11. Оперативный анализ данных - olap систем.
Разработка, построение и внедрение хранилищ данных - это дорогостоящая и трудоемкая задача, которая зависит от:
уровня информатизации бизнес-процессов компании
объема и структуры данных
требования к скорости выполнения запроса
характера решаемых аналитических задач
Сокращение сроков построения по имеющимся заданиям, можно достичь по средством различных типов OLAP:
реляционные (ROLAP)
многомерные (MOLAP)
виртуальные (VOLAP)
гибридные (HOLAP)
12. Реляционные olap системы - структурная схема, функционал.
Реляционные ХД используют классическую реляционную модель, характерную для оперативных регистрирующих OLTP-систем. Данные хранятся в реляционных таблицах, но образуют специальные структуры, эмулирующие многомерное представление данных. Такая технология обозначается аббревиатурой ROLAP — Relational OLAP.
На логическом уровне различают две схемы построения РХД — «звезда» и «снежинка».
13. Многомерные olap системы -структурная схема, функционал.
MOLAP - реализует многомерное представление данных на физическом уровне в виде многомерного куба.
Основное назначение многомерных хранилищ данных (МХД) — поддержка систем, ориентированных на аналитическую обработку данных, поскольку такие хранилища лучше справляются с выполнением сложных нерегламентированных запросов.
Многомерная модель данных, лежащая в основе построения многомерных хранилищ данных, опирается на концепцию многомерных кубов, или гиперкубов. Они представляют собой упорядоченные многомерные массивы, которые также часто называют OLAP-кубами (аббревиатура OLAP расшифровывается как On-Line Analytical Processing — оперативная аналитическая обработка). Технология OLAP представляет собой методику оперативного извлечения нужной информации из больших массивов данных и формирования соответствующих отчетов.
14. Гибридные olap системы - структурная схема, функционал.
Если данные, поступающие с OLTP-систем, имеют большой объём, высокую степень детализации, а для анализа используются, в основном, обобщённые данные, то используют гибридные хранилища данных.
Главным принципом построения ГХД является то, что детализированные данные хранятся в реляционной структуре (ROLAP), которая позволяет хранить большие объемы данных, а агрегированные — в многомерной (MOLAP), которая позволяет увеличить скорость выполнения запросов (поскольку при выполнении аналитических запросов уже не требуется вычислять агрегаты).
Рис. 10. Гибридное ХД (между источниками и хранилищем - ETL)
Пример
В супермаркете, ежедневно обслуживающем десятки тысяч покупателей, установлена регистрирующая OLTP-система. При этом максимальному уровню детализации регистрируемых данных соответствует покупка по одному чеку, в котором указываются общая сумма покупки, наименования или коды приобретенных товаров и стоимость каждого товара. Оперативная информация, состоящая из детализированных данных, консолидируется в реляционной структуре ХД. С точки зрения анализа представляют интерес обобщенные данные, например, по группам товаров, отделам или некоторым интервалам дат. Поэтому исходные детализированные данные агрегируются, и вычисленные агрегаты сохраняются в многомерной структуре гибридного ХД.
Если данные, поступающие из OLTP-системы, имеют большой объем (несколько десятков тысяч записей в день и более) и высокую степень детализации, а для анализа используются в основном обобщенные данные, гибридная архитектура хранилища оказывается наиболее подходящей.