Технология OLAP
Сущность OnLine Analytical Processing (OLAP). Классификация OLAP-продуктов по способу хранения данных и месту нахождения OLAP-машины. Создание приложения с помощью клиентского инструментального средства. Принципы построения ядра системы анализа данных.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 19.07.2012 |
| Размер файла | 275,8 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Обеспечивая среду для анализа, OLAP-сервер позволяет организациям использовать данные из ERP и CRM-систем, существующих хранилищ данных и других источников, а также обеспечивает тесную интеграцию с целым рядом систем, что позволяет существенно снизить расходы организации на развертывание, внедрение и сопровождение аналитических приложений.
OLAP-система предоставляет пользователям возможность проводить сложный анализ данных, что позволяет лучше понять принципы функционирования компании и найти способы улучшения результатов ее деятельности. Аналитические приложения, построенные на основе OLAP-технологий, позволяют решать целый спектр аналитических задач, таких как анализ производства, финансовый анализ, маркетинговые исследования, анализ электронного бизнеса, CRM-анализ, анализ трудовых ресурсов (HRM-анализ). OLAP дает возможность создания аналитических приложений, охватывающих анализ всего производственного и финансового цикла предприятия, при этом не возникнет проблем с преемственностью и сопоставимостью данных.
Список использованных источников
1. Введение в OLAP-технологии. Н. Елманова, А. Федоров. 2002 год. 272 стр.
2. ВИКИПЕДИЯ. http://ru.wikipedia.org
3. Информационные системы и базы данных. Организация и проектирование. В. Ю. Пирогов. БХВ-Петербург. 2009 год. 528 стр.
4. Корпоративные хранилища данных. Планирование, разработка и реализация. Том первый. Эрик Спирли - Издательство: Вильямс.2003 год. 403 стр.
5. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. А.А. Барсегян, М.С. Куприянов, В.В. Степаненко, И.И. Холод - Издательство: БХВ-Петербург, 2004 год. 336 стр.
6. Попробуйте OLAP!. Бернард Люпен. 2000 год. 672 стр.
7. Хранилища данных. С. Я. Архипенков, Д. В. Голубев, О. Б. Максименко - Издательство: Диалог-МИФИ, 2002 год. 523 стр.
8. Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services. OLAP и многомерный анализ данных. А. Бергер, И. Горбач. БХВ-Петербург. 2007 год. 928 стр.
9. Oracle9iR2: разработка и эксплуатация хранилищ баз данных. Л. Хоббс, С. Хилсон, Ш. Лоуенд. 2004 год. 586 стр.
10. Oracle Express Olap. С. Архипенков. Диалог - МИФИ.2000 год. 320 стр.
Приложение А
Схематическое изображение кросс-таблицы
Приложение Б
Фрагмент кросс-таблицы
Приложение В
Схематическое изображение структуры узла дерева
|
Родительский узел |
Значение измерения |
N (Количество дочерних узлов) |
Столбец (строка) со значением |
|
|
Дочерний узел 1 |
Дочерний узел2 |
... |
Дочерний узел N |
Приложение Г
Схематичное изображение сводной таблицы
Приложение Д
Глоссарий
|
№ |
Понятие |
Определение |
|
|
1 |
Aggregate (Агрегирование) |
Операция по вычислению значений, связанных с родительскими позициями в иерархических измерениях (hierarchical dimensions). Это объединение, консолидация может быть суммированием (addition), усреднением (averaging) или каким-либо другим более сложным действием для получения вторичного интересующего аналитика значения. |
|
|
2 |
Dimension (измерение) |
Собрание (коллекция) данных одного и того же типа, что позволяет структурировать многомерную базу данных. Измерение иногда упоминается как ось. В мере (measure) каждая ячейка данных ассоциирована с одной единственной позицией (position) в каждом измерении. Время (time), местоположение (location) и изделие (product) представляют собой классические измерения. |
|
|
3 |
Datawarehouse (хранилище данных) |
Склад (хранилище) данных. Термин обозначает все данные компании, сохраненные в форме, пригодной для обработки данных. |
|
|
4 |
FASMI - Fast Analysis of Shared Multidimensional Information (быстрый анализ разделяемой многомерной информации) |
Все эти пять слов имеют их место в определении OLAP-технологии. Определение понятия OLAP в виде пяти критериев (Fast, Analysis, Shared, Multidimensional, Information), которым должны удовлетворять продукты, попадающие в эту категорию. Тест FASMI был разработан в качестве альтернативы известным 18 правилам Кодда, определяющим OLAP-систему. |
|
|
5 |
Hypercube (гиперкуб) |
Многомерная конструкция, сформированная соединением нескольких измерений. Каждая ячейка (cell) определена отдельным членом из каждого измерения (dimension). |
|
|
6 |
HOLAP |
Гибрид OLAP. Определяет многомерные инструменты анализа, которые прозрачным для пользователя способом сохраняют данные, или в реляционной, или в многомерный базе данных. |
|
|
7 |
MOLAP |
Многомерный OLAP. Этот термин определяет специфическое декартово произведение (cartesian stocking). Фактически MOLAP противопоставляется ROLAP. Для первого соединения (joints) уже установлены, что повышает производительность. Для второго соединения между таблицами устанавливаются в момент запроса. |
|
|
8 |
Multidimensional (Многомерный) |
Структура данных, имеющая по крайней мере три независимых измерения. |
|
|
9 |
OLAP (оперативная аналитическая обработка данных) |
Термин определяет категорию приложений и технологий, которые с целью анализа обеспечивают собирание (collection - коллекционирование), хранение, манипулирование и воспроизводство многомерных данных. |
|
|
10 |
ROLAP |
Реляционный OLAP. Определяет одну или несколько звездоподобных схем, хранимых в реляционных базах данных. Эта технология позволяет реализовать многомерный анализ с данными, находящимися в реляционных базах данных. |
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Основа концепции OLAP (On-Line Analytical Processing) – оперативной аналитической обработки данных, особенности ее использования на клиенте и на сервере. Общие характеристика основных требования к OLAP-системам, а также способов хранения данных в них.
реферат [24,3 K], добавлен 12.10.2010OLAP: общая характеристика, предназначение, цели, задачи. Классификация OLAP-продуктов. Принципы построения OLAP системы, библиотека компонентов CubeBase. Зависимость производительности клиентских и серверных OLAP-средств от увеличения объема данных.
курсовая работа [113,6 K], добавлен 25.12.2013Вечное хранение данных. Сущность и значение средства OLAP (On-line Analytical Processing). Базы и хранилища данных, их характеристика. Структура, архитектура хранения данных, их поставщики. Несколько советов по повышению производительности OLAP-кубов.
контрольная работа [579,2 K], добавлен 23.10.2010Построение систем анализа данных. Построение алгоритмов проектирования OLAP-куба и создание запросов к построенной сводной таблице. OLAP-технология многомерного анализа данных. Обеспечение пользователей информацией для принятия управленческих решений.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 19.09.2008Основные сведения об OLAP. Оперативная аналитическая обработка данных. Классификация продуктов OLAP. Требования к средствам оперативной аналитической обработки. Использование многомерных БД в системах оперативной аналитической обработки, их достоинства.
курсовая работа [67,5 K], добавлен 10.06.2011Разработка подсистем анализа веб-сайта с помощью Microsoft Access и Olap-технологий. Теоретические аспекты разработки подсистемы анализа данных в информационной системе музыкального портала. Olap-технологии в подсистеме анализа объекта исследования.
курсовая работа [864,8 K], добавлен 06.11.2009Рассмотрение OLAP-средств: классификация витрин и хранилищ информации, понятие куба данных. Архитектура системы поддержки принятия решений. Программная реализация системы "Abitura". Создание Web-отчета с использованием технологий Reporting Services.
курсовая работа [2,7 M], добавлен 05.12.2012Хранилище данных, принципы организации. Процессы работы с данными. OLAP-структура, технические аспекты многомерного хранения данных. Integration Services, заполнение хранилищ и витрин данных. Возможности систем с использованием технологий Microsoft.
курсовая работа [1,0 M], добавлен 05.12.2012Построение схемы хранилища данных торгового предприятия. Описания схем отношений хранилища. Отображение информации о товаре. Создание OLAP-куба для дальнейшего анализа информации. Разработка запросов, позволяющих оценить эффективность работы супермаркета.
контрольная работа [1,9 M], добавлен 19.12.2015Назначение хранилищ данных. Архитектура SAP BW. Построение аналитической отчетности на основе OLAP-кубов в системе SAP BW. Основные различия между хранилищем данных и системой OLTP. Обзор функциональных сфер BEx. Создание запроса в BEx Query Designer.
курсовая работа [1019,1 K], добавлен 24.12.2012
