#ХД 1 модуль(бакалавры)БИ.

1Лекция

1) Укажите характерные черты хранилища данных.

• предметная ориентированность;

• интегрированность (целостность и внутренняя взаимосвязь);

• временная привязка;

• неразрушаемая совокупность данных.

2) Укажите базовые технологии СППР.

Data Mining

Data Warehouse

OLAP

3) Какая технология используется в приложениях OLAP?

Технология оперативной аналитической обработки данных

4) К какому типу относится система учета банковских платежей?

Транзакционные системы

5) Транзакционные системы выполняют:

операционную или транзакционную обработку данных; (ПРОИЗВОДЯТ КУЧУ ДАННЫХ)

К этому классу относятся любые автоматизированные бухгалтерские или банковские системы, которые осуществляют учет и хранение первичной информации по работе предприятия или банка;

6) Какого вида базы данных используют OLTP системы :

нормализованные реляционные структуры баз данных

7) Укажите причины по которым база данных OLTP не пригодна для СППР.

• сложная структура таблиц, специфических форматов представления данных

• проблема организации эффективного доступа к данным транзакционных систем (их много и они заняты обработкой операций по учету данных).

• учетные системы не в состоянии обеспечить представление данных в требуемом для анализа виде и с требуемым уровнем детализации

• существующие системы сбора и обработки корпоративных данных в принципе не пригодны для использования в ППР.

• данные разнотипны и распределены как внутри организации, так и за её пределами

• лицам, принимающим решения (ЛПР) и аналитикам приходится принимать решения не только в условиях неполной, но и зачастую недостоверной и противоречивой информации

• к тому же не всегда удается получить требуемую информацию во время и в наглядном виде

OLTP- базы данных содержат много информации, абсолютно не нужной для анализа: (адреса, почтовые индексы, идентификаторы записей и др.). Подобная информация не заносится в хранилище, что ограничивает спектр рассматриваемых данных при принятии решения до минимума.

8) Особенности аналитических запросов

менее регламентированы чем запросы учетных систем

9) Какой охватывают интервал времени данные в оперативных системах:

Небольшой интервал времени

10) Компонент ХД «Менеджер загрузки» выполняет следующие функции:

Все операции, связанные с извлечением и загрузкой данных в хранилище.

Эти операции включают простые преобразования данных, необходимые для их подготовки к вводу в хранилище

11) К пользовательским инструментам доступа к данным относятся:

• инструменты создания отчетов и запросов;

• инструменты разработки приложений;

• инструменты информационной системы руководителя (Executive Information System — EIS);

• инструменты оперативной аналитической обработки (OLAPинструменты)

• инструменты разработки данных

12) Укажите проблемы хранилищ данных.

1)Недооценка ресурсов, необходимых для загрузки данных;

2)Скрытые проблемы источников данных;

3)Отсутствие требуемых данных в имеющихся архивах;

4)Гомогенизация (однородность) данных;

5)Высокие требования к ресурсам;

6)Владение данными;

7)Сложное сопровождение;

8)Долговременный характер проектов

13) Укажите преимущества, которые можно получить при создании хранилищ данных.

• Потенциально высокая отдача от инвестиций;

• Повышение конкурентоспособности;

• Повышение эффективности труда лиц, ответственных за принятие решений

14) Хранилище данных включает следующие компоненты:

• Менеджер хранилища,

• Менеджер загрузки данных,

• Субд,

• Менеджер запросов

• Клиентские OLAP средства

• система автоматизации. исп. Менеджер загрузки

• менеджер загрузки

• менеджер хранилища

• менеджер запросов

• менеджер хранилища

• инструменты генерации отчетов и разработки приложений

• инструменты OLAP

• инструменты «раскопки» данных Data maining

15) OLAP инструменты создаются на основе концепции:

Многомерной БД

16) Архитектура ХД (DatawarehouseBus) Ральфа Кимболла (Ralph Kimball)предполагает:

• Использование пространственной модели организации данных с архитектурой "звезда" (star scheme).

• Использование двухуровневой архитектуры,

(которая включает стадию подготовки данных, недоступную для конечных пользователей и Хранилище, в состав которого входят НЕСКОЛЬКО ВИТРИН АТОМАРНЫХ данных, НЕСКОЛЬКО ВИТРИН АГРЕГИРОВАННЫХ данных и персональная витрина данных, но оно не содержит одного физически целостного или централизованного хранилища данных).

• Хранилище Кимболла - скорее "виртуальный" объект. Это коллекция витрин данных, которые могут быть пространственно разобщенными.

17) Архитектура ХД CIF Билла Инмона предполагает:

• Скоординированное извлечение данных из источников.

• Загрузка реляционной базы данных, состоящей из таблиц в третьей нормальной форме, содержащей атомарные данные.

• ПолучившеесянормализованноеХранилищеиспользуется для того, чтобы наполнить информацией дополнительные репозитории презентационных данных, т.е. данных, подготовленных для анализа.

• Эти репозитории, в частности, включают специализированные Хранилища для изучения и "добычи" данных (Data Mining), a также витрины данных.

• Накопление данных в централизованном хранилище.

• Многомерный анализ данных в витринах.

18) Унифицированная модель измерений UMD используется для:

поддержки архитектуры виртуального ХД

• UDM позволяет получать BI-данные непосредственно от OLTPсистем так, чтобы чрезмерно не нагружать эти системы. В результате отпадает необходимость в витринах данных

• Новизна архитектуры UDM привела к появлению уникального набора возможностей, предлагающих пользователям ряд преимуществ по сравнению с традиционными реализациями OLAP. Эти преимущества в значительной степени устраняют проблемы и недостатки, зачастую связанные с реализацией бизнес-аналитики

• UDM позволяет строить OLAP-кубы непосредственно на основе данных транзакций.

• UDM не требует использования в качестве источника данных витрины данных со схемой звезды или снежинки. Годится любая нормально структурированная реляционная база данных