Реферат: Принципы проектирования и использования многомерных баз данных

· не формализуемые пожелания, например п.п. 10, 11;

· требования к компьютерной архитектуре, а не к программным средствам, например, непонятно, почему аналитическая система отвечающая 11 требованиям из 12, но реализованная на основе Unix-станции с терминалами, не является OLAP - п.п. 5. Тем более, что уже есть п. 2 (Прозрачность) и п. 3 (Доступность).

Многомерное представление данных и OLAP уже стали сегодня одними из наиболее широко распространенных концепций построения аналитических систем.

Требования к средствам реализации систем оперативной и аналитической обработки данных

При первом знакомстве с многомерным подходом к организации данных достаточно часто возникают два противоречивых вопроса.

Для чего собственно нужны МСУБД и нужно ли тратить время и средства на их освоение и приобретение, если все те же задачи можно решить и средствами традиционных РСУБД?

И обратный:

Почему МСУБД ограничивают себя исключительно приложениями, ориентированными на анализ данных и почему бы на их основе не реализовывать традиционные системы оперативной обработки данных?

И несмотря на то, что эти вопросы выражают достаточно противоположные точки зрения, ответ на них звучит приблизительно одинаково: "Главное достоинство МСУБД состоит именно в том, что они узко специализированны и область их применения - интерактивная аналитическая обработка агрегированных исторических и прогнозируемых данных".

Агрегированные данные . Пользователя, занимающегося анализом, редко интересуют детализированные данные. Более того, чем выше уровень пользователя (руководителя, управляющего, аналитика), тем выше уровень агрегации данных, используемых им для принятия решения. Рассмотрим в качестве примера фирму по продаже автомобилей. Коммерческого директора такой фирмы мало интересует вопрос: "Какого цвета "Жигули" успешнее всего продает один из ее менеджеров - Петров: белого или красного?" Для него важно, какие модели и какие цвета предпочитают в данном регионе. Его также мало интересует детализация на уровне контракта, часа или даже дня. Например, если выяснится, что "ВАЗ2108 Красного цвета" чаще покупают в утренние часы, этот факт скорее заинтересует психиатра, а не коммерческого аналитика. Для правильного формирования склада ему важна и необходима информация на уровне декады, месяца или даже квартала.

Исторические данные . Важнейшим свойством данных в аналитических задачах является их Исторический характер. После того как зафиксировано, что Петров в июне 1996 г. продал 2 автомобиля "Волга" и 12 автомобилей "Жигули", данные об этом событии становятся историческим (свершившимся) фактом. И после того, как информация об этом факте получена, верифицирована и заведена в БД, она может быть сколько угодно раз считана оттуда, но уже не может и не должна быть изменена. Историчность данных предполагает не только высокий уровень статичности (неизменности) как собственно данных (например: Петров продал в 1995 г. 51 автомобиль "Жигули ВАЗ2105"), так и их взаимосвязей (например: в 1995 г. Петров работал в Восточном Регионе; в 1995 г. продавались автомобили модели ВАЗ2105). А это, в свою очередь, дает возможность использовать специализированные, основанные на предположении о статичности данных и их взаимосвязей методы загрузки, хранения, индексации и выборки.

Другим неотъемлемым свойством Исторических данных является обязательная спецификация Времени, которому эти данные соответствуют. Причем Время является не только наиболее часто используемым критерием выборки, но и одним из основных критериев, по которому данные упорядочиваются в процессе обработки и представления пользователю. А это накладывает соответствующие требования как на используемые механизмы хранения и доступа:

для уменьшения времени обработки запросов желательно, чтобы уже в БД данные хранились (были предварительно отсортированы) в том порядке, в котором они наиболее часто запрашиваются;

так и на языки описания и манипулирования данными, например:

во многих организациях используются как общепринятые, так и собственные календарные циклы (финансовый год может начинаться не в январе как календарный, а, например, в июне);

время является стандартным параметром практически любой аналитической, статистической или финансовой функции (прогноз, нарастающий итог, переходящий запас, скользящее среднее и т.д.).

Прогнозируемые данные . Когда говорится о неизменности и статичности данных в аналитических системах, имеется в виду неизменность исключительно Исторических данных (данных, описывающих уже произошедшие события). Такое предположение ни в коем случае не распространяется на Прогнозируемые данные (данные о событии, которое еще не происходило). И этот момент является весьма существенным.

Например, если мы строим прогноз об объеме продаж на июнь 1997 г. для менеджера Петрова, то, по мере поступления фактических (Исторических) данных за 1996 г., эта цифра может и будет многократно изменяться и уточняться. Более того, достаточно часто прогнозирование и моделирование затрагивает не только будущие, еще не произошедшие, но и прошлые, уже свершившиеся события. Например, анализ: "а, что будет (было бы)... если (бы)..?", строится на предположении о том, что значения некоторых данных, в том числе и из прошлого, отличны от реальных. И для ответа на вопрос:

"Какой был бы Прогноз по объему продаж автомобилей "Волга" для менеджера Петрова на июнь 1997 г., если бы объем продаж "Волг" в июне 1996 г. у него возрос на тот же процент, что объем продаж "Жигулей"?"

потребуется не только вычислить новое, еще не существующее значение Объема Продаж, для еще не наступившего июня 1997 г., но и предварительно вычислить гипотетическое значение Объема продаж, за уже прошедший июнь 1996 г.

На первый взгляд, мы сами противоречим себе, говоря о неизменности данных, как основополагающем свойстве аналитической системы. Но это не так. Это кажущееся противоречие наоборот подчеркивает и усиливает значимость требований к неизменности Исторических данных. Сколько бы мы не упражнялись (например, при анализе: "а что... если..?") со значением объема продаж за июнь 1996 г., значения Исторических (реальных) данных должны оставаться неизменными. Конечно, предположение о неизменности не означает невозможности исправления ошибок, если они были обнаружены в Исторических данных.

В свою очередь, к оперативным данным, отражающим состояние некоторой предметной области в данный текущий момент времени, не применимы такие понятия, как прошлое или будущее. Для них существует единственное понятие - сейчас, а их основное назначение - адекватное детализированное отображение текущих событий (изменений), происходящих в реальном мире. Например:

менеджер Петров продал еще одни "Жигули ВАЗ2106";

менеджера Петрова перевели из Восточного филиала фирмы в Западный.

Вместе с тем изменчивость Оперативных данных ни в коем случае не подразумевает их близость по свойствам к Прогнозируемым данным. Между ними существует коренное различие. Оперативным данным, в отличие от Прогнозируемых, присуще свойство общезначимости, и обычно все пользователи работают с одним и тем же экземпляром данных. После того как в оперативную систему заведены данные о том, что Петров продал еще один автомобиль, эта информация сразу же должна стать доступной всем заинтересованным в ней пользователям. Причем до тех пор, пока это изменение не зафиксировано, ни какой другой пользователь не имеет права изменять строку с информацией о продажах Петрова.

Существенно иная ситуация с Прогнозируемыми данными. Они носят, скорее, личностный (индивидуальный) характер. Вполне реальна ситуация, когда коммерческий директор фирмы и управляющий региональным отделением одновременно решили получить прогноз возможного объема продаж на 1997 г. для Петрова. Однако каждый из них делает собственный прогноз. Каждый из них может использовать свои функции прогнозирования, и, даже если применяется один и тот же метод (или функция), прогноз может основываться на различных исторических интервалах, и результаты, по всей вероятности, будут различны. Поэтому каждый из них работает с собственным экземпляром Прогнозируемых данных (хотя эти данные и относятся формально к одной и той же личности, виду деятельности и времени), и эти данные не должны смешиваться. Конечно, вполне вероятно, что один из этих вариантов будет принят в качестве плановых показателей для Петрова. Но после того, как Прогноз утвержден в качестве Плана, данные просто перейдут в другую категорию и станут Историческими.

Следует заметить, что в области информационных технологий всегда существовало два взаимодополняющих друг друга направления развития:

· системы, ориентированные на оперативную (транзакционную или операционную) обработку данных;

· системы, ориентированные на анализ данных - системы поддержки принятия решений (DSS).