VII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2015

Введение

OLAP - это не отдельно взятый программный продукт, не язык программирования и даже не конкретная технология. Если постараться охватить OLAP во всех его проявлениях, то это совокупность концепций, принципов и требований, лежащих в основе программных продуктов, облегчающих аналитикам доступ к данным.

Для начала мы выясним, зачем аналитикам надо как-то специально облегчать

доступ к данным. Дело в том, что аналитики - это особые потребители

корпоративной информации. Задача аналитика - находить закономерности в

больших массивах данных. Поэтому аналитик не будет обращать внимания на отдельно взятый факт, что в четверг четвертого числа контрагенту Чернову была продана партия черных чернил - ему нужна информация о сотнях и тысячах подобных событий. Одиночные факты в базе данных могут заинтересовать, к примеру, бухгалтера или начальника отдела продаж, в компетенции которого находится сделка. Аналитику одной записи мало - ему, к примеру, могут понадобиться все сделки данного филиала или представительства за месяц, год. Заодно аналитик отбрасывает ненужные ему подробности вроде ИНН покупателя, его точного адреса и номера телефона, индекса контракта и тому подобного. В то же время данные, которые требуются аналитику для работы, обязательно содержат числовые значения - это обусловлено самой сущностью его деятельности.

Централизация и удобное структурирование - это далеко не все, что нужно

аналитику. Ему ведь еще требуется инструмент для просмотра, визуализации

информации. Традиционные отчеты, даже построенные на основе единого

хранилища, лишены одного - гибкости. Их нельзя “покрутить”, “развернуть” или “свернуть”, чтобы получить желаемое представление данных. Конечно, можно вызвать программиста, и он сделает новый отчет достаточно быстро - скажем, в течение часа. Получается, что аналитик может проверить за день не более двух идей. А ему (если он хороший аналитик) таких идей может приходить в голову по нескольку в час. И чем больше “срезов” и “разрезов” данных аналитик видит, тем больше у него идей, которые, в свою очередь, для проверки требуют все новых и новых “срезов”.В качестве такого инструмента и выступает OLAP.

Хотя OLAP и не представляет собой необходимый атрибут хранилища данных, он все чаще и чаще применяется для анализа накопленных в этом хранилище сведений.

Чтотакое OLAP- технологии

OLAP (On-Line Analytical Processing) –

1. это класс приложений и технологий, предназначенных для оперативной аналитической обработки многомерных данных (сбор, хранение, анализ) для анализа деятельности корпорации и прогнозирования будущего состояния с целью поддержки принятия управленческих решений.

2. набор технологий для оперативной обработки информации, включающих динамическое построение отчётов в различных разрезах, анализ данных, мониторинг и прогнозирование ключевых показателей бизнеса.

Технология OLAP применяется, чтобы упростить работу с многоцелевыми накопленными данными о деятельности корпорации в прошлом и не погрязнуть в их большом объеме, а также превратить набор количественных показателей в качественные, позволяет аналитикам, менеджерам и управляющим сформировать свое собственное видение данных, используя быстрый, единообразный, оперативный доступ к разнообразным формам представления информации. Такие формы, полученные на основании первичных данных, позволяют пользователю сформировать полноценное представление о деятельности предприятия.

OLAP-технология является альтернативой традиционным методам анализа данных, основанным на различных системах реализации SQL-запросов к реляционной БД. OLAP-системы играют важнейшую роль в анализе и планировании деятельности крупных предприятий и являются одним из направлений развития ИТ. В основу кладутся требования людей принимающих решения к предоставляемой информации, сложившейся индивидуальные особенности ведения дел и принятый механизм принятия решения. С точки зрения пользователя основное отличие OLAP-системы заключается: в предметной структурированности информации (именно предметной, а не технической). Работая с OLAP-приложением, пользователь применяет привычные категории и показатели – виды материалов и готовой продукции, регионы продаж, объем реализации, себестоимость, прибыль и т. п. А для того чтобы сформировать любой, даже довольно сложный запрос, пользователю не придется изучать SQL. При этом ответ на запрос будет получен в течение всего нескольких секунд. Кроме того, работая с OLAP-системой, экономист может пользоваться такими привычными для себя инструментами, как электронные таблицы или специальные средства построения отчетов.

Есть характеристики, которые должны соблюдаться во всех OLAP-продуктах, в которых и заключается идеал технологии. Это 5 ключевых определений, так называемый, тестFASMI:

Быстрый - означает, что система должна обеспечивать выдачу большинства ответов пользователям в пределах приблизительно пяти секунд. Даже если система предупредит, что процесс будет длиться существенно дольше, пользователи, могут отвлечься и потерять мысль, при этом качество анализа страдает. Такую скорость не просто достигнуть с большими количествами данных, особенно, если требуются специальные вычисления «на лету». Поставщики прибегают к широкому разнообразию методов, чтобы достигнуть этой цели, включая специализированные формы хранения данных, обширные предварительные вычисления, или же ужесточая аппаратные требования. Однако полностью оптимизированных решений на сегодняшний день нет. На первый взгляд может казаться удивительным, что при получении отчета за минуту, на который не так давно требовались дни, пользователь очень быстро начинает скучать во время ожиданий, и проект оказывается намного менее успешным, чем в случае мгновенного ответа, даже ценой менее детального анализа.

Разделяемой означает, что система дает возможность выполнять все требования защиты данных и реализовывать распределенный и одновременный доступ к данным для различных уровней пользователей. Система должна быть способна обработать множественные изменения данных своевременным, безопасным способом. Это - главная слабость многих OLAP продуктов, которые имеют тенденцию предполагать, что во всех приложениях OLAP требуется только чтение, и предоставляют упрощенные средства защиты.

Многомерной - ключевое требование. Если бы необходимо было определить OLAP одним словом, то выбрали бы его. Система должна обеспечить многомерное концептуальное представление данных, включая полную поддержку для иерархий и множественных иерархий, поскольку это определяет наиболее логичный способ анализировать бизнес. Минимальное число измерений, которые должны быть обработаны, не устанавливается, поскольку это также зависит от приложения, и большинство продуктов OLAP, имеет достаточное количество измерений для тех рынков, на которые они нацелены. И опять же, мы не определяем, какая основная технология базы данных должна использоваться, если пользователь получает действительно многомерное концептуальное представление информации. Эта особенность - сердцевина OLAP.

Информации. Необходимая информация должна быть получена там, где она необходима, независимо от ее объема и места хранения. Однако многое зависит от приложения. Мощность различных продуктов измеряется в терминах того, сколько входных данных они могут обрабатывать, но не сколько гигабайт они могут хранить. Мощность продуктов весьма различна - самые большие OLAP продукты могут оперировать, по крайней мере, в тысячу раз большим количеством данных по сравнению с самыми маленькими. По этому поводу следует учитывать много факторов, включая дублирование данных, требуемую оперативную память, использование дискового пространства, эксплуатационные показатели, интеграцию с информационными хранилищами и т. п.

Анализ означает, что система может справляться с любым логическим и статистическим анализом, характерным для данного приложения, и обеспечивает его сохранение в виде, доступном для конечного пользователя. Пользователь должен иметь возможность задавать новые специальные вычисления как часть анализа без необходимости программирования. То есть все требуемые функциональные возможности анализа должны обеспечиваться интуитивным способом для конечных пользователей. Средства анализа могли бы включать определенные процедуры, типа анализа временных рядов, распределения затрат, валютных переводов, поиска целей и др. Такие возможности широко отличаются среди продуктов, в зависимости от целевой ориентации.

Важно отметить, что OLAP один из способов реализации Business Intelligence, который является процессом превращения данных в знания, а знаний в действия бизнеса для получения выгоды. Является деятельностью конечного пользователя, которую облегчают различные аналитические и групповые инструменты и приложения, а также инфраструктура хранилища данных.

Способ представления

В основе OLAP-технологий лежит представление информации в виде OLAP-кубов.

OLAP-кубы содержат бизнес-показатели, используемые для анализа и принятия управленческих решений, например: прибыль, рентабельность продукции, совокупные средства (активы), собственные средства, заемные средства и т.д.

Бизнес-показатели хранятся в кубах не в виде простых таблиц, как в обычных системах учета или бухгалтерских программах, а в разрезах, представляющих собой основные бизнес-категории деятельности организации: товары, магазины, клиенты, время продаж и т. д.

Благодаря детальному структурированию информации OLAP-кубы позволяют оперативно осуществлять анализ данных и формировать отчёты в различных разрезах и с произвольной глубиной детализации. Отчёты могут создаваться аналитиками, менеджерами, финансистами, руководителями подразделений в интерактивном режиме для того, чтобы быстро получить ответы, на возникающие ежедневно вопросы, и принять правильное решение. При этом сотрудникам, для создания отчетов не нужно прибегать к услугам программистов, на что обычно уходит немало времени.

Из OLAP-куба может быть составлен обычный плоский отчёт. По столбикам и строчкам отчёта будут бизнес-категории (грани куба), а в ячейках показатели.

Этапы построения OLAP-системы

1. Хранилище данных

Хранилище данных является основой OLAP-системы. Процедуры загрузки с определённой периодичностью пополняют хранилище из различных источников (базы данных, документы Excel, Web и т.д.), выполняя проверку и предварительную обработку. Механизмы загрузки данных проектируются таким образом, чтобы хранилище содержало в хронологическом порядке в едином формате всю необходимую информацию о предметной области для поддержки принятия решений.

2. Многомерные OLAP-кубы

На основе хранилища данных строятся многомерные OLAP-кубы, позволяющие в реальном времени осуществлять анализ данных и формировать отчёты в различных разрезах и произвольной глубиной детализации.

При работе с OLAP-кубами пользователь оперирует привычными категориями и показателями: виды готовой продукции, материалы, регионы, время продаж, объём реализации, себестоимость, прибыль и т. п. Отчёты создаются сотрудниками в интерактивном режиме (нет необходимости прибегать к помощи программистов).

3. Система ключевых показателей (KPI) - показатели деятельности подразделения (предприятия), которые помогают организации в достижении стратегических и тактических (операционных) целей, создаётся на базе OLAP-кубов для мониторинга и оценки бизнес-процессов, а также для оповещения ответственных сотрудников о фактах отклонения.

4. Интеллектуальный анализ данных (Data Mining)

Модели интеллектуального анализа данных проектируются для автоматического прогнозирования наиболее важных показателей бизнеса, а также извлечения скрытых закономерностей из накопленной информации.

5. Доступ через web-интерфейс

Для работы с OLAP-системой могут быть использованы различные приложения, например Excel. Чаще всего доступ осуществляется через специализированный web-портал, позволяющий работать с OLAP-кубами и отчётами, обладающий административным интерфейсом и возможностью разграничения прав доступа к данным и инструментам.

Преимущества OLAP-систем

Ключевую роль в управлении компанией играет информация. Как правило, даже небольшие компании используют несколько информационных систем для автоматизации различных сфер деятельности. Получение аналитической отчётности в информационных системах, основанных на традиционных базах данных сопряжено с рядом ограничений:

• Разработка каждого отчёта требует работы программиста;

• Отчёты формируются очень медленно (зачастую несколько часов), замедляя при этом работу всей информационной системы;

• Данные, получаемые от различных структурных элементов компании не унифицированы и часто противоречивы.

OLAP-системы, самой идеологией своего построения предназначены для анализа больших объёмов информации, позволяют преодолеть ограничения традиционных информационных систем. Создание OLAP-системы на предприятии позволит:

• Интегрировать данные различных информационных систем, создав единую версию правды;

• Проектировать новые отчеты несколькими щелчками мыши без участия программистов;

• В реальном времени анализировать данные по любым категориям и показателям бизнеса на любом уровне детализации;

• Производить мониторинг и прогнозирование ключевых показателей бизнеса.

Недостатки OLAP

Как и любая технология OLAP также имеет свои недостатки: высокие требования к аппаратному обеспечению, подготовке и знаниям административного персонала и конечных пользователей, высокие затраты на реализацию проекта внедрения (как денежные, так и временные, интеллектуальные).

Заключение

Эффект от правильной организации, стратегического и оперативного планирования развития бизнеса трудно заранее оценить в цифрах, но очевидно, что он в десятки и даже сотни раз может превзойти затраты на реализацию таких систем. Однако не следует и заблуждаться. Эффект обеспечивает не сама система, а люди с ней работающие. Поэтому не совсем корректны декларации типа: «система Хранилищ Данных и OLAP-технологий будет помогать менеджеру принимать правильные решения». Современные аналитические системы не являются системами искусственного интеллекта и они не могут ни помочь, ни помешать в принятии решения. Их цель своевременно обеспечить менеджера всей информацией необходимой для принятия решения в удобном виде. А какая информация будет запрошена и какое решение будет принято на её основе, зависит только от конкретного человека ее использующего

Список источников [1]Применение OLAP-технологий для учетных систем на платформе 1С. - специалисты компании «Абис Софт»

http://www.cfin.ru/itm/olap/1c.shtml

[2]Что такое Business Intelligence? - Валерий Артемьев

http://citforum.ru/consulting/BI/whatis/

[3] http://www.interface.ru/home.asp?artId=9228

[4] Способ извлечь данные из 1С. – movsb

http://habrahabr.ru/post/191660//

[5] http://www.lavelin.ru/articles/18-1s/razrabotka-i-administrirovanie/328-sposob-izvlech-dannye-iz-bazy-1s.html

Код для цитирования: Скопировать