OLAP
Хранение данных в OLAP системах
Данные появляются вне аналитической системы и имеют самую разную форму и представление. А для оперативной обработки структура данных должна быть оптимизирована под ее особые требования. Решение этой проблемы — специальные хранилища, где данные заранее импортированы из различных источников, а затем очищены, преобразованы в нужный формат и упорядочены по заданному принципу — в многомерные или классические реляционные базы данных.
Многомерные хранилища (MOLAP)
Такая система называется MOLAP. Для хранения строится OLAP-куб — многомерный массив данных, упорядоченный по измерениям или категориям. С помощью последних создаются информативные сводные таблицы. В центре куба расположена двумерная таблица фактов, которые характеризуют взаимодействие элементов из разных измерений. MOLAP — cамый быстрый вид аналитических систем: сервер напрямую извлекает из куба меры, которые соответствуют поступающим запросам.
Однако такая база данных может очень сильно разрастаться и занимать значительный объем диска и оперативной памяти, что повышает нагрузку на всю систему. MOLAP обычно поддерживает однопользовательский режим записи и многопользовательский режим чтения.
Реляционные хранилища (ROLAP)
Такая система называется ROLAP. Простое хранилище: данные нормализованы по множеству взаимосвязанных таблиц. Технология позволяет интегрировать систему OLAP с уже используемой, например, учетной системой. Недостаток системы ROLAP заключается в ее медлительности — ведь структура данных в хранилище не оптимизирована для OLAP. Система *ROLAP гораздо лучше масштабируется и способна анализировать обширные и подробные данные.
Гибридные решения
Самая распространенная система OLAP — HOLAP. Объединяет возможности MOLAP и ROLAP: основные подробные данные находятся в реляционной базе данных, а множество предварительно рассчитанных мер — в кубе. Система обеспечивает самые оптимальные и эффективные решения.
Требования к OLAP-системам
Вместе с понятием аналитической системы OLAP Эдгар Кодд предложил 12 критериев, по которым система признается таковой. Однако, по мнению некоторых специалистов, его подход оказался недостаточно конкретизированным, поэтому через некоторое время были предложены новые критерии, суть которых раскрывает аббревиатура FASMI — Fast Analysis of Shared Multidimensional Information, то есть быстрый анализ доступной многомерной информации. К аналитическим системам OLAP выдвигается пять основных требований:
Скорость реакции (Fast) — реакция системы должна быть быстрой: время между запросом и откликом не должно превышать пяти секунд. Это важно для оперативного представления информации в системах поддержки принятия решений, чтобы полученный результат строго соответствовал текущей ситуации.
Аналитические возможности (Analysis) — система должна выполнять любой логический, численный или статистический анализ, требуемый в рамках выполняемых задач, а также представлять и сохранять его результаты в доступном и наглядном виде.
Доступность данных (Shared) — данные в системе должны быть доступны множеству пользователей, но только в необходимом им объеме, который определяется механизмами разграничения прав или ролей.
Многомерность представления (Multidimensional) — данные должны быть представлены в многомерных иерархических структурах. Причем это должно отражаться не в физической структуре хранилища, а в логике пользовательских запросов. Это главное требование к системам OLAP.
Релевантная информация (Information) — система должна работать с нужными данными независимо от их расположения и объема. При этом наличие посторонних нерелевантных приложению данных может негативно сказаться на быстродействии и эффективности всей системы.
Преимущества технологии OLAP
Прямой доступ к данным — пользователь может извлечь и просмотреть любые существующие в базе данные без фильтрации и преобразования.
Все данные в одном месте — OLAP позволяет реализовать общую платформу для поддержания всех аналитических процессов предприятия.
Неизменность данных — огромные массивы данных в OLAP обработаны заранее и хранятся в неизменных специализированных архивах, что значительно ускоряет их комплексный анализ.
Универсальность — OLAP-системы отличаются особой гибкостью: конечные пользователи могут извлекать произвольные данные, формировать любые отчеты и выполнять самые разные аналитические операции.
Быстрая детализация итоговых данных — иерархическая многомерная структура хранения позволяет оперативно представлять результат анализа данных с нужной степенью детализации.
Высокая скорость формирования отчетов — все данные рассчитаны заранее, поэтому при составлении отчета нужно дождаться только вывода результатов в заданном виде.
Возможность выявления скрытых зависимостей — многомерность данных помогает обнаружить неочевидное влияние одних производственных процессов на другие.
Last updated
Was this helpful?