ненужные критерии из общей номенклатуры [3].
Заключение
OLAP позволяет анализировать данные, накопленные в системе, «с разных сторон и точек зрения», «в разной итоговой форме, с пользовательскими расчетами и агрегированием».

Можно строить максимально гибкие и сложные пользовательские OLAP-отчёты с действительно произвольным набором аргументов и расчетов для удовлетворения потребностей в бизнес-ориентированной отчетности.

И в заключение следует отметить, что аналитические возможности технологий OLAP повышают пользу данных, хранящихся в корпоративном хранилище информации, позволяя компании более эффективно взаимодействовать со своими клиентами.

Можно выделить две основные причины, почему электронные таблицы продолжают использоваться и почему применение альтернативных технологий в финансовых отделах не получило широкого распространения.

Во-первых, в финансовых отделах отсутствует понимание существующих альтернативных подходов к решению проблем. В IT-подразделениях также не достает осознания сложностей, с которыми сталкиваются финансовые специалисты. Другими словами, один отдел не понимает проблему, другой – ее решение.

Во-вторых, присутствуют сложности с обоснованием необходимости расходов. Покупка и внедрение новых технологий требуют финансирования, однако отдача от них ощущается не сразу и не поддается простомуколичественному определению. В большинстве случаев для обоснования предстоящих затрат, требуется представить доказательства, что проект окупится в течение первого года. Поэтому, несмотря на очевидные достоинства OLAP – точность данных, легкость анализа и использования, а также возможность своевременного получения информации – представление подобного обоснования является крайне непростой задачей.

Сегодня большинство мировых компаний перешли к использованию OLAP как базовой технологии для предоставления информации лицам, принимающим решениям. Поэтому принципиальный вопрос, которым необходимо задаться, не состоит в том, следует ли продолжать применять электронные таблицы в качестве основной платформы для подготовки отчетности. Компании должны спросить себя, готовы ли они терять конкурентные преимущества, используя неточную, неактуальную и неполную информацию, прежде чем они созреют и рассмотрят альтернативные технологии.

Технология OLAP призвана повысить эффективность информационно-аналитической и управленческой деятельности руководящего персонала. Используя эти средства, можно быстрее и более обоснованно принимать оперативные и стратегические решения. Открытые при помощи OLAP закономерности реализуются затем в экономические модели, позволяющие заглянуть в будущее. Таким образом, благодаря технологиям многомерного анализа данных информация, накопленная в программной системе, перестает быть «вещью в себе» и максимально способствует повышению эффективности бизнеса.

Список использованных источников

Книги, статьи, материалы конференций и семинаров

Баженова И.Ю., Основы проектирования приложений баз данных [Текст] / И.Ю. Баженова – М.: Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), 2016. – 325 с.
Бен-Ган И., Microsoft SQL Server 2012. Высокопроизводительный код T-SQL. Оконные функции [Текст] / И. Бен-Ган – М.: Русская редакция, 2013. – 256 с.
Бен-Ган И., Microsoft SQL Server 2012. Основы T-SQL [Текст] / И. Бен-Ган – М.: Эксмо, 2015. – 400 с.
Бондарь А.Г., Microsoft SQL Server 2012 [Текст] / А.Г. Бондарь – М.: БХВ-Петербург, 2013 г. – 608 с.
Мартишин С.А., Базы данных. Практическое применение СУБД SQL и NoSOL-типа для применения проектирования информационных систем. Учебное пособие. Гриф МО РФ [Текст] / С.А. Мартишин, В.Л. Симонов, М.В. Храпченко - М.: Инфра-М, Форум, 2016 г. – 368 с.
Марц Н., Большие данные. Принципы и практика построения масштабируемых систем обработки данных в реальном времени [Текст] / Н. Марц, Дж. Уоррен - М.: Вильямс, 2016. – 368 с.
Новиков Б.В., Настройка приложений баз данных. Гриф УМО МО РФ [Текст] / Б.В. Новиков – М.: БХВ-Петербург, 2012. – 240 с.
Редмонд Э., Семь баз данных за семь недель. Введение в современные базы данных и идеологию NoSQL [Текст] / Э. Редмонд, Д. Р. Уилсон, Ж. Картер - М.: ДМК Пресс, 2013 г. – 384 с.
Риза С., Spark для профессионалов. Современные паттерны обработки больших данных [Текст] / С. Риза, У. Лезерсон, Ш. Оуэн, Дж. Уиллс - М.: Питер, 2016 г. – 272 с.
Садаладж П., NoSQL: новая методология разработки нереляционных баз данных [Текст] / П. Садаладж, М. Фаулер - М.: Диалектика / Вильямс, 2013 г. – 192 с.
Семакин И.Г., Основы программирования и баз данных. Учебник для студентов среднего профессионального образования [Текст] / И.Г. Семакин - М.: Академия (Academia), 2014 г. – 224 с.
Смирнов С.А., Практикум по работе с базами данных [Текст] / С.А. Смирнов – М.: Гелиос АРВ, 2012. – 160 с.
Такахаши М., Занимательное программирование. Базы данных [Текст] / М. Такахаши - М.: ДМК Пресс, 2014 г. – 240 с.
Тарасов С., СУБД для программиста. Базы данных изнутри. Справочное пособие [Текст] / С. Тарасов – М.: Солон-Пресс, 2015 г. – 320 с.
Тарасов С., СУБД для программиста. Базы данных изнутри. Справочное пособие [Текст] / С. Тарасов - М.: Солон-Пресс, 2015 г. – 320 с.
Туманов В.Е., Проектирование хранилищ данных для систем бизнес-аналитики. Учебное пособие [Текст] / В.Е. Туманов - М.: Интернет-Университет Информационных Технологий, 2013 г. – 615 с.
Уидом Д., Реляционные базы данных. Руководство [Текст] / Д. Уидом, Д.Д. Ульман - М.: Лори, 2014 г. – 374 с.
Федорова Г.Н., Основы проектирования баз данных [Текст] / Г.Н. Федорова - М.: Академия (Academia), 2014 г. – 224 с.
Фуфаев Э.В., Базы данных. Учебное пособие для студентов учреждений среднего профессионального образования [Текст] / Э.В. Фуфаев, Д.Э. Фуфаев - М.: Академия, 2013 г. – 320 с.
Фуфаев Э.В., Разработка и эксплуатация удаленных баз данных. Учебник для студентов учреждений среднего профессионального образования [Текст] / Э.В. Фуфаев, Д.Э. Фуфаев - М.: Академия, 2014 г. – 256 с.