34. Структура корпоративной информационно-аналитической системы.

Система поддержки принятия решений или СППР (Decision Support Systems, DSS) — это компьютерная система, которая путем сбора и анализа большого количества информации может влиять на процесс принятия решений организационного плана в бизнесе и предпринимательстве. Интерактивные системы позволяют руководителям получить полезную информацию из первоисточников, проанализировать ее, а также выявить существующие бизнес-модели для решения определенных задач. С помощью СППР можно проследить за всеми доступными информационными активами, получить сравнительные значения объемов продаж, спрогнозировать доход организации при гипотетическом внедрении новой технологии, а также рассмотреть все возможные альтернативные решения.

Выделяют четыре основных компонента: информационные хранилища данных; средства и методы извлечения, обработки и загрузки данных (ETL); многомерная база данных и средства анализа OLAP; средства Data Mining.

Хранилище данных (англ. Data Warehouse) — очень большая предметно-ориентированная информационная корпоративная база данных, специально разработанная и предназначенная для подготовки отчётов, анализа бизнес-процессов с целью поддержки принятия решений в организации. Строится на базе клиент-серверной архитектуры, реляционной СУБД и утилит поддержки принятия решений. Данные, поступающие в хранилище данных, становятся доступны только для чтения. Данные из промышленной OLTP-системы копируются в хранилище данных таким образом, чтобы построение отчётов и OLAP-анализ не использовал ресурсы промышленной системы и не нарушал её стабильность. Данные загружаются в хранилище с определённой периодичностью, поэтому актуальность данных несколько отстает от OLTP-системы.

35. Технология olap в корпоративных информационно-аналитических системах.

OLAP – класс технологий и приложений для сбора, хранения и анализа многомерных данных в целях поддержки принятия решения.

OLAP-системы обладают следующими особенностями:

•анализ осуществляется над многомерными кубами данных; •имеются средства для навигации по многомерным структурам и позволяющие формирования аналитические отчеты; •имеют различные варианты хранения информации: MOLAP, ROLAP, HOLAP.

MOLAP (Multidimensional OLAP). Предполагает создание явного физически хранимого многомерного куба с выполнением аналитических запросов только над ними, без обращения к реляционной СУБД. Применяется, когда объем исходных данных для анализа не более нескольких Гб, стабильный набор измерений в кубе, время ответа системы на запросы не является критическим параметром.

ROLAP (Relational OLAP). Аналитические запросы строятся над виртуальным многомерным представлением данных, их реальное выполнение происходит на уровне реляционной БД (выполняются SQL-запросы). Применяется, когда корпоративные хранилища реализуются средствами реляционных СУБД, так что инструменты ROLAP позволяют проводить анализ непосредственно над ними.

HOLAP (Hybrid OLAP) – детальные данные остаются на месте (в реляционной БД), а агрегаты хранятся в многомерной БД. Выполнение запроса над такой моделью включает обращение к реляционному серверу (SQL-запрос), если требуются детальные данные, или запрос к многомерной БД для получения агрегатных данных. На практике гибридная модель применяется наиболее часто, поскольку за счет распределения нагрузки на многомерный и реляционный серверы удается достичь оптимальной производительности выполнения аналитических запросов.

Типичные задачи информационных систем, которые могут быть решены средствами OLAP – это: •анализ клиентской базы; •анализ продаж; •анализ доходов; •управление активами и пассивами и др.