Головна

OLAP-системи оперативної аналітичної обробки даних

  1.  A) Перший ряд бази даних містить неповторювані імена полів.
  2.  A) можна змінити тип діаграми, ряд даних, параметри діаграми і т. Д.
  3.  A) працює з усіма перерахованими форматами даних
  4.  I. Первинна обробка статистичних даних
  5.  III. Порядок формування даних Звіту
  6.  Unified Data Manager - Регістри даних

Оперативний аналіз стану ринку товарів і послуг, своєчасне прийняття економічно обґрунтованих рішень є гарантією успіху діяльності будь-якого підприємства. Основною вимогою, що пред'являються до ІС, орієнтованої на аналіз даних, є своєчасне забезпечення аналітика всією інформацією, необхідної для прийняття рішення. При аналізі великих обсягів інформації виникає проблема пошуку і подання необхідних даних у вигляді, зручному для аналізу, т. К. Централізація і зручне структурування - це далеко не все, що потрібно аналітику. Адже йому ще потрібно інструмент для перегляду, візуалізації інформації.

OLAP (On-Line Analytical Processing) - це клас додатків і технологій, призначених для оперативної аналітичної обробки багатовимірних даних (збір, зберігання, аналіз) для аналізу діяльності корпорації і прогнозування майбутнього стану з метою підтримки прийняття управлінських рішень. Технологія OLAP застосовується, щоб спростити роботу з багатоцільовими накопиченими даними про діяльність корпорації в минулому і не загрузнути в їх великому обсязі, а також перетворити набір кількісних показників у якісні, дозволяє аналітикам, менеджерам і керуючим сформувати своє власне бачення даних, використовуючи швидкий, однаковий, оперативний доступ до різноманітних форм подання інформації. Такі форми, отримані на підставі первинних даних, дозволяють користувачеві сформувати повноцінне уявлення про діяльність підприємства.

Функціональність OLAP, як систем реалізують інтелектуальний аналіз даних, полягає в динамічному багатовимірному аналізі консолідованих даних підприємства, направленому на підтримку наступних аналітичних і навігаційних видів діяльності користувача:

- Обчислення і моделювання, застосовані до вимірювань і / або їх конкретних елементів, які використовують інформацію про ієрархіях;

- Аналіз тимчасових тенденцій і взаємозалежностей показників (аналіз трендів), облік яких допомагає підвищити якість прийнятих оперативних і стратегічних рішень;

- Формування зрізів багатовимірного представлення для перегляду на екрані;

- Перехід до більш глибоких рівнях деталізації;

- Доступ до вихідних даних;

- «Обертання» багатовимірних уявлень: переміщення вимірювань з метою формування різних форм представлення даних на екрані комп'ютера

OLAP-технологія є альтернативою традиційним методам аналізу даних, заснованим на різних системах реалізації SQL-запитів до реляційної БД. OLAP-системи відіграють найважливішу роль в аналізі і плануванні діяльності великих підприємств і є одним з напрямків розвитку ІТ. В основу кладуться вимоги людей приймають рішення до наданої інформації, яка склалася індивідуальні особливості ведення справ і прийнятий механізм прийняття рішення. З точки зору користувача основна відмінність OLAP-системи від ХД полягає: в предметної структурованості інформації (саме предметної, а не технічною). Працюючи з OLAP-додатком, користувач застосовує звичні категорії і показники - види матеріалів і готової продукції, регіони продажів, обсяг реалізації, собівартість, прибуток і т. П. А для того щоб сформувати будь-який, навіть досить складний запит, користувачеві не доведеться вивчати SQL . При цьому відповідь на запит буде отриманий протягом всього декількох секунд. Крім того, працюючи з OLAP-системою, економіст може користуватися такими звичними для себе інструментами, як електронні таблиці або спеціальні засоби побудови звітів.

Розробка рішень по управлінню підприємством потрапляє в розряд областей найбільш складно подаються автоматизації. Однак сьогодні є можливість надати допомогу керівнику в розробці рішень і, найголовніше, значно прискорити сам процес розробки рішень, їх відбору та прийняття. Фактично, керівники різних рангів отримують принципово новий інструмент для більш ефективного прийняття управлінських рішень і, найголовніше, значно прискорити сам процес розробки рішень, їх відбору та прийняття.

На сьогоднішній момент проблему розуміння та встановлення взаємозв'язків між агрегованими даними найкращим чином вирішують продукти, що використовують багатовимірний оперативний аналіз даних OLAP. Корпоративна аналітична система, побудована на основі OLAP-технології, дозволяє різним категоріям користувачів компанії в реальному масштабі часу працювати з узагальненої аналітичної інформацією і ефективно орієнтуватися у великих обсягах даних. OLAP-модулі рідко взаємодіють з іншими системами автоматизації, адже БД останніх часто мають досить своєрідний вид і набір спеціальних показників.

Головна особливість аналітичних БД (OLAP) - це можливість формування нерегламентованих запитів до аналітичної БД. Завантаження даних в систему проводиться з оперативної БД підприємства. Корпоративна аналітична система може складатися з декількох модулів, кожен з яких обробляє кілька інформаційних масивів, необхідних для проведення всебічного аналізу відповідного аспекту діяльності підприємства. Інформаційна модель, на основі якої розроблена інформаційна система, в повному обсязі описує всі аспекти предметної області і забезпечує наочність і простоту доступу до необхідних для аналізу даних.

Зовнішнє відображення інформації в системі реалізовано у вигляді електронної таблиці або графіка з використанням механізму двовимірних перерізів куба багатовимірної БД. Перетин визначається користувачем шляхом вибору двох незалежних розмірностей (ребер куба), значення яких будуть представлені в рядках і стовпцях електронної таблиці, і фіксації значень всіх інших розмірностей інформаційної моделі. Інтерфейс пропонованої системи є кілька екранних форм, кожна з яких включає в себе електронну таблицю або графік.

OLAP (On-Line Analytical Processing) - це не окремо взятий програмний продукт, не мова програмування і навіть не конкретна технологія, це сукупність концепцій, принципів і вимог, що лежать в основі програмних продуктів, що полегшують аналітикам доступ до даних. Термін OLAP дуже популярний в даний час і OLAP-системою часто, але не зовсім вірно, називають будь-яку DSS-систему, засновану на концепції ХД і забезпечують мале час виконання (On-Line) аналітичних запитів, не залежно від того, чи використовується багатовимірний аналіз даних.

Застосування OLAP - систем.На даний час розроблено досить багато аналітичних систем, сконструйованих з використанням OLAP-технології (Нурегіоn OLAP, Elite OLAP, Oracle Express і багато інших). Ринок програмних OLAP-продуктів постійно розширюється. Сучасні системи оперативної аналітичної обробки дають користувачам можливість вирішувати ключові завдання управління бізнесом-процесом, зокрема прикладні програми Нурегіоn OLAP дозволяють виконувати аналіз прибутковості; аналіз напрямків розвитку продукції; аналіз продажу; аналіз становища на ринку; аналіз асортименту продуктів; аналіз ризику; аналіз конкурентоспроможності; складання звітів з продуктивності; моделювання сценарію; аналіз бюджету і прогнозів і т. п.

Слід зазначити, що відповідно до сучасних поглядів на створення інформаційних систем OLAP-системи повинні базуватися на спеціальній базі даних - ХД.

В OLAP реалізується складний інтелектуальний аналіз даних. Можливість використання добре зарекомендували себе методів математичної статистики, нейронних мереж, машинного навчання, візуалізації даних, індукції правил, нечіткої логіки, генетичних алгоритмів і ін. Для вирішення завдань подібного роду відкрило нові можливості перед аналітиками, дослідниками, а також тими, хто приймає рішення - менеджерами та керівниками компаній. Складність і різноманітність методів обробки даних вимагають створення спеціалізованих засобів кінцевого користувача для вирішення типових задач аналізу інформації в конкретних областях. Оскільки ці кошти використовуються в складі складних багатофункціональних систем підтримки прийняття рішень, вони повинні легко інтегруватися в подібні системи. Іншими словами, вся ця складна математика дбайливо прихована від кінцевого користувача дружнім інтерфейсом.

В OLAP-системах основна увага приділена гнучкості доступу і маніпулювання інформацією. На сьогоднішній день більшість розробок в цій області відноситься до фінансової сфери, хоча можливе застосування таких систем в різних областях діяльності людини.

Одним з перших користувачів технології інтелектуального аналізу даних стало федеральний уряд США. Воно застосовує з 1996 року спеціалізоване програмне забезпечення, для виявлення випадків ухилення від сплати податків і для обробки матеріалів перехоплення інформаційного обміну інших держав.

За оцінками фахівців, дуже перспективно застосування подібних систем і для вирішення завдань захисту інформації. Наприклад, аналіз достовірності електронних платежів, виявлення випадків невиправданої «активності» легальних користувачів в мережі до вчинення ними порушень, аналіз дієвості прийнятої політики безпеки і т. Д.

OLAP на відміну від інших способів автоматизації бізнес-діяльності дає можливість отримати користувачеві «на виході" не готове чітко структуроване рішення, що видається після включення раніше налаштованого майстри обробки форм, а своєрідний матеріал для творчої оцінки існуючої ситуації. Тому сфера застосування OLAP-аналізу зазвичай обмежується менеджерським складом підприємств різних розмірів, з яким доводиться часто займатися тактичними і стратегічними завданнями на зразок аналізу ключових показників діяльності та сценаріїв розвитку, маркетингових та фінансово-економічним аналізом груп товарів або послуг, а також довгостроковим прогнозуванням роботи підприємства або його підрозділів.

Для цього користувач OLAP-систем отримує в руки потужний і головне дуже гнучкий інструмент створення різних звітів по вибраним ним же розрізах і напрямками. При цьому методики OLAP куди досконаліше звичних електронних таблиць, адже крім простих функцій створення таблиць, графіків і діаграм, OLAP-системи дають можливість отримати узагальнені дані по самостійно обраним критеріям, моментально поглибиться в деталі обраних напрямків, відфільтрувати, сортувати або відкинути непотрібні цифри або показники .

Наприклад, якщо менеджеру продажів компанії потрібно отримати сезонні зведення динаміки продажів обраної категорії товарів, система запропонує йому всілякі дані про продажі за місяць, квартал, рік, а також знайде і проаналізує їх залежність від зазначених факторів, скажімо, часу проведення маркетингових акцій.

Крім того, базуючись на одній лише статистикою продажів, OLAP-система може виявити ефективність роботи різних підрозділів компанії, в тому числі і в розрізі географічної ієрархії їх взаємодії. При цьому параметри, що характеризують успішність підрозділів, вибираються менеджером самостійно і в ряді випадків можуть стати інструментом мотивації успішного персоналу.

Найбільш важливі сфери застосування OLAP-технологій:

- Продажі. Ключове питання відділу збуту будь-якого підприємства: «Яка кількість виробів продано?», «На яку суму реалізовано?» Розширюються в міру ускладнення бізнесу і накопичення історичних даних до деякого безлічі факторів, або розрізів: регіон поставок,. в минулому місяці, кварталі, в порівнянні з нинішнім ,. через канал збуту А, в порівнянні з каналом Б і т. д. Відповіді на подібні питання необхідні для прийняття управлінських рішень: про зміну асортименту, цін, закриття і відкриття філій, розірвання та підписання договорів з дилерами, проведення або припинення рекламних кампаній і т . д.

- Закупівлі. Завдання назад протилежна аналізу продажів. Багато підприємств закуповують комплектуючі та матеріали у постачальників. Торговельні підприємства закуповують товари для перепродажу. Можливих завдань при аналізі закупівель безліч, від планування грошових коштів на основі минулого досвіду, до контролю розмірів поставок різних постачальників.

- Маркетинг. Під маркетинговим аналізом мається на увазі тільки область аналізу покупців або клієнтів-споживачів послуг. Наприклад, для роздрібної торгівлі завданням аналізу є правильне позиціонування товару, виявлення груп покупців для цільової реклами, оптимізація асортименту. Наприклад, якщо з'ясовується, що телефонами темно-сірого кольору вартістю понад $ 500 користуються виключно чоловіки старше 25 років, то варто зобразити в рекламі таких телефонів замість дівчат одного успішного бізнесмена. Це дуже грубий приклад, але відомо, що маркетинговий аналіз знаходиться на межі між складну науку і малооб'яснімие мистецтвом. Тому завдання OLAP в даному випадку - дати користувачеві інструмент швидкого отримання відповідей на питання, інтуїтивно виникають по ходу аналізу даних.

- Рух грошових коштів. Аналізувалися грошові обороти безготівкових і готівкових коштів в розрізі бізнес-операцій, контрагентів, валют і часу з метою оптимізації потоків, забезпечення ліквідності, і т. Д. Склад вимірів сильно залежить від особливостей бізнесу, галузі і т. Д.

- Бюджет. Одна з найбільш перспективних областей застосування OLAP-технологій - жодна сучасна система бюджетування не рахується завершеною без наявності в її складі OLAP-інструментарію для аналізу бюджету. Більшість бюджетних звітів легко будуються на основі OLAP-систем. При цьому звіти відповідають на дуже широку гаму питань: аналіз структури витрат і доходів, порівняння витрат за певними статтями у різних підрозділів, аналіз динаміки і тенденцій витрат на певні статті, аналіз собівартості і прибутку.

- Фінансова звітність. Технологічно побудована система звітності є ні що інше, як набір іменованих показників зі значеннями на дату, які потрібно згрупувати та підсумувати в різних розрізах для отримання конкретних звітів. Коли це так, то відображення і друк звітів найбільш просто і дешево реалізуються в OLAP-системах. Деякі країни вже перейшли на таку технологію збору даних. У деяких вітчизняних контролюючих органах існують плани переходу від ГОСТ-івських стандартів звітів з багатоповерховими шапками і алгоритмами типу «Разом, виключаючи рядок 234 і включає рядок 598 зі звіту №987» до системи до збору показників і випуску звітів по OLAP-технології.

- Результати соціологічних опитувань. Можливо, що в цій галузі існують тонкі нюанси, які слід знати при вирішенні конкретних завдань, але в першому наближенні здається, що OLAP виключно добре підходить для представлення та аналізу результатів соціологічних опитувань.

- Об'єми виробництва. Це ще один приклад статистичного аналізу. Таким чином, можна аналізувати обсяги вирощеної картоплі, виплавленої сталі, звареної пива та ін.

- Споживання витратних матеріалів. Наприклад, є завод, що складається з десятків цехів, в яких витрачаються охолоджуючі, промивні рідини, масла, ганчір'я, наждачний папір - сотні найменувань витратних матеріалів. Для точного планування, оптимізації витрат потрібен ретельний аналіз фактичного споживання витратних матеріалів.

- Заробітня плата. Аналіз витрат на зарплату, порівняння витрат за спеціальностями, філіям, людям, динаміка фонду ЗП.

- Плинність кадрів на підприємстві. Аналіз плинності кадрів у відділі, цеху, філії по підприємству в цілому в розрізі професій, рівня освіти, статі, віку, часу.

- Пасажирські перевезення. Аналіз кількості проданих квитків і сум в розрізі сезонів, напрямів, видів вагонів (класів), типів поїздів (літаків).

- Вантажні перевезення. Аналіз обсягів перевезень, плати в розрізі сезонів, напрямів, видів вагонів, вантажів, вантажовідправників, вантажоодержувачів, станцій відправлення, станцій отримання.

- Простої транспорту (вагонів, літаків, пароплавів, вантажівок). Аналіз часу простою (отриманих штрафів) у розрізі причин (ремонт, відмова від навантаження-розвантаження), клієнтів, виконавців, залізничних станцій (вокзалів, гаражів, аеропортів), типів вантажів.

- Захворюваність персоналу (учнів, трудящих). Вимірювання - категорії співробітників (громадян), регіон, відділ, професія, вік, дата. Факт - кількість днів в році, протягом яких люди були не-працездатні.

- Вибір нерухомості (офісів, складів, квартир). Вимірювання - звичайні для цього ринку: Місто, Район, Кількість кімнат, Відстань до метро, ??Поверх, Тип будинку, Дата і т. Д. Фактів три - середня ціна, максимальна ціна, мінімальна ціна. Маніпулюючи вимірами, покупець може визначитися зі своїми можливостями, а продавець проаналізувати залежності цін, динаміку цін і призначити правильну ціну.

- Врожайність агрокультур. Вимірювання - Сорт, Регіон, Грунт, Добриво, Середня температура повітря, рівень опадів, Рік, інші чинники, що впливають на врожайність. Факт - кількість центнерів з гектара. Аналіз дозволить виявити кращі сорти для даного регіону, кращі добрива для даної грунту та інші залежності.

 



 Аналітичні ІС репортінгу, OLTP, Data Mining |  DSS - системи підтримки прийняття рішень - СППР

 ВСТУП |  Інформація та інформатизація суспільства |  Ринок інформаційних ресурсів, продуктів і послуг |  Поняття інформаційної системи |  Етапи розвитку ІС |  структура ІС |  Принципи та методи створення ІС |  Класифікація ІС |  Інформаційні системи управління |  ІС організаційного управління |

© um.co.ua - учбові матеріали та реферати