43. Отличие olap систем от oltp - транзакционных систем.

Система оперативной обработки данных (ON  LINE TRANSACTION PROCESSING) OLTP рассчитаны на быстрое обслуживание относительно простых запросов большого числа пользователей. Эти  системы требуют защиты от несанкционированного доступа, от нарушения целостности данных, аппаратных и программированных сбоев.

Их характеризует малое время ожидания выполнения запросов.

Сфера применения √ это сфера платежей, учета, резервирования мест, банки и биржевые операции

Транзакция -  это некоторое законченное с точки зрения пользователя действие над БД.

Системы аналитической обработки данных (ON  LINE ANALIZIS PROCESSING) OLAP- это системы поддержки принятия решений, ориентированны на выполнение более сложных запросов, требующих статистической обработки исторических данных, накопленных за определенный промежуток времени. 

 Аналитические системы включают:

1. средства обработки информации  на основе методов искусственного интеллекта

2. средства графического представления данных.

Эти   системы определяются большим объемом исторических данных, позволяя выделить  из них содержательную информацию, т.е. получить знания из данных.

Требования к скорости и качеству анализу привело к появлению систем аналитической обработки (OLAP). Оперативность обработки достигается за счет применения мощной многопроцессорной техники, сложных методов анализа, специализированных хранилищ данных.

Среда OLTP существенно отличается от среды OLAP:

· Уровень детализации: на уровне OLTP данные хранятся с очень высокой степенью детализации, в то время в хранилище данных осуществляется сжатие данных для обеспечения высокоэффективного доступа (агрегация).

· История: архивация данных в системе OLTP приводит к тому, что объем хранимых исторических данных становится минимальным. В системе хранилища данных требуется наличие полных исторических данных.

· Возможность изменения: частые изменения данных являются характерной особенностью оперативной среды, тогда как для анализа данные в какой-то момент "замораживаются“.

· Интеграция: в отличие от среды OLTP, при анализе требования к всесторонней интегрированной информации чрезвычайно высоки.

· Нормализация: из-за сокращения избыточности данных в оперативной среде обеспечивается высокая степень нормализации данных. Стейджинг данных и более низкая производительность являются причинами низкой нормализованности данных в хранилище данных.

· Среда OLAP оптимизирована для доступа для чтения. Оперативные приложения также требуют наличия возможности оперативного применения дополнительных функций, включая изменение, добавление и удаление данных.

Основные различия между системами OLTP и OLAP еще раз перечислены в следующей таблице.

44. Отличие аналитических систем от систем поддержки принятия решения.

Информационная система – человеко-компьютерная система для поддержки принятия решений и производства информационных продуктов, использующая компьютерную информационную технологию.

В начале использования компьютеров их основной функцией была обработка данных, включавшая расчеты заработной платы и другие бухгалтерские операции. Сегодня такие компьютерные системы называют системами электронной обработки данных (СЭОД) или бухгалтерскими системами. По мере дальнейшего развития компьютерных технологий их использование перемещается в сферу управления. Они начинают использоваться для создания информации, необходимой менеджерам для принятия решений. Сначала появились так называемые информационные системы управления (ИСУ), создающие управленческие отчеты. Дальнейшее совершенствование ИСУ в направлении их большей специализации на решение плохо структурированных задач привело к появлению систем поддержки принятия решений (СППР). Использование ИСУ и СППР привлекает внимание управленцев и специалистов по обработке информации уже около двух десятилетий. За последние годы появились еще две новые информационные технологии. Первая из них, реализуемая в ИС автоматизации офиса, использует компьютер для улучшения коммуникационных возможностей персонала организаций в общении между собой. Вторая, в основе которой лежит моделирование процессов человеческого мышления, получила название «искусственный интеллект». Важнейшим приложением искусственного интеллекта стали экспертные системы, представляющие собой новый класс компьютерных информационных систем, основанных на обработке знаний.

В настоящее время указанные разновидности компьютерных информационных систем, реализующих различные информационные технологии, можно встретить работающими в рамках одной организации, где они выступают как подсистемы общей компьютерной системы фирмы. Ознакомимся более подробно с некоторыми из них.

1.1. Роль и место анализа в процессе принятия решения Современный этап развития рыночных отношений в российской экономике (начало ХХI века) характеризуется началом экономического подъема (2). Период времени быст-рых, в значительной мере интуитивных, импровизационных, а зачастую и силовых реше-ний меняется на зону продуманных, просчитанных выводов и решений – оперативных, инвестиционных.

Необходимо также принимать во внимание открытость экономики России и свя-занной с ней конкуренции с высокоразвитыми экономическими субъектами. В регионах мира со сложившейся развитой рыночной экономикой достижение заметного повышения прибыли (от долей процента) связано со сложной аналитической работой с использова- нием новейших достижений науки: математики всех направлений, информационных тех-нологий (IT), которые питают и подкрепляют экономические науки, менеджмент, марке-тинг, социологию, юриспруденцию и т.д. Начинают приобретать определяющее значение знания о протекающих хозяйственных процессах.

На успех ведения дела влияют как объективные, так и субъективные факторы. К объективным факторам можно отнести:

• закономерности протекания хозяйственных процессов,

• правовую среду,

• неписаные правила и традиции ведения дел,

• экономическую конъюнктуру и т.д.

Большое значение имеет субъективный фактор, под которым будем понимать влияние на ход бизнес-процессов работников предприятия и в особенности лиц, прини-мающих решения (ЛПР).

Для выработки и принятия соответствующих складывающейся обстановке реше-ний необходимы информация и знания, которые должны удовлетворять требованиям пол-ноты, достоверности, своевременности (актуальности), полезности.

Основополагающую роль в подготовке принятия решений играет его обоснование по имеющейся у ЛПР информации. Ее, как правило, получают из различных внутренних и внешних источников. В интересах выработки адекватного решения используются внут-ренние информационные ресурсы, которые складываются из отражения деятельности (функционирования) объекта в документах, других видах и способах сбора, обработки, хранения информации, а также внешние по отношению к объекту информационные ре-сурсы, например (если это предприятие) – корпорации, отрасли, региона, а также глобаль-ные – из средств массовой информации, специальной литературы, всемирной информаци-онной сети Internet и т.д.

Таким образом, границы информационного пространства как отображения дея-тельности предприятия и его взаимодействия с внешней средой, в рамках которого при-нимаются решения, выходят далеко за пределы предприятия.

Одной из первостепенных задач при подготовке и принятии решений является ана-лиз имеющейся в распоряжении ЛПР информации, который является фундаментом обос-нования решения.

Объемы информации, необходимой и используемой при принятии решений, дости-гают десятков и сотен мегабайт, а в крупных корпоративных и общегосударственных сис-темах и терабайт (10 байт). Информация характеризуется многоплановостью, сложно-стью отображаемых объектов и систем, а также связей между объектами, явлениями и процессами, скрытостью закономерностей.

Эти обстоятельства вынуждают использовать имеющиеся в настоящее время весь-ма развитые программно-технические средства. Широкое и эффективное применение этих средств стало одним из факторов выживаемости и успеха предприятия в условиях острой конкурентной борьбы. Получили широкое распространение автоматизированные инфор-мационные системы, которые в последние годы чаще называют информационные системы, подразумевая, что без автоматизации их просто невозможно представить.

Проблема анализа исходной информации для принятия решений оказалась на-столько серьезной, что появилось отдельное направление или вид информационных сис-тем – информационно-аналитические системы (ИАС), под которыми понимают комплекс аппаратных, программных средств, информационных ресурсов, методик, которые исполь-зуются для обеспечения автоматизации аналитических работ в целях обоснования приня-тия управленческих решений и других возможных применений.

1.2. Аспекты проблемы анализа и их реализация в программных продуктах

Вся проблема аналитической подготовки принятия решений имеет следующие аспекты:

– извлечение из многих источников разнородных данных, представленных в различных форматах и приведение их к единому формату и единой структуре;

– организация хранения и предоставления пользователям необходимой для принятия решений информации;

– собственно анализ, в том числе оперативный и интеллектуальный, и подготовка плано-вой или регулярной оценки состояния управляемого объекта в документов или экранных форм;

– подготовка результатов оперативного и интеллектуального анализа для эффектив-ного их восприятия потребителями и принятия на ее основе адекватных решений.

Аспект, касающийся сбора и хранения информации с сопутствующей доработкой, оформился в концепцию информационных хранилищ (Data Warehouse). Эта концепция состоит в том, что сведения о деятельности предприятия или иного объекта хозяйственной или иной деятельности накапливаются в течение длительного периода времени (годы) в информационном хранилище по определенным правилам. Они используются в различных временных режимах для анализа, как источник данных для разного рода отчетности и ра-боты с партнерами (Reporting) и обоснования управленческих решений.

В связи с большим объемом и сложностью аспект проблемы собственно анализа имеет два направления – оперативный анализ данных (информации), широко распространена аббревиатура англоязычного названия – On-Line Analytical Processing – OLAP. Основной за-дачей оперативного или OLAP-анализа является быстрое (в пределах секунд) извлечение не-обходимой аналитику или ЛПР для обоснования или принятия решения информации.

Интеллектуальный анализ информации – имеет также широко распространенное в русской специальной литературе англоязычное название Data mining. Предназначен для фундаментального исследования проблем в той или иной предметной области. Требова-ния по времени менее жестки, но используются более сложные методики. Ставятся, как правило, задачи и получают результаты стратегического значения. При решении сложных задач в режиме Data mining приходится использовать весьма мощные специальные про-граммные средства или, как говорят, инструменты.

Аспекты проблемы анализа и необходимые для их разрешения функции нашли вы-ражение в соответствующих программных продуктах. Соответственно средства автомати-зации анализа представлены в различных видах. Имеются комплексные информационно-аналитические системы, выполняющие в той или иной степени функции в соответствии с рассмотренными аспектами. Представлены на рынке программных продуктов и целевые программные системы, выполняющие в увеличенном объеме, расширенном составе и по-вышенной сложности какие-либо функции, например оперативного или интеллектуально-го анализа. ИАС информационно подпитывают системы поддержки принятия решений (СППР), в литературе также применяют аббревиатуру DSS (Decisin Support Sistem).

В целом сложился рынок инструментальных средств создания и поддержки OLAP-систем, информационных хранилищ (DWH), СППР (DSS), интеллектуального анализа Data mining (DMg), который получил обобщенное название – Business intelligence (BI), ко-торому пока не подобран русскоязычный термин.

Как правило, все инструментальные средства, предназначенные для автоматизации аналитических работ, приспособлены для обработки многомерных массивов информации, имеют также возможность импорта/экспорта данных в другие операционные среды, развитые средства визуального двумерного (2D) и трехмерного (3D) представления информации.

Модули, предназначенные для выполнения функций OLAP– анализа, входят также и в состав интегрированных информационных систем (ИИС) (системы, выполняющие весь комплекс автоматизации работ в информационном пространстве экономического или какого-либо другого объекта). Наиболее развитые ИИС выполняют функции и оператив-ного и интеллектуального анализа. Функциональный состав и место ИАС в системе применяемых на предприятии ин-формационных технологий отражен на рис. 1.1. Следует заметить, что ИАС играет объе-диняющую роль, консолидирует разрозненные IT-технологии в единую интегрированную информационную систему управления предприятием (корпорацией), как ее называют ИИСУП (26).

АСУ ТП – автоматизированные системы управления технологическими процессами.

САПР – системы автоматизированного проектирования.

ЭСУДО – электронные системы управления документооборотом.

ИИСУП – интегрированные системы управления предприятием.

Необходимо отметить следующее обстоятельство. Целевые программные про-дукты и ИИС весьма дороги и пока малодоступны для массового российского потре-бителя. Выходом из этого положения является использование редко применяемых на практике возможностей массовых программных инструментальных средств Excel, Mathcad, Stadia, Statistica и др.

До 2000 года господствующее положение на этом рынке занимали программные продукты иностранных фирм. В настоящее время положение меняется – появилось не-сколько разработанных в России пакетов программ такого назначения, способных по сво-им характеристикам успешно конкурировать с зарубежными, а по ряду параметров и пре-восходящие их. Главные преимущества российских продуктов по показателям це-на/качество, отсутствие проблем локализации и др.