C чего начинается практическое внедрение OLAP-системы? Нет, вовсе не с ее приобретения. Прежде чем приобретать какой-либо конкретный программный продукт и приступить к его внедрению, необходимо решить, какой именно тип OLAP лучше всего подходит вашему предприятию. OLAP-системы отличаются одна от другой гораздо сильнее, чем, например, реляционные базы данных, языки программирования или текстовые редакторы, что увеличивает возможность ошибки при выборе. Поэтому вопрос внедрения — это прежде всего вопрос выбора.

Выбирая, нужно не только найти конкретный продукт и достойного поставщика, но и точно знать, что именно нужно вашему предприятию. Ни одно решение не хорошо во всем. Большинство из них может подходить лишь к ограниченному диапазону применений. Например, некоторые продукты могут обрабатывать очень большие объемы данных, но непригодны на маленьких объемах, где они медленны, громоздки и менее удобны. Другие ориентированы на коллективное использование большим количеством пользователей, но не идеальны для небольших групп. Некоторые имеют хорошие средства для работы в среде Веб, но не подходят для локального использования. Другие имеют возможности реализовать многопользовательскую актуализацию данных, но при этом работают недостаточно корректно в роли систем, предназначенных для формирования отчетов. Настоящая статья поможет разобраться в структуре OLAP-продуктов, знание которой даст вам возможность сделать правильный выбор.

OLAP-система состоит из множества компонентов. На самом высоком уровне система включает в себя источник данных, OLAPсервер и программу-клиент. Источник данных представляет собой ресурс, из которого берутся данные для анализа. Данные из источника переносятся или копируются на OLAP-сервер, где они систематизируются и подготавливаются для быстрого формирования ответов на запросы. Клиент — это пользовательский интерфейс к OLAP-серверу. Рассмотрим эти компоненты подробнее.

Источником в OLAP-системах является сервер, поставляющий данные для анализа. Когда вы думаете о предполагаемом внедрении, необходимо обратить внимание на способность OLAP-продукта работать с данными из различных источников.

Прикладной частью OLAP-системы является OLAP-сервер. Эта составляющая выполняет всю работу по анализу данных и хранит в себе всю информацию, к которой обеспечивается активный доступ. Архитектура сервера может определяться различными концепциями. В частности, основной функциональной характеристикой OLAPпродукта является использование для хранения данных многомерной (ММБД) либо реляционной (РБД) базы данных. В чем различия? Давайте рассмотрим подробнее.

MOLAP — это многомерный сервер OLAP. Такой сервер для хранения данных использует многомерную базу данных. Поскольку большинство OLAP-продуктов основаны на МДБД, под OLAP часто понимают также и MOLAP.

Смысл использования ММБД очевиден. Она может эффективно хранить многомерные по своей природе данные, обеспечивая средства быстрого обслуживания запросов к базе данных. Данные передаются из источника данных в многомерную базу данных, а затем база данных подвергается агрегации. Предварительный расчет ускоряет OLAP-запросы, поскольку расчет сводных данных уже произведен. Время запроса становится функцией времени, необходимого для доступа к отдельному фрагменту данных и выполнения расчета. Этот метод реализует концепцию, согласно которой работа производится единожды, а результаты затем используются снова и снова. ROLAP Термин ROLAP, то есть реляционный сервер OLAP, обозначает, что OLAP-сервер использует реляционную модель данных. Исходные данные вводятся в реляционную БД, обычно по схеме "звезда" или схеме "снежинка", что способствует сокращению времени их извлечения. Сервер обеспечивает многомерную модель данных с помощью оптимизированных SQL-запросов.

Существует ряд причин для выбора именно реляционной, а не многомерной базы данных. РБД — это хорошо отработанная технология, имеющая множество возможностей для оптимизации. К тому же, РБД поддерживают более крупные объемы данных, чем ММБД. Основным аргументом против РБД является сложность запросов, необходимых для получения информации из большой базы данных с помощью SQL.

Клиент — это тот элемент, который используется для отображения данных и работы с ними. Несмотря на то, что сервер представляет собой "хребет" OLAP-решения, клиент не менее важен. Сервер может обеспечить прочный фундамент для облегчения манипуляций с данными, но если клиент сложен или малофункционален, пользователь не сможет воспользоваться всеми преимуществами мощного сервера. Клиент настолько важен, что множество поставщиков сосредота чивают свои усилия исклю чительно на разработке клиента.

Инструмент запросов или генератор отчетов предлагает легкий доступ к OLAP-данным. Они имеют простой в использовании графический интерфейс и позволяют пользователям создавать отчеты перемещением объектов в отчет методом буксировки мышью. В то время как традиционный генератор отчетов предоставляет возможность быстро выпускать форматированные отчеты, генераторы отчетов, поддерживающие OLAP, формируют отчеты актуальные. Конечный продукт имеет возможности углубления в данные до уровня подробностей, поддержки иерархий и других дополнений электронных таблиц.

Приложения — это тип клиента, использующий базы данных OLAP. Они идентичны инструментам запросов и генераторам отчетов, описанным выше, но, кроме того, вносят в продукт расширенные функциональные возможности. Приложение, как правило, обладает большей мощностью, чем инструмент запроса.

Обычно поставщики OLAP обеспечивают среду разработки для создания пользователями собственных приложений. Среда разработки в целом представляет собой графический интерфейс, поддерживающий объектно-ориентированную разработку приложений. К тому же, большинство поставщиков обеспечивают API, который может использоваться для интеграции баз данных OLAP с другими приложениями.

Еще один вопрос, который может возникнуть при выборе OLAP продукта — то, как он соотносится с такими технологиями, как Data Mining и хранилища данных. Все эти три технологии будут развиваться на вашем предприятии вместе по мере того, как компания начнет осознавать ценность данных.

В целом, с течением времени все больше и больше компаний начали реализовывать хранилища данных и применять к своим данным средства Data Mining. Хранилище данных обеспечивает хранение и верификацию корпоративных данных. Данные по транзакциям проверяются на корректность, категоризируются и затем помещаются в хранилище. Инструменты Data Mining позволяют аналитикам предприятий выявить скрытые тенденции в данных. Несмотря на то, что может показаться, что OLAP-системы предлагают одновременно и хранилища данных, и инструменты Data Mining, здесь есть некоторая тонкость.

Инструмент OLAP просто дает возможность выполнять быстрый и простой анализ данных. В целом, пользователь-аналитик имеет представление о том, что он собирается найти в некотором представлении данных. Он хочет получить средство работы с данными, чтобы наиболее наглядно отразить некоторые их срезы.

Инструмент Data Mining пытается обнаружить скрытые тенденции в данных. В данном случае не пользователь, а именно сам инструмент проводит анализ данных. Обычно инструмент Data Mining занят поиском тенденций и различных аспектов, которые человеку трудно выявить в большом объеме данных.