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 12.10.2010

  • OLAP: 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 25.12.2013

  • Вечное 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 23.10.2010

  • Построение 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 19.09.2008

  • Основные 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 10.06.2011

  • Разработка 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 06.11.2009

  • Рассмотрение 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 05.12.2012

  • Хранилище 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 05.12.2012

  • Построение 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 19.12.2015

  • Назначение 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

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.