Информационные хранилища. Тема 6.1

Содержание

Слайд 2

УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ

ОНЛАЙН КУРС:

ТЕМА 6.1

Информационные хранилища и склады данных

УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ ОНЛАЙН КУРС: ТЕМА 6.1 Информационные хранилища и склады данных

Слайд 3

Вопрос 1

OLAP-технология

Вопрос 1 OLAP-технология

Слайд 4

набор технологий для оперативной обработки информации, включающих динамическое построение отчётов в различных

набор технологий для оперативной обработки информации, включающих динамическое построение отчётов в различных
разрезах, анализ данных, мониторинг и прогнозирование ключевых показателей бизнеса

OLAP - технология

Слайд 5

Упрощения работы с многоцелевыми накопленными данными о деятельности корпорации в прошлом

Сферы применения

Упрощения работы с многоцелевыми накопленными данными о деятельности корпорации в прошлом Сферы применения OLAP

OLAP

Слайд 6

Превращения набора количественных показателей в качественные
Помощи аналитикам, менеджерам и управляющим в формировании

Превращения набора количественных показателей в качественные Помощи аналитикам, менеджерам и управляющим в
своего собственного видения данных

Сферы применения
OLAP

Слайд 7

Быстрота - означает, что система должна обеспечивать выдачу большинства ответов пользователям в

Быстрота - означает, что система должна обеспечивать выдачу большинства ответов пользователям в
пределах приблизительно пяти секунд

Ключевые характеристики OLAP

Слайд 8

Разделимость - означает, что система дает возможность выполнять все требования защиты данных

Разделимость - означает, что система дает возможность выполнять все требования защиты данных
и реализовывать распределенный и одновременный доступ к данным для различных уровней пользователей

Ключевые характеристики OLAP

Слайд 9

Многомерность - ключевое требование. Система должна обеспечить многомерное концептуальное представление данных, включая

Многомерность - ключевое требование. Система должна обеспечить многомерное концептуальное представление данных, включая
полную поддержку для иерархий и множественных иерархий, поскольку это определяет наиболее логичный способ анализировать бизнес

Ключевые характеристики OLAP

Слайд 10

Доступность - необходимая информация должна быть получена там, где она необходима, независимо

Доступность - необходимая информация должна быть получена там, где она необходима, независимо
от ее объема и места хранения

Ключевые характеристики OLAP

Слайд 11

Анализ - означает, что система может справляться с любым логическим и статистическим

Анализ - означает, что система может справляться с любым логическим и статистическим
анализом, характерным для данного приложения, и обеспечивает его сохранение в виде, доступном для конечного пользователя

Ключевые характеристики OLAP

Слайд 12

Хранилище данных
Многомерные OLAP-кубы
Система ключевых показателей (KPI)
Интеллектуальный анализ данных
Доступ через web-интерфейс

Этапы построения OLAP-системы

Хранилище данных Многомерные OLAP-кубы Система ключевых показателей (KPI) Интеллектуальный анализ данных Доступ

Слайд 13

Хранилище данных является основой OLAP-системы. Процедуры загрузки с определённой периодичностью пополняют хранилище

Хранилище данных является основой OLAP-системы. Процедуры загрузки с определённой периодичностью пополняют хранилище
из различных источников , выполняя проверку и предварительную обработку.

Хранилище данных

Слайд 14

На основе хранилища данных строятся многомерные OLAP-кубы, позволяющие в реальном времени осуществлять

На основе хранилища данных строятся многомерные OLAP-кубы, позволяющие в реальном времени осуществлять
анализ данных и формировать отчёты в различных разрезах и произвольной глубиной детализации.

Многомерные OLAP-кубы

Слайд 15

Пример OLAP куба

Пример OLAP куба

Слайд 16

Показатели деятельности предприятия, которые помогают организации в достижении стратегических и операционных целей,

Показатели деятельности предприятия, которые помогают организации в достижении стратегических и операционных целей,
создаётся на базе OLAP-кубов для мониторинга и оценки бизнес-процессов, а также для оповещения ответственных сотрудников о фактах отклонения.

Система ключевых показателей (KPI)

Слайд 17

Модели интеллектуального анализа данных проектируются для автоматического прогнозирования наиболее важных показателей бизнеса,

Модели интеллектуального анализа данных проектируются для автоматического прогнозирования наиболее важных показателей бизнеса,
а также извлечения скрытых закономерностей из накопленной информации.

Интеллектуальный анализ данных

Слайд 18

Чаще всего доступ осуществляется через специализированный web-портал, позволяющий работать с OLAP-кубами и

Чаще всего доступ осуществляется через специализированный web-портал, позволяющий работать с OLAP-кубами и
отчётами, обладающий административным интерфейсом.

Доступ через web-интерфейс

Слайд 19

Интегрировать данные различных информационных систем, создав единую версию правды
Проектировать новые отчеты без

Интегрировать данные различных информационных систем, создав единую версию правды Проектировать новые отчеты
участия программистов

Преимущества OLAP системы на предприятии

Слайд 20

В реальном времени анализировать данные по любым категориям и показателям бизнеса на

В реальном времени анализировать данные по любым категориям и показателям бизнеса на
любом уровне детализации
Производить мониторинг и прогнозирование ключевых показателей бизнеса

Преимущества OLAP системы

Слайд 21

Высокие требования к аппаратному обеспечению, подготовке и знаниям административного персонала и конечных

Высокие требования к аппаратному обеспечению, подготовке и знаниям административного персонала и конечных
пользователей
Высокие затраты на реализацию проекта внедрения

Недостатки OLAP системы

Слайд 22

Вопрос 2

Хранилища данных

Вопрос 2 Хранилища данных

Слайд 23

предметно-ориентированный, интегрированный, неизменяемый и поддерживающий хронологию набор данных, предназначенный для обеспечений принятия

предметно-ориентированный, интегрированный, неизменяемый и поддерживающий хронологию набор данных, предназначенный для обеспечений принятия управленческих решений Хранилище данных
управленческих решений

Хранилище данных

Слайд 24

это концепция подготовки данных для последующего анализа

Концепция хранилищ данных

это концепция подготовки данных для последующего анализа Концепция хранилищ данных

Слайд 25

Интеграция и согласование данных из различных источников
Разделение наборов данных, используемых системами выполнения

Интеграция и согласование данных из различных источников Разделение наборов данных, используемых системами
транзакций и системами поддержки принятия решений

Выполнение
положений

Слайд 26

Исходные данные для анализа формируются системами операционной обработки, поступают из электронных архивов

Исходные данные для анализа формируются системами операционной обработки, поступают из электронных архивов
и от поставщиков информации, например: онлайн информационных агентств (Lenta.ru).
Эти источники слабо связаны между собой. Соответственно, данные, которые они предоставляют, имеют различную структуру и форматы представления.

Исходные данные

Слайд 27

Предметная область

Хранилище должно разрабатываться с учетом специфики предметной области, а не приложений,

Предметная область Хранилище должно разрабатываться с учетом специфики предметной области, а не
оперирующих данными
Структура хранилища должна отражать представления аналитика об информации, с которой ему приходится работать

Слайд 28

Ориентация на предметную область

Интегрированность

Требования к хранилищам данных

Неизменность данных

Поддержка хронологии

Ориентация на предметную область Интегрированность Требования к хранилищам данных Неизменность данных Поддержка хронологии

Слайд 29

Интегрированность

Информация в хранилище загружается из приложений, созданных разными разработчиками
Необходимо объединить данные этих

Интегрированность Информация в хранилище загружается из приложений, созданных разными разработчиками Необходимо объединить
приложений, приведя их к единому синтаксическому и семантическому виду

Слайд 30

Неизменяемость данных

Данные после загрузки в аналитических системах остаются неизменными
Внесение каких-либо изменений, кроме

Неизменяемость данных Данные после загрузки в аналитических системах остаются неизменными Внесение каких-либо
добавления записей не предполагаются

Слайд 31

Учет хронологии достигается введением ключевых атрибутов «ДАТА» и/или «ВРЕМЯ» в структуры хранилища

Учет хронологии достигается введением ключевых атрибутов «ДАТА» и/или «ВРЕМЯ» в структуры хранилища данных Поддержка хронологии
данных

Поддержка хронологии

Слайд 32

Маленькие

Средние

Поддержка хронологии:

Большие

Сверхбольшие

Маленькие Средние Поддержка хронологии: Большие Сверхбольшие

Слайд 33

специализированное тематическое хранилище, обслуживающее одно из направлений деятельности организации

Киоски данных

специализированное тематическое хранилище, обслуживающее одно из направлений деятельности организации Киоски данных

Слайд 34

Выводы

Эффект от правильной организации, стратегического и оперативного планирования развития бизнеса трудно заранее

Выводы Эффект от правильной организации, стратегического и оперативного планирования развития бизнеса трудно
оценить в цифрах, но очевидно, что он в десятки и даже сотни раз может превзойти затраты на реализацию таких систем.

Слайд 35

Выводы

Однако не следует и заблуждаться. Эффект обеспечивает не сама система, а люди

Выводы Однако не следует и заблуждаться. Эффект обеспечивает не сама система, а
с ней работающие. Современные аналитические системы не являются системами искусственного интеллекта и они не могут ни помочь, ни помешать в принятии решения.
Их цель своевременно обеспечить менеджера всей информацией необходимой для принятия решения в удобном виде.
Имя файла: Информационные-хранилища.-Тема-6.1.pptx
Количество просмотров: 42
Количество скачиваний: 0