|
94 Как правило, системы первого типа фиксируют всю текущую деятельность предприятия или организации и являются источником информации для систем второго типа. Однако, если в рамках одной КИС существует несколько OLTP-систем, то накопленная в них информация может дублироваться, быть несогласованной. Если использовать такие данные для принятия решений, то это может привести к неоптимальным или ошибочным решениям. С целью устранения указанных выше недостатков в рамках СППР организуется ХД. Один из основоположников концепции ХД, Б. Инмон, определил хранилища данных в [94] как "предметно ориентированные, интегрированные, неизменчивые, поддерживающие хронологию наборы данных, организованные с целью поддержки управления", выступающие в роли "единого и единственного источника истины". ХД обладают несколькими важными особенностями, отличающими их от обычных БД: • перед вводом в ХД, данные обычно проходят процесс «очистки» и согласования, в результате которого исключается их дублирование и возможная противоречивость; • данные вводятся в ХД из OLTP-систем согласно расписанию (ежедневно, еженедельно, ежемесячно); • к ХД не применяются операции изменения и удаления; • данные в ХД обладают максимально возможной степенью детализации, что позволяет применять в дальнейшем широкий спектр аналитических методов к сохраненным данным. Иногда в качестве основы СППР вместо ХД выступает витрина данных (Data Mart). Ее основное отличие от полноценного ХД заключается в том, что в нее помещаются заранее агрегированные данные, носящие тематический характер, т.е. соответствующие различным аспектам деятельности предприятия или организации. За счет предварительной агрегации размер витрин данных получается гораздо меньше, чем размер ХД. Следовательно, С11ПР, построенные на основе витрин данных, менее требовательны к аппаратному |
«Хранилище данных» (Data Warehouse) [70, 7, 35, 71], «оперативная аналитическая обработка данных» [56, 45, 85] (OLAP) и интеллектуальный W анализ данных (ИАД, Data Mining) [11, 72, 80]. Необходимость использования ХД в процессе поддержки принятия решений вызвана существованием в рамках КИС двух классов систем [36]: системы операционной (транзакционной) обработки данных (OLTP On-Line Transaction Processing); системы аналитической обработки данных, например, системы поддержки принятия решений (СППР или DSS Decision Support Systems). Как правило, системы первого типа фиксируют всю текущую деятельность предприятия или организации и являются источником информации если в рамках одной КИС существует несколько OLTP-систем, то накопленная в них информация может дублироваться, быть несогласованной. Если использовать такие данные для принятия решений, то это может привести к неоптимальным или ошибочным решениям. С целью устранения указанных выше недостатков в рамках СППР организуется ХД. Один из основоположников концепции ХД, Б. Инмон, определил хранилища данных в [71] как "предметно ориентированные, интегрированные, неизменчивые, поддерживающие хронологию наборы данных, организованные с целью поддержки управления", выступающие в роли "единого и единственного источника истины". ХД обладают несколькими важными особенностями, отличающими их от обычных БД: перед вводом в ХД, данные обычно проходят процесс «очистки» и согласования, в результате которого исключается их дублирование и возможная противоречивость; данные вводятся в ХД из OLTP-систем согласно расписанию (ежедневно, еженедельно, ежемесячно); к ХД не применяются операции изменения и удаления; данные в ХД обладают максимально возможной степенью 32 детализации, что позволяет применять в дальнейшем широкии спектр аналитических методов к сохраненным данным. Иногда в качестве основы СППР вместо ХД выступает витрина данных (Data Mart). Ее основное отличие от полноценного ХД заключается в том, что в нее помещаются заранее агрегированные данные, носящие тематический характер, т.е. соответствующие различным аспектам деятельности предприятия или организации. За счет предварительной агрегации размер витрин данных получается гораздо меньше, чем размер ХД. Следовательно, СППР, построенные на основе витрин данных, менее требовательны к аппаратному обеспечению. Однако, в связи с тем, что каждая витрина данных строится независимо от других, снова возникает вопрос о возможной несогласованности данных в разных витринах. Для решения этой проблемы в [59] было предложено объединить концепции ХД и витрин данных и использовать ХД в качестве единого источника для витрин данных, благодаря которому решается проблема возможной несогласованности и противоречивости данных. В зависимости от того, применяются ли при построении ХД витрины данных или нет, структуру ХД называют соответственно трехили двухуровневой. Еще одним важным компонентом ХД является репозиторий метаданных [79]. Информация, содержащаяся в нем, носит служебный характер. В репозиторий метаданных помещаются сведения, описывающие различные аспекты функционирования ХД и используемые для работы аналитических приложений, использующих данные из ХД, и средств ETL, предназначенных для заполнения ХД. Как правило, информация в репозитории метаданных организуется на основе так называемой шестифакторной классификационной схемой данных [72, 89], определяющей основные категории информации, необходимой для помещения в репозиторий: сведения о действиях, выполняемых с данными; сведения о месторасположении данных, загружаемых в ХД; |