вість створювати та розміщувати динамічні web-сторінки. Разом з тим, може бути користувачеві краще мати у своєму розпорядженні засіб простого і швидкого створення власних додатків.
Який загальний обсяг даних? - Це найбільш важливий фактор при визначенні бази даних OLAP. Реляційні OLAP-продукти здатні оперувати великими обсягами даних краще, ніж багатомірні. Якщо обсяг даних не вимагає використання реляційної бази, багатовимірний продукт може використовуватися з не меншим успіхом.
Ким є користувач? - При визначенні клієнта OLAP-системи важливий рівень кваліфікації користувача. Деяким користувачам зручніше інтегрувати OLAP з таблицею, тоді як інші зволіють спеціалізований додаток. В залежності від кваліфікації користувача вирішується і питання про проведення навчання. Велика компанія може побажати оплатити тренінги для користувачів, компанія меншого розміру може відмовитися від них. Клієнт повинен бути таким, щоб користувачі відчували себе впевнено і могли ефективно його використовувати.
Сьогодні більшість світових компаній перейшли до використання OLAP як базової технології для надання інформації особам, що приймають рішень. Тому принципове питання, яким необхідно задатися, не полягає в тому, чи слід продовжувати застосовувати електронні таблиці в якості основної платформи для підготовки звітності, бюджетування і прогнозування. Компанії повинні запитати себе, чи готові вони втрачати конкурентні переваги, використовуючи неточну, неактуальну і неповну інформацію, перш ніж вони дозріють і розглянуть альтернативні технології.
Так само, на закінчення слід відзначити, що аналітичні можливості технологій OLAP підвищують користь даних, зберігаються в корпоративному сховище інформації, дозволяючи компанії більш ефективно взаємодіяти зі своїми клієнтами.
Глосарій
№
п/п
Поняття
Визначення
1
BI-інструменти
Інструменти та технології, використовувані для доступу до інформації. Включають OLAP-технології, data mining і складний аналіз; засоби кінцевого користувача та інструменти побудови нерегламентованих запитів, інструментальні панелі для моніторингу господарської діяльності і генератори корпоративної звітності.
2
On-line Analitic Processing, OLAP (Оперативна аналітична обробка)
Технологія аналітичної обробки інформації в режимі реального часу, що включає складання і динамічну публікацію звітів і документів.
3
Slice and Dice (Поздовжні і поперечні зрізи, дослівно - "нарізка на скибочки і кубики")
Термін, що використовується для опису функції складного аналізу даних, забезпечувана засобами OLAP. Вибірка даних із багатовимірного куба із заданими значеннями і заданим взаємним розташуванням вимірювань.
4
Обертання (півотінг) даних (Data Pivot)
Процес обертання таблиці з даними, тобто перетворення стовпців в рядки і навпаки.
5
Обчислений елемент (Calculated member)
Елемент виміру, чия величина визначається величинами інших елементів (наприклад, математичними або логічними додатками). Обчислений елемент може являти собою частину OLAP сервера або бути описаний користувачем протягом інтерактивної сесії. Обчислений елемент - це будь-який елемент, який не вводиться, а обчислюється.
6
Глобальні бізнес-моделі (Global Business Models)
Тип Сховища даних, забезпечує доступ до інформації, яка розподілена по різним системам підприємства і знаходиться під контролем різних підрозділів або відділів з різними базами даних і моделями даних. Такий тип Сховища даних важкий для побудови через необхідність об'єднання зусиль користувачів різних підрозділів для розробки загальної моделі даних для Сховища.
7
Видобуток даних (Data Mining)
Технічні прийоми, використовують програмні інструменти, призначені для такого користувача, який, як правило, не може заздалегідь сказати, що конкретно він шукає, а може вказати лише певні зразки і напрями пошуку.
8
Клієнт/Сервер (Client/Server)
Технологічний підхід, полягає в розділенні процесу на окремі функції. Сервер виконує кілька функцій - управління комунікаціями, забезпечення обслуговування бази даних та ін Клієнт виконує індивідуальні користувальницькі функції - забезпечення відповідних інтерфейсів, виконання межекранной навігації, надання функцій допомоги (help) та ін
9
Багатовимірна база даних , < strong> СУ M БД (Multi-dimensional Database, MDBS and MDBMS)
Потужна база даних, що дозволяє користувачам аналізувати великі обсяги даних. База даних зі спеціальною організацією зберігання - кубами, що забезпечує високу швидкість роботи з даними, що зберігаються як сукупність фактів, вимірювань і заздалегідь обчислених агрегатів.
10
Поглиблення в дані (Drill Down)
Метод вивчення детальних даних, використовуваний при аналізі сумарного рівня даних. Рівні "поглиблення" залежать від ступеня деталізації даних у [ раніліще.
11
Центральне Сховище (Central Warehouse)
1. База даних, що містить дані, що збираються з операційних систем організації. Має структуру, зручну для аналізу даних. Призначена для підтримки прийняття рішень і створення єдиного інформаційного простору корпорації.
2. Спосіб автоматизації, охоплює всі інформаційні системи, керовані з одного місця.
Список використаних джерел
1 Голіцина О.Л., Максимов Н.В., Попов І.І. Бази даних: Навчальний посібник. - М.: ФОРУМ: ИНФРА-М, 2003. - 352 с.
2 Дейт К. Введення в системи баз даних. - М.: Hаука, 2005 р. - 246 с.
3 Єлманова Н.В., Федоров А.А. Введення в OLAP-технології Microsoft. - М.: Діалог-МИФИ, 2004. - 312 с.
4 Карпова Т.С. Бази даних: моделі, розробка, реалізація. - СПб.: Питер, 2006. - 304 с.
5 Коровкін С. Д., Левенець І. А., Ратманова І. Д., Старих В. А., Щавелєв Л. В. Розв'язання проблеми комплексного оперативного аналізу інформації сховищ даних// СУБД. - 2005. - № 5-6. - 47-51 с.
6 Кречетов Н., Іванов П...
