8. Инструментальные технологии анализа деятельности организации в информационных системах
8.1. Информационно-аналитические системы
Задачи отчетности и задачи анализа – два принципиально различных класса задач. Первые занимаются учетом и накоплением данных, для них характерны короткие обновляющие транзакции. Структура БД оптимизирована именно по задачам отчетов. Она максимально нормализована.
Для задач анализа наиболее типично чтение. Нормализованная структура БД непригодна для таких запросов, так как каждый аналитический запрос охватывает множество таблиц в БД и диапазоны данных в каждой таблице. Для ответа на аналитические запросы нужны агрегированные данные в любых разрезах.
Анализ накопленных данных выполняется в следующих направлениях:
анализ детализованных данных (регулярные запросы и отчеты);
анализ агрегированных показателей (аналитические запросы и отчеты);
поиск закономерностей (извлечение знаний из накопленной информации).
Таким образом, сложились три направления использования аналитических систем:
Ведение отчетности (OLTP-системы).
Оперативная аналитическая обработка данных (OLAP).
Интеллектуальный анализ данных (Data Mining).
Современный уровень развития аппаратных и программных средств сделал возможным повсеместное ведение баз данных оперативной информации на разных уровнях управления. В процессе своей деятельности предприятия, корпорации, ведомственные структуры, органы государственной власти и управления накопили большие объемы данных. Они хранят в себе большие потенциальные возможности по извлечению полезной аналитической информации, на основе которой можно выявлять скрытые тенденции, строить стратегию развития, находить новые решения. С этой целью необходимо создание информационно-аналитической системы.
Ядром информационно-аналитических систем является хранилище данных.
Архитектура информационно-аналитической системы, построенная на основе хранилища данных, представлена на рис. 3.
Генераторы
запросов,
информационно-поисковые
системы
Системы
оперативной
аналитической
обработки
данных (OLAP)
Системы
интеллектуального
анализа данных
Сбор, фильтрация
и согласование данных из внешних
источников
LTP
LT
Рис. 3. Архитектура информационно-аналитической системы
Данная архитектура является общепринятым пониманием места и роли различных технологий обработки данных.
8.2. Ведение отчетности (oltp-системы)
OLTP-системами являются реляционные СУБД с оперативной обработкой транзакций. Они обеспечивают ввод информации, выполняют поиск по регламентированным запросам. Общепризнанным стандартом языка манипулирования реляционными данными является SQL. Информационно-поисковые системы, обеспечивающие интерфейс конечного пользователя в задачах поиска детализированной информации, используются в качестве надстроек над отдельными базами данных транзакционных систем. Имеющийся в них сервис отчетности позволяет формировать требующиеся в организации отчеты, справки, документы, сводные ведомости. Автоматизируя выпуск отчетов, они позволяют перевести их хранение в электронный вид и распространять по корпоративной сети.
Однако сервер оперативной системы зачастую не обеспечивает необходимую производительность при одновременном построении сложных отчетов и вводе информации. Это может негативно сказаться на работе предприятия, так как операторы не смогут оформлять оперативные документы в то время, когда выполняется построение очередного запроса.
Стоявший в 1970-е гг. у истоков технологий реляционных СУБД Э. Кодд считал, что хотя системы управления реляционными БД доступны для пользователей, они никогда не считались средством, дающим мощные функции по синтезу, анализу и консолидации функций, называемых многомерным анализом данных.