Вопрос 31

ХД- предметно-ориентированная, интегрированная, неизменчивая во времени, неразрушаемая сов-ть данных, предназначенная для поддержки принятия решения.

Основные требования к хранилищам данных:

• поддержка высокой скорости получения данных из хранилища;

• поддержка внутренней непротиворечивости данных;

• возможность получения и сравнения так называемых срезов данных;

• наличие удобных утилит просмотра данных в хранилище;

• полнота и достоверность хранимых данных;

• поддержка качественного процесса пополнения данных.

Отличие ХД от БД:

1.БД – выполнение транзакций; ХД – подготовка информации для принятия решения

2.БД – подвержены постоянным изменениям; ХД – относительно стабильно

3.БД – является источником данных, попадающих в хранилище; ХД – может пополняться за счет внешних источников.

Вопрос 32

ХД- предметно-ориентированная, интегрированная, неизменчивая во времени, неразрушаемая сов-ть данных, предназначенная для поддержки принятия решения.

Основные составляющие структуры ХД:

1. Таблица фактов - содержит сведения об объектах или событиях, совокупность которых будет в дальнейшем анализироваться.

2. Таблицы измерений – содержат неизменяемые или редко изменяемые данные.

Типы фактов:

- связанные с транзакциями

- связанные с моментальными снимками

- связанные с элементами документа

- связанные с событиями или состоянием объекта

Таблицы измерений:

1.содержат как минимум 1 описательное поле и как правило целочисленное ключевое поле для однозначной идентификации члена измерения

2.каждая таблица измерений должна находится в отношении один ко многим с таблицей фактов

3.если каждое измерение содержится в одной таблице измерений, то схема хранилища – звезда

4.если хотя бы 1 измерение содержится в нескольких связанных таблицах, то - снежинка

Витрины данных – многомерный экстракт ХД, предназначенный для анализа определенной предметной области и доставки аналитических данных потребителю.

Вопрос 33

OLTP- системы – ведение отчетности; поверхностная обработка по регламентированным запросам

OLAP – оперативный анализ данных; неглубокая обработка по выявлению трендов и шаблонов

DATA Mining – интеллектуальный анализ данных; глубокая обработка по выявлению скрытых тенденций, шаблонов и закономерностей.

Вопрос 34

Технология комплексного многомерного анализа данных получила название OLAP. OLAP — это ключевой компонент организации хранилищ данных. Концепция OLAP была описана в 1993 году Эдгаром Коддом. В 1995 году на основе требований, изложенных Коддом, был сформулирован так называемый тест FASMI (быстрый анализ разделяемой многомерной информации), включающий следующие требования к приложениям для многомерного анализа:

• предоставление пользователю результатов анализа за приемлемое время ;

• возможность осуществления любого вида анализа и его сохранения в доступном для конечного пользователя виде;

• многопользовательский доступ к данным с поддержкой соответствующих механизмов блокировок и средств авторизованного доступа;

• многомерное концептуальное представление данных (это — ключевое требование OLAP);

• доступность информации

Основная идея OLAP заключается в построении многомерных кубов данных, доступных для пользовательских запросов, на основе исходных данных реляционной БД

Архитектура OLAP-системы:

1. OLAP-сервер

2. OLAP-клиент