OLAP ტექნოლოგიები. ანალიტიკური სისტემები OLAP საინფორმაციო ტექნოლოგიები მონაცემთა ანალიზისთვის olap

მაღალი კონკურენციის გონება და არსებული გარემოს დინამიკა კარნახობს წინსვლას ბიზნესის მართვის სისტემებში. მენეჯმენტის თეორიისა და პრაქტიკის განვითარებას თან ახლდა ბიზნესის ეფექტურობის გაზრდაზე ორიენტირებული ახალი მეთოდების, ტექნოლოგიებისა და მოდელების გაჩენა. მეთოდები და მოდელები იქნა მიღებული ანალიტიკური სისტემების გაჩენით. რუსეთში ანალიტიკურ სისტემებზე მოთხოვნა დიდია. როგორც ჩანს, ფინანსურ სექტორში სტაგნაციური სისტემაა: ბანკები, სადაზღვევო ბიზნესი, საინვესტიციო კომპანიები. ანალიტიკური სისტემების მუშაობის შედეგები ჩვენთვის აუცილებელია პირველ რიგში ადამიანებისთვის, განსაკუთრებით მათთვის, ვინც პასუხისმგებელია კომპანიის განვითარებაზე: სპეციალისტები, ექსპერტები, ანალიტიკოსები. ანალიტიკური სისტემები იძლევა კონსოლიდაციის, ხილვადობის, ოპტიმიზაციისა და პროგნოზირების განვითარების საშუალებას. ამ დრომდე არ ყოფილა ანალიტიკური სისტემების ნარჩენი კლასიფიკაცია, რადგან არ არსებობს ამ მიმართულებით გამოყენებული ტერმინების მნიშვნელობის პირველადი სისტემა. საწარმოს საინფორმაციო სტრუქტურა შეიძლება წარმოდგენილი იყოს დონეების თანმიმდევრობით, რომელთაგან თითოეული ხასიათდება ინფორმაციის დამუშავებისა და მართვის თავისი გზით, რომელსაც აქვს თავისი ფუნქცია მართვის პროცესში. ამრიგად, ანალიტიკური სისტემები განლაგდება იერარქიულად ინფრასტრუქტურის სხვადასხვა დონეზე.

ტრანზაქციის სისტემების დიაპაზონი

რევანდი მონაცემთა

მონაცემების ჩვენება

Riven OLAP – სისტემები

ანალიტიკური პროგრამების სპექტრი

OLAP - სისტემები - (OnLine Analytical Processing, analytical processing in the day) - ტექნოლოგია მონაცემთა ყოვლისმომცველი ანალიზისთვის. OLAP არის სისტემა, რომელიც ძირითადად ეძღვნება მრავალფაქტორიანი მონაცემების ანალიზს. ბგერების ანალიზისა და გენერირების ეფექტური გზა. დაათვალიერა მონაცემთა საწყობები, მონაცემთა ფანჯრები და OLAP სისტემები, რომლებიც დაკავშირებულია Business Intelligence (BI) სისტემებთან.

ყველაზე ხშირად, საინფორმაციო და ანალიტიკური სისტემები, რომლებიც შექმნილია გადაწყვეტილების მიმღებთა დაუყოვნებელი გამოყენებისთვის, ძალიან მარტივია მათი დიზაინით, მაგრამ საკმაოდ შეზღუდული ფუნქციონალურობით. ასეთ სტატიკურ სისტემებს ლიტერატურაში უწოდებენ Kerivnik Information Systems (ISR) ან Executive Information Systems (EIS). იქნება სასმელების უპიროვნოობის აღქმა და, რაც საკმარისია ყოველდღიური შემოწმებისთვის, გამოუქვეყნებელი ინფორმაცია ყველა კვებაზე, სანამ აშკარა მონაცემები შეიძლება გამოჩნდეს გადაწყვეტილების მიღებისას. ასეთი სისტემის მუშაობის შედეგია მდიდარი სიგნალების წარმოება, რომლის ანალიტიკოსის მიერ ფრთხილად მოდიფიცირების შემდეგ ჩნდება მონაცემთა ახალი სერია. თუმცა, ახალი ჩანაწერი, ასეთი სისტემის დიზაინის დროს გადაცემის წარუმატებლობა, ძირითადად განპირობებულია ფორმალური აღწერებით, პროგრამისტის მიერ კოდირებით და მხოლოდ ამის შემდეგ ცვლილებებით. ასეთ დროს გამოჯანმრთელების საათი შეიძლება უფრო და უფრო მეტი დღე გახდეს, მაგრამ ის აღარასოდეს იქნება სასიამოვნო. ამრიგად, სტატიკური DSS-ის უკიდურესი სიმარტივე, რადგან საინფორმაციო და ანალიტიკური სისტემების მენეჯერების უმეტესობა აქტიურად ებრძვის, იქცევა ძალაუფლების კატასტროფულ ხარჯვაში.

თუმცა, დინამიური DSS მიზნად ისახავს ანალიტიკოსებიდან მონაცემებისადმი ad hoc მოთხოვნების დამუშავებას. ასეთ სისტემებში ყველაზე დიდი ხედვა არის E.F. Codd-ის სტატისტიკის ყურება, რომელიც OLAP-ის კონცეფციის პიონერი გახდა. ანალიტიკოსების მუშაობა ამ სისტემებთან მოიცავს ინტერაქტიული თანმიმდევრობით ფორმირებას მოთხოვნების და მათი შედეგების ანალიზს.

ალტერნატიულად, დინამიურ DSS-ს შეუძლია ფუნქციონირება ონლაინ ანალიტიკური დამუშავების (OLAP) სფეროში; დაგროვილი მონაცემების საფუძველზე მენეჯმენტის გადაწყვეტილებების მიღების მხარდაჭერა შეიძლება ფოკუსირებული იყოს სამ ძირითად სფეროზე.

დეტალური მონაცემების ფარგლები. ამ სფეროში შემოდის უამრავი სისტემა, რომლებიც ორიენტირებულია ინფორმაციის მოძიებაზე. რელაციური DBMS-ების უმეტესობა კარგად უმკლავდება აქ წარმოქმნილ ნებისმიერ პრობლემას. მიმართებითი მონაცემების მანიპულირების წამყვანი სტანდარტი არის SQL. საინფორმაციო-საძიებო სისტემები, რომლებიც უზრუნველყოფენ საბოლოო მომხმარებლის ინტერფეისს დეტალური ინფორმაციის მოძიებისას, შეიძლება გამოყენებულ იქნას როგორც ამ ტრანზაქციული სისტემების სხვა მონაცემთა ბაზებზე, ასევე მიწისქვეშა მონაცემებზე.

აგრეგირებული ინდიკატორების სფერო. მონაცემთა საწყობში შეგროვებული ინფორმაციის ყოვლისმომცველი დათვალიერება, მისი ორგანიზებული და აგრეგაცია, ჰიპერკუბური ჩვენება და ონლაინ ანალიტიკური დამუშავების (OLAP) სისტემების ამოცანების მდიდარი ანალიზი. აქ შეგიძლიათ ფოკუსირება გააკეთოთ სპეციალურ მდიდარ DBMS-ებზე, ან დაეყრდნოთ რელაციურ ტექნოლოგიებს. სხვა ტიპში, აგრეგირებული მონაცემები შეიძლება შეგროვდეს შორიდან უაღრესად თვალსაჩინო მონაცემთა ბაზაში, ხოლო ინფორმაციის აგრეგაცია შეიძლება განხორციელდეს რელაციური მონაცემთა ბაზის დეტალური ცხრილის სკანირების პროცესში.

ნიმუშების სფერო. ინტელექტუალური დამუშავება ხორციელდება ინტელექტუალური მონაცემთა ანალიზის მეთოდებით (IDA, Data Mining), რომელთა ძირითადი ამოცანებია ინფორმაციის დაგროვების ფუნქციური და ლოგიკური შაბლონების ძიება, მოდელებსა და წესებზე დაყრდნობით, რომლებიც ხსნის ანომალიების გამოვლენას და/ ან მიმდინარე პროცესებში განვითარებული მოვლენების კომფორტის პროგნოზირება.

მონაცემთა ოპერატიული ანალიტიკური შედგენა

OLAP კონცეფცია ეფუძნება მონაცემთა მდიდარი და მრავალფეროვანი წარმოდგენის პრინციპს. 1993 წელს, EF Codd-ის სტატიაში განხილული იყო რელაციური მოდელის ნაკლოვანებები, მანამდე კი მიუთითებდა „მონაცემების გაერთიანების, განხილვისა და ანალიზის შეუძლებლობა ცვლილებების სიმრავლის თვალსაზრისით, ისე, რომ ის ყველაზე მნიშვნელოვანი იყოს კორპორატიული ანალიზისთვის. ამ გზით" და OLAP სისტემების ფარული შესაძლებლობების იდენტიფიცირების შემდეგ, რომელიც აფართოებს ფუნქციონალურ რელაციურ DBMS-ს და რომელიც მოიცავს მდიდარ ანალიზს, როგორც მის ერთ-ერთ მახასიათებელს.

OLAP პროდუქტების კლასიფიკაცია მონაცემთა წარმოდგენის მეთოდის მიხედვით.

ამჟამად ბაზარზე არის პროდუქციის დიდი რაოდენობა, რომელიც უზრუნველყოფს OLAP ფუნქციონირებას როგორც ამ, ასევე სხვა სამყაროში. თითქმის 30 უმსხვილესი ფიზიკური პირი ხელახლა დაზღვეულია სათვალთვალო ვებ სერვერის http://www.olapreport.com/ სიიდან. მდიდარი კონცეპტუალური გაგების უზრუნველყოფით backend ინტერფეისიდან გამომავალი მონაცემთა ბაზამდე, ყველა OLAP პროდუქტი იყოფა სამ კლასად, გამომავალი მონაცემთა ბაზის ტიპის მიხედვით.

უმსხვილესი ოპერაციული ანალიტიკური დამუშავების სისტემები (მაგალითად, Essbase Arbor Software-დან, Oracle Express სერვერი Oracle-დან) იყო MOLAP კლასამდე, ასე რომ მათ შეეძლოთ ემუშავათ საკუთარ დიდ მონაცემთა ბაზებთან. ისინი ეყრდნობიან დაპატენტებულ ტექნოლოგიებს მსოფლიოში ყველაზე დიდი და ძვირადღირებული DBMS-ებისთვის. ეს სისტემები უზრუნველყოფენ OLAP დამუშავების უახლეს ციკლს. თქვენ შეგიძლიათ, სერვერის კომპონენტის გარდა, შეიტანოთ კლიენტის ინტერფეისის ინტეგრაციის ძალა, ან გამოიყენოთ vicor გარე პროგრამებთან და ცხრილებთან დასაკავშირებლად. ასეთი სისტემების შესანარჩუნებლად საჭიროა მომსახურე ტექნიკოსების სპეციალური პერსონალი, რომლებიც მონაწილეობენ სისტემის დამონტაჟებაში, მოვლა-პატრონობაში და ტერმინალის კომპონენტებზე მონაცემების ფორმირებაში.

ონლაინ რელაციური ანალიტიკური დამუშავების (ROLAP) სისტემები საშუალებას აძლევს ურთიერთდამოკიდებულ მონაცემთა ბაზაში შენახულ მონაცემებს წარმოადგინონ მდიდარი სამყაროს სახით, რაც უზრუნველყოფს ინფორმაციის შეუფერხებლად დამუშავებას მდიდარი სამყაროს მოდელში ურთიერთდაკავშირებული მეტა-ბურთის მეშვეობით. ROLAP სისტემები კარგად არის შესაფერისი დიდი უპირატესობებით მუშაობისთვის. MOLAP სისტემების მსგავსად, ისინი წარმოქმნიან მნიშვნელოვან ხარჯებს ინფორმაციული ტექნოლოგიების მუშაკების მოვლა-პატრონობისთვის და ხარჯების გადასაცემად უხვად ავტომატიზირებულ სამუშაო სისტემაზე.

ჩვენ გადავწყვიტეთ, რომ ჰიბრიდული სისტემები (Hybrid OLAP, HOLAP) დაიშლება უპირატესობის გაზრდისა და ზედა კლასების არაპრივილეგირებული სიმძლავრის შემცირების მეთოდით. რა კლასს ეკუთვნის Media/MR კომპანია Speedware. მოვაჭრეების თქმით, ეს უზრუნველყოფს MOLAP პლატფორმის ანალიტიკურ მოქნილობას და მოქნილობას ROLAP-ის მიერ მოწოდებულ რეალურ მონაცემებზე მყისიერი წვდომით.

მდიდარი სამყარო OLAP (MOLAP)

სპეციალიზებულ DBMS-ებში, მონაცემთა მდიდარ მიწოდებაზე დაფუძნებული, მონაცემები ორგანიზებულია ურთიერთდამოკიდებულების ცხრილის სახით და ჰგავს მდიდარი მონაცემთა მასივის შეკვეთას:

1) ჰიპერკუბები (ყველა ინახება მონაცემთა ბაზაში დამნაშავე დედის შუაგულში, თუმცა, რათა დარჩეს გადაშენების ყველაზე სრულ მონაცემთა ბაზაში) ან

2) პოლიკუბები (კანის ცვლილებები დაცულია ტენიანობის კომპლექტიდან და მასთან დაკავშირებული დამუშავების ყველა სირთულე გადადის სისტემის შიდა მექანიზმებზე).

იგივე უპირატესობები აქვს ოპერაციულ ანალიტიკურ დამუშავების სისტემებში მდიდარი მონაცემთა ბაზების გამოყენებას.

DBMS-ების მრავალფეროვნების შემთხვევაში, მონაცემების ძებნა და შერჩევა მნიშვნელოვნად უფრო სწრაფია, ნაკლებად, რელაციური მონაცემთა ბაზის მდიდარი კონცეპტუალური ხედვით, ვინაიდან მდიდარი მსოფლიო მონაცემთა ბაზა დენორმალიზებულია, წინასწარ განხორციელდება. აგრეგირებული ჩვენება და უზრუნველყოფს ოპტიმიზირებული წვდომა შუაზე, რომელიც იკვებება.

DBMS-ების ფართო სპექტრს ადვილად შეუძლია გაუმკლავდეს სხვადასხვა ფუნქციების საინფორმაციო მოდელში ჩართვის ამოცანებს, ხოლო ობიექტურად იყენებს SQL ენას ამ ამოცანების გადასაჭრელად რელაციური ამოცანების საფუძველზე DBMS არის რთული და ზოგჯერ გადაუჭრელი.

მეორეს მხრივ, არსებობს არსებითი გაცვლა.

მონაცემთა ბაზის მონაცემთა ბაზები არ გაძლევთ საშუალებას იმუშაოთ დიდ მონაცემთა ბაზებთან. გარდა ამისა, დიდი გლობალური მონაცემთა ბაზიდან მონაცემების დენორმალიზებისა და ადრე დადგენილი აგრეგაციის გამო, ის ჩვეულებრივ შეესაბამება (კოდის შეფასებით) 2,5-100-ჯერ ნაკლებ დეტალურ მონაცემებს.

მდიდარი DBMS-ები რელაციურებთან შედარებით ეფექტურად არ იყენებენ გარე მეხსიერებას. უმეტეს შემთხვევაში, ინფორმაციის ჰიპერკუბი ძალიან მწირია, ხოლო მონაცემთა ფრაგმენტები ინახება მოწესრიგებულ ფორმაში; უმნიშვნელო მნიშვნელობების დალაგება შესაძლებელია მხოლოდ დახარისხების ოპტიმალური თანმიმდევრობის არჩევით. საშუალებას გაძლევთ დაალაგოთ მონაცემები ჯგუფებად რაც შეიძლება შეუფერხებლად. . თუმცა, ამ შემთხვევაში, პრობლემა ნაკლებად ჩნდება. გარდა ამისა, დახარისხების ოპტიმალური თანმიმდევრობა იშვიათი მონაცემების დაზოგვის თვალსაზრისით სრულიად შეუსაბამოა იმ წესრიგთან, რომელიც ყველაზე ხშირად გამოიყენება შეკითხვებში. აქედან გამომდინარე, რეალურ სისტემებში არის კომპრომისი სიჩქარის კოდსა და მონაცემთა ბაზის მიერ დაკავებულ დიდ ადგილს შორის.

ისე, ბევრი მსოფლიო DBMS დაჯილდოვდა ასეთი გონებისთვის.

ანალიზისთვის გამომავალი მონაცემების რაოდენობა მცირეა (არაუმეტეს რამდენიმე გიგაბაიტისა), ამიტომ მონაცემთა აგრეგაციის სიჩქარე მაღალია.

ინფორმაციის ცვლილებების ნაკრები სტაბილურია (მათი სტრუქტურის ნებისმიერმა ცვლილებამ შესაძლოა მომავალში მოითხოვოს ჰიპერკუბის ახალი გაღვიძება).

საათი, როდესაც სისტემა რეაგირებს არარეგულირებულ ელექტრომომარაგებაზე, კრიტიკული პარამეტრია.

ჰიპერკუბის შუა წერტილებზე დიდი გამოთვლების გამოსათვლელად საჭიროა დასაკეცი ფუნქციების უფრო ფართო დიაპაზონი, მათ შორის კორისტუვაჩის ფუნქციების ჩაწერის შესაძლებლობა.

რელატიური OLAP (ROLAP)

ოპერაციულ ანალიტიკურ დამუშავების სისტემებში რელაციური მონაცემთა ბაზების დაუყოვნებლივ გამოყენებას იგივე სარგებელი აქვს.

კორპორატიული მონაცემთა კოლექციების უმეტესობა ხორციელდება რელაციური DBMS-ების გამოყენებით და ROLAP ინსტრუმენტები საშუალებას იძლევა უშუალოდ მათგან ანალიზის გაკეთება. ამ შემთხვევაში, მყესის ზომა არ არის ისეთი კრიტიკული პარამეტრი, როგორც MOLAP ტიპის.

ამოცანის განზომილების ცვალებადობის შემთხვევაში, თუ სტრუქტურაში ცვლილებები უნდა მოხდეს ხშირად, ROLAP სისტემები დინამიური განზომილებებით და ოპტიმალური გადაწყვეტილებებით, რადგან ასეთი ცვლილებები ფიზიკურად არ მოქმედებს მონაცემთა ბაზის რეორგანიზაციაზე.

რელაციური DBMS უზრუნველყოფს მონაცემთა დაცვის მნიშვნელოვნად მაღალ დონეს და წვდომის უფლებების დიფერენცირების კარგ უნარს.

ROLAP-ის მთავარი ნაკლი მდიდარი DBMS-ის მქონე სამყაროში არის ნაკლები პროდუქტიულობა. იმ პროდუქტიულობის უზრუნველსაყოფად, რომელიც მოყვება MOLAP-ს, რელაციური სისტემები მოითხოვს მონაცემთა ბაზის სქემების ფრთხილად დამუშავებას და ინდექსების კორექტირებას, რაც დიდად უწყობს ხელს მონაცემთა ბაზის ადმინისტრატორების ძალისხმევას. მხოლოდ მაღალეფექტური სქემების გამოყენებით, კარგად მორგებული ურთიერთობითი სისტემების პროდუქტიულობა შეიძლება მიუახლოვდეს მსოფლიოს უმდიდრეს მონაცემთა ბაზებზე დაფუძნებული სისტემების პროდუქტიულობას.

1993 წელს მონაცემთა ბაზების მიმართ ურთიერთობითი მიდგომის ფუძემდებელმა ედგარ კოდმა და მისმა პარტნიორებმა (ედგარ კოდმა, მათემატიკოსმა და IBM-ის თანამშრომელმა) გამოაქვეყნეს სტატია Arbor Software-ის მიერ ინიცირებული (დღეს წამყვანი კომპანია I "Hyperion Solutions"), სახელწოდებით "ორივე. ანალიტიკური ანგარიშები) ბიზნეს ანალიტიკოსებისთვის“, რომელმაც ჩამოაყალიბა OLAP ტექნოლოგიის 12 მახასიათებელი, რაც მოგვიანებით დამატებით ექვსს მოჰყვა. ეს დებულებები გახდა ახალი და თუნდაც პერსპექტიული ტექნოლოგიის მთავარი საფუძველი.

ტექნოლოგიის ძირითადი მახასიათებლები OLAP (ძირითადი):

არსებობს ამ მონაცემების კონცეპტუალური წარმოდგენების მდიდარი მრავალფეროვნება;
მონაცემების ინტუიციური მანიპულირება;
მონაცემთა ხელმისაწვდომობა და დეტალური ინფორმაცია;
პაკეტი არა ხარკის კრებულიინტერპრეტაციის საწინააღმდეგოდ;
OLAP ანალიზის მოდელები;
"კლიენტ-სერვერის" არქიტექტურა (OLAP ხელმისაწვდომია დესკტოპიდან);
ინსაითი (გარე მონაცემების გააზრებული წვდომა);
დაზღვეული მხარდაჭერის მდიდარი მარაგისთვის.

Სპეციალური თვისებები(სპეციალური):

არაფორმალური მონაცემების დამუშავება;
OLAP შედეგების შენახვა: მათი ცალკე შენახვა გამომავალი მონაცემების სახით;
ყოველდღიური ღირებულებების გამორთვა;
ყოველდღიური ღირებულებების დამუშავება.

ზარების პრეზენტაციის მახასიათებლები(მოხსენება):

ჩამოსხმის მოქნილობა;
ადამიანების სტანდარტული პროდუქტიულობა;
მონაცემთა მოპოვების ფიზიკური დონის ავტომატური რეგულირება.

სამყაროების კონტროლი(განზომილება):

გადაშენების უნივერსალურობა;
ვიბრაციისა და მსგავსი აგრეგაციის ოდენობის დადგენა შეუძლებელია;
ზომებს შორის ოპერაციების რაოდენობა შეზღუდული არ არის.

ისტორიულად მოხდა ისე, რომ დღევანდელ ტერმინს „OLAP“ პატივს სცემს არა მხოლოდ საბოლოო მომხმარებლის მხრიდან მონაცემების მდიდარი ხედვით, არამედ მონაცემთა მდიდარი წარმოდგენით მთელ მონაცემთა ბაზაში. ამას უკავშირდება დამოუკიდებელი ტერმინების გამოჩენა "რელატიური OLAP"(ROLAP) "მდიდარი OLAP"(MOLAP).

OLAP სერვისი არის ინსტრუმენტი რეალურ დროში დიდი რაოდენობით მონაცემების გასაანალიზებლად. OLAP სისტემასთან ურთიერთქმედებისას შეგიძლიათ შეასრულოთ ინფორმაციის დეტალური მიმოხილვა, ამოიღოთ დამატებითი მონაცემები მონაცემებიდან და შეასრულოთ ანალიტიკური ოპერაციები, როგორიცაა დეტალების აღება, ნიმუშის აღება და კვეთა. თუმცა, საათი იცვლება მთელი ღამის განმავლობაში სხვადასხვა პარამეტრების გამო. OLAP სისტემასთან ყველა სამუშაო ხორციელდება საგნობრივი სფეროს მიხედვით და იძლევა ბიზნეს სიტუაციის სტატისტიკურად დაფუძნებულ მოდელს.

OLAP პროგრამული უზრუნველყოფის მახასიათებლები - ეს არის მონაცემთა სწრაფი ანალიზის ინსტრუმენტი, რა უნდა მოხდეს თავშესაფარში. მთავარი მახასიათებელია ის, რომ ისინი ორიენტირებულნი არიან არა საინფორმაციო ტექნოლოგიების სპეციალისტის, არა ექსპერტი სტატისტიკოსის, არამედ გამოყენებითი მენეჯმენტის პროფესიონალის განვითარებაზე - განყოფილების, დეპარტამენტის, მენეჯმენტის მენეჯერი იგი დასახელდება დირექტორად. ხარჯები აღიარებულია დაღვრილი ანალიზისთვის პრობლემასთან და არა კომპიუტერთან. ნახ. 6.14 კითხვა არის ელემენტარული OLAP კუბი, რომელიც საშუალებას გაძლევთ შეაფასოთ მონაცემები სამ განზომილებაში.

მდიდარი OLAP კუბი და სტატისტიკური დამუშავების მოწინავე მათემატიკური ალგორითმების სისტემა საშუალებას გაძლევთ გააანალიზოთ ნებისმიერი სირთულის მონაცემები ნებისმიერ დროს.

ბრინჯი. 6.14.

იტვირთება მონაცემების მანიპულირებისა და ვიზუალური ჩვენების კარგად მოწესრიგებული მექანიზმები (ნახ. 6.15, სურ. 6.16), მენეჯერი მაშინვე ათვალიერებს მონაცემებს სხვადასხვა მხრიდან, რომლებიც შეიძლება (ან შეიძლება არ) იყოს დაკავშირებული ვირუსულ პრობლემასთან.

შემდეგი, ჩვენ ვქმნით ბიზნესის სხვადასხვა ინდიკატორებს ჩვენს შორის, ვცდილობთ გამოვავლინოთ ურთიერთკავშირების არსებობა; შეგიძლიათ უფრო ყურადღებით დაათვალიეროთ მონაცემები, დეტალურად აღწეროთ ისინი, მაგალითად, საწყობებში მათი საათების, რეგიონების ან კლიენტების მიხედვით განაწილებით, ან, მაგალითად, კიდევ უფრო დახვეწოთ წარმოდგენილი ინფორმაცია, რათა მიიღოთ რაც შეიძლება მეტი დეტალი. . გთხოვთ, მიჰყევით დამატებით მოდულს სტატისტიკური შეფასება და სიმულაციური მოდელირებაამ მიდგომის განვითარების მრავალი ვარიანტი იქნება და მათგან ყველაზე სასიამოვნო ვარიანტი შეირჩევა.

ბრინჯი. 6.15.

ფირმის კერამიკის სპეციალისტს, მაგალითად, შეიძლება ჰქონდეს ჰიპოთეზა, რომ აქტივების გაფართოება საწარმოს სხვადასხვა ფილიალში იქნება გარკვეული ფაშისტების ტექნიკურ და ეკონომიკურ განათლებასთან ურთიერთობის გამო. ამ ჰიპოთეზის შესამოწმებლად, მენეჯერს შეუძლია მოითხოვოს ეს შედარება და აჩვენოს ისინი გრაფიკზე იმ შვილობილი კომპანიებისთვის, რომელთა აქტივების ზრდა მიმდინარე კვარტალში წინა წლის ანალოგიურად შემცირდა 10% და მათთვის, ვინც გადავიდა 25% -ზე მეტი. შენი ბრალია, რომ დედაშენს შეუძლია წინააღმდეგობა გაუწიოს წარმოდგენილი მენიუდან მარტივ არჩევანს. როგორც კი შედეგები მიიღება, ისინი აშკარად დაიყოფიან ორ განსხვავებულ ჯგუფად, რაც შეიძლება გახდეს შემოთავაზებული ჰიპოთეზის შემდგომი ხელახალი გამოკვლევის სტიმული.

ამ საათში, სწრაფი განვითარება წაერთვა პირდაპირ, ტიტულები დინამიური მოდელირება(დინამიური სიმულაცია), რომელიც სულ უფრო მეტად ახორციელებს უფრო დიდი FASMI პრინციპის მნიშვნელობებს.

დინამიური მოდელირების გამოყენებით, ანალიტიკოსი იქნება ბიზნეს სიტუაციის მოდელი, რომელიც ვითარდება საათობრივად მოცემული სცენარის მიხედვით. ამ შემთხვევაში, ასეთი მოდელირების შედეგი შეიძლება იყოს რამდენიმე ახალი ბიზნეს სიტუაცია, რომელიც წარმოქმნის შესაძლო გადაწყვეტილებების ხეს, რომელიც დაფუძნებულია კანის გაყიდვისა და პერსპექტივის შეფასების საფუძველზე.

ბრინჯი. 6.16.

ცხრილი 6.3 გვიჩვენებს სტატიკური და დინამიური ანალიზის თანაბარ მახასიათებლებს.

ცხრილი 6.3.

დამახასიათებელი	სტატიკური ანალიზი	დინამიური ანალიზი
ტიპი ძალა	Ჯანმო? Რა? Რამდენი? იაკ? თუ? დე?	Რატომ ასე? რა მოხდებოდა, რა...? Რა მოხდება...?
საეთერო საათი	არ რეგულირდება	წამი
ტიპიური ოპერაციები მონაცემებით	რეგულაციები ხმა, დიაგრამა, ცხრილი, პატარა	ინტერაქტიული ბგერების, დიაგრამების, ეკრანის ფორმების თანმიმდევრობა. თანატოლთა აგრეგაციისა და მონაცემთა კვეთის დინამიური ცვლილება
ანალიტიკური უპირატესობების სპექტრი	Შუა	მაღალი
ეკრანის ფორმების ტიპი	ძირითადად რეგულაციების გამო	ეხება კორისტუვაჩს და პერსონალიზაციის შესაძლებლობას
მონაცემთა აგრეგაციის დიაპაზონი	დეტალური და ბუნდოვანი	როგორც ჩანს, კორისტუვაჩია
"ვიკის" მონაცემები	ისტორიული და ზუსტი	ისტორიული, ზუსტი და პროგნოზირებული
შეკითხვის სახეები	ძირითადად, გადამზადებული	ნეფერედბაჩუვანი - საათი საათში
დავალება	ანალიტიკური დამუშავება რეგულირდება	ვრცელი ანალიზი, მოდელირება და პროგნოზირება

თითქმის ყოველთვის აუცილებელია რუტინული ანალიტიკური სისტემის შექმნა მონაცემთა ანალიზის ფართო სპექტრისთვის - ეს აუცილებელი ამოცანაა. ერთიანი, სრულად ფუნქციონალური საინფორმაციო სისტემა, რომელიც ეფუძნება ჰეტეროგენულ პროგრამულ მახასიათებლებსა და გადაწყვეტილებებს. და თავად IS-ის განხორციელებისთვის ხარჯების არჩევანი ძალიან რთული ამოცანა ხდება. აქ არის მრავალი ფაქტორი ჩართული, მათ შორის სხვადასხვას ურთიერთგავლენა პროგრამული კომპონენტებიმათი ოსტატობის სიმარტივე, სისწრაფე და ინტეგრაცია, მუშაობის ეფექტურობა, სტაბილურობა და ფორმა, თანასწორობა და ურთიერთობის პოტენციური პერსპექტივები სხვადასხვა მწარმოებელ კომპანიებს შორის.

OLAP ემყარება მრავალფაქტორული მონაცემების ანალიზს. თუმცა, მონაცემთა ნებისმიერი ცხრილის გათვალისწინებით, რომელიც მოითხოვს ერთ აღწერილ სვეტს და რიცხვთა ერთ სვეტს, OLAP ინსტრუმენტი იქნება ეფექტური გზა ანალიზისა და გამოხმაურების შესაქმნელად. როგორც OLAP ტექნოლოგიის გამოყენების მაგალითი, ჩვენ შევხედავთ გაყიდვების პროცესის შედეგებს.

ძირითადი კვება: "რამდენი გაიყიდა?", "რამდენი გაიყიდა?" ბიზნესის სირთულე და ისტორიული მონაცემების დაგროვება მთელ მსოფლიოში ფართოვდება ფაქტორების ან დაყოფის დიდ რაოდენობამდე: ".. სანქტ-პეტერბურგში, მოსკოვში, ურალში, ციმბირში...", ".. გასულ კვარტალში, ძველ დროში იშნიმი" , "..ფოსტის მესაკუთრე A-დან საფოსტო მესაკუთრე ბ..." შემდეგ.

ასეთი საკვების მტკიცებულება აუცილებელია მენეჯმენტის გადაწყვეტილებების მისაღებად: ასორტიმენტის, ფასების, მაღაზიების, ფილიალების დახურვისა და გახსნის, დილერებთან ხელშეკრულებების გახსნისა და გაფორმების, სარეკლამო კამპანიების ჩატარების ან დაწყების შესახებ.

თუ თქვენ შეეცდებით დაინახოთ ძირითადი ფიგურები (ფაქტები) და სექციები (სამყაროს არგუმენტები), რომლითაც ანალიტიკოსი მანიპულირებს, ცდილობს გააფართოვოს და ოპტიმიზაცია გაუწიოს კომპანიის ბიზნესს, მაშინ მიიღებთ ცხრილს, რომელიც შესაფერისია გაყიდვების გასაანალიზებლად, როგორც შაბლონი. შაბლონი ეს არის კანის სპეციფიკური მკურნალობა კონკრეტული კომპანიისთვის.

საათი. როგორც წესი, არსებობს რამდენიმე პერიოდი: მდინარე, კვარტალი, თვე, ათწლეული, კვირა, დღე. OLAP-ის მრავალი ინსტრუმენტი ავტომატურად ითვლის ძველ პერიოდებს თარიღიდან და გამოთვლის მათ შედეგებს.

Პროდუქტის კატეგორია. კატეგორია შეიძლება იყოს ნადები, სუნი განსხვავდება ბიზნესის კანის ტიპზე: მრავალფეროვნება, მოდელი, შეფუთვის ტიპი და ა.შ. თუ მხოლოდ ერთი პროდუქტი იყიდება ან ასორტიმენტი ძალიან მცირეა, მაშინ კატეგორია არ არის საჭირო

პროდუქტი. ზოგჯერ განიხილება პროდუქტის (ან სერვისის) სახელი, მისი კოდი ან სტატიის ნომერი. ამ შემთხვევებში, თუ ასორტიმენტი ძალიან დიდია (და ბიზნესებს აქვთ ათიათასობით პოზიცია თავიანთ ფასებში), შეიძლება არ განხორციელდეს ყველა სახის საქონლის ძირითადი ანალიზი, მაგრამ შევიწროება გარკვეულ მოსახერხებელ კატეგორიებზე.

რეგიონი. გლობალურ ბიზნესში შეიძლება გავითვალისწინოთ კონტინენტი, ქვეყნების ჯგუფი, ქვეყანა, ტერიტორია, ადგილი, უბანი, ქუჩა, ქუჩის ნაწილი. რა თქმა უნდა, ვინაიდან მხოლოდ ერთი საცალო ვაჭრობაა, მთელი მსოფლიო მთელ მსოფლიოშია.

Გამყიდველი. ეს სამყარო ასევე დამოკიდებულია ბიზნესის სტრუქტურასა და მასშტაბზე. აქ შეგიძლიათ იყოთ: ფილიალი, მაღაზია, დილერი, გაყიდვების მენეჯერი. ზოგიერთ შემთხვევაში, სამყარო ყოველდღე ქრება, მაგალითად, თუ გამყიდველი ყურადღებას არ აქცევს თავის მოვალეობებს, არის მხოლოდ ერთი მაღაზია და ა.შ.

მყიდველი. ზოგიერთ შემთხვევაში, მაგალითად, საერთო ვაჭრობაში, მყიდველს ინფორმაცია არ აქვს და ყოველდღე კვდება, სხვა შემთხვევაში მყიდველის შესახებ ინფორმაცია მნიშვნელოვანია გაყიდვისთვის. ამ მაგალითს შეიძლება დაერქვას შემსყიდველი კომპანიის სახელი ან კლიენტების მახასიათებლების დაჯგუფების გარეშე: Galuz, Group of Enterprises, Vlasnik და ა.შ. გაყიდვების სტრუქტურის ანალიზი ბაზარზე ყველაზე მნიშვნელოვანი საწყობების გამოსავლენად. ამ მიზნით, მნიშვნელოვანია გამოიყენოთ, მაგალითად, "Pirig" ტიპის დიაგრამა დასაკეცი სიტუაციებში, თუ უყურებთ სერიის მე-3 განყოფილებას - "Stovpts". მაგალითად, "კომპიუტერული აღჭურვილობის" მაღაზიამ შეაგროვა 100 000 აშშ დოლარი კომპიუტერის გაყიდვებიდან კვარტალში, 10 000 აშშ დოლარი ფოტოგრაფიულ აღჭურვილობაში და 4500 აშშ დოლარი კომერციულ მასალებში. რეზიუმე: მაღაზიის ბრუნვა დიდწილად განპირობებულია კომპიუტერების გაყიდვით (ფაქტობრივად, შესაძლებელია, რომ კომპიუტერების გაყიდვისთვის საჭირო იყოს სახარჯო მასალები და ასევე შიდა დეპოზიტების ანალიზი).

დინამიკის ანალიზი ( რეგრესიული ანალიზი- ტენდენციების გამოვლენა). ტენდენციების გამოვლენა, სეზონური ცვლილებები. თავდაპირველად, დინამიკა ნაჩვენებია "ხაზის" ტიპის გრაფიკით. მაგალითად, Intel-ის პროდუქტების გაყიდვები დროთა განმავლობაში მცირდება, ხოლო Microsoft-ის გაყიდვები იზრდება. შესაძლებელია, რომ საშუალო მყიდველი უფრო კეთილი გახდეს, ან მაღაზიის იმიჯი და მასთან ერთად მყიდველების საწყობიც შეიცვალოს. აუცილებელია ასორტიმენტის კორექტირება. კიდევ ერთი მაგალითი: 3 წლის განმავლობაში ვიდეოკამერების გაყიდვების შემცირება მცირდება.

დეპოზიტების ანალიზი(კორელაციური ანალიზი). სხვადასხვა საქონლის გაყიდვის ვალდებულებების განახლება საათში საჭირო ასორტიმენტის - „კალათის“ გამოსავლენად. ამ მიზნით, თქვენ ხელით უნდა შექმნათ "ხაზის" ტიპის გრაფიკი. მაგალითად, პირველი ორი თვის განმავლობაში პრინტერების ასორტიმენტის შესწავლისას, დაფიქსირდა ფხვნილის კარტრიჯების გაყიდვები.

OLAP ტექნოლოგიის ძირითადი მახასიათებლები (ძირითადი):

არსებობს ამ მონაცემების კონცეპტუალური წარმოდგენების მდიდარი მრავალფეროვნება;
მონაცემების ინტუიციური მანიპულირება;
მონაცემთა ხელმისაწვდომობა და დეტალური ინფორმაცია;
მონაცემთა პაკეტი ინტერპრეტაციის წინააღმდეგ;
OLAP ანალიზის მოდელები;
"კლიენტ-სერვერის" არქიტექტურა (OLAP ხელმისაწვდომია დესკტოპიდან);
ინსაითი (გარე მონაცემების გააზრებული წვდომა);
დაზღვეული მხარდაჭერის მდიდარი მარაგისთვის.

Სპეციალური თვისებები:

არაფორმალური მონაცემების დამუშავება;
OLAP შედეგების შენახვა: მათი ცალკე შენახვა გამომავალი მონაცემების სახით;
ყოველდღიური ღირებულებების გამორთვა;
ყოველდღიური ღირებულებების დამუშავება.

მოხსენების მახასიათებლები (მოხსენება):

ჩამოსხმის მოქნილობა;
ადამიანების სტანდარტული პროდუქტიულობა;
მონაცემთა მოპოვების ფიზიკური დონის ავტომატური რეგულირება.

განზომილების მართვა:

გადაშენების უნივერსალურობა;
ვიბრაციისა და მსგავსი აგრეგაციის ოდენობის დადგენა შეუძლებელია;
ზომებს შორის ოპერაციების რაოდენობა შეზღუდული არ არის.

ისტორიულად მოხდა ისე, რომ დღევანდელ ტერმინს „OLAP“ პატივს სცემს არა მხოლოდ საბოლოო მომხმარებლის მხრიდან მონაცემების მდიდარი ხედვით, არამედ მონაცემთა მდიდარი წარმოდგენით მთელ მონაცემთა ბაზაში. ეს ასევე დაკავშირებულია დამოუკიდებელი ტერმინების „relational OLAP“ (ROLAP) და „Multiple OLAP“ (MOLAP) გამოჩენასთან.

OLAP სერვისი არის ინსტრუმენტი რეალურ დროში დიდი რაოდენობით მონაცემების გასაანალიზებლად. OLAP სისტემასთან ურთიერთქმედებით, შეგიძლიათ განახორციელოთ ინფორმაციის დეტალური მიმოხილვა, ამოიღოთ დამატებითი მონაცემები მონაცემებიდან და შეასრულოთ ანალიტიკური ოპერაციები, როგორიცაა დეტალიზაცია, ნიმუშის აღება და კვეთა. OLAP სისტემასთან ყველა სამუშაო ხორციელდება საგნობრივი სფეროს მიხედვით და იძლევა ბიზნეს სიტუაციის სტატისტიკურად დაფუძნებულ მოდელს.

OLAP პროგრამული უზრუნველყოფა არის საცავში შენახული მონაცემების სწრაფი ანალიზის ინსტრუმენტი. მთავარი მახასიათებელია ის, რომ ისინი ორიენტირებულნი არიან არა საინფორმაციო ტექნოლოგიების სპეციალისტის, არა ექსპერტი სტატისტიკოსის, არამედ გამოყენებითი მენეჯმენტის პროფესიონალის განვითარებაზე - განყოფილების, დეპარტამენტის, მენეჯმენტის მენეჯერი იგი დასახელდება დირექტორად. კოსტია მიზნად ისახავს ანალიტიკოსის პრობლემასთან დაკავშირებას და არა კომპიუტერთან. ნახ. 6.14 კითხვა არის ელემენტარული OLAP კუბი, რომელიც საშუალებას გაძლევთ შეაფასოთ მონაცემები სამ განზომილებაში.

ბრინჯი. 6.14.ელემენტარული OLAP კუბი

შემდეგი, ჩვენ ვქმნით ბიზნესის სხვადასხვა ინდიკატორებს ჩვენს შორის, ვცდილობთ გამოვავლინოთ ურთიერთკავშირების არსებობა; შეგიძლიათ უფრო ყურადღებით დაათვალიეროთ მონაცემები, დეტალურად აღწეროთ ისინი, მაგალითად, საწყობებში მათი საათების, რეგიონების ან კლიენტების მიხედვით განაწილებით, ან, მაგალითად, კიდევ უფრო დახვეწოთ წარმოდგენილი ინფორმაცია, რათა მიიღოთ რაც შეიძლება მეტი დეტალი. . შემდეგ, სტატისტიკური შეფასების და სიმულაციური მოდელირების დამატებითი მოდულის დახმარებით, იქნება მიდგომის განვითარების არაერთი ვარიანტი და მათგან შეირჩევა ყველაზე შესაფერისი ვარიანტი.

ბრინჯი. 6.15.

ამ დროისთვის, სწრაფი განვითარება პირდაპირ ჩამოერთვა დინამიური მოდელირების სათაურს (Dynamic Simulation), რომელიც სულ უფრო მეტად ახორციელებს უფრო დიდი FASMI პრინციპის მნიშვნელობას.

ბრინჯი. 6.16.ანალიტიკური IS დამუშავება, მონაცემთა დამუშავება და ინფორმაციის წარდგენა

ჩვენების მიზანი

ეს მტკიცებულება ეხება ინტელექტუალური ტექნოლოგიების ერთ-ერთ კატეგორიას, რომელიც არის ხელით ანალიტიკური ინსტრუმენტები - OLAP ტექნოლოგიები.

მეტა მტკიცებულება: გახსენით და მონიშნეთ 2 პუნქტი: 1) OLAP-ის კონცეფცია და მისი პრაქტიკული მნიშვნელობა ფინანსურ მენეჯმენტში; 2) OLAP ფუნქციონირების დანერგვა პროგრამულ გადაწყვეტილებებში: ძლიერი მხარეები, შესაძლებლობები, უპირატესობები, ნაკლოვანებები.

მინდა აღვნიშნო, რომ OLAP არის უნივერსალური ინსტრუმენტი, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას ნებისმიერ აპლიკაციაში და არა მხოლოდ ფინანსებში (როგორც მტკიცებულების სახელწოდებიდან ირკვევა), რომელიც საჭიროებს მონაცემთა ანალიზს სხვა მეთოდების გამოყენებით.

ფინანსური მენეჯმენტი

ფინანსური მენეჯმენტი ის სფეროა, სადაც სხვა მნიშვნელოვანი ანალიზი არ არსებობს. მიიღება თუ არა ფინანსური და მენეჯმენტის გადაწყვეტილებები წინა ანალიტიკური პროცედურების შედეგია. დღეს ფინანსური მენეჯმენტი მნიშვნელოვან როლს ასრულებს ბიზნესის წარმატებული ფუნქციონირებისთვის. მიუხედავად იმისა, რომ ფინანსური მენეჯმენტი საწარმოში დამატებითი პროცესია, ის განსაკუთრებულ პატივისცემას მოითხოვს, რადგან ზოგიერთმა ფინანსურმა და მენეჯმენტმა გადაწყვეტილებამ შეიძლება გამოიწვიოს დიდი ზარალი.

ფინანსური მენეჯმენტი მიზნად ისახავს უშუალოდ უზრუნველყოს ფინანსური რესურსების მიღება აუცილებელ სფეროებში, სწორ დროსა და ადგილზე, ოპტიმალური განაწილების უზრუნველსაყოფად მათგან მაქსიმალური ეფექტის მიღწევის მიზნით.

ალბათ მნიშვნელოვანია რესურსების გამოყენების მაქსიმალური ეფექტურობის დონის განსაზღვრა და ნებისმიერ შემთხვევაში,

ფინანსური დირექტორი, უპირველეს ყოვლისა, თავადაზნაურობის დამნაშავეა:

რამდენი ფინანსური რესურსია?
უწევთ თუ არა ვარსკვლავებს ფულის გადახდა და რა ვალდებულებებში?
სად უფრო ეფექტური ინვესტიცია და რატომ?
და რა დროს გჭირდებათ მუშაობა?
რამდენია საჭირო ნორმალური ბიზნეს ოპერაციების უზრუნველსაყოფად?

კვებაზე დაფუძნებული მტკიცებულებების იდენტიფიცირებისთვის აუცილებელია გაანალიზოთ და იცოდეთ როგორ გავაანალიზოთ აქტივობის დიდი რაოდენობის ინდიკატორი. გარდა ამისა, FU მოიცავს უამრავ სფეროს: პენი ნაკადების ანალიზს, აქტივებისა და ვალდებულებების ანალიზს, მომგებიანობის ანალიზს, მარჟის ანალიზს, მომგებიანობის ანალიზს, ასორტიმენტის ანალიზს.

ზანნანია

ამრიგად, ფინანსური მართვის პროცესის ეფექტურობის მთავარი ფაქტორია ცოდნის სიცხადე:

საგნის ცოდნის თავისებურებები (შეიძლება ითქვას თეორიული და მეთოდოლოგიური), მათ შორის მტკიცებულებები, ფინანსისტის/ფინანსური დირექტორის ინტუიცია.
მიწისქვეშა (კორპორატიული) ცოდნა ან სისტემატიზებული ინფორმაცია საწარმოში ფინანსური ტრანზაქციების ფაქტების შესახებ (ინფორმაცია წარსული, მიმდინარე და მომავალი საწარმოების შესახებ წარმოდგენილია სხვადასხვა გადაცემებში nikah და vimirah)

თუ ის, პირველ რიგში, კონკრეტული ფინანსისტის (ან პერსონალის დირექტორის, რომელიც ქირაობს კონკრეტულ თანამშრომელს) საქმიანობის სფეროში, მაშინ მეორე შეიძლება უშუალოდ იყოს ჩართული ფინანსური და საინფორმაციო სერვისების სპეციალისტების მუშაობაში.

რა არის ახლა

დღესდღეობით საწარმოებში ტიპიური პარადოქსული სიტუაციაა: უკვე ძალიან ბევრი ინფორმაციაა, ძალიან ბევრი. მაგრამ ის ქაოტურ მდგომარეობაშია: არასტრუქტურირებული, არაორგანიზებული, არაერთგვაროვანი, არა ყოველთვის საიმედო და ხშირად შეცვლილი, ამის ცოდნა და ამოღება პრაქტიკულად შეუძლებელია. ტრინავლა აიღო ერთმა, მარნის გენერალმა GiR Fіnansovo Zvitnosti, იაკა დაუცველია Fіnansky analiza-სთვის, Vadka of Popriyatty, Sailing Star of Selce of Office და Nadannya კონტროლის ორგანოები.

კომპანიის მიერ ჩატარებული გამოძიების შედეგები Reuters 1300 საერთაშორისო მენეჯერს შორის, მათი 38% ამბობს, რომ დიდ დროს ხარჯავს მათთვის საჭირო ინფორმაციის მოძიებაში. გამოდის, რომ მაღალკვალიფიციური ფახვეტები მაღალანაზღაურებად საათებს ხარჯავენ არა მონაცემთა ანალიზზე, არამედ ამ ანალიზისთვის საჭირო ინფორმაციის შეგროვებაზე, ძიებასა და სისტემატიზაციაზე. ამავდროულად, მენეჯერებს ესმით მონაცემებით ჩართვის მნიშვნელობა, რადგან ისინი ხშირად ვერ აქცევენ დიდ ყურადღებას დავალებას, რაც კვლავ ამცირებს მათი მუშაობის ეფექტურობას. ამ სიტუაციის მიზეზი: ზედმეტი ინფორმაცია და ცოდნის ნაკლებობა.

რა გჭირდებათ რობოტისთვის?

ინფორმაცია შეიძლება გარდაიქმნას ცოდნად. ყოველდღიური საქმისთვის ინფორმაცია ღირებულია, ის სისტემატურად იძენს, სინთეზირდება, იცვლის, ცვლის - ეს არის ერთგვარი ვალუტა, მაგრამ მის ამოსაღებად საჭიროა ინფორმაციის განხორციელება, თითქოს ეს იყოს ბიზნეს პროცესი.

ინფორმაციის მენეჯმენტის გასაღები არის საჭირო ინფორმაციის მიწოდება ორგანიზაციის სწორი ადამიანებისთვის კონკრეტულ დროს. ასეთი მენეჯმენტის მიზანია დაეხმაროს ადამიანებს ერთდროულად მზარდი ინფორმაციის უკეთ მართვაში.

ამ კატეგორიის ინფორმაციული ტექნოლოგიები მოქმედებს როგორც საწარმოში ინფორმაციის სისტემატიზაციის საშუალება, არსებული თანამშრომლებისთვის მასზე წვდომა და ღირებულების ტრანსფორმაციის ინსტრუმენტები.ინფორმაცია ცოდნისთვის.

OLAP ტექნოლოგიების ძირითადი ცნებები

OLAP ტექნოლოგიები (On-Line Analytical Processing) არ არის კონკრეტული პროდუქტის სახელი, არამედ სისტემაში დაგროვილი მონაცემთა სიმდიდრის სწრაფი ანალიზის მთელი ტექნოლოგია. იმისათვის, რომ გავიგოთ OLAP-ის არსი, გადაწყვეტილების მისაღებად აუცილებელია გადავხედოთ ინფორმაციის გარჩევის ტრადიციულ პროცესს.

ტრადიციული მხარდაჭერის სისტემა მოგვარდება

აქ, რა თქმა უნდა, შეიძლება ბევრი ვარიანტიც იყოს: ახალი ინფორმაციის ქაოსი ან ყველაზე ტიპიური სიტუაცია, თუ საწარმოს აქვს ოპერაციული სისტემები, გარდა ამისა, ჩაწერილია მიმდინარე ოპერაციების ფაქტები და მათი შენახვა მონაცემთა ბაზებში. მონაცემთა ბაზებიდან ანალიტიკური მიზნებისთვის მონაცემების ამოღების მიზნით, შეიქმნა მონაცემთა ნიმუშების გამოკითხვის სისტემა.

თუ მხარდაჭერის ეს მეთოდი გამოიყენება მოქნილობის შესამცირებლად, მას შეიძლება ჰქონდეს ბევრი ხარვეზი:

გაანალიზებულია ძალიან მცირე რაოდენობის მონაცემები, რომლებიც შეიძლება სასარგებლო იყოს გადაწყვეტილების მისაღებად
ზოგჯერ იქმნება რთული, მდიდარი ინფორმაცია, საიდანაც ფაქტობრივად ხაზგასმულია 1-2 სტრიქონი (სხვაგვარად - ნებისმიერი ვარდნის შესახებ) - ინფორმაციული მნიშვნელობა
ცვლილებების პროცესზე არის სრულყოფილი რეაქცია: თუ მონაცემთა ახალი მიწოდება არის საჭირო, მაშინ ის მოითხოვს პროგრამისტის მიერ ოფიციალურ აღწერილობას და კოდირებას, შემდეგ კი მოგვიანებით წერილებს. გამოჯანმრთელების საათი: წლები, დღეები. და ალბათ გადაწყვეტილება სასწრაფოდ არის საჭირო, რა თქმა უნდა. ახალი ინფორმაციის მიღების შემდეგაც კი, ახალი საკვები (დაზუსტებული)

თუ შეკითხვის მოწოდებები წარმოდგენილია ერთიანი მსოფლიო ფორმატით, მაშინ ბიზნეს პრობლემები იქნება ფართო და ფართო სპექტრი. თუ თქვენ გჭირდებათ კომპანიის ბიზნესის მკაფიო სურათის მიღება, აუცილებელია მონაცემების ანალიზი სხვადასხვა განყოფილებაში.

ბევრი კომპანია ქმნის შესანიშნავ რელაციურ მონაცემთა ბაზას, იდეალურად ახარისხებს ინფორმაციის მთებს, რაც თავისთავად არ უზრუნველყოფს სანდო პასუხს ბაზრის პირობებზე. SO – რელაციური მონაცემთა ბაზები იქნება ყველაზე შესაფერისი ტექნოლოგია კორპორატიული მონაცემების შესანახად. ჩვენ არ ვსაუბრობთ მონაცემთა ახალ ტექნოლოგიაზე, არამედ ინსტრუმენტული ანალიზის ინსტრუმენტებზე, რომლებიც ავსებენ არსებული DBMS-ების ფუნქციებს და ამატებენ ფუნქციებს სხვადასხვა ტიპის ინტელექტუალური ანალიზის გადასაცემად და ავტომატიზაციისთვის, მიმაგრებული OLAP.

OLAP-ის გაგება

რას აკეთებს OLAP?

ადანაშაულებენ ინსტრუმენტებს მონაცემთა შეგროვებაზე წვდომისთვის
მონაცემთა დინამიური ინტერაქტიული მანიპულირება (შეფუთვა, კონსოლიდაცია ან დეტალიზაცია)
თავდაპირველად მონაცემების ვიზუალური წარმოდგენა
სითხე - ანალიზი ტარდება რეალურ დროში
მონაცემთა მიწოდება მსოფლიოში - მრავალი სამყაროს დაბალი მაჩვენებლების ერთსაათიანი ანალიზი

OLAP ტექნოლოგიების გამოყენების ეფექტის აღმოსაფხვრელად აუცილებელია: 1) გავიგოთ თავად ტექნოლოგიების არსი და მათი შესაძლებლობები; 2) ნათლად დაადგინეთ, რომელი პროცესებია საჭირო ანალიზისთვის, სუნის რომელი ინდიკატორები დახასიათდება და რომელ სამყაროებში უნდა იყოს ისინი საფუძვლიანად შესწავლილი, რათა შეიქმნას ანალიზის მოდელი.

ძირითადი ცნებები, რომლითაც მუშაობს OLAP ტექნოლოგიები, არის:

მდიდარი ამქვეყნიური

მონაცემთა სიმდიდრის გასაგებად, უპირველეს ყოვლისა, წარმოადგინეთ ცხრილი, რომელიც აჩვენებს, მაგალითად, ბიზნესის ღირებულებას ეკონომიკური ელემენტებით და ბიზნეს ერთეულით.

ეს მონაცემები წარმოდგენილია ორ სამყაროში:

სტატია
ბიზნეს ერთეული

ეს ცხრილი არ არის ინფორმაციული, მაგრამ აჩვენებს გაყიდვებს მხოლოდ ერთი პერიოდის განმავლობაში. სხვადასხვა საათობრივი პერიოდისთვის, ანალიტიკოსებს მოუწევთ შექმნან ცხრილი (თითოეული საათის პერიოდისთვის):

ბავშვს შეუძლია ნახოს მე-3 ვიმირი, საათი, გარდა პირველი ორისა. (სტატია, ბიზნეს ერთეული)

ინფორმაციის სიმდიდრის ჩვენების კიდევ ერთი გზაა მისი ჩვენება კუბის ფორმაში:

OLAP კუბები ანალიტიკოსებს საშუალებას აძლევს გადაამოწმონ მონაცემები მრავალ ნაწილზე, რათა გამოიმუშავონ კვების და ბიზნეს გადაწყვეტილებები:

რა ხარჯებია კრიტიკული რომელი ბიზნეს ერთეულებისთვის?
როგორ შემიძლია გავატარო ბიზნეს ერთეული საათში?
როგორ იცვლება საშემოსავლო გადასახადის სტატისტიკა საათში?

ასეთი კვების მტკიცებულება აუცილებელია მენეჯმენტის გადაწყვეტილებების მისაღებად: ძველი ხარჯების საგნების შემცირების, მის სტრუქტურაში შემოდინების, საათში ხარჯების ცვლილების მიზეზების დადგენა, გეგმის შეცვლა და მათი აღმოფხვრა - მისი სტრუქტურის ოპტიმიზაცია.

რომლის კონდახსაც აქვს 3-ზე მეტი განზომილება შესწავლილი. მნიშვნელოვანია სამზე მეტი სამყაროს წარმოდგენა, მაგრამ ის მუშაობს ისევე, როგორც სამი სამყაროს შემთხვევაში.

თუ იყენებთ OLAP დანამატებს, შეგიძლიათ ამოიღოთ მონაცემები 3 ან მეტი ნახვისთვის, მაგალითად, შეგიძლიათ დაამატოთ კიდევ ერთი ხედი – Plan-Fact, შემოსავლის კატეგორია: პირდაპირი, არაპირდაპირი, შეთანხმება, თვეები. დამატებითი ვიმირვანია საშუალებას გაძლევთ გამოყოთ მეტი ანალიტიკური ნიმუშები და მიაწოდოთ საკვები დანამატები მეტი გონებით.

იერარქია

OLAP ასევე საშუალებას აძლევს ანალიტიკოსებს მოაწყონ მონაცემთა თითოეული ჯგუფი იერარქიაში, რომელიც შედგება მნიშვნელობების ქვეჯგუფების ჯგუფებისა და ქვეჯგუფებისგან, რომლებიც აჩვენებს ინდიკატორებს მთელ ორგანიზაციაში - ყველაზე ლოგიკური გზა. ბიზნესის გასაანალიზებლად.

მაგალითად, შეგიძლიათ მთლიანად დააჯგუფოთ იერარქიულად:

OLAP ანალიტიკოსებს საშუალებას აძლევს, აიღონ მონაცემები ერთი მეტრიკიდან (უმაღლეს დონეზე), შემდეგ კი ძირს და შემდეგ დონეზე, რითაც გამოავლენს მეტრიკის შეცვლის ზუსტ მიზეზს.

ანალიტიკოსებს საშუალებას აძლევს შეცვალონ მცირე რაოდენობის მონაცემები, რომლებიც შეიძლება ექვემდებარებოდეს იერარქიულ მოთხოვნებს, OLAP საშუალებას გაძლევთ გადაიღოთ ბიზნესის სურათი, რომელიც არ არის შეზღუდული ინფორმაციის დაგროვების სტრუქტურით.

ანალიზის მიმართულების შეცვლა კუბაში (მონაცემთა შეფუთვა)

როგორც წესი, ჩვენ ვმუშაობთ შემდეგი ცნებებით: მნიშვნელობები, მითითებული სვეტებში, რიგებში (ეს შეიძლება იყოს რიცხვი), სექციების სხვა ფორმები, მაგიდის ნაცვლად, ფორმის ზომები (გაყიდვები, ხარჯები, ხარჯები)

როგორც წესი, OLAP საშუალებას გაძლევთ შეცვალოთ კუბის ორიენტაცია, რითაც წარმოადგინოთ მონაცემები სხვადასხვა მანიფესტაციებში.

კუბის მონაცემების გამოსახულება ინახება:

ვიმირების ორიენტაცია: რა ვიმირებია დაყენებული რიგებში, სვეტებში, სექციებში;
დემონსტრანტთა ჯგუფები, რომლებიც ჩანს რიგებში, სტენდებში, სექციებში.
ვიმირიუვანის ცვლილება კორისტუვაჩის საქმეებშია.

ამრიგად, OLAP საშუალებას გაძლევთ განახორციელოთ სხვადასხვა ტიპის ანალიზი და გაიგოთ მათი კავშირი მათ შედეგებს შორის.

ავადმყოფობის ანალიზი არის ანალიზი გეგმის მიხედვით, რომელსაც ავსებს დაავადების გამომწვევი მიზეზების ფაქტორული ანალიზი და დეტალური ინდიკატორები.
პოზიციების ანალიზი: OLAP საშუალებას გაძლევთ განსაზღვროთ სხვადასხვა პოზიციები სხვადასხვა ცვლილებებს შორის, მაგალითად, პირველი ორი თვის განმავლობაში ლუდის ასორტიმენტის დათვალიერებისას დაფიქსირდა გაყიდვების ვარდნა.
დაარსება (პერიოდული ანალიზი). ინდიკატორის საათობრივი ცვლილების შედეგების თანმიმდევრულობა, პროდუქციის მოცემული ჯგუფისთვის, სხვადასხვა რეგიონებში და სხვა.
დინამიკის ანალიზი შესაძლებელს ხდის საათის განმავლობაში ინდიკატორების ცვლილების კონკრეტული ტენდენციების იდენტიფიცირებას.

ეფექტურობა: შეგვიძლია ვთქვათ, რომ OLAP ემყარება ფსიქოლოგიის კანონებს: ინფორმაციის მოთხოვნის რეალურ დროში დამუშავების შესაძლებლობას - კორესპონდენტის მიერ მონაცემების ანალიტიკური ინტერპრეტაციის პროცესის ტემპით.

ვინაიდან რელაციური მონაცემთა ბაზიდან შეგიძლიათ აიღოთ 200-მდე ჩანაწერი წამში და დაწეროთ 20, მაშინ კარგ OLAP სერვერს, vikoryst სტრიქონებსა და სტეკებს შეუძლია 20,000-30,000 ჩანაწერის (ერთი ჩანაწერის ექვივალენტი რელაციურ მონაცემთა ბაზაში) კონსოლიდაცია წამში.

ინიციალურობა: უნდა აღინიშნოს, რომ OLAP საშუალებას იძლევა განავითაროს საბოლოო მომხმარებლის მონაცემების გრაფიკული პრეზენტაცია. ადამიანის ტვინს შეუძლია აღიქვას და გააანალიზოს ინფორმაცია, რომელიც წარმოდგენილია გეომეტრიული გამოსახულებების სახით, იმის გათვალისწინებით, რომ დიდი რაოდენობით მეტი ინფორმაციაა წარმოდგენილი ალფანუმერული ფორმით. კონდახი: გთხოვთ, არ დაგავიწყდეთ, რომ თქვენ უნდა იცოდეთ ასი ფოტოდან ერთის ვინაობა. მე პატივს ვცემ, რომ ეს პროცესი ცოტაზე მეტ დროს დაგჭირდებათ. ახლა კი გააცნობიერე, რომ ფოტოების ნაცვლად თქვენ მოგეცემათ ასი სიტყვიერი აღწერა თავად ამ ადამიანების შესახებ. მე ვფიქრობ, რომ თქვენ ვერ შეძლებთ დაკისრებული დავალების გადამოწმებას.

Სიმარტივე: ამ ტექნოლოგიების მთავარი მახასიათებელია ის, რაზეც ისინი ორიენტირებულია არა საინფორმაციო ტექნოლოგიების სპეციალისტის, არა ექსპერტი სტატისტიკოსის, არამედ გამოყენებითი კვლევის პროფესიონალის - საკრედიტო დეპარტამენტის მენეჯერის, საბიუჯეტო მენეჯერის ნარეშტის, დირექტორის მიერ. ისინი მიზნად ისახავს ანალიზის ფოკუსირებას პრობლემაზე და არა კომპიუტერზე..

OLAP-ის დიდი შესაძლებლობების მიუხედავად (გარდა ამისა, იდეა საკმაოდ ძველია - 60-იანი წლები), რეალობა პრაქტიკულად არ დგას ჩვენს საწარმოებში. რატომ?

ყოველდღიური ინფორმაცია თუ არ არის შესაძლებელი
ზვიჩკა ორჯერ დაფიქრდი
ფასის ბარიერი
აღსანიშნავია OLAP-ისადმი მიძღვნილი სტატიების ტექნოლოგიური დონე: უმნიშვნელო ტერმინების იდენტიფიცირება - OLAP, „მონაცემთა მოპოვება“, „არარეგულირებული მოთხოვნები“, „ისტორიული კორელაციების აღმოჩენა“.

ჩვენი მიდგომა არის საუკეთესო გზა OLAP-ის შესაჩერებლად

გარდა ამისა, ჩვენ ასევე გვაქვს სპეციფიკური გაგება OLAP-ის აპლიკაციის ღირებულების შესახებ გონივრულ ტექნოლოგიურ შესაძლებლობებზე დაყრდნობით.

OLAP-ისადმი მიძღვნილი სხვადასხვა მასალის ჩვენი და რუსი ავტორები გამოთქვამენ შემდეგ აზრს OLAP-ის სიმდიდრის გამო: OLAP უფრო ფართოდ არის გაგებული, როგორც ინსტრუმენტი, რომელიც საშუალებას გაძლევთ ამოიღოთ და ამოიღოთ მონაცემები მარტივად და მარტივად, აქ უცნაური მანიპულაციები მოდის. ანალიტიკოსის გონება ანალიზის პროცესში. რაც მეტი "ხედვა" და "ხედვა" აქვთ ამ ანალიტიკოსებს, მით მეტი იდეა აქვთ, რაც თავისებურად წარმოქმნის ახალ და ახალ "ხედვას" გადამოწმებისთვის. ეს არ არის სწორი.

OLAP-ის ღირებულების გაგების მიდგომა ეფუძნება მეთოდოლოგიურ ანალიზის მოდელს, რომელიც მოითხოვს OLAP გადაწყვეტის შემუშავებას დიზაინის დროს. ანალიტიკოსი არ არის დამნაშავე OLAP კუბთან თამაშისა და მისი მოდიფიკაციისა და იგივე დეტალის უმიზნოდ შეცვლაში, მონაცემების ორიენტაციაში, მონაცემთა გრაფიკულ ჩვენებაზე (და ეს სასარგებლოა!) და ნათლად ხვდება, თუ როგორ და განსაზღვრავს თქვენს საჭიროებებს, რა თანმიმდევრობა (უპირველეს ყოვლისა, კრიტიკული ელემენტები "აქ შეიძლება იყოს ბუტი, მაგრამ ეს არ არის OLAP ფუნქციონირების მთავარი ელემენტი).

გამოიყენა OLAP ვიკისტანი

ბიუჯეტი
პენი კოშტივების რუხი

ერთ-ერთი ყველაზე მომგებიანი პრობლემაა OLAP ტექნოლოგიის გამოყენება. ტყუილად არ ითვლება ყოველდღიური ბიუჯეტირების სისტემა დასრულებულად ბიუჯეტის ანალიზისთვის OLAP ინსტრუმენტების არსებობის გარეშე. ბიუჯეტის პროექტების უმეტესობა ადვილად შეიძლება დაფუძნდეს OLAP სისტემებზე. ამ შემთხვევაში, მონაცემები გვთავაზობს კვების ფართო სპექტრს: ხარჯებისა და შემოსავლების სტრუქტურის ანალიზი, ფინანსური ანგარიშგების დანახარჯების დონე სხვადასხვა დეპარტამენტში, ფინანსური ანგარიშგების ხარჯების დინამიკისა და ტენდენციების ანალიზი, პირადი ხარჯებისა და მოგების ანალიზი. .

OLAP საშუალებას გაძლევთ გაანალიზოთ შემოსავალი და ფულადი ნაკადები ბიზნეს ოპერაციებში, კონტრაგენტებზე, ვალუტაში და დროში მათი ნაკადების ოპტიმიზაციის მეთოდის გამოყენებით.

ფინანსური და მენეჯმენტის ინფორმაცია (მენეჯმენტის მიერ მოთხოვნილი ანალიტიკით)
მარკეტინგი
Დაბალანსებული შედეგების ცხრილი
მომგებიანობის ანალიზი

მსგავსი მონაცემების ხელმისაწვდომობისთვის შეგიძლიათ გამოიყენოთ სხვადასხვა OLAP ტექნოლოგიური პროგრამები.

OLAP პროდუქტები

ამ განყოფილებაში ვისაუბრებთ OLAP-ზე და პროგრამულ გადაწყვეტაზე.

დამატებითი სარგებელი OLAP პროდუქტებისთვის

OLAP დანამატების დანერგვის მრავალი გზა არსებობს, მაშინ თითოეული კონკრეტული ტექნოლოგია არ არის სავალდებულო, არამედ რეკომენდებულია. სხვადასხვა გონებისა და გარემოებებისთვის, ერთი მიდგომა შეიძლება ღირდეს მეორეზე. განხორციელების ტექნიკა მოიცავს უამრავ განსხვავებულ დაპატენტებულ იდეას, რასაც პოსტავტორები წერენ: „კლიენტ-სერვერის“ არქიტექტურის სხვადასხვა ტიპები, დროის სერიების ანალიზი, ობიექტზე ორიენტაცია, დანაზოგების ოპტიმიზაცია და ისინი, შემდეგ პარალელური პროცესები. თუმცა, ეს ტექნოლოგიები არ შეიძლება იყოს OLAP-ის ღირებულების ნაწილი.

Є მახასიათებლები, რომლებიც შეიძლება შეინიშნოს ყველა OLAP-პროდუქტში (მათ შორის OLAP-პროდუქტებში), რომლებიც იდეალური ტექნოლოგიაა. არსებობს 5 საკვანძო მნიშვნელობა, რომელიც ახასიათებს OLAP-ს (როგორც უწოდებენ FASMI ტესტს): გამოყოფილი ბიოგეომეტრიული ინფორმაციის შვედური ანალიზი.

შვიდკი(FAST) – ნიშნავს, რომ სისტემას შეუძლია უზრუნველყოს, რომ პასუხების უმეტესობა ხილვადი იყოს ტრეიდერებისთვის დაახლოებით ხუთი წამის განმავლობაში. თუ სისტემა წინ უსწრებს მრუდს, რათა პროცესი უფრო საფუძვლიანი იყოს, მოსწავლეები შეიძლება გადაიტვირთონ და დაკარგონ აზრები, რაშიც ანალიზის სიძლიერე იტანჯება. ასეთი მოქნილობის მიღწევა ადვილი არ არის მონაცემთა დიდი რაოდენობით, მით უმეტეს, რომ სპეციალური გამოთვლებია საჭირო "ლოტისთვის". მომხმარებლები ამ მიზნების მისაღწევად მიმართავენ მეთოდთა ფართო სპექტრს, მათ შორის მონაცემთა შენახვის სპეციალიზებულ ფორმებს, დიდი წინსვლის გამოთვლებს და მძლავრი ტექნიკის სარგებელს. დღეს არ არსებობს შემდგომი ოპტიმიზებული გადაწყვეტილებები. ერთი შეხედვით, შეიძლება გასაკვირი ჩანდეს, რომ როდესაც hvilina-ს კრედიტი ჩამოერთმევა, რადგან საჭიროების დღეები ახლახან დადგა, კორისტუვაჩი უკვე სწრაფად იწყებს დასახლებას და პროექტი გაცილებით ნაკლებად წარმატებული ჩანს. მით უმეტეს, სხვადასხვა ტიპის პასუხები ნაკლებად დეტალური ანალიზის ფასად.
გაყოფილინიშნავს, რომ სისტემა საშუალებას გაძლევთ შეინახოთ ყველა შესაძლო მონაცემი და განახორციელოთ განყოფილებები და მყისიერი წვდომა მონაცემებზე სხვადასხვა დონის ანგარიშებისთვის. სისტემა პასუხისმგებელია ციფრული მონაცემების ცვლილებების დამუშავებაზე საკუთარი, უსაფრთხო გზით. ეს არის მრავალი OLAP პროდუქტის მთავარი სისუსტე, რომლებიც თვლიან, რომ ყველა OLAP დანამატი მოითხოვს ნაკლებ კითხვას და უზრუნველყოფს უფრო მარტივ უსაფრთხოებას.
მდიდრულად ამქვეყნიური- კლიუჩოვა ვიმოგა. თუ საჭირო იქნებოდა OLAP-ის განსაზღვრა ერთი სიტყვით, ჩვენ ვირჩევთ იოგოს. სისტემას შეუძლია უზრუნველყოს მონაცემთა მდიდარი კონცეპტუალური პრეზენტაცია, მათ შორის იერარქიისა და მრავალჯერადი იერარქიის მუდმივი მხარდაჭერა, ამასთან, უზრუნველყოფს ბიზნესის ანალიზის ყველაზე ლოგიკურ გზას. მონაცემთა მინიმალური რაოდენობა, რომელიც შეიძლება გენერირებული იყოს, არ არის დაინსტალირებული, მაგრამ რჩება პროგრამებში და OLAP პროდუქტების უმეტესობას აქვს საკმარისი რაოდენობის მონაცემები ამ ბაზრებისთვის, როგორიც არის ისინი მიმართული. და კიდევ, არ არის ნათელი, რომ მონაცემთა ბაზის ძირითადი ტექნოლოგია კორუფციას ექვემდებარება, რადგან მონაცემთა ბაზა ეფექტურად ამოიღებს კონცეპტუალური ინფორმაციის სიმდიდრეს. ეს თავისებურება არის OLAP-ის ბირთვი
ინფორმაცია.საჭირო ინფორმაცია შეიძლება წაიშალოს იქ, სადაც ეს აუცილებელია, მიუხედავად მისი შენახვის ვალდებულებისა. თუმცა, პროგრამების უკან ბევრი დარჩა. სხვადასხვა პროდუქტის წონა იზომება იმის მიხედვით, თუ რამდენი შეყვანის დამუშავება შეიძლება და რამდენი გიგაბაიტი ნარჩენების დაზოგვა შეიძლება. პროდუქტების სირთულე უკვე ნათელია - OLAP-ის უდიდეს პროდუქტებს შეუძლიათ ათასობითჯერ დიდი რაოდენობით მონაცემების დამუშავება უფრო მცირე პროდუქტებთან შედარებით. ეს დისკი მოითხოვს სხვადასხვა ფაქტორს, მათ შორის მონაცემთა დუბლირებას, საჭირო ოპერატიული მეხსიერებას, დისკზე ადგილს, შესრულების ინდიკატორებს, ინფორმაციის შესანახ მოწყობილობებთან ინტეგრაციას და ა.შ.
ანალიზიეს ნიშნავს, რომ სისტემას შეუძლია გაუმკლავდეს მოცემული პროგრამისთვის დამახასიათებელ ნებისმიერ ლოგიკურ და სტატისტიკურ ანალიზს და უზრუნველყოფს დანაზოგის ხილვას საბოლოო მომხმარებლისთვის. Koristuvach პასუხისმგებელია ახალი სპეციალური გამოთვლების დანერგვის შესაძლებლობაზე, როგორც ანალიზის ნაწილი პროგრამირების საჭიროების გარეშე. ამრიგად, ანალიზის ყველა საჭირო ფუნქციონალური შესაძლებლობა ინტუიციურად უნდა იყოს უზრუნველყოფილი საბოლოო მომხმარებლებისთვის. ანალიზი შეიძლება მოიცავდეს სიმღერების პროცედურებს, როგორიცაა საათობრივი სერიების ანალიზი, ხარჯების გაყოფა, ვალუტის გადარიცხვები, მიზნების ძიება და ა.შ. ასეთი შესაძლებლობები მნიშვნელოვნად განსხვავდება პროდუქტებს შორის, რაც დამოკიდებულია სამიზნე ორიენტაციაზე.

სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ეს არის 5 ძირითადი მნიშვნელობა - OLAP-ზე ორიენტირებული ნებისმიერი პროდუქტის მიღწევის მიზნები.

OLAP-ის ტექნოლოგიური ასპექტები

OLAP სისტემა მოიცავს სიმღერის კომპონენტებს. გაარკვიეთ მათი მუშაობის სხვადასხვა სქემები, რომელი სხვა პროდუქტების გაყიდვაა შესაძლებელი.

OLAP სისტემების კომპონენტები (რა ქმნის OLAP სისტემას?)

როგორც წესი, OLAP სისტემა მოიცავს შემდეგ კომპონენტებს:

ძერელო დანიკ
ძერელო, საიდანაც აღებულია ანალიზის მონაცემები (მონაცემთა შეგროვება, ოპერატიული ღრუბლოვანი სისტემების მონაცემთა ბაზა, კომპლექტი ცხრილი, კაპიტალური რემონტის კომბინაციები).
OLAP სერვერი
მონაცემები გადადის ან კოპირებულია OLAP სერვერზე, შემდეგ სისტემატიზებულია და მზადდება შეკითხვის პასუხების შემდგომი გენერირებისთვის.
OLAP კლიენტი
Koristuvach-ის ინტერფეისი OLAP სერვერთან, რომელშიც მუშაობს Koristuvach

გთხოვთ გაითვალისწინოთ, რომ ყველა კომპონენტი არ არის სავალდებულო. იქნება დესკტოპის OLAP სისტემები, რომლებიც საშუალებას მოგცემთ გაანალიზოთ მონაცემები, რომლებიც ინახება უშუალოდ მომხმარებლის კომპიუტერზე და არ საჭიროებს OLAP სერვერს.

პროტე არის სავალდებულო ელემენტი, რომელიც მნიშვნელოვანია საკვებისთვის: საკვების არსებობა უფრო მნიშვნელოვანია. როგორც ჩანს, Excel ცხრილი, ღრუბლოვანი სისტემის მონაცემთა ბაზა ან IT ფაილის სტრუქტურირებული ფილიალი შეიძლება იყოს ინტეგრირებული OLAP სისტემასთან პირდაპირ ან ირიბად შემოქმედებაში. რისთვისაც OLAP სისტემები იქმნება სპეციალური ხელსაწყოები. ვინაიდან ასეთი მონაცემები არ არსებობს, რადგან არასაკმარისი სიმტკიცის და ვირუსულობის სუნი რჩება, OLAP არ დაეხმარება. მაგრამ OLAP ერთადერთია, რაც აჭარბებს მონაცემებს და თუ მონაცემები არ არის, სუნი ჭუჭყიან მდინარეს ჰგავს.

OLAP პროგრამების მონაცემების უმეტესობა სხვა სისტემებშია. თუმცა, გარკვეულ პროგრამებში (მაგალითად, დაგეგმვისა და ბიუჯეტისთვის), მონაცემები შეიძლება შეიქმნას უშუალოდ OLAP პროგრამებში. თუ მონაცემები სხვა პროგრამებიდან მოდის, დარწმუნდით, რომ მონაცემები ინახება OLAP პროგრამის ცალკე, დუბლიკატ ფორმაში. ამიტომ სრულიად აუცილებელია მონაცემთა ნაკრების შექმნა.

გთხოვთ გაითვალისწინოთ, რომ ტერმინი OLAP მჭიდროდ არის დაკავშირებული ტერმინთან მონაცემთა საწყობი. მონაცემთა შეგროვება არის სუბიექტზე ორიენტირებული, დროზე შეზღუდული და მონაცემთა მუდმივი შეგროვება გადაწყვეტილების მიღების პროცესის მხარდასაჭერად. მონაცემები ჩვეულებრივ გროვდება ოპერაციული სისტემებიდან (OLTP სისტემები), რომლებიც შექმნილია ბიზნეს პროცესების ავტომატიზაციისთვის, რომლებიც შეიძლება გაერთიანდეს სხვა გარე ინსტრუმენტებთან, როგორიცაა სტატისტიკური მონაცემები.

მიუხედავად იმისა, ვინც ათავსებს აშკარად ზებუნებრივ ინფორმაციას, როგორიცაა მონაცემთა ბაზებში ან ოპერაციული სისტემების ფაილებში, მონაცემთა მსგავსება აუცილებელია, რადგან:

მონაცემთა ფრაგმენტაცია, მისი შენახვა სხვადასხვა DBMS ფორმატში;
მონაცემთა მოპოვების პროდუქტიულობა უმჯობესდება
ვინაიდან ყველა მონაცემი ინახება მონაცემთა ცენტრალურ სერვერზე (რაც ძალზე იშვიათია), ანალიტიკოსს არ შეუძლია მათი რთული, ზოგჯერ დამაბნეველი სტრუქტურების გაგება.
კომპლექსური ანალიტიკური მოთხოვნები საოპერაციო ინფორმაციის დასაბალანსებლად კომპანიის ნაკადის, ცხრილების მუდმივად დაბლოკვისა და სერვერის რესურსების მოხმარებისთვის.
მონაცემთა გაწმენდისა და გაუმჯობესების შესაძლებლობა
ოპერაციული სისტემების მონაცემების ანალიზი არც შესაძლებელია და არც ძალიან მნიშვნელოვანია;

კონიუნქტივის შენარჩუნება - დაამატეთ "სიროვინი" ანალიზისთვის ერთ ადგილას და მარტივ, გონივრული სტრუქტურაში. მონაცემთა ქეშის ეს კონცეფცია არის კონცეფცია მონაცემთა ანალიზისთვის, უფრო მეტად ეს არის კონცეფცია ანალიზისთვის მონაცემების მოსამზადებლად. ვონი გადასცემს მონაცემთა ერთი ინტეგრირებული ძრავის განხორციელებას.

OLAP პროდუქტები: არქიტექტურები

OLAP პროდუქტების არჩევისას მნიშვნელოვანია 2 საკვები: როგორ და სად გადარჩენაі ფულის გამომუშავებახარკი მნიშვნელოვანია გვესმოდეს, თუ როგორ ხორციელდება ორი პროცესი და განცალკევდეს OLAP არქიტექტურები. არსებობს OLAP-ისთვის მონაცემების შენახვის 3 გზა და ამ მონაცემების დამუშავების 3 გზა. არსებობს უამრავი მკვლევარი, რომლებმაც წამოაყენეს რამდენიმე ვარიანტი, რომლებიც ცდილობენ გადმოსცენ, რომ მათი მიდგომა ერთადერთი გონივრულია. ეს, რა თქმა უნდა, აბსურდია. თუმცა, ძალიან ცოტა პროდუქტი შეიძლება დამუშავდეს უფრო მკაფიოდ ერთ რეჟიმში.

OLAP მონაცემების შენახვის ვარიანტები

ამ კონტექსტში შენახვა ნიშნავს მონაცემთა ჩანაცვლებას სადგურში, რომელიც მუდმივად განახლდება.

რელატიური მონაცემთა ბაზები: ეს არის ტიპიური არჩევანი, რადგან ღრუბლოვანი მონაცემები ინახება RDB-ში. უმეტეს შემთხვევაში, მონაცემები ინახება დენორმალიზებულ სტრუქტურაში (ყველაზე სასარგებლო "ვარსკვლავური" სქემა). ნორმალიზებული მონაცემთა ბაზა მიუღებელია OLAP-ისთვის აგრეგირებული მნიშვნელობების ფორმირებისას მოთხოვნების ძალიან დაბალი პროდუქტიულობის გამო (ხშირად აგრეგირებული მონაცემები ინახება მთლიან ცხრილებში).
მონაცემთა ბაზის ფაილები კლიენტის კომპიუტერზე (კიოსკები ან მონაცემთა ფანჯრები): ეს მონაცემები შეიძლება მოგვიანებით გავრცელდეს ან შეიქმნას კლიენტის კომპიუტერების სიმძლავრის მიღმა.

გლობალური მონაცემთა ბაზები: ვარაუდობენ, რომ მონაცემები ინახება სერვერზე გლობალურ მონაცემთა ბაზაში. თქვენ შეგიძლიათ შეიყვანოთ სხვა სისტემებიდან ამოღებული და შედგენილი მონაცემები, რელაციური მონაცემთა ბაზები, საბოლოო მომხმარებლის ფაილები და ა.შ. უმეტეს პროდუქტებში მონაცემთა ბაზების დიდი რაოდენობა ინახება დისკზე და ზოგიერთი პროდუქტი იძლევა მონაცემთა შენახვისა და შემთხვევითი წვდომის მეხსიერების შენახვას, რაც წარმოადგენს ლოტზე ყველაზე ხშირად გამოყენებულ მონაცემებს. მცირე რაოდენობის პროდუქტებშიც კი, რომლებიც დაფუძნებულია მონაცემთა ბაზების დიდ რაოდენობაზე, შესაძლებელია მონაცემთა რამდენჯერმე რედაქტირება, ბევრი პროდუქტი იძლევა ერთჯერად შეცვლას, მაგრამ მონაცემთა მრავალჯერად წაკითხვას, ხოლო სხვები ცვლის ერთზე მეტ მკითხველს.

დაზოგვის ეს სამი დღის მონაცემები განსხვავდება დაზოგვის შესაძლებლობის მიხედვით და დალაგებულია თანმიმდევრობით, რაც მცირდება შესაძლებლობების მიხედვით. ასევე არსებობს პროდუქტიულობის განსხვავებული მახასიათებლები მოთხოვნების განხორციელებისას: ურთიერთობითი მონაცემთა ბაზები ბევრად უკეთ მუშაობს, მაგრამ არსებობს კიდევ ორი ვარიანტი.

OLAP მონაცემების დამუშავების ვარიანტები

მონაცემთა დამუშავების იგივე 3 ვარიანტია:

SQL Victorial: ეს ვარიანტი განსაკუთრებით სასარგებლოა მონაცემთა RDB-ში შენახვისას. თუმცა, SQL არ გაძლევთ საშუალებას გააკეთოთ ბევრი გამოთვლა ერთ განცხადებაში, ასე რომ თქვენ უნდა დაწეროთ რთული SQL განცხადებები, რათა მიაღწიოთ ბევრზე ნაკლებ ფუნქციონირებას. თუმცა, ეს არ ნიშნავს, რომ დისტრიბუტორები არ ატარებენ ტესტებს. უმეტეს შემთხვევაში, აუცილებელია SQL-ში მსგავსი გამოთვლების გაერთიანება იმ შედეგებთან, რომლებიც შეიძლება მიღებულ იქნეს დიდი რაოდენობით მონაცემთა დამუშავების ან კლიენტის მანქანებიდან. ასევე შესაძლებელია RAM-ის გამოყენება, რომელსაც შეუძლია შეინახოს მონაცემები, რომლებიც გამოიყენება ერთზე მეტ ჩანაწერში: ამან რადიკალურად გააუმჯობესა გამომავალი.
კლიენტზე ბევრი დამუშავებაა: კლიენტის OLAP პროდუქტი ამ გამოთვლას დამოუკიდებლად აკეთებს, მაგრამ ასეთი დამუშავება ხელმისაწვდომია მხოლოდ იმ კონტექსტში, როდესაც მომხმარებლები მუდმივად მართავენ თავიანთ კომპიუტერებს.

მდიდარი დამუშავება სერვერზე: ეს არის პოპულარული ადგილი კლიენტ-სერვერის OLAP აპლიკაციებში მდიდარი გამოთვლების შესაქმნელად, რომლებიც გამოიყენება ბევრ პროდუქტში. პროდუქტიულობა მაღალია, რადგან გათვლების უმეტესობა უკვე გაკეთებულია. თუმცა, ამას დასჭირდება დიდი ადგილი დისკზე.

OLAP არქიტექტურების მატრიცა

ცხადია, შენახვის/დამუშავების ვარიანტების იდენტიფიცირებისთვის შეგიძლიათ აირჩიოთ OLAP სისტემის არქიტექტურის მატრიცა. როგორც ჩანს, თეორიულად, 9 განსხვავებული მეთოდი შეიძლება მოიძებნოს. თუმცა, თუ 3 მათგანი ამოღებულია, მაშინ სინამდვილეში OLAP მონაცემების შენახვისა და დამუშავების მხოლოდ 6 ვარიანტია.

მსოფლიოს სიმდიდრის გადარჩენის ვარიანტები ხარკი Პარამეტრები მდიდარი მსოფლიოში ხარკი	რელატიური მონაცემთა ბაზა	სერვერები, მდიდარი გლობალური მონაცემთა ბაზა	კლიენტის კომპიუტერი
	კარტეზისის სიდიდე
მდიდარი მსოფლიო სერვერის აშენება	Crystal Holos (ROLAP რეჟიმი) IBM DB2 OLAP სერვერი CA EUREKA: სტრატეგია Informix MetaCube Speedware Media/MR Microsoft-ის ანალიზის სერვისები Oracle Express (ROLAP რეჟიმი) საპილოტე ანალიზის სერვერი გამოიყენეთ iTM1	კრისტალური ჰოლოები Comshare გადაწყვეტილება Hyperion Essbase Oracle Express Speedware Media/M Microsoft-ის ანალიზის სერვისები PowerPlay Enterprise სერვერი საპილოტე ანალიზის სერვერი გამოიყენეთ iTM1
ფართო დამუშავება კლიენტის კომპიუტერზე	Oracle Discoverer Informix MetaCube	განზომილებიანი ინსაითი Hyperion Enterprise	Cognos PowerPlay პერსონალური ექსპრესი iTM1 პერსპექტივები

ვინაიდან კონსერვაცია თავისთავად ნიშნავს ნარჩენებს, ჩვეულებრივია დაზოგოთ დაზოგვის ვარიანტები, შემდეგ:

ROLAP პროდუქტები 1, 2, 3 სექტორებისთვის
დესკტოპის OLAP – მე-6 სექტორში

MOLAP პროდუქტები – სექტორები 4 და 5

HOLAP პროდუქტები (დაუშვას როგორც გლობალური, ასევე რელაციური მონაცემთა შენახვის ვარიანტები) – 2 და 4 (გამოსახულია დახრილი შრიფტით)

OLAP პროდუქტების კატეგორიები

არსებობს 40-ზე მეტი OLAP კლიენტი, თუმცა ყველა მათგანს კონკურენტები ვერ აითვისებენ, რადგან მათი შესაძლებლობები უკვე დივერსიფიცირებულია და, ფაქტობრივად, მოქმედებენ ბაზრის სხვადასხვა სეგმენტში. ისინი შეიძლება დაიყოს 4 მნიშვნელოვან კატეგორიად, რომლებიც ეფუძნება შემდეგ ცნებებს: რთული ფუნქციონირება - მარტივი ფუნქციონირება, პროდუქტიულობა - დისკის ადგილი. კატეგორიების ჩვენება მარტივია კვადრატის სახით, რაც ნათლად აჩვენებს მათ შორის ურთიერთკავშირს. ბრინჯის კანის მახასიათებლები წარმოდგენილია ერთ მხარეს, მსგავსება კი სხვებთან არის - გვერდებზე, ხოლო უკანა მხარეებზე ზოგადად კარგია.

მახასიათებლები

უპირატესობები

ნედოლიკი

წარმომადგენლები

აპლიკაცია OLAP

დასრულებული დამატებები მდიდარი ფუნქციონირებით. თქვენ შეიძლება ყველას გქონდეთ წვდომა მდიდარ გლობალურ მონაცემთა ბაზაზე, მაგრამ გსურთ იმუშაოთ ურთიერთობით. ამ კატეგორიაში უამრავი სპეციალობაა, მაგალითად, გაყიდვები, ხელშეწყობა, საბანკო საქმე, ბიუჯეტირება, ფინანსური კონსოლიდაცია, გაყიდვების ანალიზი.

სხვადასხვა პროგრამებთან ინტეგრაციის შესაძლებლობა

ფუნქციონირების მაღალი დონე

მოქნილობისა და მასშტაბის მაღალი დონე

პროგრამების დასაკეცი (საბაზისო ცოდნის აუცილებლობა)

Მაღალი ხარისხი

Hyperion Solutions

კრისტალური გადაწყვეტილებები

ინფორმაციის მშენებლები

პროდუქტი ეფუძნება მონაცემთა არარელაციურ სტრუქტურას, რომელიც უზრუნველყოფს მონაცემთა მდიდარ შენახვას, დამუშავებას და პრეზენტაციას. ანალიზის პროცესში მონაცემები შერჩეულია ინკლუზიურად მდიდარი მსოფლიო სტრუქტურიდან. გამჭვირვალობის მაღალი დონის მიუხედავად, მყიდველები ცდილობენ დაარწმუნონ მყიდველები იყიდონ თავიანთი ხელსაწყოები.

მაღალი პროდუქტიულობა (მთლიანი ინდიკატორების მაღალი რაოდენობა და მსოფლიოს გარდაქმნების მრავალფეროვნება, გადაშენების გამო). არარეგულირებულ ანალიტიკურ მონაცემებზე რეაგირების საშუალო საათი ვიკორისტანის მდიდარი სამყაროს მონაცემთა ბაზაში არის 1-2 ბრძანებით ნაკლები, ვიდრე RDB.

გამჭვირვალობის მაღალი დონე: პროდუქტების დიდი რაოდენობა, რომლებთანაც ინტეგრაცია შესაძლებელია

ადვილია გაუმკლავდეს სხვადასხვა ფუნქციების საინფორმაციო მოდელის საჭირო ჩანართებს, სპეციალიზებული ანალიზის ჩატარებას.

დისკზე დიდი სივრცის საჭიროება მონაცემთა შესანახად (შენახული მონაცემების სიმრავლის გამო). ეს უკიდურესად არაეფექტური ცვლადი მეხსიერება - დიდი გლობალური მონაცემთა ბაზიდან მონაცემების დენორმალიზებისა და ადრე განსაზღვრული აგრეგაციის გამო, იძლევა 2,5-100-ჯერ ნაკლებ გამომავალ დეტალურ მონაცემებს. MOLAP არავის აძლევს უფლებას იმუშაოს დიდ მონაცემთა ბაზებთან. რეალური საზღვარი არის მონაცემთა ბაზა, რომლის მოცულობაა 10-25 გიგაბაიტი

მონაცემთა ბაზის „ვიბჰუს“ პოტენციალი - ვალდებულებების უკონტროლო, მკვეთრი, არაპროპორციული ზრდა.

არსებობს დიდი მოქნილობა მონაცემთა სტრუქტურების შეცვლის აუცილებლობისთვის. სტრუქტურის ნებისმიერ ცვლილებას შესაძლოა მალე ახალი ჰიპერკუბი დასჭირდეს.

მონაცემთა ბაზების დიდი რაოდენობით, ამჟამად არსებობს საერთო ინტერფეისის სტანდარტები, რომლებიც აღწერს და მანიპულირებს მონაცემებს

Hyperion (Essbase)

DOLAP (Desktop OLAP)

კლიენტის OLAP პროდუქტები, რომელთა ინსტალაცია მარტივია და იღებენ დაბალ ხარჯებს ერთ ადგილზე განაწილებიდან

საუბარია ისეთ ანალიტიკურ დამუშავებაზე, სადაც ჰიპერკუბები მცირეა, მათი ზომა მცირეა, მოთხოვნილებები მოკრძალებულია და ასეთი ანალიტიკური დამუშავებისთვის საკმარისია პერსონალური მანქანა სამუშაო მაგიდაზე.

ამ ბაზრის მეტა არის ასობით და ათასობით მუშაკის ავტომატიზაცია და მათ, ვინც პასუხისმგებელია მარტივი ანალიზის შესრულებაზე. მყიდველები ხშირად არიან ორიენტირებული იმაზე, რომ შეიძინონ მეტი მუშა, საჭიროებისამებრ

კარგი ინტეგრაცია მონაცემთა ბაზებთან: მდიდარი, ურთიერთობითი

კომპლექსური შესყიდვების განხორციელების შესაძლებლობა, რაც ამცირებს მიწოდების პროექტების ღირებულებას

Wikoristan-ის პროგრამების სიმარტივე

ფუნქციონალობა ძალიან შეზღუდულია (არ შეიძლება შედარება რაიმე გეგმასთან სპეციალიზებული პროდუქტებით)

დაძაბულობა ძალიან შეზღუდულია (მცირეა ვალდებულებები, ვიბრაციის რაოდენობა მცირეა)

Cognos (PowerPlay)

ბიზნეს ობიექტები

კრისტალური გადაწყვეტილებები

ეს არის ბაზრის ყველაზე პატარა სექტორი.

დეტალური მონაცემები იკარგება იქ, მაგრამ მაშინვე - ურთიერთობით მონაცემთა ბაზაში; ყველა აგრეგატი ინახება იმავე მონაცემთა ბაზაში სპეციალურად შექმნილ სერვის ცხრილებში

როგორ ვაკეთოთ ბიზნესი ძალიან მაღალი ვალდებულებებით (ეკონომიკური დანაზოგი)

ისინი გადასცემენ სადაზღვევო დაფარვას მუშაობის მრავალფეროვან რეჟიმზე, მათ შორის რედაქტირების რეჟიმში და არა მხოლოდ კითხვაზე

მონაცემთა დაცვის უფრო მაღალი დონე და წვდომის უფლებების დიფერენცირების კარგი უნარი

შესაძლებელია ცვლილებების შეტანა რაც შეიძლება ხშირად, სანამ სტრუქტურა არ შეიცვლება (არ საჭიროებს მონაცემთა ბაზის ფიზიკურ რეორგანიზაციას)

დაბალი პროდუქტიულობა მნიშვნელოვანია სითხის სითხისა და ნარევის სიმდიდრის გამო (სარეცხი მანქანაში არსებული სითხე იზომება წუთებში ან წლებში, ან თუნდაც წამებში). ეს არის მოსახერხებელი მაღვიძარა და სხვა ინტერაქტიული ანალიტიკური ინსტრუმენტები.

პროდუქტების დასაკეცი. გაზარდოს მნიშვნელოვანი ხარჯები ინფორმაციული ტექნოლოგიების სპეციალისტების მომსახურებისთვის. MOLAP-ით ჩართული პროდუქტიულობის უზრუნველსაყოფად, ურთიერთობითი სისტემები მოითხოვს მონაცემთა ბაზის სქემების ფრთხილად დამუშავებას და ინდექსის კორექტირებას, რაც დიდ სარგებელს მოუტანს მონაცემთა ბაზის ადმინისტრატორებს.

გზები სარემონტო

SQL ბირჟები მოკლებულია რეალობას, რაც არ იძლევა RDBMS-ში იმ მდიდარი ფუნქციების განხორციელების საშუალებას, რომლებიც ადვილად უზრუნველყოფილია მონაცემთა მდიდარ მიწოდებაზე დაფუძნებულ სისტემებში.

საინფორმაციო უპირატესობა

Informix (MetaCube)

გთხოვთ, გაითვალისწინოთ, რომ ჰიბრიდულ პროდუქტებს, რომლებიც საშუალებას გაძლევთ აირჩიოთ MOLAP და ROLAP რეჟიმი, როგორიცაა Microsoft Analysis Services, OracleExpress, Crystal Holos, IBM DB2 OLAPServer, ასევე შეიძლება ყოველთვის აირჩიონ MOLAP რეჟიმი.

წარმოდგენილი კატეგორიებიდან კანს აქვს თავისი ძლიერი და სუსტი მხარეები, არ არსებობს ერთიანი ოპტიმალური არჩევანი. Vibe გავლენას ახდენს სამ მნიშვნელოვან ასპექტზე: 1) პროდუქტიულობა; 2) დისკზე მონაცემთა შენახვის ადგილი; 3) OLAP გადაწყვეტის მიზანშეწონილობა, ფუნქციონალურობა და განსაკუთრებით მასშტაბურობა. ამ შემთხვევაში, აუცილებელია გავითვალისწინოთ მონაცემების ვალდებულებები, ტექნოლოგიის სირთულე, მომხმარებელთა საჭიროებები და იპოვოთ კომპრომისი მონაცემთა სიჩქარესა და მონაცემთა ბაზის მიერ დაკავებულ დისკზე გადაჭარბებულ ადგილს, შეფერხებასა და მდიდარ ფუნქციურობას შორის.

მონაცემთა კოლექციების კლასიფიკაცია შეესაბამება სამიზნე მონაცემთა ბაზას

OLAP-ის ნაკლოვანებები

როგორც ნებისმიერ OLAP ტექნოლოგიას, მას ასევე აქვს თავისი ნაკლოვანებები: მაღალი ხარჯები ტექნიკის უსაფრთხოებისთვის, ტრენინგი და ცოდნა ადმინისტრაციული პერსონალისთვის და საბოლოო მომხმარებლებისთვის, მაღალი ხარჯები პროექტის განხორციელებისთვის (როგორც პენი, ასევე შრომატევადი, ინტელექტუალური).

აირჩიეთ OLAP პროდუქტი

შეარჩიეთ თქვენი OLAP პროდუქტი სწორად, ოღონდ ისე ფრთხილად, როგორც გსურთ, რათა პროექტი არ ჩავარდეს.

ფაქტობრივად, პროდუქციის მნიშვნელობა მრავალ სფეროშია: ფუნქციონალური, არქიტექტურული, ტექნიკური. ეს პროდუქტები უკვე ექვემდებარება კორექტირებას. სპეციალიზებული საგნებისთვის შექმნილი აქტივობები: მარკეტინგი, გაყიდვები, ფინანსები. Є ფარული დანიშნულების პროდუქტები, რომლებსაც არ აქვთ პრაქტიკული გამოყენება, რომელთა მირთმევა შესაძლებელია გნუჩკთან ერთად. როგორც წესი, ასეთი პროდუქტები უფრო იაფია, ნაკლებად სპეციალიზირებული და მერე უფრო მეტს ხარჯავ გაყიდვებზე. OLAP პროდუქციის ასორტიმენტი ძალიან ფართოა - ცხრილებისა და დიაგრამების უმარტივესი ფუნქციებიდან, რომლებიც შედის საოფისე პროდუქტების საწყობში, მონაცემთა ანალიზამდე და ნიმუშების ძიებამდე, რაც შეიძლება ათობით ათასი დოლარი დაჯდეს.

როგორც ნებისმიერ სხვა შემთხვევაში, OLAP-ის სფეროშიც არ გვაქვს მკაფიო რეკომენდაციები ინსტრუმენტების არჩევის შესახებ. შესაძლებელია გამოვყოთ მთელი რიგი საკვანძო პუნქტები და ჩამოყალიბდეს პროგრამული უზრუნველყოფის უნარი ორგანიზაციის მოთხოვნილებების დასაკმაყოფილებლად. ერთი რამ არის მნიშვნელოვანი: კარგად ფიქრის გარეშე, თუ როგორ გადაწყვიტეთ გამოიყენოთ OLAP ინსტრუმენტები, თქვენ გემუქრებათ სერიოზული თავის ტკივილი.

შერჩევის პროცესში თქვენ უნდა გაითვალისწინოთ 2 ელემენტი:

შეაფასოს ბიზნესის საჭიროებები და მიზანშეწონილობა
შეაფასეთ ბაზარზე არსებული პოზიცია, განვითარების მნიშვნელოვანი ტენდენციებიც

შემდეგ ყველაფერს მოვაწესრიგებთ და ბოლოს, არჩევანს გავაკეთებთ.

საჭიროებს შეფასებას

შეუძლებელია პროდუქტის რაციონალური არჩევანის გაკეთება იმის გაგების გარეშე, რომ ყოველთვის არის ბოროტად გამოყენების რისკი. ბევრ კომპანიას სურს „ყველაზე დიდი ვირუსის“ აღმოფხვრა ყოველგვარი მკაფიო გაგების გარეშე, რადგან ისინი შეიძლება გაიმარჯვონ.

იმისათვის, რომ პროექტი წარმატებით განხორციელდეს, ფინანსურ დირექტორს მოეთხოვება, მინიმუმ, კომპეტენტურად ჩამოაყალიბოს თავისი მოვალეობები და მოვალეობები ტექნიკოსისა და ავტომატიზაციის სერვისის სპეციალისტების წინაშე. ბევრი პრობლემა წარმოიქმნება OLAP-ის, IT fachivts-ის არჩევისთვის არასაკმარისი მომზადებისა და ინფორმირებულობისგან და საბოლოოდ გვესმის იმ სირთულეების შეთავსებაც კი, ვინც მანიპულირებს სხვადასხვა ცნებების და ტერმინების გაგებით და დაკიდებული სუპერ წიგნიერი მსგავსებით. კომპანიის შიგნით სამიზნე სერვისის საჭიროებაა.

ეს ფაქტორები უკვე აშკარა გახდა OLAP პროდუქტის კატეგორიის გადახედვის შემდეგ და თავად:

ტექნიკური ასპექტები

Dzherela მონაცემები: კორპორატიული მონაცემთა საწყობი, OLTP სისტემა, ტაბულური ფაილები, ურთიერთობითი მონაცემთა ბაზები. OLAP ინსტრუმენტების დაკავშირების შესაძლებლობა DBMS სისტემასთან, რომელსაც იყენებს ორგანიზაცია. როგორც პრაქტიკა გვიჩვენებს, სხვადასხვა საკვების ინტეგრაცია სტაბილურ ფუნქციონირებულ სისტემაში არის ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი კვებითი სარგებელი და ის ზოგჯერ შეიძლება დიდ პრობლემებთან იყოს დაკავშირებული. აუცილებელია გავითვალისწინოთ რამდენად ადვილად და საიმედოდ არის შესაძლებელი OLAP ფუნქციების ინტეგრირება DBMS-თან. ასევე მნიშვნელოვანია შეაფასოთ ინტეგრაციის შესაძლებლობები არა მხოლოდ მონაცემთა ფაილებთან, არამედ სხვა დამატებებთან, რომლებიც შეიძლება დაგჭირდეთ მონაცემების ექსპორტისთვის: ელფოსტა, საოფისე პროგრამები.
უამრავი მონაცემი უნდა აიღოთ დაზღვევაზე
სერვერის პლატფორმა: NT, Unix, AS/400, Linux - მაგრამ არ დაგავიწყდეთ დარწმუნდეთ, რომ სპეციფიკაციაში მითითებული OLAP პროდუქტები შექმნილია საეჭვო ან მომაკვდავ პლატფორმებზე, რომლებშიც თქვენ ჯერ კიდევ იმარჯვებთ.
კლიენტის მხარე და ბრაუზერის სტანდარტები
ჩნდება არქიტექტურა: ლოკალური ქსელი და კომპიუტერის მოდემის კავშირი, მაღალსიჩქარიანი კლიენტი/სერვერი, ინტრანეტი, ექსტრანეტი, ინტერნეტი
საერთაშორისო ფუნქციები: მდიდარი ვალუტის მხარდაჭერა, მდიდარი ტრანზაქციები, მონაცემთა კოლექტიური მოპოვება, ლოკალიზაცია, ლიცენზირება, Windows განახლებები

ვალდებულებები შეყვანის შესახებ ინფორმაციასთან დაკავშირებით, როგორიცაა მომავლისთვის მოწოდებული

კორისტუვაჩი

ექსპერტიზის სფეროები: გაყიდვები/მარკეტინგის ანალიზი, ბიუჯეტირება/გეგმარება, შესრულების ინდიკატორების ანალიზი, ბუღალტრული ანგარიშების ანალიზი, მკაფიო ანალიზი, ფინანსური ანალიზი, ანალიტიკური მასალების (ანგარიშების) ფორმირება.
ფაილების რაოდენობა და მათი განთავსება, დამოკიდებულია ამ ფუნქციებზე წვდომის უფლებების დონეზე, ინფორმაციის საიდუმლოებაზე (კონფიდენციალურობაზე).
პროფესიონალის ხედვა: უმაღლესი ზრუნვა, ფინანსები, მარკეტინგი, HR, გაყიდვები, წარმოება და ა.შ.
დოსვიდ კორისტუვაჩ. ბიზნესის მფლობელის კვალიფიკაციის დონე. გადახედეთ საჭმლის მომზადებას. მნიშვნელოვანია, რომ OLAP კლიენტის პროგრამა იყოს ისეთი, რომ დეველოპერები დარწმუნებული იყვნენ, რომ მათ შეუძლიათ მისი ეფექტურად გამოყენება.

ძირითადი მახასიათებლები: მონაცემთა შეყვანის საჭიროება, გამოთვლების დაყოფა, რთული ვალუტის კონვერტაცია, სხვა წყაროების საჭიროება, ცხრილების ინტერფეისი, პროგრამის ლოგიკის სირთულე, საჭირო განზომილება, ანალიზის ტიპი: სტატისტიკური, ინფორმაციის ძიება, ანალიზი „როგორია ეს“

ვპროვაჟენნია

ვინ იქნება ჩართული განხორციელებასა და ექსპლუატაციაში: გარე კონსულტანტები, შიდა IT სერვისი თუ საბოლოო კორესპონდენტები
ბიუჯეტი: პროგრამული უზრუნველყოფა, აპარატურა, სერვისები, მონაცემთა გადაცემა. გახსოვდეთ, რომ OLAP პროდუქტისთვის ლიცენზიების გადახდა პროექტის საერთო სარგებლის მხოლოდ მცირე ნაწილია. ინსტალაციისა და ტექნიკის ხარჯები შეიძლება იყოს უფრო მაღალი, მაგრამ ლიცენზიის საფასური შეიძლება იყოს უფრო მაღალი, მაგრამ მხარდაჭერის, ექსპლუატაციის და ადმინისტრირების ხარჯები შეიძლება იყოს ბევრად უფრო მაღალი. და რადგან თქვენ მიიღეთ არასწორი გადაწყვეტილება, შეიძინეთ დაუკავშირებელი პროდუქტი მხოლოდ იმიტომ, რომ ის უფრო იაფია, დანარჩენს შეგიძლიათ დაინახოთ პროექტის ფარული სარგებელი ტექნიკური მომსახურების, ადმინისტრაციის და/ან აპარატურის ხარჯების მეშვეობით, მიუხედავად იმისა, რომ ჩვენ წინააღმდეგ შემთხვევაში, თქვენ ართმევთ ბიზნესის უფრო დაბალ დონეს. როდესაც გეგმავთ დიდი თანხის დახარჯვას, არ დაგავიწყდეთ გაითვალისწინოთ შემდეგი: რამდენად ფართოა ტექნიკის არჩევანი ხელშეწყობისთვის, ტრენინგისთვის და მხარდაჭერისთვის? იზრდება თუ მცირდება პოტენციური სარეზერვო ფონდი (მომსახურეები, კონტრაქტორები, კონსულტანტები)? რამდენად ფართოდ შეგიძლიათ თქვენი პროფესიული კვალიფიკაციის დემონსტრირება?

მიუხედავად იმისა, რომ ანალიტიკური სისტემების შესრულება დღეს არ არის მაღალი და ასეთი სისტემების დანერგვის მეთოდოლოგია და ტექნოლოგია ჯერ კიდევ ფორმირების ეტაპზეა, დღესაც ეკონომიკური ეფექტი, რომ მათზე ზრუნვის გარეშე ეფექტი ნამდვილად აჭარბებს ტრადიციულს. ოპერატიული სისტემა.

მნიშვნელოვანია ბიზნესის განვითარების სწორი ორგანიზაციის, სტრატეგიული და ოპერატიული დაგეგმვის ეფექტის რიცხვით შეფასება, ვინაიდან აშკარაა, რომ ათობით ან თუნდაც ასეულჯერ შეიძლება გადააჭარბოს ასეთი სისტემების დანერგვის ხარჯებს. თუმცა, ნუ მოწყალე. ეფექტს უზრუნველყოფს არა თავად სისტემა, არამედ მასთან მომუშავე ადამიანები. მაშასადამე, სკრიპტის დეკლარაციები არ არის მთლად სწორი: „მონაცემთა შენახვის სისტემა და OLAP ტექნოლოგიები ეხმარება მენეჯერს სწორი გადაწყვეტილებების მიღებაში“. ამჟამინდელი ანალიტიკური სისტემები და ხელოვნური ინტელექტისა და ტექნოლოგიების სისტემები ვერც ხელს უწყობენ და ვერც ხელს უშლიან გადაწყვეტილების მიღების პროცესს. მიზანია მენეჯერს მიაწოდოს ყველა ინფორმაცია, რომელიც საჭიროა უშუალოდ გადაწყვეტილების მისაღებად. და რა ინფორმაცია იქნება მიღებული და რა გადაწყვეტილებები მიიღება ამის საფუძველზე, დამოკიდებულია მხოლოდ კონკრეტულ პიროვნებაზე, როგორიცაა ვიკორისტი.

ცხადია, რომ სისტემებს შეუძლიათ მრავალი ბიზნეს პრობლემის გადაჭრა და შეიძლება ჰქონდეთ ხანგრძლივი დადებითი ეფექტი. შეუძლებელია დაელოდო მხოლოდ მათ, ვინც პირველებმა აღიარეს ამ მიდგომის უპირატესობა და სხვების წინაშე წარდგნენ.

4. OLAP პროდუქტების კლასიფიკაცია.

5. OLAP კლიენტების პრინციპები.

7. OLAP ტექნოლოგიების განვითარების სფეროები.

8. გაყიდვების ზონაში ანალიზისთვის OLAP ტექნოლოგიების გამოყენების გამოყენება.

1. OLAP-ის ადგილი ბიზნესის საინფორმაციო სტრუქტურაში.

ტერმინი "OLAP" მჭიდრო კავშირშია ტერმინთან "მონაცემთა საწყობი".

მონაცემები ინტენსიურად გროვდება ოპერაციული სისტემებიდან (OLTP სისტემები), რომლებიც გამოიყენება ბიზნეს პროცესების ავტომატიზაციისთვის. გარდა ამისა, შეგრძნებაზე შეიძლება გავლენა იქონიოს გარე წყაროების გავლენით, მაგალითად, სტატისტიკური მონაცემებით.

კონიუნქტივის შენარჩუნება - მიეცით "სიროვინი" ანალიზისთვის ერთ ადგილას და მარტივ, გონივრული სტრუქტურაში.

კიდევ ერთი მიზეზი, რომელიც დამაჯერებლად იწვევს ფარული ანალოგიის გაჩენას, არის ის, რომ ოპერაციული ინფორმაციის კომპლექსური ანალიტიკური მოთხოვნები ხელს უშლის კომპანიის მუშაობის ნაკადს, მუდმივად ბლოკავს ცხრილებს და უსარგებლო სერვერის რესურსებს.

კაპოტის ქვეშ შეგიძლიათ გაიგოთ მონაცემების არცთუ ისე გიგანტური დაგროვება - ჭუჭყიანი, ისე რომ ის მოსახერხებელია ანალიზისთვის.

ცენტრალიზაცია და სახელმძღვანელო სტრუქტურა არ არის ყველაფერი, რაც სჭირდება ანალიტიკოსს. თქვენ ასევე გჭირდებათ ინსტრუმენტი ინფორმაციის გადახედვისა და ვიზუალიზაციისთვის. ტრადიციული ხმები შეიქმნა ერთი სინქრონიის საფუძველზე, აღმოფხვრა ერთი რამ - თავმდაბლობა. მათი „დაგრეხვა“, „დაწვა“ ან „დაწვა“ შეუძლებელია, რათა ამოიღონ წარმოდგენილი მონაცემების მნიშვნელობა. მე მჭირდება ისეთი ხელსაწყო, რომელიც საშუალებას მაძლევს, რომ ხარკების გადალახვა და გადატანა მარტივად და ხელით! OLAP არის ასეთი ინსტრუმენტი.

მიუხედავად იმისა, რომ OLAP არ არის მონაცემთა საწყობის აუცილებელი ატრიბუტი, უფრო და უფრო საჭირო ხდება მონაცემთა საწყობში დაგროვილი მონაცემების ანალიზი.

OLAP-ის ადგილი ბიზნესის საინფორმაციო სტრუქტურაში (ნახ. 1).

მალიუნოკი 1. მისცეOLAP საწარმოს საინფორმაციო სტრუქტურაში

ოპერაციული მონაცემები გროვდება სხვადასხვა წყაროდან, იწმინდება, ინტეგრირებულია და შედგენილია ურთიერთობით სისტემაში. ამ შემთხვევაში, სუნი უკვე ხელმისაწვდომია ანალიზისთვის დამატებითი სხვადასხვა ტიპის ზარებისთვის. შემდგომი (ზოგადად ან ნაწილობრივ) მზადება მზადდება OLAP ანალიზისთვის. ისინი შეიძლება შევიდეს სპეციალურ OLAP მონაცემთა ბაზაში ან არ იყოს რელაციური ანალოგიიდან. ყველაზე მნიშვნელოვანი ელემენტია მეტამონაცემები, რომელიც წარმოადგენს ინფორმაციას მონაცემთა სტრუქტურის, განლაგებისა და ტრანსფორმაციის შესახებ. ეს უზრუნველყოფს ეფექტურ ურთიერთქმედებას მილის სხვადასხვა კომპონენტებს შორის.

სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, OLAP შეიძლება განისაზღვროს, როგორც საცავში დაგროვილი მონაცემების ფართო სპექტრის ანალიზის მეთოდების ერთობლიობა.

2. მონაცემთა ოპერატიული ანალიტიკური შედგენა.

OLAP კონცეფცია ეფუძნება მონაცემთა მდიდარი და მრავალფეროვანი წარმოდგენის პრინციპს. 1993 წელს EF Codd-მა განიხილა რელაციური მოდელის რამდენიმე ნაწილი, უპირველეს ყოვლისა, მიუთითა ”მონაცემების შერწყმის, განხილვისა და ანალიზის შეუძლებლობა ცვლილებების სიმრავლის თვალსაზრისით, რათა ის ყველაზე სასარგებლო იყოს კორპორატიული ანალიზისთვის. .“ დანიშვნით“ და OLAP სისტემების ფარული შესაძლებლობების იდენტიფიცირების შემდეგ, რომლებიც გაფართოვდება. რელაციური DBMS-ების ფუნქციონირება მოიცავს მდიდარ ანალიზს, როგორც მის ერთ-ერთ მახასიათებელს.

კოდის აზრით, მონაცემთა მრავალგანზომილებიანი კონცეპტუალური ხედვა არის მრავალგანზომილებიანი პერსპექტივა, რომელიც შედგება რამდენიმე დამოუკიდებელი განზომილებისგან, რომელთა ანალიზიც შესაძლებელია მონაცემთა მთლიანობიდან.

მრავალი სამყაროს ერთსაათიანი ანალიზი ითვლება მდიდარ მსოფლიო ანალიზად. Kozhen vimir უშუალოდ მოიცავს მონაცემთა კონსოლიდაციას, რომელიც წარმოიქმნება ანალიზის თანმიმდევრული დონეების სერიიდან, სადაც მიმდინარე დონე დიდწილად აჩვენებს მონაცემთა აგრეგაციას იმავე მონაცემების უკან.

ამრიგად, ვიკონავეცის გარდაცვალება შეიძლება ჩაითვალოს პირდაპირ კონსოლიდაციად, რომელიც წარმოიქმნება "საწარმო - ქვედანაყოფი - განყოფილება - სერვისის" გათანაბრების შედეგად. ცვალებადი საათი ახლა შეიძლება მოიცავდეს ორ პირდაპირ კონსოლიდაციას - "მდინარე - მეოთხედი - თვე - დღე" და "კვირა - დღე", როგორც საათებისა და თვეების თანაფარდობა და კიდევ უფრო არაგონივრული. ამ შემთხვევაში შესაძლებელი ხდება კანის მკურნალობისთვის ინფორმაციის სასურველი დონის დეტალების შერჩევა.

ბურღვის ოპერაცია წარმოადგენს კოლაფსს კონსოლიდაციის უფრო მაღალი საფეხურებიდან ქვედაზე; თუმცა, გადახვევის ოპერაცია ნიშნავს გადასვლას ქვედა დონეებიდან უფრო მაღალზე (ნახ. 2).

სურათი 2.ვიბრაცია და მონაცემთა პირდაპირი კონსოლიდაცია

3. ოპერატიული ანალიტიკური დამუშავების შესაძლებლობებზე წვდომა.

ღვინისადმი მდიდარი მიდგომა პრაქტიკულად ღამისთევაა და ურთიერთობის პარალელურად. თუმცა, მხოლოდ 90-იანი წლების შუა პერიოდიდან და უფრო ზუსტად
დაბადებული 1993, პროცენტი მდე MDBMSრომელმაც დაიწყო ზაგალის ხასიათის განვითარება. ურთიერთობითი მიდგომის ერთ-ერთი დამფუძნებლის ახალი პროგრამა გამოჩნდა ე კოდა, რომელშიც ჩვენ ჩამოვაყალიბეთ 12 ძირითადი სარგებელი განხორციელებამდე OLAP(ცხრილი 1).

ცხრილი 1.

	მთელ მსოფლიოში ხელმისაწვდომია მრავალფეროვანი მონაცემები	კოშტიმ შეიძლება მხარი დაუჭიროს კონცეპტუალურ დონეზე მონაცემების მდიდარ მსოფლიო ხედვას.
	სერენდიპიტეტი	კორესპონდენტი არ არის ვალდებული იცოდეს, რა კონკრეტული მეთოდებით ხდება მონაცემების შენახვა და დამუშავება, როგორ ხდება მონაცემების ორგანიზება და მტკიცებულებების აღება.
	ხელმისაწვდომობა	თქვენი პასუხისმგებლობაა თავად აირჩიოთ ისინი და დაუკავშირდეთ საუკეთესოს, რათა ჩამოაყალიბოთ მონაცემების ტიპი. კატები პასუხისმგებელნი არიან უზრუნველყონ საკუთარი ლოგიკური სქემების ავტომატური წარმოქმნა სხვადასხვა ჰეტეროგენულ მონაცემთა წყაროებში.
	გაუმჯობესებული პროდუქტიულობა	პროდუქტიულობა პრაქტიკულად არ უნდა იყოს თქვენს სასმელში ნარჩენების რაოდენობაში.
	კლიენტ-სერვერის არქიტექტურის მხარდაჭერა	კოშტი შესაძლოა იმუშაოს კლიენტ-სერვერის არქიტექტურაში.
	ყველა სამყაროს თანასწორობა	გადაშენების წარმოშობა შეიძლება იყოს ძირითადი, ყველა მათგანი შეიძლება იყოს თანაბარი (სიმეტრიული).
	იშვიათი მატრიცების დინამიური დამუშავება	უმნიშვნელოვანესი პასუხისმგებლობა თავიდან უნდა იქნას აცილებული და უნდა გაუმკლავდეთ ყველაზე ეფექტურად.
	მონაცემებით მუშაობის უხვად დაზღვეული რეჟიმის მხარდაჭერა	კატების პასუხისმგებლობაა უზრუნველყონ ერთზე მეტ ადამიანთან მუშაობის უნარი.
	სხვადასხვა სამყაროზე დაფუძნებული ოპერაციების მხარდაჭერა	მთელ მსოფლიოში ყველა ოპერაცია (მაგალითად, აგრეგაცია) პასუხისმგებელია ერთსა და იმავე დროს და მოსალოდნელია, რომ სტაგნაცია მოხდება მანამ, სანამ არ მოხდება გარკვეული რაოდენობის გადაშენება.
	მონაცემთა მანიპულირების სიმარტივე	კოშტი დამნაშავე დედებს აქვთ მომხმარებლისთვის ყველაზე მოსახერხებელი, ბუნებრივი და კომფორტული ინტერფეისი.
	ბოდიშს გიხდით მონაცემების წარმოდგენისთვის	კოსტია პასუხისმგებელია მონაცემთა ვიზუალიზაციის (გაგზავნის) სხვადასხვა გზების პოპულარიზაციაზე.
	შეუძლებელია მონაცემთა აგრეგაციისა და მონაცემთა აგრეგაციის მოცულობის შეზღუდვა	არ არის ურიგო, რომ შემოიფარგლოთ იმ გადაშენებების რაოდენობით, რომლებსაც მხარს უჭერთ.

OLAP კლასის პროგრამული პროდუქტების შეფასების წესები

მათმა ერთობლიობამ შესაძლებელი გახადა, რომელიც გახდა OLAP ფაქტობრივი მნიშვნელობები, განხილულიყო რეკომენდაციებად და კონკრეტული პროდუქტების შეფასება ეტაპობრივად, სანამ ისინი იდეალურად შეესაბამებოდნენ ყველა შესაძლებლობას.

Codd-ის შემდგომი განვითარება განვითარდა ეგრეთ წოდებულ FASMI ტესტში, რომელიც გამიზნულია OLAP დანამატის უზრუნველსაყოფად, რაც უზრუნველყოფს ინფორმაციის სიმდიდრის სწრაფად გაანალიზების შესაძლებლობას, რომელიც გაზიარებულია.

კოდის 12 წესის დამახსოვრება ადამიანების უმეტესობისთვის ძალიან რთულია. აღმოჩნდა, რომ თქვენ შეგიძლიათ შეაჯამოთ OLAP მნიშვნელობები მხოლოდ ხუთი საკვანძო სიტყვით: ცალკეული მდიდარი ატომური ინფორმაციის Swidy ანალიზი - ან, მოკლედ - FASMI (თარგმანი ინგლისურიდან:ფ ასთ ა ანალიზი ს კურდღელი მ ულტრაგანზომილებიანი მე ინფორმაცია).

ეს მნიშვნელობა პირველად ჩამოყალიბდა 1995 წლის დასაწყისში და მას შემდეგ არანაირი გადახედვა არ მოითხოვა.

ᲡᲬᲠᲐᲤᲘ ( შვიდკი - ნიშნავს, რომ სისტემამ უნდა უზრუნველყოს, რომ მტკიცებულებების უმეტესი ნაწილი კლიენტებს ეჩვენება დაახლოებით ხუთ წამში. უმარტივეს შემთხვევაში, მოთხოვნები მუშავდება ერთ წამში ან უფრო ნაკლებ დროში - 20 წამამდე. კვლევამ აჩვენა, რომ საბოლოო მომხმარებლები დაუყოვნებლივ აღიქვამენ პროცესს, რადგან შედეგები არ იშლება 30 წამის შემდეგ.

ერთი შეხედვით, შეიძლება გასაკვირი ჩანდეს, რომ როდესაც hvilina-ს კრედიტი ჩამოერთმევა, რადგან საჭიროების დღეები ახლახან დადგა, კორისტუვაჩი უკვე სწრაფად იწყებს დასახლებას და პროექტი გაცილებით ნაკლებად წარმატებული ჩანს. მით უმეტეს, სხვადასხვა ტიპის პასუხები ნაკლებად დეტალური ანალიზის ფასად.

ANALYSIS (ანალიზი)ეს ნიშნავს, რომ სისტემას შეუძლია გაუმკლავდეს მოცემული პროგრამისთვის დამახასიათებელ ნებისმიერ ლოგიკურ და სტატისტიკურ ანალიზს და უზრუნველყოფს დანაზოგის ხილვას საბოლოო მომხმარებლისთვის.

არც ისე მნიშვნელოვანია, რომ ეს ანალიზი დაფუძნებული იყოს საფოსტო ოპერატორის ოფიციალურ ინსტრუმენტებზე ან დაკავშირებულ გარე პროგრამულ პროდუქტზე, როგორიცაა ცხრილი, უბრალოდ ანალიზის ყველა ფუნქციონალური შესაძლებლობა, რომელიც აუცილებელია, არ არის დაბეჭდილი ინტუიციური გზით. ბოლო მომხმარებლები. ანალიზი შეიძლება მოიცავდეს დეტალურ პროცედურებს, როგორიცაა დროის სერიების ანალიზი, ხარჯების დაყოფა, ვალუტის გადარიცხვები, მიზნების ძიება, მდიდარ მსოფლიო სტრუქტურებში ცვლილებები, არაპროცედურული მოდელირება, დამნაშავე სიტუაციების იდენტიფიცირება, მონაცემთა მოპოვება და სხვა ოპერაციები. tsії, დეპოზიტები როგორც დამატებითი დანამატი. ასეთი შესაძლებლობები მნიშვნელოვნად განსხვავდება პროდუქტებს შორის, სამიზნე ორიენტაციის მიხედვით.

გაზიარებული ნიშნავს, რომ სისტემა ახორციელებს კონფიდენციალურობის ყველა შესაძლო დაცვას (შესაძლოა საშუალო დონემდე) და თუ საჭიროა მრავალჯერადი ჩაწერის წვდომა, ის უზრუნველყოფს ცვლილებების დაბლოკვას კონკრეტულ დონეზე. ყველა პროგრამა არ საჭიროებს მონაცემთა დაბრუნების ჩაწერას. თუმცა, ასეთი პროგრამების რაოდენობა იზრდება და სისტემამ უნდა გაუმკლავდეს ბევრ ცვლილებას საკუთარი, უსაფრთხო გზით.

მრავალგანზომილებიანი (ბაგატომირნი) - წე გასაღები ვიმოგა. თუ დაგჭირდათ OLAP-ის განსაზღვრა ერთი სიტყვით, აირჩიეთ იოგო. სისტემამ უნდა უზრუნველყოს მონაცემების მდიდარი კონცეპტუალური წარმოდგენა, მათ შორის იერარქიებისა და მრავალი იერარქიის მუდმივი მხარდაჭერა, როგორც ყველაზე ლოგიკური გზა ორგანიზაციის ბიზნესის გასაანალიზებლად. არ არის დადგენილი დამუშავების მინიმალური რაოდენობა, რომელიც შეიძლება წარმოიქმნას, ფრაგმენტები ასევე დარჩება პროგრამებში და OLAP პროდუქციის უმეტესობას აქვს საკმარისი რაოდენობის დამუშავება ამ ბაზრებისთვის, რადგან მათ უსიამოვნო სუნი აქვთ.

ინფორმაცია - სულ ეს არის. საჭირო ინფორმაცია შეიძლება წაიშალოს იქ, სადაც საჭიროა. თუმცა, პროგრამების უკან ბევრი დარჩა. სხვადასხვა პროდუქტის წონა იზომება იმის მიხედვით, თუ რამდენი შეყვანის დამუშავება შეიძლება და რამდენი გიგაბაიტი ნარჩენების დაზოგვა შეიძლება. პროდუქტების სირთულე უკვე ნათელია - OLAP-ის უდიდეს პროდუქტებს შეუძლიათ ათასობითჯერ დიდი რაოდენობით მონაცემების დამუშავება უფრო მცირე პროდუქტებთან შედარებით. ეს დისკი მოითხოვს სხვადასხვა ფაქტორს, მათ შორის მონაცემთა დუბლირებას, საჭირო ოპერატიული მეხსიერებას, დისკზე ადგილს, შესრულების ინდიკატორებს, ინფორმაციის შესანახ მოწყობილობებთან ინტეგრაციას და ა.შ.

FASMI ტესტი არის მიზნების გონივრული და გონივრული განსაზღვრა ნებისმიერი OLAP ორიენტაციის მისაღწევად.

4. კლასიფიკაციაOLAP- პროდუქტები

ისე, OLAP-ის არსი ითვლება, რომ ანალიზისთვის ხელმისაწვდომი ინფორმაცია წარმოდგენილია უხვად განზომილებიანი კუბის სახით და შესაძლებელია მისი საკმარისად მანიპულირება და საჭირო ინფორმაციის განყოფილებების იზოლირება - iti-დან. ამავდროულად, კუბი გამოიყენება როგორც მდიდარი დინამიური ცხრილი, რომელიც ავტომატურად აჯამებს მონაცემებს (ფაქტებს) სხვადასხვა განყოფილებიდან (დაბნელება) და საშუალებას აძლევს ინტერაქტიულ გამოთვლებს გამოთვლებით და ინფორმაციის ფორმით. ეს ოპერაციები უზრუნველყოფილი იქნება OLAP -მანქანით (ან მანქანით OLAP გაანგარიშება).

დღეს მსოფლიოში არსებობს პროდუქციის ფართო არჩევანი, რომლის გაყიდვაც შესაძლებელია OLAP - ტექნოლოგია. მათ შორის ნავიგაციის გასაადვილებლად და კლასიფიკაციის კლასიფიკაციისთვის OLAP -პროდუქტები: ანალიზისთვის მონაცემთა შენახვის მეთოდი და შეძენის ადგილი OLAP -მანქანა. მოდით უფრო ახლოს მივხედოთ კანის კატეგორიას OLAP პროდუქტები.

კლასიფიკაცია მონაცემთა შენახვის მეთოდის მიხედვით

მდიდარი კუბები დაფუძნებული იქნება გამომავალ და საერთო მონაცემებზე. კუბებისთვის გამომავალი და მთლიანი მონაცემები შეიძლება ინახებოდეს როგორც რელაციურ, ისე გლობალურ მონაცემთა ბაზაში. ამიტომ, ამ დროისთვის ფულის დაზოგვის სამი გზა არსებობს: MOLAP (მრავალგანზომილებიანი OLAP), ROLAP (რელატიური OLAP) და HOLAP (ჰიბრიდული OLAP) ). როგორც ჩანს, OLAP - პროდუქტები, რომლებიც დაფუძნებულია მონაცემთა შენახვის მეთოდზე, იყოფა სამ მსგავს კატეგორიად:

1. MOLAP-ის დროს , გამომავალი და მთლიანი მონაცემები ინახება მრავალ სამყაროს მონაცემთა ბაზაში ან მრავალ მსოფლიო ლოკალურ კუბში.

2. ROLAP-ში - პროდუქტების გამომავალი მონაცემები ინახება რელაციურ მონაცემთა ბაზებში ან ბრტყელ ლოკალურ ცხრილებში ფაილის სერვერზე. მთლიანი მონაცემები შეიძლება განთავსდეს იმავე მონაცემთა ბაზაში მომსახურების ცხრილში. რელაციური მონაცემთა ბაზიდან მონაცემების ტრანსფორმაცია კუბებად დიდი რაოდენობით ხდება თითო შეკითხვაზე OLAP-კოშტი.

3. U raz vikoristannyaჰოლაპი არქიტექტურა, გამომავალი მონაცემები ამოღებულია ურთიერთობის საფუძველზე და აგრეგატები განლაგებულია მდიდარ სამყაროში. პობუდოვა OLAP - კუბს მოსდევს კაპიტალიზაცია OLAP -კოშტი ურთიერთობით და მდიდარ გლობალურ მონაცემებზე დაყრდნობით.

კლასიფიკაცია მდებარეობის მიხედვით OLAP-მანქანა.

ამ ნიშნისთვის OLAP - პროდუქტები იყოფა OLAP სერვერები და OLAP კლიენტები:

· სერვერისთვის OLAP - აგრეგატული მონაცემების გამოთვლისა და შენახვის მეთოდები განისაზღვრება იგივე პროცესით - სერვერი.კლიენტის პროგრამა იღებს შეკითხვის შედეგებს კუბების დიდ რაოდენობამდე, რომლებიც ინახება სერვერზე. დეიაკები OLAP - სერვერები მხარს უჭერენ მონაცემთა შენახვას მხოლოდ რელაციურ მონაცემთა ბაზებში და მხოლოდ ფართომასშტაბიანებში. ბევრი დღევანდელი OLAP - სერვერები მხარს უჭერენ მონაცემთა შენახვის სამივე გზას:MOLAP, ROLAP და HOLAP.

MOLAP.

MOLAP - ცე მრავალგანზომილებიანი ონლაინ ანალიტიკური დამუშავება,ეს არის მდიდარი OLAP.ეს ნიშნავს, რომ მონაცემთა შენახვის სერვერი შეიცავს ფართო დიაპაზონის მონაცემთა ბაზას (WDB). Sens vikoristannya MBD აშკარაა. თქვენ შეგიძლიათ ეფექტურად დაზოგოთ ბევრი ფული თქვენს მონაცემებზე მონაცემთა ბაზაში მოთხოვნების შეუფერხებელი სერვისის უზრუნველსაყოფად. მონაცემები მონაცემთა ძრავის საშუალებით გადადის დიდ მონაცემთა ბაზაში, შემდეგ კი მონაცემთა ბაზა ექვემდებარება აგრეგაციას. წინსვლის განლაგება არის ის, რომელიც აჩქარებს OLAP მოთხოვნებს; მონაცემების ნაწილი უკვე შედგენილია. მოთხოვნის საათი არის ფუნქცია, რომელიც მოიცავს საათს, რომელიც საჭიროა მონაცემთა მიმდებარე ფრაგმენტზე და ვიკი ხედზე წვდომისთვის. ეს მეთოდი ემყარება იმ კონცეფციას, რომ სამუშაო ხორციელდება ერთხელ და შედეგების გაანალიზება ხდება ისევ და ისევ. მსოფლიოს მდიდარი ბაზები შეიცავს სრულიად ახალ ტექნოლოგიას. MBD-ის განვითარება შეიცავს მხოლოდ რამდენიმე, ისევე როგორც ახალ ტექნოლოგიებს. და ისინი თავად არ არიან ისეთი სტაბილური, როგორც რელაციური მონაცემთა ბაზები (RDB), და ისინი თავად არ არიან ოპტიმიზებული. MDB-ის კიდევ ერთი სისუსტე მდგომარეობს მონაცემთა აგრეგაციის პროცესში დიდი რაოდენობით მონაცემთა ბაზების ანალიზის შეუძლებლობაში, რაც მოითხოვს ერთ საათს ახალი ინფორმაციის გასაანალიზებლად.

ROLAP.

ROLAP - ცე ურთიერთობითი ონლაინ ანალიტიკური დამუშავება,ეს არის Relational OLAP.ტერმინი ROLAP ნიშნავს, რომ OLAP სერვერი დაფუძნებულია რელაციურ მონაცემთა ბაზაზე. გამომავალი მონაცემები შეყვანილია ურთიერთობათა მონაცემთა ბაზაში „ვარსკვლავის“ ან „ფიფქის“ სქემის მიხედვით, რაც ნიშნავს დამუშავების უფრო სწრაფ დროს. სერვერი უზრუნველყოფს მონაცემთა მდიდარ მოდელს დამატებითი ოპტიმიზებული SQL მოთხოვნებისთვის.

არსებობს მცირე მიზეზი, რომ აირჩიოთ ძალიან ურთიერთკავშირი, ვიდრე მდიდარი მონაცემთა ბაზა. RDB არის კარგად განვითარებული ტექნოლოგია, რომელსაც არ აქვს ოპტიმიზაციის სფერო. Vikoristannya-მ რეალურ გონებაში გამოიწვია პროდუქტის მეტი ტესტირება. გარდა ამისა, RDB-ები მხარს უჭერენ უფრო მეტ მონაცემთა ვალდებულებას, ვიდრე MDB. სუნები ასეთი მოვალეობებისთვისაა შექმნილი. RDB-ის წინააღმდეგ მთავარი არგუმენტი არის მოთხოვნების სირთულე, ინფორმაციის ამოღების საჭიროება დიდი მონაცემთა ბაზიდან SQL-ის გამოყენებით. თუ არსებობს რაიმე ხარვეზები, SQL პროგრამისტს შეუძლია მარტივად დახარჯოს სისტემის ღირებული რესურსები ნებისმიერი მსგავსი შეკითხვაზე შესვლის მცდელობით, რომლის MDB შესვლა შეიძლება ბევრად უფრო მარტივად.

აგრეგირებული/გადაგზავნა აგრეგირებული მონაცემები.

მოთხოვნების განხორციელება აუცილებელია OLAP-ისთვის. ეს არის OLAP-ის ერთ-ერთი ძირითადი პრინციპი – მონაცემების ინტუიციურად მანიპულირების უნარი იწვევს ინფორმაციის სწრაფ განვითარებას. ზოგადად, რაც უფრო მეტი გამოთვლა გჭირდებათ ინფორმაციის ამოსაღებად, მით უფრო დიდია მისი გამოყენების ალბათობა. ამიტომ, მოთხოვნების განხორციელებისთვის მცირე დროის დაზოგვის მიზნით, ინფორმაციის ფრაგმენტები, როგორიცაა ცხოველები, ყველაზე ხშირად იკითხება და რომლებიც საჭიროებენ გაანგარიშებას, ექვემდებარება წინსვლას. შემდეგ ისინი დაცულია და შემდეგ ინახება მონაცემთა ბაზაში, როგორც ახალი მონაცემები. როგორც მონაცემების ტიპების მაგალითზე, რომლის მიღებაც შესაძლებელია წინასწარ, შეგიძლიათ შეიყვანოთ მონაცემები - მაგალითად, გაყიდვების მაჩვენებლები თვეების, კვარტლების ან წლების განმავლობაში, რისთვისაც მონაცემები შეყვანილია ეფექტურად და არის სასარგებლო მაჩვენებლები.

სხვადასხვა საფოსტო მენეჯერი იყენებს სხვადასხვა მეთოდს პარამეტრების შესარჩევად, რათა მიიღონ წინასწარი აგრეგაცია და ადრე გამოთვლილი მნიშვნელობების რაოდენობა. აგრეგაციის მიდგომა ერთდროულად ივსება მონაცემთა ბაზაში და შეკითხვის განხორციელების საათზე. რაც უფრო მეტი რაოდენობა გამოითვლება, მყიდველის მოთხოვნის ალბათობა უკვე გამოთვლილ რაოდენობას ითხოვს, იზრდება და შესაბამისად, საათი შემცირდება, ისე, რომ იგი ვერ შეძლებს გამოანგარიშებისთვის კობის რაოდენობის მიღებას. თუმცა, თუ ჩვენ გამოვთვლით ყველა შესაძლო მნიშვნელობას - მაგრამ ეს არ არის საუკეთესო გამოსავალი - მონაცემთა ბაზის ზომა ბუნებრივად იზრდება ასეთ ვითარებაში, რომელიც უნდა იყოს შედგენილი დაუფარავად და აგრეგაციის დრო დიდი იქნება. გარდა ამისა, თუ მონაცემთა ბაზას ემატება რიცხვითი მნიშვნელობები, ან თუ ისინი შეიცვლება, ინფორმაცია უნდა იყოს ნაჩვენები ადრე გამოთვლილ მნიშვნელობებზე, რომლებიც დევს ახალი მონაცემების უკან. ამრიგად, მონაცემთა ბაზის განახლებას ასევე შეიძლება დიდი დრო დასჭირდეს ადრე გამოთვლილი რაოდენობით დიდი რაოდენობით. ფრაგმენტები იქმნება აგრეგაციის საათში; მონაცემთა ბაზა მუშაობს დამოუკიდებლად, ისე, რომ აგრეგაციის საათი სათანადოდ წყდება.

OLAP - კლიენტი განსხვავებულად აგვარებს საკითხებს. პობუდოვას მდიდარი მსოფლიო კუბი OLAP -ანგარიშები ინახება კლიენტის კომპიუტერის მეხსიერებაში.OLAP -კლიენტებიც იყოფა ROLAP და MOLAP.და ქმედებებმა შეიძლება მხარი დაუჭიროს მონაცემებზე წვდომის ვარიანტებს.

თითოეულ ამ მიდგომას აქვს საკუთარი "დადებითი" და "მინუსები". მიუხედავად იმისა, რომ დუმას აზროვნება გაფართოვდა სერვერის ფუნქციების მნიშვნელობის შესახებ კლიენტებთან შედარებით, რიგ შემთხვევებში ადგილი აქვს სტაგნაციას. OLAP - კლიენტებისთვის კლიენტები შეიძლება აღმოჩნდნენ ეფექტური და მომგებიანი OLAP სერვერები.

კლიენტის OLAP ინსტრუმენტების გამოყენებით ანალიტიკური დანამატების შემუშავება მარტივი პროცესია, რომელიც არ საჭიროებს სპეციალურ ტრენინგს. დეველოპერს, რომელმაც იცის მონაცემთა ბაზის ფიზიკური დანერგვა, შეუძლია ანალიტიკური პროგრამის შემუშავება დამოუკიდებლად, IT სპეციალისტის დაქირავების გარეშე.

OLAP სერვერის დაყენებისას აუცილებელია ორი განსხვავებული სისტემის გამოყენება, ერთი სერვერზე კუბების შესაქმნელად და ერთი კლიენტის პროგრამების განვითარებისთვის.

OLAP კლიენტი უზრუნველყოფს ერთ ვიზუალურ ინტერფეისს კუბების აღწერისთვის და მათთვის კლიენტის ინტერფეისების დასაყენებლად.

ასე რომ, რა სიტუაციებში შეიძლება იყოს OLAP კლიენტის ინსტალაცია ბიზნეს მომხმარებლებისთვის უფრო ეფექტური და მომგებიანი OLAP სერვერის გამოყენებისთვის?

· სტაგნაციის ეკონომიკური ეფექტურობა OLAP - სერვერის ბრალია, როდესაც მონაცემთა ვალდებულება ძალიან დიდია და ძალიან ბევრია მათთვის OLAP -კლიენტო, თორემ დანარჩენის სტაგნაცია უფრო გამართლებული იქნებოდა. Ამ შემთხვევაში OLAP - კლიენტი განიცდის მაღალი პროდუქტიულობის მახასიათებლებს და დაბალ პროდუქტიულობას.

· ანალიტიკოსთა კომპიუტერების გამკაცრება არის კიდევ ერთი არგუმენტი საკუთარი თავის მართლებისთვის OLAP -კლიენტები. როცა გაყინულია OLAP -სერვერები და ძალისხმევა არ ექვემდებარება ვიკორიზმს.

OLAP კლიენტების ძირითადი უპირატესობები შეიძლება ეწოდოს შემდეგნაირად:

· Vitrati vikoristannya ta suprovid OLAP -მომხმარებლის ღირებულება უფრო დაბალია, ნაკლები ხარჯები იხარჯება OLAP სერვერი.

· როცა ვიკორისტანნა OLAP - კლიენტისთვის შეძენილი აპარატით მონაცემთა გადაცემა ხდება ერთხელ. ვიკონანის ქვეშ OLAP -ოპერაციები არ წარმოქმნის მონაცემთა ახალ ნაკადებს

5. მუშაობის პრინციპები OLAP-კლიენტები.

მოდით შევხედოთ OLAP-ის შექმნის პროცესს დამატებითი კლიენტის ხელსაწყოს გამოყენებით (ნახ. 1).

მალიუნოკი 1.OLAP-zastosunka-ს შექმნა დამატებითი კლიენტის ROLAP-way გამოყენებით

ROLAP კლიენტების მუშაობის პრინციპი არის სემანტიკური სფეროს წინა აღწერა, რომელიც მოითხოვს გამომავალი მონაცემების ფიზიკურ სტრუქტურას. ზოგიერთი ტიპის მონაცემი შეიძლება მოიცავდეს: ლოკალურ ცხრილებს, RDBMS. მხარდაჭერილი მონაცემების სია მითითებულია კონკრეტული პროგრამული პროდუქტით. ამრიგად, მომხმარებლებს შეუძლიათ დამოუკიდებლად მანიპულირება დიდი ობიექტების დომენის თვალსაზრისით კუბების და ანალიტიკური ინტერფეისების შესაქმნელად.

OLAP სერვერის კლიენტის მუშაობის პრინციპი განსხვავებულია. OLAP სერვერზე, კუბების შექმნისას, კლიენტი მანიპულირებს მონაცემთა ბაზის ფიზიკურ აღწერილობებზე. ამრიგად, თავად კუბში იქმნება კორისტუვაჩის ინვენტარი. OLAP სერვერის კლიენტი კონფიგურირებულია კუბურ მეტრზე.

სემანტიკური სფეროს შექმნით, მონაცემთა ნაკრები - გაყიდვების და გარიგების ცხრილები - აღწერილია გონივრული თვალსაზრისით და გარდაიქმნება "პროდუქტებად" და "სიამოვნებად". "პროდუქტები" ცხრილის "ID" ველს ეწოდა "კოდი", ხოლო "სახელი" - "პროდუქტი" და ა.შ.

შემდეგ იქმნება "გაყიდვების" ბიზნეს ობიექტი. ბიზნეს ობიექტი არის ბრტყელი მაგიდა, საიდანაც წარმოიქმნება მდიდარი კუბი. როდესაც იქმნება ბიზნეს ობიექტი, "პროდუქტები" და "პროდუქტები" ცხრილები გაერთიანებულია პროდუქტის "კოდი" ველის გამოყენებით.ინფორმაციის სანახავად არ გჭირდებათ ცხრილის ყველა ველი - ბიზნეს ობიექტი, გარდა ველების „პროდუქტი“, „თარიღი“ და „თანხა“.

ჩვენი აპლიკაცია, "გაყიდვების" ბიზნეს ობიექტზე დაფუძნებული, ეფუძნება საქონლის გაყიდვას თვეების განმავლობაში.

ინტერაქტიული ხმით მუშაობის საათის განმავლობაში მომხმარებელს შეუძლია დააყენოს ფილტრის გონება და დაჯგუფება იგივე მარტივი „სამიზნე“ კონტროლებით. ამ ეტაპზე, ROLAP კლიენტი იწყებს ქეშის მონაცემებით. OLAP სერვერის კლიენტი ქმნის ახალ მოთხოვნას დიდი მონაცემთა ბაზისთვის. მაგალითად, თუ თქვენ დარჩებით პროდუქტის გაყიდვების ანგარიშში, შეგიძლიათ გააუქმოთ პროდუქტის გაყიდვების ანგარიში, რაც დაგვეხმარება.

OLAP პროგრამების ყველა პარამეტრი შეიძლება შეინახოს მეტამონაცემების საცავში, ან დიდი მონაცემთა ბაზის დამატებით სისტემურ საცავში.განხორციელება დამოკიდებულია კონკრეტულ პროგრამულ პროდუქტზე.

ყველაფერი, რაც მოყვება ამ დანამატებს, მოიცავს ინტერფეისის სტანდარტულ სახეს, შემდეგ ფუნქციების და სტრუქტურის განსაზღვრას, ასევე გადაწყვეტილებებს მეტ-ნაკლებად სტანდარტული სიტუაციებისთვის. მაგალითად, პოპულარული ფინანსური პაკეტები. გარდა ამისა, შეიქმნა ფინანსური პროგრამები, რათა სპეციალისტებს მიეცეთ წვდომა ძირითად ფინანსურ ინსტრუმენტებზე მონაცემთა ბაზის სტრუქტურის ან კულისებში არსებული ფორმებისა და ანგარიშების შემუშავების საჭიროების გარეშე.

ინტერნეტი კლიენტის ახალი ფორმაა. გარდა ამისა, მას ბევრი ახალი ტექნოლოგია ატარებდა; უპიროვნო ინტერნეტ გადაწყვეტამათ ნამდვილად აინტერესებთ თავიანთი შესაძლებლობები და როგორ მუშაობს OLAP გადაწყვეტა. აშკარა უპირატესობაა OLAP მონაცემების ინტერნეტის საშუალებით გენერირებაში. ყველაზე დიდი უპირატესობა არის სპეციალიზებული პროგრამული უზრუნველყოფის საჭიროება ინფორმაციის წვდომისთვის. ეს დაზოგავს ბიზნესს დიდ დროსა და ფულს.

6. აირჩიეთ OLAP პროგრამის არქიტექტურა.

საინფორმაციო და ანალიტიკური სისტემის დანერგვისას მნიშვნელოვანია, რომ კომპრომისზე არ წახვიდეთ OLAP დანამატის არქიტექტურის არჩევანზე. ტერმინის On-Line ანალიტიკური პროცესის პირდაპირი თარგმანი - „ოპერაციული ანალიტიკური დამუშავება“ - ხშირად აღებულია სიტყვასიტყვით იმ გაგებით, რომ მონაცემები სწრაფად ანალიზდება. ეს არის სიფრთხილე - ანალიზის ეფექტურობა არ არის დაკავშირებული სისტემაში მონაცემების განახლების რეალურ დროსთან. ეს მახასიათებელი ეხება OLAP სისტემის რეაგირების დროს მომხმარებლის მოთხოვნებზე. ამ შემთხვევაში, მონაცემები ხშირად აანალიზებს დიდი რაოდენობით ინფორმაციას „გუშინ მდგომარეობით“, რადგან, მაგალითად, კოლექციებში მონაცემები განახლდება დღეში ერთხელ.

ამ კონტექსტში, OLAP-ის ზუსტი თარგმანი არის „ინტერაქტიული ანალიტიკური დამუშავება“. მონაცემთა ინტერაქტიული რეჟიმში ანალიზის შესაძლებლობა განასხვავებს OLAP სისტემებს მარეგულირებელი ანგარიშების მომზადების სისტემებისგან.

OLAP E. Koda-ს დამფუძნებლის ფორმულირებაში ინტერაქტიული დამუშავების კიდევ ერთი მახასიათებელია „მონაცემების გაერთიანების, განხილვისა და ანალიზის შესაძლებლობა მრავალი ვარიაციის თვალსაზრისით, ისე, რომ ის ყველაზე სასარგებლო იყოს კორპორატიული ანალიტიკოსებისთვის და ერთგვარად. " თავად კოდისთვის ტერმინი OLAP გულისხმობს, ინკლუზიურად, კონცეპტუალურ დონეზე მონაცემების წარმოდგენის სპეციფიკურ ხერხს - მდიდარს. მიუხედავად იმისა, რომ მონაცემთა ფიზიკურად შენახვა შესაძლებელია რელაციურ მონაცემთა ბაზებში, OLAP ინსტრუმენტები, როგორც წესი, მუშაობენ დიდ მონაცემთა ბაზებთან, რომლებშიც მონაცემები ორგანიზებულია ჰიპერკუბის სახით (ნახ. 1).

მალიუნოკი 1. OLAP- კუბი (ჰიპერკუბი, მეტაკუბი)

ამ შემთხვევაში, ამ მონაცემების შესაბამისობა განისაზღვრება ჰიპერკუბის ახალი მონაცემებით შევსების მომენტით.

ცხადია, მსოფლიო მასშტაბით მონაცემთა მდიდარი მონაცემთა ბაზის ფორმირების მომენტში არსებობს უამრავი მონაცემი, რომელიც დაინტერესდება ამით, ამიტომ მიზანშეწონილია ამ ვალდებულების დელიმიტაცია. რატომ არ უნდა მოხდეს ანალიზი და არ მივცეთ კორესპონდენტს წვდომა ყველა იმ ინფორმაციაზე, რომელზეც უნდა დააწკაპუნოთ? არსებობს ორი ალტერნატიული მარშრუტი: ანალიზი, შემდეგ შეკითხვა და შეკითხვა, შემდეგ ანალიზი.

პირველი გზის მიმდევრები ცდილობენ მიიღონ წვდომა განახლებული ინფორმაციის უზარმაზარ გლობალურ მონაცემთა ბაზაზე, მაგალითად, ბავშვებისთვის ყოველთვიური, კვარტალური და მდინარის მარაგი. და თუ საჭიროა მონაცემების დეტალიზაცია, მიზანშეწონილია შეადგინოთ ანგარიში ურთიერთობის საფუძველზე, რათა განთავსდეს საჭირო შერჩევა, მაგალითად, დღეების მიხედვით, რომელი ერთეულისთვის ან თვის მიხედვით, შერჩეული ბავშვის თითოეული მუშაკისთვის.

სხვა გზის მიმდევრები კი სიმართლეს დაადგენენ, წააწყდებიან იმ მონაცემებს, რომელთა ანალიზს და მიკროკუბში დაჭერას აპირებენ - მონაცემთა პატარა, მდიდარ მონაცემთა ბაზაში. ორი მიდგომა განსხვავდება კონცეპტუალურ დონეზე და აქვს თავისი დადებითი და უარყოფითი მხარეები.

სანამ სხვა მიდგომაზე გადავიდოდეთ, საჭიროა გააცნოთ ინფორმაციის „სიახლე“, რომელსაც კორესპონდენტი ართმევს მსოფლიოში ცნობილ სახელს – „მიკროკუბს“. მიკროკუბი იქმნება ახალი ინფორმაციის საფუძველზე მიმდინარე რელაციური მონაცემთა ბაზიდან. p align="justify">მიკროკუბთან მუშაობა მუშაობს ინტერაქტიულ რეჟიმში - ინფორმაციის ამოჭრა და დეტალები მიკროკუბში მყისიერად მუშაობს. კიდევ ერთი დადებითი წერტილი არის ის, რომ სტრუქტურისა და მიკროკუბის ზედაპირის დიზაინი შესრულებულია „ფრენაზე“, მონაცემთა ბაზის ადმინისტრატორის მონაწილეობის გარეშე. თუმცა, მიდგომა სერიოზულ ნაკლოვანებებს განიცდის. კორისტუვაჩი არ ხატავს ბინძურ სურათებს და დამნაშავეა უშუალოდ მის გამოძიებაში მონაწილეობისთვის. წინააღმდეგ შემთხვევაში, მიკროკუბი შეიძლება აღმოჩნდეს ძალიან პატარა და არ შეიცავდეს ყველა მონაცემს, რომელიც უნდა შეგროვდეს, და თქვენს სისტემას მოუწევს ახალი მიკროკუბი, შემდეგ ახალი, შემდეგ მეორე და სხვა. შეკითხვის შემდეგ ანალიზის მიდგომა ახორციელებს იმავე კომპანიის BusinessObjects ინსტრუმენტებს და Company Outline პლატფორმის ინსტრუმენტებს.ინტერსოფტილაბორატორია.

როდესაც თქვენ მიუახლოვდებით Analyze then query-ს, თქვენ აგროვებთ მონაცემებს, რომლებიც შედის მონაცემთა დიდ მონაცემთა ბაზაში, რომელიც შეიძლება გაგრძელდეს დიდი ხნის განმავლობაში, რომელიც შეიძლება ექვემდებარება რეგულაციას და შეიძლება გაგრძელდეს დიდი ხნის განმავლობაში. თუმცა, ყველა ეს ხარვეზი იხსნება წელიწადში, თუ კლიენტს აქვს წვდომა თითქმის ყველა საჭირო მონაცემზე, რა კომბინაციითაც არ უნდა იყოს. რელაციურ მონაცემთა ბაზაში განახლებული მონაცემების შეცვლა შესაძლებელია მხოლოდ როგორც უკანასკნელი საშუალება, როდესაც საჭიროა დეტალური ინფორმაცია, მაგალითად, კონკრეტული ინვოისისთვის.

ერთი მდიდარი მონაცემთა ბაზის საფუძველზე, პრაქტიკულად შეუძლებელია იმის მითითება, თუ რამდენი ინვესტორები მუშაობენ მასზე ადრე. თქვენ არ გჭირდებათ იქ არსებული მონაცემების წაკითხვა Query-ის საფუძველზე, შემდეგ გააანალიზეთ მიდგომა, რომლის დროსაც ლიმიტზე არსებული მიკროკუბების რაოდენობა შეიძლება გაიზარდოს იგივე სითხისგან, ისევე როგორც კორისტუვაჩების რაოდენობა.

ამ მიდგომით, გაზრდილი აქცენტი კეთდება IT სერვისებზე, რომლებსაც, გარდა ურთიერთობისა, სჭირდებათ მსოფლიოს უმდიდრესი მონაცემთა ბაზების მომსახურება.თავად ეს სერვისები ემსახურება მონაცემთა დროულ და ავტომატურ განახლებას მონაცემთა ფართო სპექტრიდან.

„გაანალიზე და შემდეგ შეკითხვის“ მიდგომის საუკეთესო მაგალითებია Cognos-ის PowerPlay და Impromptu ინსტრუმენტები.

მიდგომის არჩევა და ინსტრუმენტი, რომელიც ახორციელებს მას, წინ უნდა უსწრებდეს ხელახლა განხილულ შენიშვნას: ყოველთვის უნდა იყოს ბალანსი ბიუჯეტის დაზოგვასა და საბოლოო მომხმარებლების მომსახურების გაზრდილ ღირებულებას შორის. ამ შემთხვევაში, აუცილებელია ვივარაუდოთ, რომ სტრატეგიული გეგმის მიხედვით, საინფორმაციო და ანალიტიკური სისტემების შექმნამ შეიძლება მიაღწიოს კონკურენტულ უპირატესობას და არა ავტომატიზაციის უნიკალურ ღირებულებას. მაგალითად, კორპორატიულ საინფორმაციო და ანალიტიკურ სისტემას შეუძლია მიაწოდოს საჭირო, დროული და სანდო ინფორმაცია კომპანიის შესახებ, რომლის გამოქვეყნებაც პოტენციური ინვესტორებისთვის უზრუნველყოფს ინფორმაციის გააზრებას და გადაცემას. ეს არის კომპანიები, რომლებიც აუცილებლად გახდებიან საინვესტიციო მომგებიანობის წყარო.

7. OLAP ტექნოლოგიების განვითარების სფეროები.

OLAP ემყარება მრავალფაქტორული მონაცემების ანალიზს. ზოგადად, მონაცემთა ნებისმიერი ცხრილის გათვალისწინებით, რომელსაც სჭირდება ერთი აღწერილობითი სვეტი (განზომილებები) და ერთი სვეტი რიცხვებით (ჩანაწერები და ფაქტები), OLAP ინსტრუმენტი, როგორც წესი, იქნება მონაცემთა ანალიზისა და გენერირების ეფექტური საშუალება.

მოდით, გადავხედოთ OLAP ტექნოლოგიების სფეროში განვითარებულ მოვლენებს, რეალური ცხოვრებიდან.

1. გაყიდვები.

გაყიდვების სტრუქტურის ანალიზის საფუძველზე განისაზღვრება მენეჯმენტის გადაწყვეტილებების მისაღებად საჭირო ინფორმაცია: საქონლის ასორტიმენტის, ფასების, მაღაზიების, ფილიალების დახურვისა და გახსნის, დილერებთან ხელშეკრულებების დაშლისა და გაფორმების, მეტი სარეკლამო კამპანიის ჩატარების შესახებ.

2. შეძენილი.

გაყიდვის წინასწარი წარმოების ანალიზი. ბევრი საწარმო ყიდულობს კომპონენტებსა და მასალებს მომწოდებლებისგან. სავაჭრო საწარმოები ყიდულობენ საქონელს ხელახალი გასაყიდად. ანალიზის დროს შესაძლო ამოცანები შეძენილი იქნა ყოველგვარი პასუხისმგებლობის გარეშე, წარსულის მტკიცებულებებზე დაფუძნებული დაგეგმვის ხარჯების სახით, მდე კონტროლი მენეჯერებზე, რას ირჩევენ ფოსტის ოსტატებს?

3. ფასები.

შესყიდვების ანალიზს მოსდევს საბაზრო ფასების ანალიზი. ამ ანალიზის მეთოდი არის ხარჯების ოპტიმიზაცია, ყველაზე მომგებიანი წინადადებების შერჩევა.

4. მარკეტინგი.

მარკეტინგული ანალიზის დროს ჩვენ ყურადღებას მივაქცევთ მყიდველების და კლიენტების და სერვისის პროვაიდერების ანალიზს. ამ ანალიზის მიზნები მოიცავს პროდუქტის სწორ პოზიციონირებას, მყიდველთა ჯგუფების იდენტიფიკაციას მიზნობრივი რეკლამისთვის და ასორტიმენტის ოპტიმიზაციას. OLAP-ის ამოცანა ამავდროულად არის მონაცემებზე ორიენტირებული ინსტრუმენტი, აზრების სითხის გამო, ელექტრომომარაგების მოცილება, რაც ინტუიციურად წარმოიქმნება მონაცემთა ანალიზის პროცესში.

5. საწყობი.

საწყობებში ჭარბი სტრუქტურის ანალიზი საქონლის ტიპების მიხედვით, საწყობები, საქონლის დაზოგვის პირობების ანალიზი, საქონლის შეძენის ანალიზი და მრავალი სხვა სახის ანალიზი, რომელიც მნიშვნელოვანია საწარმოსთვის. ხილვადობა საწყობის გარემოს ორგანიზებაში. .

6. რუხ კოშტივი.

არსებობს ანალიზის მთელი სფერო, რომელიც ექვემდებარება მეთოდების უპიროვნო სკოლას. OLAP ტექნოლოგია შეიძლება იყოს ინსტრუმენტი ამ ტექნიკის განხორციელების ან განვითარებისთვის, ვიდრე მათი ჩანაცვლებისთვის. ჩვენ ვაანალიზებთ მოუმზადებელი და მზა ვალუტების პენი ბრუნვას ბიზნეს ოპერაციებში, კონტრაგენტებში, ვალუტაში და საათებში ნაკადების ოპტიმიზაციის, ლიკვიდობის უზრუნველყოფის მეთოდით და ა.შ. ვიმირების საწყობი მდგომარეობს ბიზნესის, ცოდნისა და მეთოდოლოგიის თავისებურებებში.

7. ბიუჯეტი.

8. საბუღალტრო დოკუმენტები.

კლასიკური ბალანსი, რომელიც შედგება ანგარიშების რაოდენობისა და შეყვანის ჭარბი, ბრუნვისა და გამომავალი ჭარბი ადგილმდებარეობისგან, უკეთ შეიძლება გაანალიზდეს OLAP სისტემაში. გარდა ამისა, OLAP სისტემას შეუძლია ავტომატურად და სწრაფად გამოთვალოს ფართომასშტაბიანი ორგანიზაციის კონსოლიდირებული ბალანსი, ბალანსები თვის, კვარტალისა და მდინარის, აგრეგირებული ბალანსები ანგარიშების იერარქიიდან, ანალიტიკური ბალანსები შემცვლელი ანალიტიკური სიმბოლოებისთვის.

9. ფინანსური ინფორმაცია.

ხმის ხარისხის ტექნოლოგიურად მოწინავე სისტემა სხვა არაფერია, თუ არა დასახელებული ინდიკატორების ნაკრები თარიღის მნიშვნელობებით, რომლებიც უნდა დაჯგუფდეს და დაიყოს სხვადასხვა განყოფილებებში კონკრეტული ბგერების იზოლირებისთვის. თუ ასეა, სხვა ბგერების წარმოდგენა ყველაზე მარტივი და იაფია OLAP სისტემებში. ნებისმიერ შემთხვევაში, საწარმოს შიდა კომუნიკაციის სისტემა არც თუ ისე კონსერვატიულია და შეიძლება გადატვირთული იყოს ტექნიკურ სამუშაოზე ფულის დაზოგვით, ცოდნის შექმნისა და მდიდარი ოპერატიული ანალური Izu-ს შესაძლებლობების შემცირების გამო.

10. საიტის პოპულარიზაცია.

ინტერნეტ სერვერის ჟურნალის ფაილი მდიდარია ბუნებით, რაც ნიშნავს, რომ ის შესაფერისია OLAP ანალიზისთვის. ფაქტები: აეროდრომების რაოდენობა, დარტყმების რაოდენობა, საიტზე გატარებული საათები და სხვა ხელმისაწვდომი ინფორმაცია.

11. ობსიაგი ვირობნიცტვა.

აქ არის სტატისტიკური ანალიზის კიდევ ერთი მაგალითი. ამ გზით თქვენ შეგიძლიათ გაანალიზოთ მოყვანილი კარტოფილის, დნობის ფოლადის და წარმოებული საქონლის რაოდენობა.

12. სახარჯო მასალების დაგროვება.

აღმოაჩინეთ ქარხანა, რომელიც შედგება ათობით სახელოსნოსგან, რომლებშიც გამოიყენება ცივი წყალი, სარეცხი სითხეები, ზეთები, განჩერები, ზურმუხტის ქაღალდი - ასობით ნივთი ნარჩენი მასალა. ხარჯების ზუსტი დაგეგმვისა და ოპტიმიზაციისთვის საჭიროა ხარჯვითი მასალების რეალური მოხმარების საფუძვლიანი ანალიზი.

13. Vikoristannya განთავსება.

სხვა ტიპის სტატისტიკური ანალიზი. აპლიკაციები: პირველადი აუდიტორიების მნიშვნელობის ანალიზი, რომლებიც ხელმისაწვდომია ქირავდება, მათ შორის შენობები, კონფერენციების ოთახები და ა.შ.

14. საწარმოს ჩარჩოების სიგრძე.

დასაქმების პერსონალის მრავალფეროვნების ანალიზი ფილას, ფილიალებს, პროფესიებს, განათლების დონეს, სტატუსს, საუკუნეს, საათს შორის.

15. მგზავრთა გადაყვანა.

ბილეთების რაოდენობისა და გაყიდული თანხების ანალიზი სეზონებზე, მარშრუტებზე, მანქანების ტიპებზე (კლასებზე), მატარებლების ტიპებზე (ფრენები).

ეს სია არ შემოიფარგლება სტაგნაციის სფეროებით OLAP - ტექნოლოგია. მაგალითად, მოდით შევხედოთ ტექნოლოგიას OLAP - გაყიდვების სფეროს ანალიზი.

8. ვიკორისტანის კონდახი OLAP - გაყიდვების სფეროში ანალიზის ტექნოლოგია

მონაცემთა მრავალფეროვანი პრეზენტაციის პროექტირება OLAP -ანალიზი იწყება ვიმირიუვან რუკის ფორმირებით. მაგალითად, გაყიდვების ანალიზის დროს, თქვენ შეგიძლიათ სრულად ნახოთ ბაზრის კიდეები (განვითარებადი, სტაბილური, დიდი და მრავალფეროვანი პარტნიორები, ახალი პარტნიორების გამოჩენის ალბათობა და ა. დადგინდება არხები და ზომები. ისინი პირდაპირ ქმნიან გაყიდვების მდიდრულად გლობალური წარმოდგენის კოორდინატთა ბადეს - მისი სამყაროების სტრუქტურას.

ნებისმიერი ბიზნესის აქტივობის უმეტესი ნაწილი ერთ საათში ხდება, პირველ რიგში, ეს მოდის ანალიზის საათზე და ბიზნესის განვითარების დინამიკის შესახებ ინფორმაციას. დროის ღერძის სწორი ორგანიზება იძლევა მკაფიო კომუნიკაციის საშუალებას კვების ჯაჭვზე. დარეკეთ მთელ საათს პერიოდებად, კვარტალებად და თვეებად დასაყოფად. უახლოეს დღეებში შესაძლებელია კიდევ უფრო მეტი ჩახშობა. დრო-საათის მონაცემების სტრუქტურა ყალიბდება მონაცემთა მოპოვების სიხშირის მიხედვით; ასევე შეგიძლიათ გაითვალისწინოთ ინფორმაციის მიღების პერიოდულობა.

"პროდუქტის ჯგუფების" მრავალფეროვნება დაყოფილია ისე, რომ მაქსიმალურად დივერსიფიცირებული იყოს გაყიდული პროდუქციის სტრუქტურა. ამ შემთხვევაში, მნიშვნელოვანია სრულყოფილი ბალანსის მიღწევა, რათა, ერთის მხრივ, დაინახოთ დახვეწილი დეტალები (ჯგუფების დიდი რაოდენობა შეიძლება იყოს ხელმისაწვდომი შესამოწმებლად), ხოლო მეორეს მხრივ, არ გამოტოვოთ ბაზრის შესაბამისი სეგმენტი.

კატეგორია „კლიენტები“ ასახავს გაყიდვების სტრუქტურას ტერიტორიულ-გეოგრაფიულ საზღვრებზე დაყრდნობით. თითოეულ რეგიონს შეიძლება ჰქონდეს საკუთარი იერარქია, მაგალითად, ამ რეგიონს შეიძლება ჰქონდეს შემდეგი სტრუქტურა: რეგიონები – რეგიონები – ადგილები – კლიენტები.

პროდუქტების საქმიანობის ეფექტურობის გასაანალიზებლად, შექმენით ტენიანობის ტესტი. მაგალითად, შეგიძლიათ იხილოთ ორი თანაბარი იერარქია: განყოფილებები და განყოფილებები, რომლებიც მათ წინ დგას, რომლებიც ჩანს "ნაწილების" ვიმირში.

ფაქტობრივად, კატეგორიები „საათი“, „პროდუქტები“, „ზამოვნიკი“ განაგრძობენ საგნის არეალის განსაზღვრას.

გარდა ამისა, სასარგებლოა ამ სივრცის გონებრივ სფეროებად დაყოფა, საფუძვლად რომ მივიღოთ ის მახასიათებლები, რომლებიც გამოითვლება, მაგალითად, დიაპაზონი ვარტიკულ გამოხატულებაზე. მაშინ ყველა ბიზნესი შეიძლება დაიყოს დაბალ დიაპაზონებად, სადაც ის მუშაობს. ამ შემთხვევაში შეგიძლიათ გამოიყენოთ შემდეგი ინდიკატორები: საქონლის გაყიდვების რაოდენობა, გაყიდული საქონლის რაოდენობა, შემოსავლის ოდენობა, მოთხოვნების რაოდენობა, კლიენტების რაოდენობა, მწარმოებლებისგან შესყიდვების საერთო რაოდენობა.

OLAP – კუბი ანალიზისთვის matime viglyad (ნახ. 2):

სურათი 2.OLAP– კუბი ანალიზისა და გასაყიდად

OLAP თვალსაზრისით, ასეთ სამგანზომილებიან მასივს თავად კუბი ეწოდება. სინამდვილეში, ჩვეულებრივი მათემატიკის მიხედვით, ასეთი მასივი ყოველთვის არ იქნება კუბი: საცნობარო კუბს ექნება ელემენტების ერთნაირი რაოდენობა ყველა სამყაროში, მაგრამ OLAP კუბებს არ ექნებათ ასეთი საზღვარი. OLAP კუბი სულაც არ არის ტრივიალური. ისინი შეიძლება იყოს როგორც ორმაგი, ასევე მდიდარი - ეს დამოკიდებულია დავალებაზე. სერიოზული OLAP პროდუქტები ხელმისაწვდომია დაახლოებით 20 წლის განმავლობაში. მარტივი დესკტოპის პროგრამების მხარდაჭერა 6-ჯერ.

კუბის ყველა ელემენტი არ არის შევსებული: ვინაიდან მესამე კვარტალში არ არის ინფორმაცია პროდუქტი 2-ის კლიენტ 3-ზე გაყიდვების შესახებ, შესაბამისი პერიოდის ღირებულება უბრალოდ არ გამოითვლება.

თუმცა, თავად კუბი არ არის შესაფერისი ანალიზისთვის. თუ ჯერ კიდევ შესაძლებელია სამგანზომილებიანი კუბის ადეკვატურად იდენტიფიცირება და წარმოდგენა, მაშინ ექვსი ან ცხრამეტი წლისმარჯვნივ ნიშნავს გირშას. მაშასადამე, მრავალ სამყაროს კუბიდან შესვლამდე შედგენილია ორიგინალური ორი სამყაროს ცხრილები. ამ ოპერაციას კუბის „გაჭრა“ ეწოდება. ანალიტიკოსი იღებს და "ჭრის" კუბს ნიშნების მიხედვით, თუ რა უნდა ამოთხაროს. ამ გზით ანალიტიკოსი ირჩევს კუბის ორგანზომილებიან მონაკვეთს (ხმას) და მუშაობს მასთან. ვარსკვლავის სტრუქტურა წარმოდგენილია Malunku 3-ის მიერ.

სურათი 3.ანალიტიკური ანგარიშის სტრუქტურა

მოდით დავჭრათ ჩვენი OLAP კუბი და გადავხედოთ გაყიდვების მონაცემებს მესამე კვარტალში, რომელიც ასე გამოიყურება (ნახ. 4).

სურათი 4.მესამე კვარტლის გაყიდვების ანგარიში

თქვენ შეგიძლიათ მოჭრათ კუბი ერთმანეთის ღერძის გასწვრივ და ამოიღოთ გაყიდვების მონაცემები 2 პროდუქტის ჯგუფისთვის ხაზის გასწვრივ (ნახ. 5).

მალიუნოკი 5.კვარტალური განცხადება პროდუქტის გაყიდვების შესახებ 2

ანალოგიურად, თქვენ შეგიძლიათ გააანალიზოთ მონაცემები კლიენტთან 4, კუბის მოჭრა კლიენტის ნიშნის უკან(ნახ. 6)

სურათი 6.შეტყობინება კლიენტისთვის საქონლის მიწოდების შესახებ 4

შეგიძლიათ დაწვრილებით ანგარიში თვეების მიხედვით ან ისაუბროთ კლიენტის სახელზე საქონლის მიწოდებაზე.

კატეგორიები

პოპულარული