Введение в и многомерные базы данных

Типичная ситуация, характерная для практически любой достаточно крупной организации, - наличие множества систем автоматизации для решения разных задач, разрозненное хранение данных и, как следствие, - отсутствие единого взгляда на управленческую информацию. С одной стороны, в информационных системах предприятия имеется вся информация, необходимая для анализа. Но, с другой стороны, анализировать информацию, хранящуюся в различных трансакционных системах, базах данных и электронных таблицах, становится невозможно. Основная причина - различия в форматах данных и разрозненность их хранения. Для того чтобы превратить такие данные в полезную информацию, аналитик должен не только понимать, в каких источниках эти данные находятся, но и знать их структуру и форматы. Кроме того, надо быть готовым к ситуациям, когда одни и те же данные дублируются в разных системах или когда между данными из разных источников имеются логические несоответствия. Ситуация еще более усложняется по мере появления новых систем и модулей, а следовательно - и новых данных.

Технология в системах исследования бизнеса

становятся все более персонализированными и социально-ориентированными Поэтому для бизнес-пользователей — не просто инструмент, а необходимая часть финансовой и управленческой культуры компании, ее конкурентное преимущество. Эксперты прогнозируют технологическую эволюцию в сегменте , делая при этом ставку на ключевые тренды развития всего ИТ-рынка: Хорошо структурированные базы данных — это первое, но не единственное условие успешной работы современного аналитика.

Главный мотив использования — его скорость.

Результатом применения средств OLAP являются с одной стороны Источником данных для таких аналитических систем могут являться базы данных набор каталогов бизнес-терминов, их параметров и методов извлечения.

Длительное время такие понятия как хранилища данных, системы поддержки принятия решений, считались слишком новыми и неапробированными технологиями для применения в банках. Некоторыми рассматривались как просто дорогие игрушки. Однако сегоднешнее развитие информационных технологий говорит совсем о другом. Цель этой статьи — познакомить широкий круг банковских специалистов с инструментами, позволяющими значительно сократить время и средства при выполнении широкого круга задач.

В некоторых случаях без подобных инструментов просто невозможно обойтись. Существование и развитие любой финансовой организации предполагает постоянный анализ собственной деятельности, состояния рынка, а также оценку предпринимаемых решений и их последствий. Информационные системы должны позволять быстро решать подобные задачи в любой момент времени, что сильно осложняется такими факторами как использование разнородных источников данных, неприемлемая продолжительность выполнения запроса, неготовность данных, сложности в работе с ПО, возникающими у конечных пользователей.

Адекватным средством решения подобных задач служат аналитические информационные системы. Основное назначение подобных систем — динамическое представление информации и многомерный анализ агрегированных исторических и текущих данных, анализ тенденций, моделирование и прогнозирование результатов различных действий. Результатом применения средств являются с одной стороны — аналитические отчеты, ориентированные на нужды пользователей различных категорий, с другой — средства анализа данных и быстрого построения отчетов пользователем-непрограммистом с использованием понятий предметной области.

Последний тип источников создается для повышения скорости обработки, автоматизации и стандартизации процессов архивации и накопления данных, управления доступом к информации и т. В этой статье предлагается методика и вариант конкретной реализации решения комплекса банковских задач с помощью средств одной из ведущих компаний на этом рынке — .

Есть два основных подхода к решению этой задачи. Каждый из этих подходов имеет свои плюсы и минусы. Их сравнительный анализ выходит за рамки этой статьи. К сожалению, использование этого набора компонент показало низкую производительность на больших объемах данных.

, Построение корпоративных систем OLAP и Несколько лет назад похожая ситуация произошла и с самими бизнес приложениями. к данным и репортинга позволяют говорить о том, что их применение.

Категории в разрезах, которых будут анализироваться показатели: Как правило это несколько периодов: Категорий может быть несколько, они отличаются для каждого вида бизнеса: Сорт, Модель, Вид упаковки и пр. Иногда применяется название товара или услуги , иногда его код, или артикул. В тех случаях когда ассортимент очень велик, анализ по всем видам товаров может не проводиться, а обобщаться по категориям.

Филиал, Магазин, Дилер, Менеджер по продажам. В некоторых случаях, например в розничной торговле, покупатель обезличен и измерение отсутствует, в других случаях информация о покупателе есть, и она важна для продаж. Это измерение содержит название фирмы-покупателя или множество группировок и характеристик клиентов: Отрасль, Группа предприятий, Владелец и так далее. Благодаря -системе будут доступны следующие стандартные методы анализа: Анализ структуры продаж для выявления важнейших составляющих в интересующем разрезе.

13. Технологии аналитической обработки данных. – технологии. Примеры систем бизнес-анализа.

Качество и время работы в концепции не просто не уступает конкурентам, но и преуспевают даже среди самых именитых систем. Можно так же привести в пример огромное число заказов, где -специалисты после долгих мучений с реализацией тайно или нет пользуются для очищения и загрузки информации, которая в следствии отправляется в хранилище.

Как быть, если нет собственного хранилища в ? Факт того, что система не владеет собственным хранилищем нельзя расценивать как плюс или минус, это нужно просто принять и понять. Далее вопрос стоит только в том, как же устроена данная система и понять как она работает. Я не могу никому навязывать мнение вроде:

Ряд подобных систем разрабатывался именно как OLAP-продукты, Так вот , OLAP успешно применяется для анализа баз данных размером в десятки бизнес-процессы и информационная система организации построена как.

Это только небольшой список решаемых задач. оптимизирован для решения аналитических задач и включает в себя полный набор механизмов, необходимых для решения поставленной задачи: Это то, что обеспечивает создание эффективных прикладных решений в минимальные сроки. , и : — бесплатная версия предназначена только для образовательных целей. Использование данной версии в коммерческих целях запрещено. В ней ограничены возможности интеграции и автоматической обработки.

Поддерживается только 2 источника и приемника данных: и текстовые файлы с разделителями. — версия ориентирована на профессиональный анализ данных и рассчитана на использование в рамках рабочих групп. В этой версии отсутствуют ограничения на количество обрабатываемых записей, поддерживается работа с множеством источников данных, хранилищем данных на базе бесплатной СУБД , пакетное выполнение сценариев, все механизмы обработки и визуализации данных. — версия ориентирована на промышленное корпоративное применение.

В ней реализован весь функционал, имеющийся в версии . Кроме того, в поставку данной версии входят и для удаленной работы с системой, поддержка хранилищ данных на платформах и помимо , поддержка концепции виртуального хранилища данных, реализация сервера и прочие механизмы, необходимые для корпоративного использования аналитической платформы.

-технологии для построения -инструментов анализа

Краткое определение данной методике можно дать следующим образом. Как видно из определения, требования к системе построения отчетности, которую действительно можно называть -системой, достаточно жесткие — за секунды отчеты должны строиться по миллионам записей, столь же быстро раскрываться по интересующим пользователя аналитикам, фильтроваться и перегруппировываться. Мировая практика Если рассмотреть продукты, лидирующие на западных рынках учетных систем, то либо в их составе, либо в качестве отдельных продуктов присутствуют -модули.

Некоторые тенденции применения BI-систем мы решили регламентированная/нерегламентированная отчетность, OLAP, а также.

Уровень — систем Уровень аналитических приложений Транзакционные системы используются для управления текущими операциями, являются источниками первичной информации для дальнейшего анализа. Таким образом транзакционные системы решают часть тактических задач, но не могут быть использованы в стратегическом управлении. Хранилища данных . Хранилища данных стоят на уровень выше после . Являются одним из важнейших элементов — инфраструктуры предприятия.

Отличаются от обычных баз данных и своим назначением и устройством. Так, например, — системы используются для ввода и обновления оперативной информации, а хранилища данных — для извлечения данных, подготовки отчетов, анализа деловых операций с целью выработки принятия решения в организации. Свойства хранилищ данных, : Данные в хранилищах данных сформированы и предоставлены, исходя из предметной области, которую они описывают, а не из приложений, которые они задействуют.

Интегрированность данных из разных источников. Данные при загрузке в хранилище данных избавляются от индивидуальных признаков, используется единый язык кодировки. Данные объединяются таким образом, чтобы отвечать требованиям предприятия в целом, а не отдельному направлению бизнеса.

Информационно-аналитические системы на базе -технологий

Имея столько разрозненных источников информации, часто бывает очень сложно получить ответы на ключевые вопросы деятельности компании и увидеть общую картину. А когда нужная информация все же находится в одной из используемых систем или локальном файле, то она часто оказывается устаревшей или противоречит информации, полученной из другой системы. Данная проблема эффективно решается с помощью информационно-аналитических систем, построенных на базе -техологий другие названия: -системы интегрируют уже существующие системы учёта, предоставляя пользователю инструменты для анализа больших объёмов данных в реальном времени, динамического конструирования отчётов, мониторинга и прогнозирования ключевых бизнес-показателей.

Примером информационно-аналитической системы, построенной на базе -технологий является Интернет-портал многомерного анализа, статистики и отчетности. Как правило, даже небольшие компании используют несколько информационных систем для автоматизации различных сфер деятельности.

Типичные задачи анализа данных, решаемые с помощью OLAP-систем Анализом бизнес-процесса"Продажи" применение OLAP-технологий в.

На российском рынке -решений для"1С" представлены продукты, различные по функциональности и по бюджету. Как подобрать -решение, которое оптимально подойдет для реализации поставленных задач? На что стоит обратить внимание? архитектурной точки зрения наиболее распространенным подходом является разделение данных между двумя базами: Фактически -база обычно строится по специальной архитектуре и содержит предварительно просчитанные агрегатные данные, что и обеспечивает высокую скорость выполнения запросов.

Вполне нормальной является практика, когда в присутствуют данные"на вчера". Различные базы могут использовать для своего анализа одни и те же аналитические программы. Это связано с тем, что любая -база универсальным образом описывается как набор некоторых аналитик и таблиц фактов, представляемых в виде многомерных кубов, осями которых являются значения аналитик, а агрегируемыми значениями — числовые значения количеств, сумм и т.

Аналитические программы для анализа называются" -клиентами". Работа с такой таблицей для пользователя происходит обычным образом, однако все вычисления для отображения делает аналитический сервер. для платформы"1С: Предприятие""1С" изначально задумывалась как несложная настраиваемая учетная система для мелкого бизнеса, что во многом определило архитектуру ее построения как системы, совмещающей в себе функции фиксации бизнес-операций и генерации отчетности. Со временем рост учетных баз и расширение круга задач привели к тому, что элементы -подхода были встроены в платформу"1С: С точки зрения хранения данных, таким элементом являются регистры оперативного учета, накапливающие итоги по оборотам и хранящие промежуточные точки остатков.

Разработка аналитических систем ( )

Применение -кубов в практике управления крупных компаний Возможно, уже прошло то время, когда вычислительные ресурсы корпорации тратились только на регистрацию информации и бухгалтерскую отчетность. Оснастить фирму информативными показателями работы и контролировать их расчет и полученные значения — труд бизнес-аналитика. Прямо здесь нужно сделать еще одно замечание.

Специалист же — это, по сути, прикладной математик, высококлассный специалист, ставящий на вооружение фирмы современные математические методы то, что называлось — методы исследования операций.

Примеры систем бизнес-анализа. Оперативность обработки достигается за счет применения мощной многопроцессорной техники.

ТЕРН Построение корпоративных систем и репортинга с использованием продуктов фирмы Сегодняшняя ситуация с пониманием того, зачем нужны неспециализированные универсальные средства аналитического доступа к данным и репортинга достигла той стадии, которая была лет 10 - 15 назад на рынке СУБД. В тот момент в основном сложилось общее представление о том, какая функциональность требуется от серверов баз данных, чтобы удовлетворить общие потребности в хранении данных и создать такие, не специализированные на какой-то одной области знаний СУБД.

Тогда, появление хороших систем СУБД дало возможность не разрабатывать систему хранения информации каждый раз заново в каждой компании, а использовать уже готовую СУБД какого-либо производителя. Специалисты отделов смогли сосредоточиться непосредственно на разработке бизнес приложений, решающих их конкретные задачи. Несколько лет назад похожая ситуация произошла и с самими бизнес приложениями. Стало более выгодно кастомизировать и использовать готовые прикладные пакеты автоматизации бизнеса, чем разрабатывать их"с нуля".

В настоящий момент уже четко сложилось понимание общего круга задач, возникающих при организации аналитического доступа к данным, накопленным в информационных системах. Остановимся на некоторых из них. Первое и главное - доступ к данным должен происходить на языке пользователя, который в большинстве случаев не владеет языками программирования. Можно разработать множество специализированных приложений, каждое из которых будет отвечать на какой-то один тип запросов.

Применение -технологий для учетных систем на платформе 1С

Сейчас на сайте 0 пользователей и 39 гостей. Рынок программных -продуктов постоянно расширяется. Следует отметить, что в соответствии с современными взглядами на создание информационных систем -системы должны базироваться на специальной базе данных — ХД. В реализуется сложный интеллектуальный анализ данных. Возможность использования хорошо зарекомендовавших себя методов математической статистики, нейронных сетей, машинного обучения, визуализации данных, индукции правил, нечеткой логики, генетических алгоритмов и др.

Архитектура. Средства бизнес-анализа. Внешние данные. OLAP-. куб. Витрины данных. ETL Сферы применения. Что произошло Абстрагирование бизнес-данных от систем для работы с ними. Практические задачи.

Тем не менее тот факт, что эта тема вновь поднимается, надеюсь, будет одобрен большинством читателей, т. Данные в хранилище попадают из оперативных систем -систем , которые предназначены для автоматизации бизнес-процессов. Кроме того, хранилище может пополняться за счет внешних источников, например статистических отчетов.

Но даже если на предприятии все данные хранятся на центральном сервере БД что бывает крайне редко , аналитик почти наверняка не разберется в их сложных, подчас запутанных структурах. Есть и еще одна причина, оправдывающая появление отдельного хранилища — сложные аналитические запросы к оперативной информации тормозят текущую работу компании, надолго блокируя таблицы и захватывая ресурсы сервера. На мой взгляд, под хранилищем можно понимать не обязательно гигантское скопление данных — главное, чтобы оно было удобно для анализа.

Вообще говоря, для маленьких хранилищ предназначается отдельный термин — киоски данных , но в нашей российской практике его не часто услышишь. — удобный инструмент анализа Централизация и удобное структурирование — это далеко не все, что нужно аналитику.

SECON"2015."Многомерный мир: обзор технологий OLAP и BI", Михаил Богданов