14. Технологии аналитической обработки данных (dss) (dss - Decision Support Systems)

Технология аналитической обработки данных (DSS) известна как система поддержки принятия решений.

DSS – необходимы для подготовки управленческих решений среднего (тактического уровня).

Исходной информацией здесь служат специально накопленные данные за длительный период, позволяющие определять тенденции процессов или событий в различных разрезах.

15. Olap-технологии. Охарактеризовать задачи, которые решаются на этом этапе обработки данных. Примеры систем бизнес-анализа

OLAP (on-line analytical processing) – набор технологий для оперативной обработки информации, включающих динамическое построение отчётов в различных разрезах, анализ данных, мониторинг и прогнозирование ключевых показателей бизнеса.

В основу данной технологии положен метод хранения данных в специальной форме, названной хранилищем данных (Date Warehouse).

Информация в них представляется в агрегированном виде так, чтобы просматривались тенденции изменения данных, причины возникших отклонений и возможные решения.  

OLAP-технологии реализуются с помощью хранилищ данных, являются развитием реляционных баз данных.

В отличие от баз данных, которые предназначены для обслуживания повседневной деятельности предприятия, ХД содержат собранные за много лет данные, предназначенные для оперативного многомерного анализ данных.

Результаты анализа используются для принятия решений.

Базовыми понятиями ХД являются:

- аналитические измерения (реквизиты-признаки);

- меры измерения (реквизиты-основания) .

Моделью данных в ХД служат гиперкубы, т.е. многомерные базы данных, в ячейках которых находятся анализируемые данные.

Осями многомерной системы координат служат отобранные реквизиты экономических показателей, отражающих финансово-экономическое состояние предприятия.

В основе OLAP-технологий лежит представление информации в виде OLAP-кубов.

Из OLAP-куба может быть составлен обычный плоский отчёт.

По столбикам и строчкам отчёта будут бизнес-категории (грани куба), а в ячейках показатели.

16. Хранилища данных (Date Warehouse). Получение и анализ данных с помощью аналитических измерений. Olap-кубы.

OLAP-кубы содержат бизнес-показатели, используемые для анализа и принятия управленческих решений, например: прибыль, рентабельность продукции, совокупные средства (активы), собственные средства, заемные средства и т.д.

Бизнес-показатели хранятся в кубах не в виде простых таблиц, как в обычных системах учета или бухгалтерских программах, а в разрезах, представляющих собой основные бизнес-категории деятельности организации: товары, магазины, клиенты, время продаж и т. д.

Благодаря детальному структурированию информации OLAP-кубы позволяют оперативно осуществлять анализ данных и формировать отчёты в различных разрезах и с произвольной глубиной детализации. Отчёты могут создаваться аналитиками, менеджерами, финансистами, руководителями подразделений в интерактивном режиме для того, чтобы быстро получить ответы, на возникающие ежедневно вопросы, и принять правильное решение. При этом сотрудникам, для создания отчетов не нужно прибегать к услугам программистов, на что обычно уходит немало времени.

В состав системы IBM Netezza Data Warehouse Appliance входят программно-аппаратные комплексы хранения данных, объединяющие базу данных, сервер и хранилище в комплекс, требующий минимальной настройки и текущего сопровождения и предоставляющий более быстрые и согласованные аналитические показатели.