Порівняння основних характеристик типових систем OLTP і сховищ даних

Практично в будь-якій організації склалася парадоксальна ситуація: інформація начебто б десь і є, її навіть занадто багато, але вона неструктурована, неузгоджена, розрізнена, не завжди достовірна, її практично неможливо знайти й отримати. У результаті можна говорити об відсутність інформації при її наявності й навіть надмірності.

Для того щоб витягати корисну інформацію з даних, вони повинні бути організовані способом, відмінним від прийнятого в OLTP-системах, тому що:

· в OLTP-системах використовуються нормалізовані таблиці БД. Нормалізація ефективна, якщо відношення часто оновлюються, але дає негативний ефект у випадку операції вибірки (особливо у випадку складних запитів). А в DSS-системах використовуються тільки операції вибірки, і дані рідко змінюються, тому дані доцільно зберігати у вигляді слабко нормалізованих відношень, що містять заздалегідь обчислені основні підсумкові дані. Більша надмірність і пов'язані з нею проблеми отут не страшні, тому що відновлення відбувається тільки в момент завантаження нової порції даних. При цьому відбувається як додавання нових даних, так і перерахування підсумків;

· виконання деяких аналітичних запитів вимагає хронологічної впорядкованості даних. Реляційна модель не припускає існування порядку записів у таблицях;

· у випадку аналітичних запитів частіше використовуються не детальні, а узагальнені (агреговані дані).

Організація звичайно має кілька різних систем OLTP, призначених для підтримки таких ділових процесів, як керування запасами, виставляння рахунків клієнтам і продаж товарів. Системи OLTP оптимально підходять для інтенсивної обробки транзакцій, які проектують заздалегідь, багаторазово повторюються й зв'язані переважно з відновленням даних.

Однак в організації звичайно є тільки одне СД. СД призначені для обробки щодо невеликої кількості транзакцій, які мають непередбачений характер і вимагають відповіді на довільні, неструктуровані й евристичні запити. Інформація в СД призначена для підтримки прийняття довгострокових стратегічних рішень відносно невеликою кількістю керівників.

Хоча системи OLTP і СД мають різні характеристики й створюються для різних цілей, вони зв'язані в тому розумінні, що системи OLTP є джерелом інформації для сховища даних.

За допомогою СД можна одержати відповіді на запити, більш складні, ніж запити з найпростішими узагальненнями типу наступного: «Яка середня ціна об'єктів нерухомості в найбільших містах країни?».

Приклади запитів для сховища даних:

- Які три райони в городах, що обслуговуються, були найбільш популярні з погляду оренди об'єктів нерухомості в певному році і як ці дані змінилися в порівнянні з даними за попередні два роки?

- Який місячний дохід від продажу об'єктів нерухомості в кожному відділенні компанії в порівнянні з аналогічними показниками річної давнини?

- Які типи об'єктів нерухомості продаються за цінами вище середньої ціни об'єктів нерухомості в найбільших містах країни і як ці дані пов'язані з демографічними даними?

- Який зв'язок спостерігається між сумарним щорічним доходом у кожному відділенні компанії й загальною кількістю торгових агентів у кожному із цих відділень?

Порівняння основних характеристик типових систем OLTP і сховищ даних

Через ці розходження можуть виникнути труднощі при організації спільного функціонування оперативної системи обробки даних і системи підтримки прийняття рішень у рамках єдиної системи. Особливо це стосується планування обсягів, керування ресурсами й настроювання продуктивності системи.

Оперативний аналіз даних

Ідея обробки багатомірних даних виникла в 1962 році, коли К.Айверсон опублікував свою роботу «Мова програмування» (A Programming Language, APL). APL – це математично визначена мова з багатомірними змінними й досить абстрактними операторами. В 70-і й 80-і роки вона активно використовувалася в багатьох ділових застосуваннях, функціонально схожих із сучасними OLAP-системами.

В 1970 з’явився­ перший програмний продукт для багатомірного аналізу даних – Express. В 1992 році був випущений Essbase – перший OLAP продукт, що одержав масштабний ринок.

В 1993 році вийшла стаття Е.Ф.Кодда (E.F.Codd), у якій уперше було дано формальне визначення OLAP-технології.

OLAP – технологія оперативної аналітичної обробки даних, що використовує методи й засоби для збору, зберігання й аналізу багатомірних даних з метою підтримки процесів прийняття рішень.

Рис.1. Основні функції аналітичних систем

Користувачі OLAP-систем

- керівники й менеджмент;

- бізнес-аналітики, маркетологи й аналітикипо плануванню розвитку;

- керівники середньої й молодшої ланки;

- рядові співробітники;

- співробітники ІТ-служб;

- інші застосування.