По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 004

Оперативная обработка данных производственной системы предприятия с использованием системы OLAP

Алексеева Т.В. Московская финансово-промышленная академия (МФПА, бывш. ГЭИТИ), г. Москва, Ленинградский пр-т, д. 80, стр. Г. email: info@geiti.ru
Америди Ю.В. Московская финансово-промышленная академия (МФПА, бывш. ГЭИТИ), г. Москва, Ленинградский пр-т, д. 80, стр. Г. email: info@geiti.ru
Лужецкий М.Г. Московская финансово-промышленная академия (МФПА, бывш. ГЭИТИ), г. Москва, Ленинградский пр-т, д. 80, стр. Г. email: info@geiti.ru

Интерактивная аналитическая обработка данных неразрывно связана с понятием «базы данных». Данные в хранилище попадают из оперативных OLTPсистем, которые предназначены для автоматизации бизнес-процессов. Быстрая реализация запросов является основой функционирования OLAP-систем. Способность интуитивно манипулировать данными требует быстрого извлечения информации. Чем больше вычислений необходимо произвести, чтобы получить фрагмент информации, тем медленнее происходит отклик. Для того, чтобы сохранить маленькое время реализации запросов, фрагменты информации, обращение к которым обычно происходит наиболее часто, подвергаются предварительной агрегации. Разработка аналитических приложений с помощью клиентских OLAP-средств — быстрый и не требующий специальной подготовки исполнителя процесс. Пользователь, знающий физическую реализацию базы данных, может разработать аналитическое приложение самостоятельно и даже без привлечения ИТ-специалистов.

Термин «OLAP» (Online analytical processing — интерактивная аналитическая обработка) неразрывно связан с термином «хранилище данных» (Data Warehouse).

Данные в хранилище попадают из оперативных систем (OLTP-систем), которые предназначены для авто матизации бизнес-процессов. Кроме того, хранилище может пополняться за счет внешних источников, например, за счет статистических отчетов.

Задача хранилища — предоставить «сырье» для анализа в одном месте и в простой, понятной структуре. Есть и еще одна причина, оправдывающая появление отдельного хранилища, — сложные аналитические запросы к оперативной информации тормозят текущую работу компании, надолго блокируя таблицы и захватывая ресурсы сервера.

Под хранилищем можно понимать необязательно гигантское скопление данных. Главное, чтобы оно было удобно для анализа.

Централизация и удобное структурирование — это далеко не все, что нужно аналитику, ему ведь еще требуется инструмент для просмотра, визуализации информации. Традиционные отчеты, даже построенные на основе единого хранилища, лишены одного — гибкости. Их нельзя «покрутить», «развернуть» или «свернуть», чтобы получить желаемое представление данных. Необходим инструмент, который позволил бы разворачивать и сворачивать данные просто и удобно. В качестве такого инструмента и выступает OLAP.

Хотя OLAP и не представляет собой необходимый атрибут хранилища данных, он все чаще и чаще применяется для анализа накопленных в этом хранилище сведений. Место OLAP в информационной структуре предприятия показано на рис. 1.

Оперативные данные собираются из различных источников, очищаются, интегрируются и складываются в реляционное хранилище. При этом они уже доступны для анализа при помощи различных средств построения отчетов. Затем данные полностью или частично подготавливаются для OLAP-анализа. Они могут быть загружены в специальную БД OLAP или оставлены в реляционном хранилище. Важнейшим его элементом являются метаданные, т. е. информация о структуре, размещении и трансформации данных. Благодаря им обеспечивается эффективное взаимодействие различных компонентов хранилища.

Для Цитирования:
Алексеева Т.В., Америди Ю.В., Лужецкий М.Г., Оперативная обработка данных производственной системы предприятия с использованием системы OLAP. Главный инженер. Управление промышленным производством. 2017;8.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала