Компьютер-Информ || Архив || Рубрики || Поиск || Подписка || Работа || О "КИ" || Карта
Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services:
информация к размышлению
Наталия Новакова,
MCSE, MCDBA
B последнее время нередко приходится слышать, что многомерный анализ данных на основе OLAP (On-Line Analytical Processing) ≈ это что-то очень сложное и дорогое, и что сфера его применения крайне ограничена. Многим кажется проблематичным иметь дело с многомерными структурами данных, которые, подобно избушке на курьих ножках, способны ╚вращаться╩ по требованию пользователя. Кроме того, некоторые термины, например, проникновение в глубь слоев (drilldown), гиперкуб, измерение (dimension) представляются слишком сложными, чтобы их можно было зрительно представить и логически осмыслить. Как правило, из этого делается простейший вывод: ╚Это пока не для нас, и лучше отчеты мы будем составлять по-старому, используя операционную базу данных╩. А ведь БД обработки транзакций OLTP (Online Transaction Processing) не предназначены для формирования отчетов. Их логическая организация (нормализованные структуры) оптимизирована для ввода и модификации данных. В результате выполняющие обновление данных транзакции вступают в противоречие с транзакциями, которые формируют сводные отчеты. Последние включают многократное сканирование таблиц и большое число агрегатных функций. В итоге общее время обработки транзакций и получения отчетов непомерно увеличивается, а жизнь администратора БД непомерно усложняется. Но ведь данные не должны управлять вами. Вспомните принцип: разделяй и властвуй. В нашем случае необходимо отделить данные, которые надо модифицировать, от тех данных, которые предполагается анализировать.
К счастью, Microsoft SQL Server 2000 предоставляет для решения подобных задач все возможности. Microsoft SQL Server содержит в своем составе Analysis Services, позволяющий создавать относительно недорогие OLAP-решения. В аналитические службы для Microsoft SQL Server помимо OLAP-сервера входит клиент PivotTable Service и открытые интерфейсы доступа к многомерным данным OLE DB для OLAP и ADO MD. Перенести информацию из оперативных баз и представить их в денормализованном виде в хранилище данных позволяет Data Transformation Services (DTS). DTS═≈ это набор служб SQL Server, предназначенных для организации импорта, экспорта, преобразования данных и переноса их между любыми источниками, доступными через интерфейсы OLE DB. С их помощью можно копировать структуры данных и сами данные из одной базы в другую, создавать средства для переноса данных, встроенные в приложения, а также пополнять хранилища данных из разнообразных источников (которые в общем случае вовсе не обязательно должны быть БД SQL Server).
В хранилище данные представляются в виде структур, предназначенных для минимизации времени запросов. Они не находятся в состоянии постоянного обновления, а пополняются периодически, по расписанию. С помощью средств автоматизации Microsoft SQL Server 2000 это организовать совсем нетрудно.
Так же, как электронная таблица может отобразить любые данные с регулярной структурой, так и OLAP применим везде, где есть задача анализа многофакторных данных. Вообще, при наличии некоторой таблицы с данными, в которой есть хотя бы одно описательное поле и одно поле с цифрами, OLAP-инструмент, как правило, будет эффективным средством анализа и генерации отчетов.
Классический пример того, как применяются OLAP-решения, ≈ это продажи, что неудивительно, ведь анализ объемов, динамики и зависимостей продаж необходим коммерсанту, как воздух (и чем сложнее, точнее и многомернее этот анализ ≈ тем успешнее бизнес).
Если попытаться отделить основные числовые значения (факты) от их описания, которыми оперирует коммерсант, стараясь расширить или оптимизировать свой бизнес, то получится таблица, подходящая для анализа продаж как универсальный шаблон, требующий небольших корректив для каждого конкретного предприятия (см. рис.). Таблица фактов ≈ основа хранилища данных. Именно в ней размещаются сведения об анализируемых объектах и событиях. Таблицы измерений содержат неизменяемые или малоизменяемые данные.
Другая сфера применения OLAP, противоположная анализу продаж, ≈ закупки. Аналитическая система помогает четко сгруппировать товары по категориям и организовать централизованные закупки однородного товара, а не осуществлять мелкооптовые закупки у разных производителей. С анализом закупок смыкается анализ рыночных цен. Его целью является оптимизация расходов и выбор наиболее выгодных предложений.
В маркетинговом анализе достаточно рассмотреть область анализа покупателей или клиентов-потребителей услуг в розничной торговле. Результат═√ правильное позиционирование товара, выявление групп покупателей для целевой рекламы, оптимизация ассортимента. Задача OLAP в данном случае √ обеспечивать быстрые ответы на вопросы, которые интуитивно возникают по ходу анализа данных.
Что касается движения денежных средств ≈ в этой области анализа уже есть множество школ и методик. OLAP-технология может служить инструментом реализации или усовершенствования этих методик (но никак не их заменой). Анализируются денежные обороты безналичных и наличных средств в разрезе бизнес-операций, контрагентов, валют и времени с целью оптимизации потоков, обеспечения ликвидности и т.═д. Состав измерений в значительной степени зависит от особенностей бизнеса, отрасли, методики.
Бюджет ≈ одна из самых благодатных областей применения OLAP-технологий. Ни одна современная система бюджетирования не считается завершенной, если в ее составе нет OLAP-инструментария для анализа бюджета. Большинство бюджетных отчетов легко строятся на основе OLAP-систем. При этом отчеты отвечают на очень широкую гамму вопросов, например: анализ структуры расходов и доходов, сравнение расходов по определенным статьям у разных подразделений, анализ динамики и тенденций расходов на определенные статьи, анализ себестоимости и прибыли.
Классический балансовый отчет, состоящий из номера счета и содержащий входящие остатки, обороты и исходящие остатки, может быть отлично проанализирован в OLAP-системе.
И, наконец, грамотно построенная система отчетности есть не что иное, как набор именованных показателей со значениями на дату, которые требуется сгруппировать и просуммировать в различных разрезах для получения конкретных отчетов. Когда это так, то отображение и печать отчетов наиболее просто и дешево реализуются в OLAP-системах.
Есть и еще немало примеров подобного рода. Но что действительно важно═≈ это не только научиться грамотно создавать информационно-аналитические системы и системы поддержки принятия решений на основе предлагаемых Microsoft технологий, но и сделать это максимально эффективно.
Авторизованный учебный центр компании ЭВРИКА предлагает курсы официальной программы Microsoft по подготовке специалистов в области планирования, создания и обслуживания хранилищ данных, управления аналитическими службами и системами, применяющими многомерный анализ данных. Программа состоит из трех курсов: 2074 ≈ Разработка и реализация OLAP-решений с использованием Microsoft SQL Server 2000 (Designing and Implementing OLAP Solutions Using Microsoft SQL Server 2000), 2092 ≈ Наполнение хранилищ данных с использованием Microsoft SQL Server 2000 Data Transformation Services (Populating a Data Warehouse with Microsoft SQL Server 2000 Data Transformation Services), 2093 ≈ Анализ многомерных данных в Microsoft SQL Server 2000 (Analyzing Multi-Dimensional Data with Microsoft SQL Server 2000).
Более детальную информацию о курсах, проводящихся в учебном центре компании ЭВРИКА, можно найти в Интернет по адресу http://www.eureca.ru/education/.
Анкета || Рубрики || Работа || Услуги || Поиск || Архив || Дни рождения
О "КИ" || График выхода || Карта сайта || Подписка
Главная страница
Сайт газеты "Компьютер-Информ" является зарегистрированным электронным СМИ.
Свидетельство Эл ╧ 77-4461 от 2 апреля 2021 г.
Перепечатка материалов без письменного согласия редакции запрещена.
При использовании материалов газеты в Интернет гиперссылка обязательна.
Телефон редакции (812) 118-6666, 118-6555.
Адрес: 196084, СПб, ул. Коли Томчака, д. 9
Пейджер 238-6931(аб.3365)
e-mail:
Для пресс-релизов и новостей