Заключение

Таким образом, в ходе рассматриваемой темы мы узнали, что системами поддержки принятия решений может быть построена на подсистеме оперативного анализа. Для реализации которой и применяется технология оперативной аналитической обработки данных OLAP (On-line analytical processing), использующая концепцию многомерного представления данных.

Узнали, что множественность измерений предполагает представление данных в виде многомерной модели. Измерение — это последовательность значений одного из анализируемых параметров. По измерениям в многомерной модели откладывают параметры, относящиеся к анализируемой предметной области.

По Кодду, многомерное концептуальное представление — 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.

Оказалось, что многомерную модель данных можно представить как гиперкуб. Ребрами которого являются измерения, а ячейками — меры.

На пересечениях осей измерений располагаются данные, количественно характеризующие анализируемые факты, — меры.

Над ним могут выполнятся операции:

• Срез (Slice).

• Вращение (Rotate).

• Консолидация (Drill Up) и детализация (Drill Down).

Как оказалось с концепцией многомерного анализа данных тесно связывают оперативный анализ, который выполняется средствами OLAP-систем.

Узнали, что основным назначением OLAP-систем является поддержка аналитической деятельности, произвольных запросов пользователей-аналитиков. А целью OLAP-анализа — проверка возникающих гипотез.

Выяснили, что у истоков технологии OLAP стоит основоположник реляционного подхода Э. Кодд, который изложил 12 правил, изложенных определяющих OLAP:

1. Многомерность.

2. Прозрачность.

3. Доступность.

4. Постоянная производительность при разработке отчетов.

5. Клиент-серверная архитектура.

6. Равноправие измерений.

7. Динамическое управление разреженными матрицами.

8. Поддержка многопользовательского режима.

9. Неограниченные перекрестные операции.

10. Интуитивная манипуляция данными.

11. Гибкие возможности получения отчетов.

12. Неограниченная размерность и число уровней агрегации.

Оказалось, что позже он добавил еще шесть правил:

13. Пакетное извлечение против интерпретации.

14. Поддержка всех моделей OLAP-анализа.

15. Обработка ненормализованных данных.

16. Сохранение результатов OLAP: хранение их отдельно от исходных данных.

17. Исключение отсутствующих значений.

18. Обработка отсутствующих значений.

Список литературы

1. Администрирование баз данных. Полное справочное руководство по методам и процедурам Автор: Крейг С. Маллинс Издательство: КУДИЦ-Образ Год издания: 2003 г.

2. Атре Ш. Структурный подход к организации баз данных. М.: Финансы и статистика, 1983.

3. Базы данных (2-е издание). Кузин А. В., Левонисова С. В.

4. Бойко В.В., Савинков В.М. Проектирование баз данных информационных систем. – М.: Финансы и статистика, 1989.

5. Введение в системы баз данных. Восьмое издание, К. Дж. Дейт; 2008, 3 кв.; Вильямс

6. Введение в системы баз данных (седьмое издание). К. Дж. Дейт Издано: 2001, Вильямс.

7. Основы будущих систем баз данных. Третий манифест. К.Дж.Дейт, Хью Дарвен. Перевод: С.Д.Кузнецов, Т.А.Кузнецова. Под ред. С.Д.Кузнецова. Издано: Издательство Янус-К, 2004 г.

8. Проектирование и разработка баз данных. Визуальный подход. Реймонд Фрост, Джон Дэй, Крейг Ван Слайк. Перевод с англ. А.Ю.Кухаренко – М.: НТ Пресс 2007.

9. Теория и практика построения баз данных, 8-е изд. Крёнке Д. Издано: 2003, "Питер".

10. Энциклопедия технологий баз данных. М.Р. Когаловский Издано: 2002, М.: Финансы и статистика.

1

1