|
122 • интегрированность данных. В информационных подсистемах КИС, процессы и явления описываются, как правило, с точки зрения специалистов соответствующей предметной области. Выявление скрытых закономерностей в данных возможно, напротив, за счет всестороннего рассмотрения какого-либо объекта, выходящего за рамки одной предметной области. Поэтому данные должны поступать в ХД из различных источников. Важной особенностью процесса интеграции является необходимость предварительной «очистки» данных перед помещением их в ХД. «Очистка» данных необходима, поскольку одни и те же атрибуты, описывающие исследуемый объект в разных информационных подсистемах, могут отличаться по способу кодирования, в силу ошибок ввода, сбоев в работе системы и т.д.; • инвариантность во времени. Это требование предполагает, что данные, один раз помещенные в ХД, уже никогда не будут изменены. Таким образом, каждая добавляемая в ХД порция информации представляет собой своего рода моментальный снимок данных КИС на момент выполнения операции. И если данные в оперативных подсистемах могут после добавления их в ХД изменяться, то данные в ХД всегда должны оставаться неизменными; • максимально возможный уровень детализации данных. Сильная детализация данных в ХД является основой гибкости при выполнении различного рода запросов к данным. Меньшая детализация и, соответственно, большая агрегация данных не позволяют более детально исследовать интересующие объекты, а, следовательно, снижают эффективность работы СППР. Перечисленные выше требования являются обязательными при создании СППР, основанных на ХД. Однако, приоритеты данных требований и степень их реализации в рамках конкретного ХД, определяются конкретными производственными условиями. |
84 для решения перечисленных выше задач и в соответствии с определением, сформулированным в [71], ХД должно отвечать следующим требованиям: Данные служат для решения конкретных аналитических задач, поэтому должны содержать именно сведения, необходимые для решения задач, в необходимом и достаточном объеме. При этом, структуры, содержащие данные, должны быть оптимизированы для скорейшего доступа к данным со стороны приложений, выполняющих аналитическую обработку данных; интегрированность данных. В информационных подсистемах КИС, процессы и явления описываются, как правило, с точки зрения специалистов соответствующей предметной области. Выявление скрытых закономерностей в данных возможно, напротив, за счет всестороннего рассмотрения какого-либо объекта, выходящего за рамки одной предметной области. Поэтому данные должны поступать в ХД из различных источников. Важной особенностью процесса интеграции является необходимость предварительной «очистки» данных перед помещением их в ХД. «Очистка» данных необходима, поскольку одни и те же атрибуты, описывающие исследуемый объектв разных информационных подсистемах, могут отличаться по способу кодирования, в силу ошибок ввода, сбоев в работе системы и т.д.; инвариантность во времени. Это требование предполагает, что данные, один раз помещенные в ХД, уже никогда не будут изменены. Таким образом, каждая добавляемая в ХД порция информации представляет собой своего рода моментальный снимок данных КИС на момент выполнения операции. И если данные в оперативных подсистемах могут после добавления их в ХД изменяться, то данные в ХД всегда должны оставаться 85 неизменными; максимально возможный уровень детализации данных. Сильная детализация данных в ХД является основой гибкости при выполнении различного рода запросов к данным. Меньшая детализация и, соответственно, большая агрегация данных не позволяют более детально исследовать интересующие объекты, а, следовательно, снижают эффективность работы СППР. Перечисленные выше требования являются обязательными при создании СППР, основанных на ХД. Однако, приоритеты данных требований и степень их реализации в рамках конкретного ХД, определяются конкретными производственными условиями. 3.2. Моделирование структуры хранилища данных 3.2.1. Методы моделирования В настоящее время существует два основных подхода к моделированию структур ХД: многомерное моделирование (на основе схемы звезда) [77] и моделирование с применением ER-диаграмм и нормализованного представления данных [71]. Каждый из них обладает своими достоинствами и недостатками, и, следовательно, имеет свою область применения. Моделирование с применением ER-диаграмм и нормализованного представления данных это попытка применить старый подход к системам совершенно нового класса, какими являются ХД. Структура ХД представляется в виде совокупности взаимосвязанных таблиц, нормализованных до формы не ниже третьей. Обычно для этого применяются диаграммы типа «сущность связь» (ER-диаграммы). К преимуществам этого подхода можно отнести: |