.



   

 Каталог

Корпоративные порталы
Информационные порталы
Экспертные порталы
Порталы приложений
Порталы совместной работы
Порталы управления знаниями
Порталы интеграции корпоративных систем

Методологии
Системы поддержки принятия решений (Decision Support Systems — DSS)
Data Warehouse - хранилища данных
Data Mart - Витрины данных
OLAP (On-Line Analytical Processing) - интерактивная аналитическая обработка
Business Intelligence (BI) - бизнес-интеллект
Интеллектуальный анализ данных (Data Mining)
Управление знаниями (Knowledge Management)

Корпоративные сети
Экстранет (Extranet , Экстрасеть)
Защита корпоративных сетей
Интернет (Internet)
Интранет (Intranet)

О проекте

             

Портал о Корпоративных порталах
Консалтинг, создание, внедрение и поддержка

УслугиЭнциклопедияСтатьиРесурсыИсторияНовости
Главная > Энциклопедия > Методологии > OLAP (On-Line Analytical Processing) - интерактивная аналитическая обработка
В З И К М О С Х Э     E H I O S     Все  

OLAP - Оперативная аналитическая обработка (данных)

Окружающий нас мир многомерен, причем это не только стандартные пространство  и время, но и нескончаемое множество других измерений, причем для конкретного предмета или явления существует свое конкретное множество измерений, и оно может расширяться по мере изучения этого предмета.
Возьмем простейший пример. Компания получила годовую выручку $1.000.000. Пока это только одна цифра, важная, но не несущая сколь ни будь существенной информации для целей анализа и дальнейшего развития бизнеса. Какая же информация, точнее детализация этой полученной выручки, может иметь интерес?  Чаще всего это:
  • Распределение выручки по группам продуктов (подгруппам, конкретным продуктам).
  • Распределение выручки по категориям продуктов (интеллектуальные продукты с высокой добавленной стоимостью, новые продукты, и т.д.).
  • Распределение выручки по структурным подразделениям компании (верхнего и нижних уровней иерархии).
  • Распределение выручки по времени (кварталы, месяцы, предпраздничные и послепраздничные дни и т.д.).
  • Распределение выручки по потребителям (розничные, оптовые, конкретные компании).
  • Распределение выручки по проводимым маркетинговым мероприятиям.
  • И так далее.
Даже из этого простейшего примера можно сделать два вывода:
  • Вся информация должна хранится в многомерных массивах данных (многомерных кубах).
  • Измерения этих кубов должны иметь иерархическую структуру с возможностью агрегации.
 
Все эти вопросы (и значительно более сложные) и решает OLAP (On-Line Analytical Processing) технология. Сразу отметим, что ни устоявшегося русского перевода, ни устоявшегося определения для этой технологии не известно. Наиболее часто используют термин «Оперативная аналитическая обработка (данных)», а также «Многомерный анализ данных», и другие.

Интуитивно можно сказать, что это технология, позволяющая получать информацию о предмете в различных его аспектах (измерениях), пересечениях измерений, проявлять скрытые за массой цифр закономерности.
Термин OLAP (On-Line Analytical Processing) впервые был введен в 1993 году в статье доктора Е.Ф. Кодда, его супруги С.Б. Кодд и их компаньона С.Т. Солли (Codd E. F., Codd S. B., Salley C. T. Providing OLAP (On-Line Analytical Processing) to User-Analysts: An IT Mandate. В этой статье были сформулированы12 правил OLAP:
  1. Многомерное концептуальное представление данных
    Базы данных OLAP поддерживают многомерное представление данных, предусматривающее классические операции разбиения ("slice and dice") и вращения (pivoting and rotation) концептуального куба данных.
  2. Прозрачность
    Пользователям для работы не нужно знать, что они пользуются OLAP.
  3. Доступность
    Используемые инструменты должны обеспечивать наиболее подходящий источник данных для формирования ответа на конкретный запрос и выполнения любых преобразований.
  4. Устойчивая производительность отчетов
    Системные модели должны быть достаточно мощными, чтобы справляться со всеми изменениями модели.
  5. Архитектура клиент-сервер
    Средства OLAP должны быть в состоянии работать в клиент-серверной среде.
  6. Равноправие измерений
  7. Обслуживание динамической распределенной матрицы
    Обеспечение оптимальной обработки больших многомерных моделей с разреженным заполнением.
  8. Поддержка многопользовательского режима
    Средства OLAP должны поддерживать и действительно поощрять работу в группах и обмен идеями и результатами анализа между пользователями.
  9. Неограниченная поддержка кроссмерных операций. Неограниченные операции между измерениями.
  10. Интуитивное управление данными
    Данные, предоставляемые пользователю-аналитику, должны в любой момент времени содержать всю информацию, необходимую для эффективной работы.
  11. Гибкое формирование отчетов
    Пользователь должен иметь возможность извлекать любое представление необходимых ему данных и формировать их в любом необходимом ему виде.
  12. Неограниченное количество измерений и уровней агрегации. Поддержка любого необходимого множества измерений, причем каждое из измерений должно допускать практически неограниченное количество определенных пользователем уровней агрегации.

Затем, в 1995г. к этим правилам были добавлены еще шесть:
  • Пакетное извлечение против интерпретации (Новое). Это правило требует, чтобы продукт в равной степени эффективно обеспечивал доступ как к собственному хранилищу данных, так и к внешним данным.
  • Модели анализа OLAP. Поддержка всех четырех моделей анализа (Категориальной, Толковательной, Умозрительной и Стереотипной).
  • Обработка ненормализованных данных. Оно указывает на нобходимость интеграции между OLAP-машиной и ненормализованными источниками данных.
  • Сохранение результатов OLAP: хранение их отдельно от исходных данных.
  • Исключение отсутствующих значений
  • Обработка отсутствующих значений. Все отсутствующие значения будут игнорироваться OLAP анализатором без учета их источника.

Все эти 18 правил были сгруппированы в четыре группы:

 1. Основные особенности
  • Многомерное концептуальное представление данных (1).
  • Интуитивное манипулирование данными (10).
  • Доступность (3).
  • Пакетное извлечение против интерпретации (Новое).
  • Модели анализа OLAP (Новое).
  • Архитектура "клиент-сервер" (5).
  • Прозрачность (2).
  • Поддержка многопользовательского режима (8).
 2. Специальные особенности
  • Обработка ненормализованных данных (Новое).
  • Сохранение результатов OLAP: хранение их отдельно от исходных данных (Новое).
  • Исключение отсутствующих значений (Новое).
  • Обработка отсутствующих значений (Новое).

 3. Особенности представления отчетов
  • Гибкость формирования отчетов (11)
  • Устойчивая производительность отчетов (4)
  • Автоматическая настройка физического уровня (Обслуживание динамической распределенной матрицы -7).
 4. Управление измерениями 
  • Равноправие измерений (6).
  • Неограниченное число измерений и уровней агрегации (12).
  • Неограниченная поддержка кроссмерных операций (9).
Необходимо отметить, что новые правила и группировка всех правил по четырем группам известна в меньшей степени, чем первые 12 правил.

OLAP –это мощный инструмент бизнес-аналитика. Однако это не инструмент, требующий специальной подготовки, а, скорее, интерактивный генератор отчетов, не требующий программирования.

OLAP –это инструмент, рассчитанный, в первую очередь, на анализ процессов во всех их измерениях. Ограничение OLAP - это четкое понимание того, что вы хотите получить, OLAP это, прежде всего инструмент извлечения информации из хранимых многомерных данных. Если же Вы не имеете такого четкого понимания, необходимо использовать другие технологии, например, интеллектуальный анализ данных - ИАД (Data Mining), позволяющий выявлять новые неизвестные ранее взаимосвязи данных и вытекающую из них информацию.


28.04.2007

Кроме этой статьи Вы можете посмотреть по тематеке текущего раздела:
8 статей в разделе "Статьи".
2 статей в разделе "История".
__________________
Версия для печати




Добавить отзыв, комментарий или вопрос по теме статьи

Имя  
Текст    
На странице CorpSys.ru/Consultation/ Вы можете получить бесплатную консультацию по данным вопросам


 
 

        Поиск

   
        Расширенный поиск

Статьи

Оперативная аналитическая обработка данных: концепции и технологии

Основы OLAP

OLAP - чудесное превращение данных в информацию

Ядро OLAP системы. Часть 3 -- построение срезов куба

Ядро OLAP системы. Часть 2 -- внутри гиперкуба

Ядро OLAP системы. Часть 1 -- принципы построения

Применение OLAP технологий при извлечении данных

Что следует понимать под термином OLAP?

История

Истоки сегодняшних продуктов OLAP

История OLAP (On-Line Analytical Processing)

Ресурсы

OLAP: Панацея для систем управления информацией?

Мобильный OLAP

Оперативная аналитическая обработка данных OLAP. Интеллектуальные информационные системы.

OLAP. Часть 1. Старо как мир компьютерный

OLAP что в имени твоем?

Клад, который лежит под ногами

CorPortal.ru Все права защищены. Инспро

Рейтинг@Mail.ru
!