Общая классификация архитектур информационных приложений. Хранилища данных.



Основная концепция, лежащая за идеологией хранилищ данных - это предоставление конечным пользователям, особенно лицам, принимающим решения, лучшего доступа к корпоративным данным.

Хранилище данных - способ хранения больших многомерных массивов данных, который позволяет легко извлекать и использовать информацию в процедурах анализа.

Хранилища данных создаются для удовлетворения нужд потребителей информации (а не поставщиков). Информация, содержащаяся в хранилище, может быть представлена конечному пользователю в удобной для него форме.

Всем хранилищам данных свойственны следующие черты:

Предметная ориентированность.Информация в хранилище организована в соответствии с основными аспектами деятельности предприятия (заказчики, продажи, склад и т.п.); это отличает хранилище данных от оперативной БД, где данные организованы в соответствии с процессами (выписка счетов, отгрузка товара и т.д.). Предметная организация данных в хранилище способствует как значительному упрощению анализа, так и повышению скорости выполнения аналитических запросов.

Интегрированность.Исходные данные извлекаются из оперативных БД, проверяются, очищаются, приводятся к единому виду, в нужной степени агрегируются (то есть вычисляются суммарные показатели) и загружаются в хранилище. Такие интегрированные данные намного проще анализировать.

Привязка ко времени.Данные в хранилище всегда напрямую связаны с определенным периодом времени. Данные, выбранные из оперативных БД, накапливаются в хранилище в виде "исторических слоев", каждый из которых относится к конкретному периоду времени.

Неизменяемость.Попав в определенный "исторический слой" хранилища, данные уже никогда не будут изменены. Это отличает хранилище от оперативной БД.

 витрина данных - это небольшое хранилище данных, обслуживающие одно из направлений деятельности организации, или одно ее структурное подразделение. В отличие от корпоративного ХД, витрина доступна только небольшому кругу пользователей, деятельность которых уже относительно хорошо изучена (например, службе кадров).

При централизованном хранилище данных компания собирает операционные данные из всех подразделений в едином месте хранения. Эти данные будут покрывать много различных предметных областей, часто из нескольких направлений деятельности. Преимуществом централизованного подхода является тот потенциал управления, точности и надежности, который он обеспечивает. Витрины данных обеспечивают довольно высокую гибкость, поскольку имеется возможность её индивидуализировать в соответствии с производственными потребностями и возможностями подразделения, направлением деятельности или приложением.

Существует два типа витрин данных:

Независимая витрина данных представляет собой полностью отдельную систему, которая не имеет связи с другими витринами данных.

Зависимая витрина данных — это такая витрина, которая, как и независимая, фокусируется на одной предметной области, но получает данные из центрального хранилища данных, которое распределяет и преобразовывает данные для всех витрин данных.

 

Общая классификация архитектур информационных приложений. Оперативная аналитическая обработка данных.

Классификация

· Файл-серверные приложения

· Клиент-серверные приложения(информационная система, основанная на использовании серверов баз данных)

· Intranet-приложения

· Хранилища данных, системы оперативной аналитической обработки данных и интеллектуальный анализ данных

В основе концепции OLAP(Оперативная аналитическая обработка данных) лежит принцип многомерного представления данных многомерное концептуальное представление представляет собой множественную перспективу, состоящую из нескольких независимых измерений, вдоль которых могут быть проанализированы определенные совокупности данных. Одновременный анализ по нескольким измерениям определяется как многомерный анализ.

Каждое измерение включает направления консолидации данных, состоящие из серии последовательных уровней обобщения, где каждый вышестоящий уровень соответствует большей степени агрегации данных по соответствующему измерению.

Правила, которым должен удовлетворять программный продукт класса OLAP:

1)Многомерное концептуальное представление данных

2)Прозрачность

3)Доступность

4)Устойчивая производительность

5)Клиент - серверная архитектура

6)Равноправие измерений

7)Динамическая обработка разреженных матриц

8)Поддержка многопользовательского режима

9)Неограниченная поддержка кроссмерных операций

10)Интуитивное манипулирование данными

11)Гибкий механизм генерации отчетов

12)Неограниченное количество измерений и уровней агрегации

Набор этих требований, послуживших фактическим определением OLAP, следует рассматривать как рекомендательный, а конкретные продукты оценивать по степени приближения к идеально полному соответствию всем требованиям.

 

 


Дата добавления: 2018-02-18; просмотров: 248; ЗАКАЗАТЬ РАБОТУ