Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Южно-Уральский государственный университет»

(национальный исследовательский университет)

Факультет «Экономика и управление»

Кафедра «Информатика»

Магазин музыкальных товаров

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА К КУРСОВОЙ РАБОТЕ

по дисциплине «Хранилища данных»

ЮУрГУ–230700.68.2013.167.ПЗ КР

Нормоконтролер, доцент Руководитель, доцент

________________ В.А. Конов ___________В.А. Конов

______________________2013 г. ___________________2013 г.

Автор работы

Студент группы ЭиУ – 181

__________П.С. Вылижанина

____________________2013 г.

Работа защищена

с оценкой (прописью, цифрой)

_______________________

____________________2013 г.

Челябинск 2013

Задание на курсовую работу

«Магазин музыкальных товаров»

Магазин осуществляет продажу и прием товаров. О каждом товаре известно:

- наименование

- группа товара

- количество поступившего и проданного товара

- поставщик

- клиент, осуществивший покупку

- производитель

Необходимо разработать БД музыкального магазина, интерфейс для ввода информации в БД, а также сформировать OLAP-куб, отражающий актуальную информацию о произведенных операциях.

БД выполнить в программе MSSQL Server 2008 R2, интерфейс разработан в Visual Studio 2010, построение OLAP-кубов осуществляется средствами Business intelligence Development Studio

АННОТАЦИЯ

Вылижанина П.С. «Магазин музыкальных товаров». –

Челябинск: ЮУрГУ, ЭиУ-181, ,30 с. 34 ил. библиогр. список – 2 наим.

Курсовой проект посвящен изучению возможностей MS SQL Server, разработке приложения, позволяющего вести учет магазина музыкальных товаров и знакомству с возможностями пакета Business intelligence Development Studio.

Продуман набор и структура таблиц, необходимая для реализации данной задачи, созданы необходимые хранимые процедуры, разработан интерфейс и сценарий работы приложения.

Оглавление

Создание отдельных элементов AS-куба 17

Алгоритм Создания источника данных – Data Sources 17

Алгоритм создания представления источника данных – Data Sourсe Views 20

Алгоритм создания измерения для проекта – Dimension 22

Алгоритм создания куба проекта – Cube. 25

Введение

Информационные системы современных предприятий часто организованы таким образом, чтобы минимизировать время ввода и корректировки данных, т.е. организованы не оптимально с точки зрения проектирования базы данных. Такой подход усложняет доступ к историческим (архивным) данным. Изменения структур в базах данных информационных систем очень трудоемки, а иногда попросту невозможны.

В то же время, для успешного ведения современного бизнеса необходима актуальная информация, предоставляемая в удобном для анализа виде и в реальном масштабе времени. Доступность такой информации позволяет как оценивать текущее положение дел, так и делать прогнозы на будущее, следовательно, принимать более взвешенные и обоснованные решения. К тому же, основой для принятия решений должны быть реальные данные.

Если данные хранятся в базах данных различных информационных систем предприятия, при их анализе возникает ряд сложностей, в частности, значительно возрастает время, необходимое для обработки запросов; могут возникать проблемы с поддержкой. Эта проблема решается путем создания хранилища данных. Задачей такого хранилища является интеграция, актуализация и согласование оперативных данных из разнородных источников для формирования единого непротиворечивого взгляда на объект управления в целом. На основе хранилищ данных возможно составление всевозможной отчетности, а также проведение оперативной аналитической обработки и Data Mining.

Хранилище данных имеет преимущества в сравнении с использованием оперативных систем или баз данных:

• В отличие от оперативных систем, хранилище данных содержит информацию за весь требуемый временной интервал -вплоть до нескольких десятилетий -в едином информационном пространстве, что делает такие хранилища идеальной основой для выявления трендов, сезонных зависимостей и других важных аналитических показателей.

• Как правило, информационные системы предприятия хранят и представляют аналогичные данные по-разному. Например, одни и те же показатели могут храниться в различных единицах измерения. Одна и та же продукция или одни и те же клиенты могут именоваться по-разному. В системах хранилищ несоответствия в данных устраняются на этапе сбора информации и погружения ее в единую базу данных. При этом организуются единые справочники, все показатели в которых приводятся к одинаковым единицам измерения.

• Очень часто оперативные системы вследствие ошибок операторов содержат некоторое количество неверных данных. На этапе помещения в хранилище данных информация предварительно обрабатывается. Данные по специальной технологии проверяются на соответствие заданным ограничениям и при необходимости корректируются (очищаются). Технология обеспечивает построение аналитических отчетов на основе надежных данных и своевременное оповещение администратора хранилища об ошибках во входящей информации.

• Универсализация доступа к данным. Хранилище данных предоставляет уникальную возможность получать любые отчеты о деятельности предприятия на основе одного источника информации. Это позволяет интегрировать данные, вводимые и накапливаемые в различных оперативных системах, легко и просто сравнивать их. При этом в процессе создания отчетов пользователь не связан различиями в доступе к данным оперативных систем.

• Ускорение получения аналитических отчетов. Получение отчетов при помощи средств, предоставляемых оперативными системами, -способ неоптимальный. Эти системы затрачивают значительное время на агрегирование информации (расчет суммарных, средних, минимальных, максимальных значений). Кроме того, в текущей базе оперативной системы находятся только самые необходимые и свежие данные, в то время как информация за прошлые периоды помещается в архив. Если данные приходится получать из архива, продолжительность построения отчета возрастает еще в два-три раза. Следует также учитывать, что сервер оперативной системы зачастую не обеспечивает необходимую производительность при одновременном построении сложных отчетов и вводе информации. Это может катастрофически сказываться на работе предприятия, так как операторы не смогут оформлять накладные, фиксировать отгрузку или получение продукции в то время, когда выполняется построение очередного отчета. Хранилище данных позволяет решить эти проблемы. Во-первых, работа сервера хранилища не мешает работе операторов. Во-вторых, в хранилище помимо детальной информации содержатся и заранее рассчитанные агрегированные значения. В-третьих, в хранилище архивная информация всегда доступна для включения в отчеты. Все это позволяет значительно сократить время создания отчетов и избежать проблем в оперативной работе.

• Построение произвольных запросов. Информацию в хранилище данных недостаточно только централизовать и структурировать. Аналитику нужны средства визуализации этой информации, инструмент, с помощью которого легко получать данные, необходимые для принятия своевременных решений. Одно из главных требований любого аналитика -простота формирования отчетов и их наглядность. В случае оперативных систем построение отчетов часто лишено гибкости; чтобы создать новый отчет, приходится задействовать специалистов ИТ-отдела, которые объединяют данные нескольких систем. В случае же использования хранилища данных решение проблемы предоставляет технология OLAP (On-Line Analytical Processing). Эта технология обеспечивает доступ к данным в терминах, привычных для аналитика. Технология OLAP базируется на концепции многомерного представления данных. Действительно, каждое числовое значение, содержащееся в хранилище данных, имеет до нескольких десятков атрибутов (например, количество продаж определенным менеджером в определенном регионе на определенную дату и т.п.). Таким образом, можно считать, что работа идет с многомерными структурами данных (многомерными кубами), в которых числовые значения расположены на пересечении нескольких измерений. Именно этот подход используется в OLAP-системах. Они предоставляют гибкие средства навигации по многомерным структурам -так называемые OLAP-манипуляции. С их помощью аналитик может получать различные срезы данных, "крутить" данные.

Business Intelligence Development Studio является общей средой разработки для построения решений BI, основанных на Visual Studio, включая механизм базы данных и Reporting Services. Графический интерфейс Business Intelligence Development Studio используется при проектировании пакетов SQL Server Integration Services (SSIS) для приложений, управляющих данными. Пакеты SSIS проектируются, создаются и отлаживаются в Business Intelligence Development Studio путём перетаскивания задач из панели инструментов, установки их свойств и соединения задач ограничениями предшествия. На Рисунке 1 представлен внешний вид диалогового окна создания нового проекта в Business Intelligence Development Studio.

Рис.1. Диалоговое окно создания нового проекта в Business Intelligence Development Studio