2. Программно – техническая платформа

Проведение лабораторных работ предусматривает использование компьютерных классов, оснащенных современными компьютерами с современной операционной системой.

Для проведения лабораторных работ предполагается наличие сконфигурированного компьютерного класса со следующим программным обеспечением:

• Microsoft SQL Server 2008 с установленными службами аналитики (Analysing Services) и стандартными примерами учебных баз данных (последняя версия может быть скачана с сайта www.codeplex.com);

• Microsoft Axapta;

• Тестовый аналитический комплекс «Cоветник по кадрам» (компания – разработчик «Интеллектуальный партнер»);

• Microsoft Outlook;

• Microsoft Office 2003 (2007) для целей формирования отчетов по лабораторным работам.

Необходимое лицензионное (или бесплатно распространяемое) программное обеспечение для проведения лабораторных работ в настоящий момент имеется в наличии в ИВЦ СПбГИЭУ.

Минимальные требования к технической платформе: персональный компьютер Pentium IV и выше с 1 Gb оперативной памяти и 10 Gb дискового пространства.

3. Теоретическая часть Информационные системы оперативного анализа данных

Технология комплексного многомерного анализа данных получила название OLAP (On-Line Analytical Processing).

Оперативный анализ информации предоставляет удобные быстродействующие средства доступа, просмотра и анализа деловой информации.

Технология основана на построении многомерных наборов данных – OLAP – кубов, который можно «покрутить», «развернуть» или «свернуть», чтобы получить желаемое представление данных. Осями многомерной системы координат служат основные атрибуты анализируемого бизнес - процесса. На пересечениях осей - измерений - находятся данные, количественно характеризующие процесс – меры.

Пользователь, анализирующий информацию, может «разрезать» куб по разным направлениям, получать сводные или, наоборот, детальные сведения и осуществлять прочие манипуляции, которые необходимы в процессе анализа.

Для визуализации данных, хранящихся в многомерном кубе, применяются, как правило, традиционные двумерные, т.е. табличные, представления, имеющие сложные иерархические заголовки строк и столбцов.

Двумерное представление куба можно получить, «разрезав» его поперек одной или нескольких осей (измерений): мы фиксируем значения всех измерений, кроме двух, - и получаем обычную двумерную таблицу. В горизонтальной оси таблицы (заголовки столбцов) представлено одно измерение, в вертикальной (заголовки строк)-другое, а в ячейках таблицы - значения мер.

Значения, «откладываемые» вдоль измерений, называются членами или метками. Метки используются как для «разрезания» куба, так и для ограничения (фильтрации) выбираемых данных - когда в измерении, остающемся «неразрезанным», нас интересует не все значения, а их подмножество.

Исходные данные для построения OLAP-кубов обычно хранятся в реляционных базах данных, называемые также хранилищами данных.

Типичная структура хранилища данных существенно отличается от структуры обычной реляционной СУБД. Как правило, эта структура денормализована (это позволяет повысить скорость выполнения запросов), поэтому может допускать избыточность данных. По содержанию информация хранилища данных является ретроспективной, характеризующей производственно - хозяйствующую деятельность предприятия за длительный период.

Основными составляющими структуры хранилищ данных являются таблица фактов (fact table) и таблицы измерений (dimension tables).

Таблица фактов является основной таблицей хранилища данных. Как правило, она содержит сведения об объектах или событиях, совокупность которых будет в дальнейшем анализироваться. Обычно говорят о четырех наиболее часто встречающихся типах фактов. К ним относятся:

• факты, связанные с транзакциями (Transaction facts);

• факты, связанные с «моментальными снимками» (Snapshot facts), основанными на состоянии объекта;

• факты, связанные с элементами документа (Line-item facts).

• факты, связанные с событиями или состоянием объекта (Event or state facts).

Таблицы измерений содержат неизменяемые либо редко изменяемые данные.

Одно измерение куба может содержаться как в одной таблице (в том числе и при наличии нескольких уровней иерархии), так и в нескольких связанных таблицах, соответствующих различным уровням иерархии в измерении. Если каждое измерение содержится в одной таблице, такая схема хранилища данных носит название «звезда» (star schema).

Если же хотя бы одно измерение содержится в нескольких связанных таблицах, такая схема хранилища данных носит название «снежинка» (snowflake schema).

Как исходные, так и агрегатные данные могут храниться либо в реляционных, либо в многомерных структурах. Поэтому в настоящее время применяются три способа хранения данных [16]:

• MOLAP (Multidimensional OLAP) - исходные и агрегатные данные хранятся в многомерной базе данных.

• ROLAP (Relational OLAP) - исходные данные остаются в той же реляционной базе данных, где они изначально и находились. Агрегатные же данные помещают в специально созданные для их хранения служебные таблицы в той же базе данных.

• HOLAP (Hybrid OLAP) - исходные данные остаются в той же реляционной базе данных, где они изначально находились, а агрегатные данные хранятся в многомерной базе данных.

Современная концепция управления эффективностью бизнеса (Business Performance Management, BPM) предусматривает использование сбалансированной системы показателей и выделение ключевых показателей эффективности.

Так называемая «Панель управления менеджера» (dashboard) должна содержать небольшое количество показателей (5–6), чтобы сконцентрировать внимание менеджера на ключевых показателях эффективности (Key Performance Indicator, KPI).

Употребляемый в деловой лексике термин «ключевой индикатор производительности» (Key Performance Indicators) означает количественно исчислимую меру успешности бизнеса.

В службах Analysis Services ключевой индикатор производительности представляет собой коллекцию вычислений, связанных с группой мер куба и используемых для оценки успешности бизнеса. Обычно такие вычисления являются сочетанием многомерных выражений или вычисляемых элементов. В состав ключевых индикаторов производительности также входят метаданные, определяющие способ отражения клиентскими приложениями результатов вычислений ключевого индикатора производительности.

Ключевой индикатор производительности применяется для обработки информации о заданной цели, записанной в кубе фактической формулы производительности и результатах измерений, которые показывают тренд и состояние производительности. Объекты AMO используются для задания формул и других определений, касающихся значений ключевого индикатора производительности. Интерфейс запроса, такой как ADOMD.NET, используется в клиентском приложении для выборки и предоставления конечному пользователю доступа к значениям ключевого индикатора производительности. Дополнительные сведения см. в разделе ADOMD.NET.

Простой объект Kpi состоит из основной информации, цели, фактически достигнутого значения, значения состояния, значения тренда и папки, в которой можно выполнить просмотр ключевого индикатора производительности. Основная информация включает имя и описание ключевого индикатора производительности. Цель - это многомерное выражение, вычисление которого приводит к получению некоторого числа. Фактическое значение — это многомерное выражение, вычисление которого приводит к получению некоторого числа. Значение статуса и тренда — это многомерные выражения, вычисление которых приводит к получению некоторого числа. Папка — это предлагаемое местоположение для ключевого индикатора производительности, информация о котором должна быть предоставлена клиенту.

Употребляемый в деловой лексике термин «ключевой индикатор производительности» (KPI) означает количественно исчислимую меру успешности бизнеса. Для оценки ключевого индикатора производительности часто используется определенный интервал времени. Например, в качестве ключевого индикатора производительности отдел продаж организации может использовать значение валовой прибыли за месяц, а отдел кадров той же организации — данные о текучести кадров за квартал. И то и другое будет примером ключевого индикатора производительности. Руководители предприятий часто пользуются ключевыми индикаторами производительности, представленными в виде исторической сводки, чтобы получить быстрое и точное представление о развитии предприятия во временном контексте.

В службах Microsoft SQL Server Analysis Services ключевой индикатор производительности представляет собой коллекцию вычислений, связанных с группой мер куба и используемых для оценки успешности бизнеса. Обычно такие вычисления являются сочетанием многомерных выражений и вычисляемых элементов. Кроме того, в состав ключевых индикаторов производительности входят метаданные, определяющие способ отражения клиентскими приложениями результатов вычислений ключевого индикатора производительности.

Главным преимуществом ключевых индикаторов производительности, реализованных в службах Analysis Services, является то, что они представляют собой серверные ключевые индикаторы производительности, которые могут использоваться различными клиентскими приложениями. Серверные ключевые индикаторы производительности выражают истину в последней инстанции по сравнению с независимыми показателями «истины», полученными в отдельных клиентских приложениях. Более того, часто выполнение сложных расчетов на сервере, а не на клиентском компьютере может быть выполнено значительно более эффективно.

В следующей таблице представлены определения стандартных терминов ключевых индикаторов производительности в службах Analysis Services.

Таблица 1

Термин	Определение
Цель	Численное многомерное выражение или вычисление, которое возвращает целевое значение ключевого индикатора производительности.
Значение	Численное многомерное выражение, которое возвращает фактическое значение ключевого показателя производительности.
Состояние	Многомерное выражение, которое отражает состояние ключевого индикатора производительности в определенный момент времени. Многомерное выражение состояния должно возвращать нормализованное значение в диапазоне от -1 до 1. Значения, равные или меньшие -1, будут интерпретироваться как «плохое» или «низкое» значение. Значение, равное нулю (0), интерпретируется как «приемлемое» или «среднее». Значения, большие или равные 1, будут интерпретироваться как «хорошие» или «высокие». При необходимости может быть возвращено неограниченное количество промежуточных значений, которые могут использоваться для отображения любого числа дополнительных состояний, при условии поддержки со стороны клиентского приложения.
Тренд	Многомерное выражение, которое оценивает значение ключевого индикатора производительности с течением времени. Тренд может быть любым критерием, основанным на времени и имеющим смысл в некотором бизнес - контексте. Многомерное выражение тренда позволяет пользователю определять, улучшается или ухудшается значение ключевого индикатора производительности с течением времени.
Индикатор состояния	Видимый элемент, благодаря которому можно быстро получить представление о состоянии ключевого индикатора производительности. Отображаемое значение элемента зависит от значения многомерного выражения, которое оценивает состояние.
Индикатор тренда	Видимый элемент, благодаря которому можно быстро получить представление о тренде ключевого индикатора производительности. Отображаемый элемент зависит от значения многомерного выражения, оценивающего тренд.
Папка отображения	Папка, в которой пользователь, просматривающий куб, увидит ключевой индикатор производительности.
Родительский ключевой индикатор производительности	Ссылка на существующий ключевой индикатор производительности, который использует значение дочернего индикатора при вычислении родительского. Иногда один ключевой индикатор производительности будет представлять собой вычисление, составленное из значений других индикаторов. Данное свойство позволяет точнее отображать дочерние ключевые индикаторы производительности под родительским в клиентских приложениях.
Элемент текущего времени	Многомерное выражение, которое возвращает элемент, идентифицирующий временный контекст ключевого индикатора.
Вес	Численное многомерное выражение, которое назначает ключевому индикатору производительности значение относительной важности. Если ключевой индикатор производительности назначен родительскому ключевому индикатору, то при вычислении значения родительского ключевого индикатора его вес используется для пропорциональной регулировки результатов значения дочернего.

Чтобы определить ключевые индикаторы производительности, сначала задается его имя и группа мер, с которой он будет связан. Ключевой индикатор производительности может быть связан со всеми группами мер или с одной из них. Затем предстоит определить следующие элементы ключевого индикатора производительности:

• Выражение значения

Выражение значения представляет собой физическая мера (например, «Продажи»), вычисляемая мера (такая как «Прибыль») или вычисление, которое определено в ключевом индикаторе производительности с использованием многомерного выражения.

• Целевое выражение

Целевое выражение представляет собой константу или многомерное выражение, результатом которого является значение, определяющее цель для меры, которая определяется выражением значения. Например, целевое выражение может быть суммой, на которую руководство предприятия хотело бы увеличить продажи или прибыль.

• Выражение состояния

Выражение состояния является многомерным выражением, в результате вычисления которого службы Analysis Services возвращают текущее состояние выражения значения относительно целевого выражения. Целевое значение представляет собой нормализованное значение в диапазоне от -1 до +1 (-1 — очень плохо, а +1 — очень хорошо). Выражение состояния отображается в графическом виде, позволяя легко определить состояние выражения значения относительно целевого выражения.

• Выражение тренда

Выражение тренда является многомерным выражением, которое используется в службах Analysis Services для вычисления текущего тренда (тенденции к увеличению или уменьшению) выражения значения по сравнению с целевым выражением. Выражение тренда помогает пользователю быстро определить, улучшается или ухудшается выражение значения относительно целевого выражения. С выражением тренда может быть связано одно или несколько графических изображений, что помогает пользователям быстро понять текущий тренд.

В дополнение к перечисленным элементам, которые указываются для ключевого индикатора производительности, можно настроить несколько свойств ключевого индикатора производительности. К этим свойствам относятся папка отображения, родительский ключевой индикатор производительности, если индикатор вычисляется по данным других индикаторов, текущий элемент времени (при его наличии), вес индикатора (при его наличии), а также описание индикатора.

Будут определены следующие ключевые индикаторы производительности.

• Доход от продаж через торгового посредника

С помощью этого индикатора можно оценить, как фактический товарооборот посредников соотносится с квотами на продажи через посредников, как близко находится достигнутый объем продаж к целевому и каков тренд достижения цели.

• Коэффициент общей валовой прибыли продукта

Этот ключевой индикатор производительности показывает, насколько близок коэффициент общей валовой прибыли для каждого продукта к целевой границе, а также показывает тренд достижения этой цели.

В качестве дополнительного материала по информационным системам оперативного анализа данных можно рекомендовать специализированные Internet источники - www.olap.ru, www.sql.ru.