6.Многомерная модель данных.

В процессе анализа данных часто возникает необходимость в построении зависимостей между различными параметрами. Например, зависимость объема продаж от региона, времени, вида товара и т. п. Как уже указывалось, реляционные базы данных неудобны для решения таких задач.

Измерение – это последовательность значений одного из анализируемых параметров. Например, для параметра "время" это последовательность календарных дней, для параметра "регион" это, например, список городов. Множественность измерений предполагает представление данных в виде многомерной модели. По измерениям в многомерной модели откладывают факты, относящиеся к анализируемой предметной области.

Многомерное концептуальное представление данных – это множественная перспектива, состоящая из нескольких независимых измерений, вдоль которых могут быть проанализированы определенные совокупности данных. Одновременный анализ по нескольким измерениям определяется как многомерный анализ.

Каждое измерение мб представлено в виде иерархической структуры. Говорят, что каждое измерение включает направления консолидации данных, состоящие из серии последовательных уровней обобщения, где каждый вышестоящий уровень соответствует большей степени агрегации данных по соответствующему измерению.

На пересечениях осей измерений располагаются данные, количественно характеризующие анализируемые факты, – меры (Measures), факты. Это могут быть объемы продаж, выраженные в единицах продукции или в денежном выражении, остатки на складе, издержки и т. п.

Таким образом, многомерную модель данных можно представить как гиперкуб (не существует геометрической интерпретации термина "многомерный куб". Этот термин просто описывает способ представления данных). Ребрами такого гиперкуба являются измерения, а ячейками – меры.

Многомерный куб можно рассматривать как систему координат, осями которой являются измерения, например, Дата, Товар, Покупатель. По осям будут откладываться значения измерений: даты, наименования товаров, названия фирм‑покупателей, ФИО физических лиц. Каждому набору значений измерений будет соответствовать ячейка, в которой размещаются факты, например, Цена, Количество, Сумма.

Над гиперкубом могут выполняться следующие операции:

Сечение, Срез – формирует подмножества ячеек гиперкуба при фиксировании значения одного или нескольких измерений. В результате сечения получается срез или несколько срезов, каждый из которых содержит информацию, связанную со значением измерения, по которому он был построен. Наиболее часто роль среза играет двумерная проекция куба, что удобно для представления пользователю.

Транспонирование, Вращение обычно применяется к плоским таблицам, полученным, например, в результате среза, и позволяет изменить порядок представления измерений таким образом, что измерения, отображавшиеся в столбцах, будут отображаться в строках, и наоборот. В ряде случаев транспонирование позволяет сделать таблицу более наглядной.

Операции Консолидация, Свертка (группировка) и детализация (декомпозиции) возможны только тогда, когда имеет место иерархическая подчиненность значений измерений. Операции определяют переход вверх по направлению от детального представления данных к агрегированному и наоборот, соответственно. Используя детализацию, можно, например, начав анализ на уровне региона, получить более точную информацию о работе конкретного подразделения или менеджера.