Внедрение OLAP.
Первые шаги

C чего начинается практическое внедрение OLAP-системы? Нет, вовсе не с ее приобретения. Прежде чем приобретать какой-либо конкретный программный продукт и приступить к его внедрению, необходимо решить, какой именно тип OLAP лучше всего подходит вашему предприятию. OLAP-системы отличаются одна от другой гораздо сильнее, чем, например, реляционные базы данных, языки программирования или текстовые редакторы, что увеличивает возможность ошибки при выборе. Поэтому вопрос внедрения — это прежде всего вопрос выбора.

Выбирая, нужно не только найти конкретный продукт и достойного поставщика, но и точно знать, что именно нужно вашему предприятию. Ни одно решение не хорошо во всем. Большинство из них может подходить лишь к ограниченному диапазону применений. Например, некоторые продукты могут обрабатывать очень большие объемы данных, но непригодны на маленьких объемах, где они медленны, громоздки и менее удобны. Другие ориентированы на коллективное использование большим количеством пользователей, но не идеальны для небольших групп. Некоторые имеют хорошие средства для работы в среде Веб, но не подходят для локального использования. Другие имеют возможности реализовать многопользовательскую актуализацию данных, но при этом работают недостаточно корректно в роли систем, предназначенных для формирования отчетов. Настоящая статья поможет разобраться в структуре OLAP-продуктов, знание которой даст вам возможность сделать правильный выбор.

Компоненты OLAP-систем

OLAP-система состоит из множества компонентов. На самом высоком уровне система включает в себя источник данных, OLAPсервер и программу-клиент. Источник данных представляет собой ресурс, из которого берутся данные для анализа. Данные из источника переносятся или копируются на OLAP-сервер, где они систематизируются и подготавливаются для быстрого формирования ответов на запросы. Клиент — это пользовательский интерфейс к OLAP-серверу. Рассмотрим эти компоненты подробнее.

Источники

Источником в OLAP-системах является сервер, поставляющий данные для анализа. Когда вы думаете о предполагаемом внедрении, необходимо обратить внимание на способность OLAP-продукта работать с данными из различных источников.

Сервер

Прикладной частью OLAP-системы является OLAP-сервер. Эта составляющая выполняет всю работу по анализу данных и хранит в себе всю информацию, к которой обеспечивается активный доступ. Архитектура сервера может определяться различными концепциями. В частности, основной функциональной характеристикой OLAPпродукта является использование для хранения данных многомерной (ММБД) либо реляционной (РБД) базы данных. В чем различия? Давайте рассмотрим подробнее.

MOLAP

MOLAP — это многомерный сервер OLAP. Такой сервер для хранения данных использует многомерную базу данных. Поскольку большинство OLAP-продуктов основаны на МДБД, под OLAP часто понимают также и MOLAP.

Смысл использования ММБД очевиден. Она может эффективно хранить многомерные по своей природе данные, обеспечивая средства быстрого обслуживания запросов к базе данных. Данные передаются из источника данных в многомерную базу данных, а затем база данных подвергается агрегации. Предварительный расчет ускоряет OLAP-запросы, поскольку расчет сводных данных уже произведен. Время запроса становится функцией времени, необходимого для доступа к отдельному фрагменту данных и выполнения расчета. Этот метод реализует концепцию, согласно которой работа производится единожды, а результаты затем используются снова и снова. ROLAP Термин ROLAP, то есть реляционный сервер OLAP, обозначает, что OLAP-сервер использует реляционную модель данных. Исходные данные вводятся в реляционную БД, обычно по схеме "звезда" или схеме "снежинка", что способствует сокращению времени их извлечения. Сервер обеспечивает многомерную модель данных с помощью оптимизированных SQL-запросов.

Существует ряд причин для выбора именно реляционной, а не многомерной базы данных. РБД — это хорошо отработанная технология, имеющая множество возможностей для оптимизации. К тому же, РБД поддерживают более крупные объемы данных, чем ММБД. Основным аргументом против РБД является сложность запросов, необходимых для получения информации из большой базы данных с помощью SQL.

Клиент

Клиент — это тот элемент, который используется для отображения данных и работы с ними. Несмотря на то, что сервер представляет собой "хребет" OLAP-решения, клиент не менее важен. Сервер может обеспечить прочный фундамент для облегчения манипуляций с данными, но если клиент сложен или малофункционален, пользователь не сможет воспользоваться всеми преимуществами мощного сервера. Клиент настолько важен, что множество поставщиков сосредота чивают свои усилия исклю чительно на разработке клиента.

Инструмент запросов/
Генератор отчетов

Инструмент запросов или генератор отчетов предлагает легкий доступ к OLAP-данным. Они имеют простой в использовании графический интерфейс и позволяют пользователям создавать отчеты перемещением объектов в отчет методом буксировки мышью. В то время как традиционный генератор отчетов предоставляет возможность быстро выпускать форматированные отчеты, генераторы отчетов, поддерживающие OLAP, формируют отчеты актуальные. Конечный продукт имеет возможности углубления в данные до уровня подробностей, поддержки иерархий и других дополнений электронных таблиц.

Приложения — это тип клиента, использующий базы данных OLAP. Они идентичны инструментам запросов и генераторам отчетов, описанным выше, но, кроме того, вносят в продукт расширенные функциональные возможности. Приложение, как правило, обладает большей мощностью, чем инструмент запроса.

Средства разработки

Обычно поставщики OLAP обеспечивают среду разработки для создания пользователями собственных приложений. Среда разработки в целом представляет собой графический интерфейс, поддерживающий объектно-ориентированную разработку приложений. К тому же, большинство поставщиков обеспечивают API, который может использоваться для интеграции баз данных OLAP с другими приложениями.

Объединение OLAP с технологией Data Mining и хранилищами данных

Еще один вопрос, который может возникнуть при выборе OLAP продукта — то, как он соотносится с такими технологиями, как Data Mining и хранилища данных. Все эти три технологии будут развиваться на вашем предприятии вместе по мере того, как компания начнет осознавать ценность данных.

В целом, с течением времени все больше и больше компаний начали реализовывать хранилища данных и применять к своим данным средства Data Mining. Хранилище данных обеспечивает хранение и верификацию корпоративных данных. Данные по транзакциям проверяются на корректность, категоризируются и затем помещаются в хранилище. Инструменты Data Mining позволяют аналитикам предприятий выявить скрытые тенденции в данных. Несмотря на то, что может показаться, что OLAP-системы предлагают одновременно и хранилища данных, и инструменты Data Mining, здесь есть некоторая тонкость.

Инструмент OLAP просто дает возможность выполнять быстрый и простой анализ данных. В целом, пользователь-аналитик имеет представление о том, что он собирается найти в некотором представлении данных. Он хочет получить средство работы с данными, чтобы наиболее наглядно отразить некоторые их срезы.

Инструмент Data Mining пытается обнаружить скрытые тенденции в данных. В данном случае не пользователь, а именно сам инструмент проводит анализ данных. Обычно инструмент Data Mining занят поиском тенденций и различных аспектов, которые человеку трудно выявить в большом объеме данных.

Дополнительную информацию о продуктах OLAP можно получить в компании Interface Ltd.