OLAP – технология анализа данных
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность работы. Хранилище данных — это совокупность определённых технологий поддержки принятия решений, направленных на повышение эффективности и качества решений работника, занятым интеллектуальным трудом. то, чтобы работник умственного труда (исполнительный директор. За последние три года наблюдается взрывной рост как количества предлагаемых на рынке продуктов и услуг, так и внедрения технологий в различные отрасли.
Хранилище данных — это «предметно-ориентированный, интегрированный, изменяющийся во времени, энергонезависимый набор данных, который используется в основном при принятии организационных решений». Как правило, хранилище данных поддерживается отдельно от операционных баз данных организации и для этого есть много причин.. Хранилище данных поддерживает оперативную аналитическую обработку (OLAP), функциональные задачи и требования к производительности которой существенно отличаются от требований приложений оперативной обработки транзакций (OLTP),
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ3
ГЛАВА 1. OLAP – ТЕХНОЛОГИЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ. ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ХРАНЕНИЯ4
1.1 Особенности OLAP4
1.2 Логический механизм хранения6
ГЛАВА 2. ТРЕБОВАНИЯ К СРЕДСТВАМ OLAP. ПРИМЕНЕНИЕ OLAP В ЭКОНОМИКЕ8
2.1 Особенности средств OLAP8
2.2 Применение OLAP в экономике13
ЗАКЛЮЧЕНИЕ17
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ19
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
1. Демченко А.А. Использование OLAP-технологий при обработке данных // Решетневские чтения. Информационно-управляющие системы. - 2014. - С. 185-186.
2. Демченко А.А., Молоков В.В. OLAP-технология анализа данных // Секция «Информационно-управляющие системы». - 2014. - № 2/2. - С. 332-333.
3. Кокоулин А.Н., Южанинов Р.И. Многомерный анализ данных по обращаемости в лечебные учреждения с помощью средств Oracle Olap // Вестник ПНПУ. Электротехника, информационные технологии, системы управления. 2015. - № 13. - С. 5-14.
4. Коробко А.В., Пенькова Т.Г. Представление и применение знаний о кубах -концептах для поддержки адаптации манипулирования объектами анализа OLAP// Вестник СибГАУ. - № 30 (49). - 2013. - С. 51-57.
5. Терещенко О.В., Курилович Н.В., Князева Е.И. Многомерный статистический анализ данных в социальных науках : учеб. пособие. - Минск : БГУ, 2012. 239 с. : ил.
6. Шешукова Т.Г. Многомерный анализ данных: теория и практика // Экономический анализ: теория и практика. - № 17 (75). - 2006. - С. 8-13
7. Эргашев А.А. Выбор паттерна проектирования автоматизированной// информационной системы. // Журнал Проблемы науки. -2021 - 6 65. -С 17
8. Ergashev A.A., Eshankulov H.I. Bilimlarni tasvirlashda freymli modellardan foydalanish.// Вихого davlat universi-teti Ilmiy Axboroti jurnali. - 2019/4. 92-b
Стоит отметит, что куб может содержать неограниченное количество слоев. (Куб OLAP, представляющий более трех измерений, иногда называют гиперкубом.) Внутри слоев могут существовать кубы размера меньше предыдущего— например, каждый уровень магазина может содержать кубы, распределяющие продажи по заказчикам и товарам. На практике аналитики данных будут создавать кубы OLAP, содержащие только те слои, которые для них актуальны для оптимального анализа и производительности.
Кубы OLAP позволяют выполнять четыре основных типа анализа многомерных данных:
Детализация
Данная операция преобразует краткие данные в более подробные одним из двух способов — перемещением вниз по иерархии понятий или добавлением нового измерения в куб. Например, если вы просматриваете данные о продажах за определённый квартал организации, вы можете детализировать данные о продажах за каждый месяц, перемещаясь вниз по иерархии концепций измерения «время».
Сворачиваемость