OLAP – системы и требования к ним

OLAP (от англ. OnLine Analytical Processing — оперативная аналитическая обработка данных, также: аналитическая обработка данных в реальном времени, интерактивная аналитическая обработка данных) — подход к аналитической обработке данных, базирующийся на их многомерном иерархическом представлении, являющийся частью более широкой области информационных технологий — бизнес – аналитики. Это совокупность методов динамической обработки многомерных запросов в аналитических базах данных. Такие источники данных обычно имеют довольно большой объем, и в применяемых для их обработки средствах одним из наиболее важных требований является высокая скорость. В реляционных БД информация хранится в отдельных таблицах, которые хорошо нормализованы. Но сложные многотабличные запросы в них выполняются довольно медленно. Значительно лучшие показатели по скорости обработки в OLAP-системах достигаются за счет особенности структуры хранения данных. Вся информация четко организована, и применяются два типа хранилищ данных: измерения (содержат справочники, разделенные по категориям, например, точки продаж, клиенты, сотрудники, услуги и т.д.) и факты (характеризуют взаимодействие элементов различных измерений, например, 3 марта 2010 г. продавец A оказал услугу клиенту Б в магазине В на сумму Г денежных единиц). Для вычисления результатов в аналитическом кубе применяются меры. Меры представляют собой совокупности фактов, агрегированных по соответствующим выбранным измерениям и их элементам. Благодаря этим особенностям на сложные запросы с многомерными данными затрачивается гораздо меньшее время, чем в реляционных источниках.

С точки зрения пользователя, OLAP -системы представляют средства гибкого просмотра информации в различных срезах, автоматического получения агрегированных данных, выполнения аналитических операций свёртки, детализации, сравнения во времени. Всё это делает OLAP-системы решением с очевидными преимуществами в области подготовки данных для всех видов бизнес – отчетности, предполагающих представление данных в различных разрезах и разных уровнях иерархии — например, отчетов по продажам, различных форм бюджетов и так далее. Очевидны плюсы подобного представления и в других формах анализа данных, в том числе для прогнозирования.

Ключевое требование, предъявляемое к OLAP-системам — скорость, позволяющая использовать их в процессе интерактивной работы аналитика с информацией. В этом смысле OLAP-системы противопоставляются, во-первых, традиционным РСУБД, выборки из которых с типовыми для аналитиков запросами, использующими группировку и агрегирование данных, обычно затратны по времени ожидания и загрузке РСУБД, поэтому интерактивная работа с ними при сколько-нибудь значительных объемах данных сложна. Во-вторых, OLAP-системы противопоставляются и обычному плоскофайловому представлению данных, например, в виде часто используемых традиционных электронных таблиц, представление многомерных данных в которых сложно и не интуитивно, а операции по смене среза — точки зрения на данные — также требуют временных затрат и усложняют интерактивную работу с данными.

Термин OLAP, предложенный Эдгаром Коддом (Edgar Codd)[1] для разграничения таких систем с OLTP - системами (от англ. OnLine Transaction Processing — обработка транзакций в реальном времени), некоторые эксперты считают слишком широким. Поэтому Найджел Пендс предложил использовать для описания этой концепции так называемый тест FASMI (от англ. Fast Analysis of Shared Multidimensional Information — быстрый анализ доступной многомерной информации), более точно харакетеризующую требования к этим системам.

Fast (быстрый) в отражает упомянутое выше требование к скорости реакции системы. По Пендсу, интервалы с момента инициации запроса до получения результата должен измеряться секундами. Важность этого требования возрастает при использовании таких систем в качестве инструмента оперативного представления данных для аналитика, так как длительное время ожидания может пагубно влиять на цепочку рассуждений аналитика.

Analysis (анализ) предполагает приспособленность системы к использованию в релевантной для задачи и пользователя бизнес-логике с сохранением доступной «обычному» пользователю легкости оперирования данными без использования низкоуровневого специального инструментария.

Shared (доступность, общедоступность) описывает очевидное требование к возможности одновременного многопользовательского доступа к информации с интегрированной системой разграничения прав доступа вплоть до уровня конкретной ячейки данных.

Multidimensional (многомерность) является ключевым требованием концепции. Предполагается, что система должна обеспечивать полную поддержку многомерного иерархического представления как «наиболее логичного пути анализа бизнеса и организаций». Отметим, что многомерность указывает на модель концептуального представления данных, то есть на то, как пользователь должен представлять организацию данных при формулировании запросов, а не на то, в каких структурах хранятся данные физически.

Многомерность в рамках OLAP предполагает концептуальное представление данных в виде многомерной структуры данных — гиперкуба (OLAP-куба), рёбрами в котором выступают измерения (dimension), а данные (facts — факты; measures — меры, показатели) расположены на пересечении осей измерений.

При этом измерение обычно представляет собой плоский или иерархический список. Например, измерение «Партнёры» может включать список партнёров компании, измерение «Время» — список филиалов с географической группировкой (регион мира, страна, регион, город, филиал). Если в качестве меры определён объём продаж, то на срезе по измерениям «Партнёры» и «Время» будем иметь таблицу с данными об изменении объема продажа по партнёрам во времени, в качестве заголовков строк и столбцов которой будут выступать наши измерения — «Время» и «Партнёры», а в ячейках на пересечении строк и столбцов будут расположены значений меры, т. е. данные об объеме продаж в конкретный период времени для конкретного партнёра.

Information (информация) — это все релевантные целям пользователя данные, при этом наличие «лишних» данных негативно сказывается на требовании к скорости реакции системы.

Заключение

Список литературы

1. Федорова Г.В. "Информационные технологии бухгалтерского учета, анализа и аудита":уч. пособие / Г.В.Федорова,- 2-е изд. стер. – М.: Издательство "Омега -Л", 2006-304 с.: ил. – (Высшее финансовое образование)

2. Михеева Е.В. "Информационные технологии в профессиональной деятельности экономиста и бухгалтера":уч. пособие для студ. сред. проф. образования/ Е.В. Михеева, О.И. Титова- 2-е изд. стер. – М.: Издат. дом "Академия", 2006-208 с.

3. Шадрина, Г.В., Озорнина, Е.Г. Теория экономического анализа/ Московский международный институт эконометрики, информатики, финансов и права - М., 2003.

4. Codd E.F., Codd S.B., Salley C.T. "Providing OLAP (On-line Analytical Processing) to User-Analysts: An IT Mandate". Codd & Date, Inc, 1993. Retrieved on 2008-12-11.

5. Nigel Pendse. "What is OLAP? An analysis of what the often misused OLAP term is supposed to mean. Retrieved on 2008-12-11.

6. Nigel Pendse. "OLAP architectures". Retrieved on 2008-12-15.

[1] Эдгар Франк «Тед» Кодд (англ. Edgar Frank Codd; 23 августа 1923 — 18 апреля 2003) — британский учёный, работы которого заложили основы теории реляционных баз данных.