Корпоративное управление и стратегический менеджмент

Analysis (аналитический). OLAP-система должна справляться с любым логическим и статистическим анализом, характерным для бизнес-приложений, и обеспечивать сохранение результатов в виде, доступном для конечного пользователя. Средства анализа могут включать процедуры анализа временных рядов, распределения затрат, конверсии валют, моделирования изменений организационных структур и др.

Shared (разделяемый). Система должна предоставлять широкие возможности разграничения доступа к данным и одновременной работы многих пользователей.

Multidimensional (многомерный)

. Система должна обеспечивать концептуально многомерное представление данных, включая полную поддержку множественных иерархий.

Information (информация). Мощность различных программных продуктов характеризуется количеством обрабатываемых входных данных. Разные OLAP-системы имеют разную мощность: наиболее мощные из них могут оперировать, по крайней мере, в тысячу раз большим количеством данных по сравнению с самыми маломощными. При выборе OLAP-инструмента следует учитывать целый ряд факторов, включая дублирование данных, требуемую оперативную память, использование дискового пространства, эксплуатационные показатели, интеграцию с информационными хранилищами и т. п.

Обсуждая тему OLAP, следует упомянуть и о разновидностях многомерного хранения данных. Дело в том, что информационные массивы, логически упорядоченные по аналитическим направлениям и, таким образом, являющиеся многомерными с точки зрения конечных пользователей, не обязательно являются многомерными по их технологической реализации.

Как правило, выделяют три разновидности хранения данных [Духонина, Исаев, 2005]:

• многомерный OLAP (multidimensional OLAP – MOLAP) – «OLAP в чистом виде», т. е. технология, основанная на хранении данных под управлением специализированных многомерных СУБД;

• реляционный OLAP (relational OLAP – ROLAP) – технология, основанная на хранении многомерной информации в реляционных базах данных, на основе одной или нескольких схем типа «звезда» или «снежинка»;

• гибридный OLAP (hybrid OLAP – HOLAP) – технология, при которой одна часть данных хранится в многомерной базе, а другая – в реляционной. При этом инструментальные средства, поддерживающие эту технологию, обеспечивают прозрачность данных для пользователя, который на логическом уровне всегда работает с многомерными данными.

Одной из причин, объясняющих необходимость различных подходов к хранению данных, является то, что в многомерных структурах хранятся довольно большие объемы агрегированных данных (например, данные продаж могут агрегироваться по временным интервалам, категориям товаров или регионам продаж). Эти данные очень важны, поскольку в большинстве случаев аналитика интересуют именно агрегированные, а не детальные цифры.

Любые данные (как исходные, так и агрегированные) могут храниться либо в реляционных, либо в многомерных структурах, в зависимости от применяемой технологии. Например, MOLAP подразумевает хранение всей информации в многомерной базе данных. Это позволяет манипулировать данными как многомерным массивом, но в этом случае многомерная база данных оказывается избыточной, поскольку и агрегированные показатели, и лежащие в их основе исходные данные хранятся вместе. При технологии ROLAP исходные данные остаются в той же реляционной базе, где они находились изначально, а агрегированные данные помещаются в специальные служебные таблицы в той же базе данных. Наконец, при гибридной технологии (HOLAP) исходные данные остаются в реляционной базе данных, а агрегированные показатели хранятся в многомерной.

Выбор способа хранения зависит от нескольких факторов, таких как объем и структура данных, скорость выполнения запросов, частота обновления OLAP-кубов.

Средства формирования запросов и построения отчетов

Средства формирования запросов и построения отчетов обеспечивают функции построения запросов к информационно-аналитическим системам, интеграцию данных из нескольких источников, просмотр данных с возможностью их детализации и обобщения, построение и печать отчетов, в том числе презентационного качества. Некоторые программные продукты этого класса могут использоваться конечными пользователями с минимальной поддержкой ИТ-департамента, другие же требуют определенного программирования и настраиваются техническими специалистами [Духонина, Исаев, 2005].

С точки зрения конечного пользователя, такие системы – удобный инструмент, позволяющий решить уже упоминавшуюся проблему «единого взгляда» на управленческую информацию. В этом плане BI-решения дают возможность существенно упростить и ускорить сбор информации, унифицировать ее и представить в удобной и наглядной форме. Такая информация – надежная база для принятия управленческих решений, при этом рутинные процедуры сводятся к минимуму, а время специалистов высвобождается для решения аналитических задач.