4.6. Витрина данных
Под витриной данных (ВД) понимается специализированное хранилище данных или его часть, соответствующая одному аспекту данных (фактически одному из направлений деятельности компании). Большая конкретизация и меньшие масштабы витрин данных позволяют оператаивно описывать бизнес-процессы и создавать ВД. Обычно витрины данных строятся по схеме «звезда», в центре которой имеется единственная таблица фактов. При построении схемы взаимодействия корпоративного хранилища и витрин данных в рамках создания САПР рекомендуется определить некоторую специальную структуру для хранения исторических данных и дополнительно развернуть ряд витрин, заполняемых данными из этой структуры. Тем самым удается разделить два процесса: накопление исторических данных и их анализ
4.7. Информационно-аналитическая система
Информационно-аналитическая система (ИАС) в составе ERP-системы предназначена для сбора, очистки и анализа данных с целью принятия управленческих решений. На рис.14 представлена архитектура типичной информационно-аналитической системы. Данные поступают из подсистем ERP или из внешних источников. Под очисткой данных обычно понимается процесс модификации данных по ходу заполнения хранилища: исключение нежелательных дубликатов, восстановление пропущенных данных, приведение данных к единому формату и т.п. Очищенные данные из хранилища данных могут поступать в специализированные хранилища (витрины данных) и в различные подсистемы ERP непосредственно или после аналитической обработки в блоке управления данными.
Рис.14. Архитектура информационно-аналитической системы
Например, в ИАС в составе среды SAP Netweaver для очистки данных используется компонент SAP Master Data Management, функции хранилища данных выполняет SAP Business Information Warehouse, а управление данными возлагается на SAP Business Intelligence.
4.8. Olap - оперативный анализ данных
OLAP (On-Line Analitical Processing) - технология оперативной аналитической обработки данных. Основное назначение систем OLAP - создание различного рода отчетов. В качестве внешнего источника данных для анализа могут выступать реляционная или нереляционная база данных, текстовый файл, электронная таблица и др. OLAP-отчет может содержать не только текст и таблицы, но и другие визуальные элементы - графики, диаграммы, географические карты, так называемые светофоры (простые в понимании визуальные элементы, которые показывают данные в виде приборов, похожих на автомобильные). Перетаскивая колонки и строки, пользователь самостоятельно меняет вид отчета и группировку данных, система вычисляет итоги, суммируя тысячи, а то и миллионы данных.
В системах OLAP используется модель данных, называемая гиперкубом данных (более правильно было бы говорить не о гиперкубе, а о гиперпараллелепипеде), т.е. представление данных в виде многомерного куба, в ячейках которого хранятся значения данных (называемых при этом мерами), например значения объемов продаж. Измерения представляют собой величины, образующие ребра гиперкуба. Например, измерениями могут быть названия товаров и названия месяцев года. В этом случае имеем двумерный куб (прямоугольную таблицу), показывающий значения уровней продаж по товарам и месяцам. Но возможно увеличение числа как измерений (например, добавление данных о продажах не только по месяцам и товарам, но и по регионам), так и мер (например, нас может интересовать не только уровень продаж, но и чистая прибыль или остаток на складе), в этом случае ячейке соответствуют несколько мер.
Над гиперкубом могут выполняться следующие базовые операции:
сечение (slice-and-dice) - уменьшение размерности гиперкуба путем задания фиксированных значений некоторым измерениям, например, получение двумерных таблиц;
проекция, операция суммирования мер в ячейках, лежащих на оси проекции, по некоторому заданному закону;
детализация (drill-down) - введение иерархии в пределах одного измерения. При этом одно из значений измерения заменяется совокупностью значений из следующего уровня иерархии измерения, соответственно изменяются значения в ячейках гиперкуба. Например, понятие «товар» может быть детализировано на отдельные виды, понятие «время» разделено на кварталы и т. д.;
консолидация (roll-up/drill-up) - операция, обратная детализации;
поворот.
По своей архитектуре OLAP системы подразделяются на системы MOLAP, ROLAP, HOLAP. В системах MOLAP (Multidimensional OLAP) используется структура постоянного куба, точнее данные хранятся в предварительно созданной одной большой плоской ненормализованной таблице, примером которой может служить таблица 1, где Xi - измерения, Yj - меры. Фактам соответствуют строки таблицы. Недостаток MOLAP - трудности добавления в таблицу новых измерений, большие затраты памяти из-за неиспользования высокой разреженности таблицы, обусловливаемой неодинаковостью измерений для разных мер. Поэтому MOLAP-системы весьма чувствительны к объемам хранимых данных. Но MOLAP характеризуются высоким быстродействием.
Таблица 1.
Для систем ROLAP (Relational OLAP) гиперкуб - это лишь пользовательский интерфейс к БД, который эмулируется на обычной реляционной СУБД. Структура данных в ROLAP-системе может быть представлена в виде IDEF1X-диаграммы, примером является рис. 15. В этой структуре можно хранить очень большие объемы данных, однако ее недостаток заключается в низкой и неодинаковой эффективности OLAP-операций. В клиент/серверной архитектуре ROLAP-сервер - это выделенный компьютер, который получает многомерные запросы от клиента, генерирует SQL-запросы к реляционным базам данных, выполняет поиск по различным таблицам и необходимые вычисления, передает клиенту порции данных для отображения. При этом кубы заранее не создаются. Опыт эксплуатации ROLAP-продуктов показал, что они больше подходят на роль интеллектуальных генераторов отчетов, чем действительно оперативных средств анализа. Они применяются в таких областях, как розничная торговля, телекоммуникации, финансы, где количество данных велико, а высокой эффективности выполнения запросов не требуется.
Рис. 15. Структура данных в ROLAP-системе
В HOLAP-системах (Hibrid OLAP) используются черты как MOLAP, так и ROLAP систем. В них массивы данных делятся на фрагменты, к части данных (разреженным) данным доступ осуществляется по ROLAP-технологии, часть данных (плотных) хранится в таблицах, которые обрабатываются с помощью средств MOLAP. Например, куб, содержащий данные о продажах, может быть разбит на несколько фрагментов, один из которых с данными за текущий год, запрашивается довольно часто, а остальные - не очень. Тогда, создавая фрагмент как сечение по текущему году, мы выбираем формат MOLAP, так как здесь наиболее критичным вопросом выступает производительность, а для остальных исторических данных - ROLAP. Примером реализации OLAP может служить программа «Инталев: гиперкуб» компании 1С. Это программа, которая позволяет получить данные из абсолютно различных по своей структуре и формату источников и формировать по ним отчеты, которые сохраняются в формате XML, что дает возможность объединять их между собой.
4.9. SAP BW - хранилище данных
SAP Business Information Warehouse (SAP BW) - решение mySAP Business Suite, представляющее собой хранилище данных, получаемых от R/3, компонентов mySAP Business Suite, внешних приложений, и составляющее отчеты, необходимые в управлении предприятием, по технологии OLAP. Компонентами SAP BW являются инструменты SAP Business Explorer (BEx-инструменты) и инструментальные средства администратора. BEx-инструмент - это программа, используемая для доступа к содержимому и функциям хранилища данных при составлении и представлении отчетов. BEx-инструментами являются BEx Analyzer, BEx Browser, BEx Map, BEx Web Wizard. BEx Analyzer служит для представления запросов к SAP BW. BEx Browser применяется для создания отчетов в виде логических структур с использованием данных различных пользователей компании. BEx Map позволяет отображать данные в графическом виде на географических картах. BEx Web Wizard - разработчик Web-приложений.