OLAP sistemi. OLAP sistemi - šta je to? opcije implementacije olapa

Cilj predmeta je proučavanje OLAP tehnologije, koncepta njene implementacije i strukture.

U današnjem svijetu računarske mreže i računarski sistemi omogućavaju analizu i obradu velikih količina podataka.

Velika količina informacija uvelike otežava potragu za rješenjima, ali omogućava dobijanje mnogo preciznijih proračuna i analiza. Za rješavanje ovog problema postoji čitava klasa informacionih sistema koji vrše analizu. Takvi sistemi se nazivaju sistemi za podršku odlučivanju (DSS) (DSS, Decision Support System).

Da bi izvršio analizu, DSS mora akumulirati informacije, imajući sredstva za njihov unos i skladištenje. Ukupno, u DSS-u se rješavaju tri glavna zadatka:

· unos podataka;

· pohrana podataka;

· Analiza podataka.

Unos podataka u DSS se vrši automatski od senzora koji karakterišu stanje okoline ili procesa, ili od strane ljudskog operatera.

Ako se podaci unose automatski sa senzora, tada se podaci akumuliraju signalom spremnosti koji se javlja kada se informacija pojavi ili cikličkim ispitivanjem. Ako unos vrši čovjek, onda bi korisnicima trebalo omogućiti pogodna sredstva za unos podataka koja ih provjeravaju da li su uneseni ispravno, kao i da izvrše potrebne proračune.

Prilikom istovremenog unosa podataka od strane više operatera, potrebno je riješiti probleme modifikacije i paralelnog pristupa istim podacima.

DSS pruža analitičarima podatke u vidu izveštaja, tabela, grafikona za proučavanje i analizu, zbog čega ovakvi sistemi pružaju funkcije podrške odlučivanju.

U podsistemima za unos podataka, zvanim OLTP (On-linetransactionprocessing), implementirana je operativna obrada podataka. Za njihovu implementaciju koriste se konvencionalni sistemi za upravljanje bazama podataka (DBMS).

Podsistem analize može se izgraditi na osnovu:

· podsistemi analize pronalaženja informacija zasnovani na relacionim DBMS i statičkim upitima koristeći SQL jezik;

· podsistemi operativne analize. Za implementaciju ovakvih podsistema koristi se tehnologija onlajn analitičke obrade podataka OLAP, koristeći koncept višedimenzionalne reprezentacije podataka;

· podsistemi intelektualne analize. Ovaj podsistem implementira DataMining metode i algoritme.

Sa korisničke tačke gledišta, OLAP-sistemi obezbeđuju sredstvo fleksibilnog pregleda informacija u različitim sekcijama, automatskog prijema agregiranih podataka, izvođenja analitičkih operacija konvolucije, detaljiranja, poređenja tokom vremena. Zahvaljujući svemu ovome, OLAP sistemi su rešenje sa velikim prednostima u oblasti pripreme podataka za sve vrste poslovnog izveštavanja, koje podrazumevaju prezentaciju podataka u različitim delovima i različitim nivoima hijerarhije, kao što su izveštaji o prodaji, različiti oblici budžeta, i drugi. OLAP sistemi imaju velike prednosti ovakvog prikaza u drugim oblicima analize podataka, uključujući predviđanje.

1.2 Definicija OLAP-sistemi

Tehnologija složene višedimenzionalne analize podataka naziva se OLAP. OLAP je ključna komponenta organizacije skladišta podataka.

OLAP funkcionalnost se može implementirati na različite načine, od najjednostavnijih, kao što je analiza podataka u uredskim aplikacijama, do složenijih, distribuiranih analitičkih sistema baziranih na serverskim proizvodima.

OLAP (On-LineAnalyticalProcessing) je tehnologija za on-line analitičku obradu podataka koja koristi alate i metode za prikupljanje, pohranjivanje i analizu višedimenzionalnih podataka i u svrhu podrške procesima donošenja odluka.

Osnovna svrha OLAP sistema je podrška analitičkim aktivnostima, proizvoljnim zahtjevima korisnika analitičara. Svrha OLAP analize je testiranje hipoteza koje se pojavljuju.

1993. osnivač relacionog pristupa izgradnji baza podataka, Edgar Codd i partneri (Edgar Codd, matematičar i IBM-ov kolega), objavili su članak koji je inicirala kompanija "Arbor Software" (danas je to poznata kompanija "Hyperion Solutions") , pod nazivom „Omogućavanje OLAP-a (operativna analitička obrada) za analitičke korisnike“, koji je formulisao 12 karakteristika OLAP tehnologije, koje su naknadno dopunjene sa još šest. Ove odredbe postale su glavni sadržaj nove i vrlo perspektivne tehnologije.

Glavne karakteristike OLAP tehnologije (osnovne):

• višedimenzionalni konceptualni prikaz podataka;
• intuitivna manipulacija podacima;
• dostupnost i detaljnost podataka;
• ekstrakcija skupnih podataka naspram interpretacije;
• OLAP modeli analize;
• klijent-server arhitektura (OLAP je dostupan sa desktopa);
• transparentnost (transparentan pristup eksternim podacima);
• podrška za više korisnika.

Posebne karakteristike (specijalne):

• obrada neformalizovanih podataka;
• čuvanje OLAP rezultata: njihovo pohranjivanje odvojeno od originalnih podataka;
• isključivanje vrijednosti koje nedostaju;
• rukovanje nedostajućim vrijednostima.

Karakteristike izvještavanja (Izvještaj):

• fleksibilnost u izvještavanju;
• standardne performanse izvještavanja;
• automatska konfiguracija fizičkog sloja ekstrakcije podataka.

Upravljanje dimenzijama:

• univerzalnost mjerenja;
• neograničen broj dimenzija i nivoa agregacije;
• neograničen broj operacija između dimenzija.

Istorijski gledano, danas termin "OLAP" podrazumijeva ne samo višedimenzionalni prikaz podataka krajnjeg korisnika, već i višedimenzionalni prikaz podataka u ciljnoj bazi podataka. S tim se vezuje pojava pojmova „relacijski OLAP“ (ROLAP) i „multidimenzionalni OLAP“ (MOLAP) kao nezavisnih pojmova.

OLAP usluga je alat za analizu velikih količina podataka u realnom vremenu. U interakciji sa OLAP-sistemom, korisnik će moći da vrši fleksibilan pregled informacija, dobija proizvoljne delove podataka i izvodi analitičke operacije detaljisanja, konvolucije, end-to-end distribucije, poređenja tokom vremena u mnogim parametrima istovremeno. Sav rad sa OLAP sistemom odvija se u terminima predmetne oblasti i omogućava vam da izgradite statistički validne modele poslovne situacije.

OLAP softver je alat za onlajn analizu podataka sadržanih u skladištu. Glavna karakteristika je da ovi alati nisu namenjeni za upotrebu od strane stručnjaka za informacione tehnologije, ne stručnjaka za statistiku, već profesionalaca u primenjenoj oblasti menadžmenta - menadžera odeljenja, odeljenja, menadžmenta i, konačno, direktor. Alati su dizajnirani da omoguće analitičaru da komunicira sa problemom, a ne sa računarom. Na sl. 6.14 prikazuje elementarnu OLAP kocku koja vam omogućava procjenu podataka u tri dimenzije.

Višedimenzionalna OLAP kocka i sistem odgovarajućih matematičkih algoritama za statističku obradu omogućavaju analizu podataka bilo koje složenosti u bilo kom vremenskom intervalu.

Rice. 6.14. Elementarna OLAP kocka

Imajući na raspolaganju fleksibilne mehanizme za manipulaciju podacima i vizualizaciju (sl. 6.15, sl. 6.16), menadžer prvo razmatra podatke iz različitih uglova, koji mogu (a ne moraju) biti povezani sa problemom koji se rešava.

Zatim, on uspoređuje različite poslovne pokazatelje jedni s drugima, pokušavajući identificirati skrivene odnose; može detaljnije pogledati podatke, granulirajući ih, na primjer, raščlanjivanjem po vremenu, regiji ili kupcu, ili, obrnuto, dodatno generalizirati prezentaciju informacija kako bi uklonio detalje koji ometaju. Nakon toga, pomoću modula statističke evaluacije i simulacije, gradi se nekoliko scenarija od kojih se bira najprihvatljivija opcija.

Rice. 6.15.

Menadžer kompanije, na primjer, može postaviti hipotezu da širenje rasta imovine u različitim granama kompanije zavisi od omjera stručnjaka sa tehničkim i ekonomskim obrazovanjem u njima. Da bi testirao ovu hipotezu, menadžer može zatražiti od skladišta i prikazati na grafikonu odnos interesa prema njemu za one filijale čiji je rast aktive u tekućem kvartalu smanjen za više od 10% u odnosu na prošlu godinu, kao i za one čija je imovina porasla za više od 25%. Trebao bi biti u mogućnosti da koristi jednostavan izbor iz ponuđenog menija. Ako se dobijeni rezultati primetno svrstavaju u dve odgovarajuće grupe, onda bi to trebalo da postane podsticaj za dalju proveru postavljene hipoteze.

Trenutno, pravac koji se zove Dynamic Simulation je dobio brz razvoj, koji u potpunosti implementira gore navedeni FASMI princip.

Koristeći dinamičko modeliranje, analitičar gradi model poslovne situacije koja se razvija tokom vremena, prema nekom scenariju. Istovremeno, rezultat ovakvog modeliranja može biti nekoliko novih poslovnih situacija koje generišu stablo mogućih odluka sa procjenom vjerovatnoće i izgleda svake.

Rice. 6.16. Analitički IS za izdvajanje, obradu podataka i predstavljanje informacija

U tabeli 6.3 prikazane su komparativne karakteristike statičke i dinamičke analize.

Glavna razlika između činjenica i informacija je u tome što podatke primamo i uzimamo u obzir, ali ih možemo iskoristiti u svoju korist. Grubo govoreći, informacije se analiziraju i sistematiziraju podaci. Zahvaljujući pravovremenim informacijama, mnoge firme uspevaju da opstanu kako u uslovima finansijske krize tako iu uslovima žestoke konkurencije. Nije dovoljno prikupiti činjenice i imati sve potrebne podatke. I dalje morate biti u stanju da ih analizirate. Kako bi se olakšao rad ljudima koji su pozvani da donose važne poslovne odluke, razvijeni su različiti sistemi podrške. U tu svrhu su razvijeni različiti složeni sistemi koji omogućavaju analizu velikih nizova heterogenih podataka i pretvaranje u informacije korisne za poslovnog korisnika. Područje poslovne inteligencije u nastajanju ima za cilj da poboljša procesnu kontrolu poslovnih sistema, kroz korištenje skladišta podataka i tehnologije.

Tržište poslovnih informacionih sistema danas nudi širok spektar rešenja koja pomažu preduzeću da organizuje upravljačko računovodstvo, obezbedi operativno upravljanje proizvodnjom i prodajom i efektivnu interakciju sa kupcima i dobavljačima.

Posebnu nišu na tržištu poslovnih sistema zauzimaju analitički softverski proizvodi dizajnirani da podrže donošenje odluka na strateškom nivou upravljanja preduzećem. Osnovna razlika između ovakvih alata i sistema operativnog upravljanja je u tome što potonji omogućavaju upravljanje preduzećem u „funkcionalnom režimu“, odnosno implementaciju dobro definisanog proizvodnog programa, dok analitički sistemi na strateškom nivou pomažu menadžmentu preduzeća da se razvije. odluke u "modu razvoja".

Obim izvršenih promena može varirati od dubokog restrukturiranja do delimične obnove tehnologija na pojedinačnim proizvodnim lokacijama, ali, u svakom slučaju, donosioci odluka razmatraju razvojne alternative od kojih dugoročno zavisi sudbina preduzeća.

Koliko god moćan i razvijen informacioni sistem preduzeća, on ne može pomoći u rešavanju ovih pitanja, prvo, jer je prilagođen stacionarnim, ustaljenim poslovnim procesima, a drugo, nema i ne može imati informacije za donošenje odluka o novim oblasti poslovanja, nove tehnologije, nove organizacione odluke.

Zahvaljujući OLAP (On-Line Analytical Processing) tehnologiji obrade i analize podataka, svaka organizacija može gotovo trenutno (u roku od pet sekundi) dobiti podatke potrebne za rad. OLAP se može ukratko definirati sa pet ključnih riječi.

FAST (Fast) - to znači da vrijeme traženja i izdavanja potrebnih informacija ne traje više od pet sekundi. Najjednostavniji zahtjevi se obrađuju u sekundi, a samo nekoliko složenih zahtjeva ima vrijeme obrade duže od dvadeset sekundi. Za postizanje ovog rezultata koriste se različite metode, od posebnih oblika skladištenja podataka do opsežnih predračuna. Dakle, možete dobiti izvještaj za minut, za koji su ranije bili potrebni dani za pripremu.

ANALIZA (Analytical) kaže da sistem može izvršiti bilo koju analizu, i statističku i logičku, a zatim je sačuvati u pristupačnom obliku.

SHARED (Shared) znači da sistem pruža potrebnu privatnost, sve do nivoa ćelije

MULTIDIMENZIONALNO (Multidimensional) - glavna je karakteristika OLAP-a. Sistem mora u potpunosti podržavati hijerarhije i višestruke hijerarhije, jer je to najlogičniji način analize i poslovanja i aktivnosti organizacija.

INFORMACIJE (Informacije). Prave informacije moraju biti dostavljene tamo gdje su potrebne.

Rad organizacije uvijek akumulira podatke koji se odnose na obim njenih aktivnosti, koji se ponekad pohranjuju na potpuno različitim mjestima, a njihovo spajanje je teško i dugotrajno. Upravo da bi se ubrzalo prikupljanje podataka za testiranje novih poslovnih hipoteza razvijena je tehnologija interaktivne analitičke obrade podataka ili OLAP. Glavna svrha ovakvih OLAP sistema je da brzo odgovore na proizvoljne zahtjeve korisnika. Takva potreba se često javlja tokom razvoja nekog važnog poslovnog projekta, kada je developeru potrebna radna hipoteza koja se pojavila. Najčešće, informacije koje su potrebne korisniku treba da budu predstavljene u obliku neke vrste zavisnosti – na primer, kako obim prodaje zavisi od kategorije proizvoda, od regiona prodaje, od sezone i tako dalje. Zahvaljujući OLAP-u, on je u mogućnosti da odmah dobije potrebne podatke u željenom rasporedu za odabrani period.

Interaktivna OLAP tehnologija vam omogućava da transformišete ogromne gomile izvještaja i mase podataka u korisne i tačne informacije koje će pomoći zaposleniku da donese informiranu poslovnu ili finansijsku odluku u pravo vrijeme.

Osim toga, zahvaljujući OLAP-u, efikasnost obrade se povećava, a korisnik može primiti velike količine sortiranih (agregiranih) informacija gotovo trenutno. Zahvaljujući OLAP-u, korisnik može jasno vidjeti koliko efikasno njegova organizacija radi, ima sposobnost da brzo i fleksibilno reaguje na vanjske promjene i ima mogućnost da minimizira finansijske gubitke svoje organizacije. OLAP pruža tačne informacije koje poboljšavaju donošenje odluka.

Jedini nedostatak sistema poslovne inteligencije je njihova visoka cijena. Kreiranje skladišta ličnih podataka zahtijeva i vrijeme i puno novca.

Upotreba OLAP - tehnologije u poslovanju omogućava brzo dobijanje potrebnih informacija, koje se na zahtjev korisnika mogu prikazati u uobičajenom obliku - izvještajima, grafikonima ili tabelama.

Procedure sistemske integracije poslovnih struktura baziraju se na korištenju zajedničkih rješenja ERP, CRM i SCM. U mnogim slučajevima, sisteme isporučuju različiti proizvođači, a uvezeni podaci moraju proći kroz proces usklađivanja i prezentacije podataka kao heterogenih podataka. U poslovnom okruženju pretpostavlja se nedvosmislen zahtjev – potpuna analiza podataka, koja podrazumijeva sagledavanje konsolidovanih izvještaja sa različitih stajališta.

Različiti proizvođači imaju različite mehanizme predstavljanja podataka. Procedura heterogene prezentacije uključuje izdvajanje, transformaciju i učitavanje (ETL). Na primjer, u Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services, problem konsolidacije podataka implementiran je korištenjem Data Source Views - tipova izvora podataka koji opisuju modele analitičke prezentacije.

Poslovne aplikacije zasnovane na OLAP tehnologijama, primjeri proizvoda. Najčešće primjene OLAP tehnologija su:

Analiza podataka.

Zadatak za koji su OLAP alati prvobitno korišteni i još uvijek su najpopularniji. Višedimenzionalni model podataka, mogućnost analize velikih količina podataka i brz odgovor na zahtjeve čine takve sisteme nezamjenjivim za analizu prodaje, marketinških aktivnosti, distribucije i drugih zadataka s velikom količinom početnih podataka.

Primjeri proizvoda: Microsoft Excel Pivot Tables, Microsoft Analysis Services, SAP BW, Oracle Essbase, Oracle OLAP, Cognos PowerPlay, MicroStrategy, Business Objects.

Finansijsko planiranje-budžetiranje.

Višedimenzionalni model vam omogućava da istovremeno unosite podatke i lako ih analizirate (na primjer, planirate analizu činjenica). Stoga veliki broj modernih proizvoda klase CPM (Corporate Performance Management) koristi OLAP% modele. Važan zadatak je višedimenzionalno povratno izračunavanje (backsolve, breakback, writeback), koje vam omogućava da izračunate potrebne promjene u detaljnim ćelijama kada se agregirana vrijednost promijeni. To je alat za analizu šta-ako (šta-ako), tj. igrati različite varijante događaja prilikom planiranja.

Primjeri proizvoda: Microsoft PerformancePint, Oracle EPB, Oracle OFA, Oracle Hyperion Planning, SAP SEM, Cognos Enterprise Planning, Geac.

finansijska konsolidacija.

Konsolidacija podataka u skladu sa međunarodnim računovodstvenim standardima, uzimajući u obzir vlasničke udjele, različite valute i interne promete, hitan je zadatak zbog pooštrenih zahtjeva inspekcijskih organa (SOX, Basel II) i IPO-a kompanija. OLAP tehnologije omogućavaju ubrzanje izračunavanja konsolidovanih izvještaja i povećanje transparentnosti cjelokupnog procesa.

Primjeri proizvoda: Oracle FCH, Oracle Hyperion FM, Cognos Controller.

Tehnologije skladištenja podataka i on-line analitičke obrade (OLAP).
važni su elementi podrške poslovnom odlučivanju, koji sve više postaju sastavni dio svake industrije. Upotreba OLAP tehnologija kao alata za poslovnu inteligenciju daje veću kontrolu i pravovremeni pristup strateškim
informacije koje doprinose efikasnom donošenju odluka.
Ovo pruža priliku za modeliranje realističnih prognoza i efikasnijeg korišćenja resursa. OLAP omogućava organizaciji da brže odgovori na zahtjeve tržišta.

Bibliografija:

1. Erik Thomsen. OLAP rješenja: Izgradnja multidimenzionalnih informacionih sistema drugo izdanje. Wiley Computer Publishing John Wiley & Sons, Inc., 2002.

2. Bijela knjiga OLAP vijeća, http://www.olapcouncil.org/research/whtpaply.htm

3. Gerd Stumme i Bernhard Ganter. Formalna analiza koncepta _ Matematičke osnove.

skladišta podataka formiraju se na osnovu fiksnih tokom dužeg vremenskog perioda snimaka operativnih baza podataka informacioni sistem a moguće i razni vanjski izvori. Skladišta podataka koriste tehnologije baza podataka, OLAP, data mining, vizualizaciju podataka.

Glavne karakteristike skladišta podataka.

• sadrži istorijske podatke;
• pohranjuje detaljne informacije, kao i djelimično i potpuno sažete podatke;
• podaci su uglavnom statični;
• neregulisan, nestrukturiran i heuristički način obrade podataka;
• srednji i niski intenzitet obrade transakcija;
• nepredvidiv način korištenja podataka;
• dizajniran za analizu;
• fokusirano na predmetne oblasti;
• podrška donošenju strateških odluka;
• opslužuje relativno mali broj rukovodilaca.

Termin OLAP (On-Line Analytical Processing) koristi se za opisivanje modela prezentacije podataka i, shodno tome, tehnologije njihove obrade u skladištima podataka. OLAP koristi višedimenzionalni prikaz agregiranih podataka kako bi omogućio brz pristup strateški važnim informacijama za dubinsku analizu. OLAP aplikacije treba da imaju sljedeća osnovna svojstva:

• višedimenzionalni prezentacija podataka;
• podrška za složene proračune;
• ispravno razmatranje faktora vremena.

Prednosti OLAP-a:

• promocija performanse proizvodno osoblje, programeri aplikativni programi. Pravovremeni pristup strateškim informacijama.
• dajući korisnicima dovoljno moći da naprave vlastite promjene u šemi.
• OLAP aplikacije se oslanjaju na skladišta podataka i OLTP sisteme, primajući od njih ažurne podatke, čime se štedi kontrola integriteta korporativni podaci.
• smanjenje opterećenja OLTP sistema i skladišta podataka.

OLAP i OLTP. Karakteristike i glavne razlike

OLAP	OLTP
Skladište podataka treba uključiti i interne korporativne podatke i eksterne podatke	glavni izvor informacija koje ulaze u operativnu bazu podataka su aktivnosti korporacije, a analiza podataka zahtijeva uključivanje vanjskih izvora informacija (na primjer, statistički izvještaji)
Obim analitičkih baza podataka je barem za red veličine veći od obima operativnih. za pouzdane analize i prognoze u skladište podataka morate imati informacije o aktivnostima korporacije i stanju na tržištu već nekoliko godina	Za operativnu obradu potrebni su podaci za posljednjih nekoliko mjeseci
Skladište podataka treba da sadrži jednoobrazno predstavljene i usaglašene informacije koje su što bliže sadržaju operativnih baza podataka. Komponenta je potrebna za izdvajanje i "čišćenje" informacija iz različitih izvora. U mnogim velikim korporacijama postoji nekoliko operativnih informacionih sistema sa sopstvenim bazama podataka istovremeno (iz istorijskih razloga).	Operativne baze podataka mogu sadržavati semantički ekvivalentne informacije predstavljene u različitim formatima, s različitim naznakama vremena njihovog prijema, ponekad čak i kontradiktorne
Skup upita prema analitičkoj bazi podataka ne može se predvidjeti. skladišta podataka postoji da odgovori na ad hoc zahtjeve analitičara. Možete računati samo na to da zahtjevi neće dolaziti prečesto i uticati na velike količine informacija. Analitičke veličine baze podataka podstiču upotrebu upita sa agregatima (zbir, min, max, znači itd.)	Sistemi za obradu podataka dizajnirani su za rješavanje specifičnih problema. Informacije iz baze podataka biraju se često iu malim porcijama. Obično je skup upita za operativnu bazu podataka već poznat tokom dizajna
Uz malu varijabilnost analitičkih baza podataka (samo pri učitavanju podataka), redoslijed nizova, brže metode indeksiranja za masovno uzorkovanje i pohranjivanje prethodno agregiranih podataka pokazuju se razumnim	Sistemi za obradu podataka po svojoj prirodi su veoma varijabilni, što se uzima u obzir u korišćenom DBMS-u (normalizovana struktura baze podataka, redovi su pohranjeni van reda, B-stabla za indeksiranje, transakcionalnost)
Informacije analitičkih baza podataka su toliko kritične za korporaciju da je potrebna velika granulacija zaštite (pojedinačna prava pristupa određenim redovima i/ili stupcima tabele)	Za sisteme za obradu podataka obično je dovoljno sigurnost informacija na nivou stola

Codd pravila za OLAP sisteme

Codd je 1993. objavio OLAP za korisnike analitičara: kakav bi trebao biti. U njemu je izložio osnovne koncepte onlajn analitičke obrade i identifikovao 12 pravila koja proizvodi moraju zadovoljiti da bi se omogućila onlajn analitička obrada.

1. Konceptualni multidimenzionalni prikaz. OLAP model u svojoj srži mora biti višedimenzionalan. Višedimenzionalni konceptualni dijagram ili prilagođeno predstavljanje olakšava modeliranje i analizu, kao i proračune.
2. Transparentnost. Korisnik je u mogućnosti da dobije sve potrebne podatke sa OLAP mašine, čak i ne sluteći odakle dolaze. Bez obzira da li je OLAP proizvod dio alata korisnika ili ne, ova činjenica bi trebala biti nevidljiva korisniku. Ako OLAP obezbeđuje računarstvo klijent-server, onda bi ova činjenica takođe, ako je moguće, trebalo da bude nevidljiva za korisnika. OLAP bi trebao biti isporučen u kontekstu istinski otvorene arhitekture, omogućavajući korisniku, gdje god da se nalazi, da komunicira sa serverom pomoću analitičkog alata. Osim toga, transparentnost se također mora postići kada analitički alat komunicira sa homogenim i heterogenim okruženjima baze podataka.
3. Dostupnost. OLAP mora obezbijediti svoje logički dijagram pristupiti u heterogenom okruženju baze podataka i izvršiti odgovarajuće transformacije kako bi se podaci pružili korisniku. Štaviše, potrebno je unaprijed voditi računa o tome gdje i kako, i koje vrste organizacije fizičkih podataka će se zapravo koristiti. OLAP sistem bi trebao pristupiti samo podacima koji su stvarno potrebni, a ne primjenjivati ​​opći princip "kuhinjskog lijevka" koji podrazumijeva nepotreban unos.
4. Konstantno performanse prilikom izrade izvještaja. Performanse izvještavanje ne bi trebalo značajno pasti s porastom broja dimenzija i veličine baze podataka.
5. Arhitektura klijent-server. Ne samo da je potrebno da proizvod bude klijent/serverski proizvod, već se od serverske komponente također zahtijeva da bude dovoljno inteligentna da se različiti klijenti mogu povezati uz minimalan napor i programiranje.
6. Opća multidimenzionalnost. Sve dimenzije moraju biti jednake, svaka dimenzija mora biti ekvivalentna i po strukturi i po operativnim sposobnostima. Istina, dodatne operativne mogućnosti su dozvoljene za pojedinačne dimenzije (očigledno se podrazumijeva vrijeme), ali takve dodatne funkcije treba osigurati bilo kojoj dimenziji. Ne bi trebalo biti tako da je osnovno strukture podataka, računski ili izvještajni formati bili su specifičniji za jednu dimenziju.
7. Dinamička kontrola rijetke matrice. OLAP sistemi bi trebali automatski prilagoditi svoju fizičku šemu na osnovu tipa modela, volumena podataka i rijetkosti baze podataka.
8. Podrška za više korisnika. OLAP alat mora pružiti mogućnost dijeljenje(zahtjev i dodatak), integritet i sigurnost.
9. Neograničene unakrsne operacije. Za sva mjerenja moraju biti dozvoljene sve vrste operacija.
10. Intuitivna manipulacija podacima. Manipulacija podacima izvršena je direktnim djelovanjem na ćelije u načinu prikaza bez korištenja izbornika i višestrukih operacija.
11. Fleksibilne opcije izvještavanja. Mjerenja treba staviti u izvještaj na način na koji korisnik želi.
12. Neograničeno

Svrha izvještaja

Ovaj izvještaj će se fokusirati na jednu od kategorija inteligentnih tehnologija koje su zgodan analitički alat - OLAP tehnologije.

Svrha izvještaja: otkriti i istaći 2 pitanja: 1) koncept OLAP-a i njihov primijenjeni značaj u finansijskom menadžmentu; 2) implementacija OLAP funkcionalnosti u softverska rješenja: razlike, mogućnosti, prednosti, nedostaci.

Odmah želim napomenuti da je OLAP univerzalni alat koji se može koristiti u bilo kojoj oblasti primjene, a ne samo u financijama (kako se može razumjeti iz naslova izvještaja), koji zahtijeva analizu podataka različitim metodama.

Finansijski menadžment

Finansijski menadžment je oblast u kojoj je analiza važnija od bilo koje druge. Svaka finansijska i upravljačka odluka nastaje kao rezultat određenih analitičkih procedura. Danas finansijski menadžment dobija važnu ulogu za uspešno funkcionisanje preduzeća. Uprkos činjenici da je upravljanje finansijama pomoćni proces u preduzeću, zahteva posebnu pažnju, jer pogrešne finansijske i menadžerske odluke mogu dovesti do velikih gubitaka.

Finansijski menadžment ima za cilj da obezbedi preduzeću finansijska sredstva u potrebnim količinama, u pravo vreme i na pravom mestu kako bi se optimalnom distribucijom ostvario maksimalan efekat njihovog korišćenja.

Možda je teško odrediti nivo „maksimalne efikasnosti u korišćenju resursa“, ali u svakom slučaju,

Finansijski direktor bi uvijek trebao znati:

• koliko finansijskih sredstava je dostupno?
• Odakle će doći sredstva i koliko?
• gde efikasnije investirati i zašto?
• I u kom trenutku to treba učiniti?
• koliko je potrebno da se obezbedi normalan rad preduzeća?

Da biste dobili razumne odgovore na ova pitanja, potrebno je imati, analizirati i znati analizirati prilično veliki broj indikatora učinka. Pored toga, FI pokriva ogroman broj oblasti: analiza tokova gotovine (cash flow), analiza imovine i obaveza, analiza profitabilnosti, analiza marže, analiza profitabilnosti, analiza asortimana.

Znanje

Stoga je ključni faktor efikasnosti procesa finansijskog upravljanja poznavanje:

• Lično znanje iz predmetne oblasti (moglo bi se reći teorijsko i metodološko), uključujući iskustvo, intuiciju finansijera/finansijskog direktora
• Opšte (korporativno) znanje ili sistematizovane informacije o činjenicama finansijskih transakcija u preduzeću (tj. informacije o prošlom, sadašnjem i budućem stanju preduzeća, predstavljene različitim indikatorima i merenjima)

Ako se prvo nalazi u polju djelovanja ovog finansijera (ili direktora ljudskih resursa koji je zaposlio ovog zaposlenika), onda bi drugo trebalo ciljano kreirati u preduzeću zajedničkim naporima radnika finansijskih i informacionih službi.

Šta je sada

Međutim, sada je u preduzećima tipična paradoksalna situacija: informacija ima, ima ih puno, previše. Ali on je u haotičnom stanju: nestrukturiran, nedosljedan, fragmentiran, ne uvijek pouzdan i često pogrešan, gotovo ga je nemoguće pronaći i primiti. Proizvedeno je dugotrajno i često beskorisno generisanje brda finansijskih izveštaja, koje je nezgodno za finansijsku analizu, teško uočljivo, jer nije kreirano za interno upravljanje, već za podnošenje spoljnim regulatornim organima.

Prema studiji koju je sprovela firma Reuters među 1.300 međunarodnih menadžera, 38% ispitanih kaže da provode dosta vremena pokušavajući da pronađu informacije koje su im potrebne. Ispada da visokokvalificirani stručnjak troši visoko plaćeno vrijeme ne na analizu podataka, već na prikupljanje, pretraživanje i sistematizaciju informacija potrebnih za ovu analizu. U isto vrijeme, menadžeri se suočavaju sa velikim opterećenjem podataka, često irelevantnih za slučaj, što opet smanjuje njihovu efikasnost. Razlog za ovu situaciju: višak informacija i nedostatak znanja.

šta da radim

Informacije se moraju pretvoriti u znanje. Za savremeno poslovanje vrijedna informacija, njeno sistematsko sticanje, sinteza, razmjena, upotreba je svojevrsna valuta, ali da bi se ona primila, potrebno je upravljati informacijama, kao i svakim poslovnim procesom.

Ključ upravljanja informacijama je isporuka pravih informacija u pravom obliku pravim ljudima unutar organizacije u pravo vrijeme. Svrha ovog upravljanja je da pomogne ljudima da bolje rade zajedno koristeći sve veće količine informacija.

Informacione tehnologije u ovom slučaju deluju kao sredstvo pomoću kojeg bi bilo moguće sistematizovati informacije u preduzeću, omogućiti određenim korisnicima pristup i dati im alate da te informacije pretvore u znanje.

Osnovni koncepti OLAP tehnologija

OLAP-tehnologije (od engleskog On-Line Analytical Processing) nije naziv određenog proizvoda, već cijele tehnologije za operativnu analizu višedimenzionalnih podataka akumuliranih u skladištu. Da bi se razumjela suština OLAP-a, potrebno je razmotriti tradicionalni proces pribavljanja informacija za donošenje odluka.

Tradicionalni sistem za podršku odlučivanju

Ovdje, naravno, također može biti mnogo opcija: potpuni informacioni haos ili najtipičnija situacija, kada preduzeće ima operativne sisteme koji bilježe činjenice o određenim operacijama i pohranjuju ih u baze podataka. Za izdvajanje podataka iz baza podataka u analitičke svrhe izgrađen je sistem upita za određene uzorke podataka.

Ali ovoj metodi podrške odlučivanju nedostaje fleksibilnost i ima mnogo nedostataka:

• koristi zanemarljivu količinu podataka koji mogu biti korisni za donošenje odluka
• ponekad se kreiraju složeni izvještaji na više stranica, od kojih se zapravo koriste 1-2 reda (ostalo za svaki slučaj) - preopterećenje informacijama
• spora reakcija procesa na promjene: ako je potrebna nova reprezentacija podataka, tada zahtjev mora biti formalno opisan i kodiran od strane programera, tek onda izvršen. Vrijeme čekanja: sati, dani. A možda je odluka potrebna sada, odmah. Ali nakon primanja novih informacija, pojavit će se novo pitanje (razjašnjavanje)

Ako su izvještaji o upitima predstavljeni u jednodimenzionalnom formatu, tada su poslovni problemi obično višedimenzionalni i višestruki. Ako želite da dobijete jasnu sliku o poslovanju kompanije, onda morate analizirati podatke u različitim dijelovima.

Mnoge kompanije stvaraju sjajne relacijske baze podataka perfektnim sortiranjem kroz brdo neiskorištenih informacija, što samo po sebi ne daje brz ili adekvatan odgovor na tržišne događaje. DA - relacijske baze podataka su bile, jesu i biće najprikladnija tehnologija za pohranjivanje korporativnih podataka. Ovdje se ne radi o novoj tehnologiji baze podataka, već o alatima za analizu koji dopunjuju funkcije postojećeg DBMS-a i dovoljno su fleksibilni da pruže i automatiziraju različite tipove intelektualne analize svojstvene OLAP-u.

Razumijevanje OLAP-a

Šta daje OLAP?

• Napredni alati za pohranu podataka za pristup
• Dinamička interaktivna manipulacija podacima (rotacija, konsolidacija ili drill down)
• Jasan vizuelni prikaz podataka
• Brzo - analiza se vrši u realnom vremenu
• Višedimenzionalna prezentacija podataka – istovremena analiza većeg broja indikatora u više dimenzija

Da bi se postigao efekat korišćenja OLAP tehnologija, potrebno je: 1) razumeti suštinu samih tehnologija i njihovih mogućnosti; 2) jasno definisati koje procese treba analizirati, kojim indikatorima će se okarakterisati i u kojim dimenzijama ih je preporučljivo sagledati, odnosno kreirati model analize.

Osnovni koncepti na kojima rade OLAP tehnologije su sljedeći:

Multidimenzionalnost

Da bi se razumjela višedimenzionalnost podataka, prvo treba predstaviti tabelu koja prikazuje, na primjer, izvršenje troškova preduzeća po ekonomskim elementima i poslovnim jedinicama.

Ovi podaci su predstavljeni u dvije dimenzije:

• članak
• poslovna jedinica

Ova tabela nije informativna, jer prikazuje prodaju za jedan određeni vremenski period. Za različite vremenske periode, analitičari će morati da uporede nekoliko tabela (za svaki vremenski period):

Na slici je prikazana treća dimenzija, Vrijeme, pored prve dvije. (članak, poslovna jedinica)

Drugi način za prikazivanje višedimenzionalnih podataka je da ih predstavite u obliku kocke:

OLAP kocke omogućavaju analitičarima da dobiju podatke na različitim dijelovima kako bi odgovorili na pitanja koja posao postavlja:

• Koji su troškovi kritični u kojim poslovnim jedinicama?
• Kako se troškovi poslovne jedinice mijenjaju tokom vremena?
• Kako se stavke troškova mijenjaju tokom vremena?

Odgovori na ova pitanja neophodni su za donošenje upravljačkih odluka: o smanjenju pojedinih stavki troškova, uticaju na njihovu strukturu, utvrđivanju uzroka promena troškova tokom vremena, odstupanja od plana i njihovom otklanjanju – optimizaciji njihove strukture.

U ovom primjeru razmatraju se samo 3 dimenzije. Teško je predstaviti više od 3 dimenzije, ali funkcionira na isti način kao u slučaju 3 dimenzije.

Obično OLAP aplikacije omogućavaju primanje podataka o 3 ili više dimenzija, na primjer, možete dodati još jednu dimenziju - Plan-Akt, Kategorija troškova: direktno, indirektno, po narudžbama, po mjesecima. Dodatne dimenzije vam omogućavaju da dobijete više analitičkih rezova i pružite odgovore na pitanja sa više uslova.

Hijerarhija

OLAP također omogućava analitičarima da organiziraju svaku dimenziju u hijerarhiju grupa i podgrupa i ukupnih vrijednosti koje odražavaju metriku u cijeloj organizaciji – najlogičniji način analize poslovanja.

Na primjer, preporučljivo je hijerarhijski grupirati troškove:

OLAP omogućava analitičarima da dobiju podatke o ukupnoj zbirnoj mjeri (na najvišem nivou), a zatim se spuste do najnižeg i narednog nivoa i tako otkriju tačan razlog za promjenu mjere.

Dopuštajući analitičarima da koriste više dimenzija u kocki podataka, uz mogućnost hijerarhijski izgrađenih dimenzija, OLAP vam omogućava da dobijete sliku poslovanja koja nije komprimirana strukturom skladišta informacija.

Promjena smjera analize u kocki (rotacija podataka)

U pravilu rade s konceptima: dimenzijama navedenim u stupcima, redovima (može ih biti nekoliko), ostalim dijelovima oblika, sadržajem dimenzija obrasca tablice (prodaja, troškovi, gotovina)

U pravilu, OLAP vam omogućava da promijenite orijentaciju dimenzija kocke, čime se podaci prikazuju u različitim pogledima.

Prikaz podataka kocke zavisi od:

• orijentacije dimenzija: koje su dimenzije navedene u redovima, kolonama, rezovima;
• grupe indikatora istaknute u redovima, kolonama, kriškama.
• Promjena mjerenja je u opsegu radnji korisnika.

Dakle, OLAP vam omogućava da izvršite različite vrste analiza i shvatite njihov odnos sa njihovim rezultatima.

• Analiza odstupanja - analiza realizacije plana, koja je dopunjena faktorskom analizom uzroka odstupanja uz detaljizaciju indikatora.
• Analiza zavisnosti: OLAP vam omogućava da identifikujete različite zavisnosti između različitih promena, na primer, kada je pivo uklonjeno iz asortimana, otkriveno je da prodaja žohara pada tokom prva dva meseca.
• Poređenje (komparativna analiza). Poređenje rezultata promene indikatora tokom vremena, za datu grupu roba, u različitim regionima itd.
• Analiza dinamike vam omogućava da identifikujete određene trendove u promeni indikatora tokom vremena.

Efikasnost: možemo reći da se OLAP zasniva na zakonima psihologije: sposobnosti obrade zahtjeva za informacijama u "realnom vremenu" - tempom procesa analitičkog razumijevanja podataka od strane korisnika.

Ako možete pročitati oko 200 zapisa u sekundi iz relacijske baze podataka i napisati 20, onda dobar OLAP server, koristeći izračunate redove i stupce, može konsolidirati 20.000-30.000 ćelija (ekvivalentno jednom zapisu u relacijskoj bazi podataka) u sekundi.

vidljivost: Treba naglasiti da OLAP pruža napredna sredstva grafičkog predstavljanja podataka krajnjem korisniku. Ljudski mozak je u stanju da percipira i analizira informacije koje su predstavljene u obliku geometrijskih slika, u obimu nekoliko redova veličine veće od informacija predstavljenih u alfanumeričkom obliku. Primjer: Pretpostavimo da trebate pronaći poznato lice na jednoj od stotinu fotografija. Vjerujem da vam ovaj proces neće oduzeti više od minute. Sada zamislite da će vam umjesto fotografija biti ponuđeno stotinu verbalnih opisa istih osoba. Mislim da uopće nećete moći riješiti predloženi problem.

Jednostavnost: Glavna karakteristika ovih tehnologija je da su fokusirane na upotrebu ne od strane informatičara, ne stručnjaka za statistiku, već od strane profesionalaca u primijenjenoj oblasti - menadžera kreditnog odjela, menadžera odjela za budžet, i konačno, režiser. Namijenjeni su da analitičar komunicira s problemom, a ne s računarom..

Uprkos velikim mogućnostima OLAP-a (osim toga, ideja je relativno stara - 60-ih godina), on se praktično nikada ne koristi u našim preduzećima. Zašto?

• nedostaju informacije ili mogućnosti nisu jasne
• navika razmišljanja u dvije dimenzije
• cjenovna barijera
• pretjerana obradivost članaka na OLAP-u: nepoznati termini plaše - OLAP, "iskopavanje i isječke podataka", "ad hoc upiti", "identifikacija značajnih korelacija"

Naš i zapadni pristup primjeni OLAP-a

Osim toga, također imamo specifično razumijevanje korisnosti aplikacije OLAP-a čak i dok razumijemo njegove tehnološke mogućnosti.

Naši i ruski autori različitih materijala posvećenih OLAP-u izražavaju sljedeće mišljenje u vezi s korisnošću OLAP-a: većina doživljava OLAP kao alat koji vam omogućava da jednostavno i zgodno proširite i sažimate podatke, vršeći manipulacije koje padaju na pamet analitičar u procesu analize. Što više „isječaka” i „isječaka” podataka analitičar vidi, ima više ideja, koje, zauzvrat, zahtijevaju sve više i više „isječaka” za provjeru. To nije u redu.

U središtu zapadnog razumijevanja korisnosti OLAP-a je metodološki model analize koji se mora postaviti prilikom dizajniranja OLAP rješenja. Analitičar se ne bi trebao igrati s OLAP kockom i besciljno mijenjati njene dimenzije i nivoe detalja, orijentaciju podataka, grafički prikaz podataka (a to je zaista potrebno!), već jasno razumjeti koji su mu pogledi potrebni, kojim redoslijedom i zašto (naravno , elementi "otkrića" možda postoje, ali to nije osnovni element korisnosti OLAP-a).

Upotreba aplikacije OLAP

• Budžet
• Tok sredstava

Jedno od najplodnijih područja primjene OLAP tehnologija. Nije uzalud da se nijedan savremeni sistem budžetiranja ne smatra potpunim bez prisustva OLAP alata za analizu budžeta u svom sastavu. Većina budžetskih izvještaja se lako gradi na osnovu OLAP sistema. Istovremeno, izvještaji odgovaraju na vrlo širok spektar pitanja: analiza strukture rashoda i prihoda, poređenje rashoda po pojedinim stavkama u različitim odjeljenjima, analiza dinamike i kretanja rashoda po pojedinim stavkama, analiza troškova i dobiti. .

OLAP će vam omogućiti da analizirate prilive i odlive sredstava u kontekstu poslovanja, ugovornih strana, valuta i vremena kako biste optimizirali njihove tokove.

• Finansijsko i upravljačko izvještavanje (sa analitikom koja je potrebna menadžmentu)
• Marketing
• Balanced Scorecard
• Analiza profitabilnosti

Ako imate odgovarajuće podatke, možete pronaći drugu primjenu OLAP tehnologije.

OLAP proizvodi

U ovom dijelu ćemo govoriti o OLAP-u kao softverskom rješenju.

Opšti zahtjevi za OLAP proizvode

Postoji mnogo načina za implementaciju OLAP aplikacija, nijedna posebna tehnologija ne bi trebala biti obavezna, pa čak ni preporučena. Pod različitim uslovima i okolnostima, jedan pristup može biti poželjniji od drugog. Tehnika implementacije uključuje mnoge različite vlasničke ideje na koje su proizvođači tako ponosni: klijent-server arhitekture, analiza vremenskih serija, objektna orijentacija, optimizacija skladištenja podataka, paralelni procesi, itd. Ali ove tehnologije ne mogu biti dio definicije OLAP-a.

Postoje karakteristike koje se moraju poštovati u svim OLAP proizvodima (ako se radi o OLAP proizvodu), što je ideal tehnologije. Ovo je 5 ključnih definicija koje karakteriziraju OLAP (tzv. FASMI test): Brza analiza zajedničkih višedimenzionalnih informacija.

• Brzo(FAST) - znači da sistem treba da pruži većinu odgovora korisnicima u roku od približno pet sekundi. Čak i ako sistem upozori da će proces trajati znatno duže, korisnici se mogu omesti i izgubiti razum, a kvalitet analize pati. Ovu brzinu nije lako postići s velikim količinama podataka, posebno ako su potrebni posebni proračuni u hodu. Prodavci koriste širok spektar metoda da to postignu, uključujući specijalizirane oblike pohrane podataka, opsežne predračunanje ili hardverske zahtjeve za jačanje. Međutim, trenutno ne postoje potpuno optimizirana rješenja. Na prvi pogled može izgledati iznenađujuće da kada primi izvještaj za minut, što je ne tako davno trajalo danima, korisniku vrlo brzo postane dosadno dok čeka, a projekt se ispostavi mnogo manje uspješnim nego u slučaju trenutni odgovor, čak i po cijenu manje detaljne analize.
• podijeljeno znači da sistem omogućava ispunjavanje svih zahtjeva zaštite podataka i implementaciju distribuiranog i simultanog pristupa podacima za različite nivoe korisnika. Sistem mora biti u stanju da rukuje višestrukim promjenama podataka na blagovremen, siguran način. Ovo je glavna slabost mnogih OLAP proizvoda, koji imaju tendenciju da pretpostavljaju da sve OLAP aplikacije zahtijevaju samo čitanje i pružaju pojednostavljenu zaštitu.
• Multidimenzionalno je ključni uslov. Kada bi bilo potrebno definirati OLAP jednom riječju, on bi bio izabran. Sistem treba da obezbedi višedimenzionalni konceptualni prikaz podataka, uključujući punu podršku za hijerarhije i višestruke hijerarhije, jer to određuje najlogičniji način analize poslovanja. Ne postoji minimalni broj dimenzija koje se moraju obraditi, jer to zavisi i od aplikacije, a većina OLAP proizvoda ima dovoljno dimenzija za tržišta na koja ciljaju. Opet, ne preciziramo koja osnovna tehnologija baze podataka treba da se koristi ako korisnik želi da dobije istinski višedimenzionalni konceptualni prikaz informacija. Ova karakteristika je srce OLAP-a
• Informacije. Potrebne informacije se moraju dobiti tamo gdje su potrebne, bez obzira na njihov obim i lokaciju. Međutim, mnogo toga ovisi o aplikaciji. Snaga različitih proizvoda mjeri se u smislu toga koliko ulaza mogu podnijeti, a ne koliko gigabajta mogu pohraniti. Snaga proizvoda uvelike varira - najveći OLAP proizvodi mogu podnijeti najmanje hiljadu puta više podataka od najmanjih. Postoji mnogo faktora koje treba uzeti u obzir u tom pogledu, uključujući dupliciranje podataka, potrebnu RAM memoriju, korištenje prostora na disku, performanse, integraciju sa skladištima informacija itd.
• Analiza znači da sistem može rukovati bilo kojom logičkom i statističkom analizom specifičnom za datu aplikaciju i osigurava da se ona čuva u obliku dostupnom krajnjem korisniku. Korisnik bi trebao biti u mogućnosti definirati nove posebne proračune kao dio analize bez potrebe za programiranjem. Odnosno, sve potrebne funkcije analize moraju biti obezbeđene na intuitivan način za krajnje korisnike. Alati za analizu mogu uključivati ​​određene procedure kao što su analiza vremenskih serija, alokacija troškova, valutni transferi, ciljanje, itd. Takve mogućnosti uvelike variraju među proizvodima, u zavisnosti od ciljane orijentacije.

Drugim riječima, ovih 5 ključnih definicija su ciljevi za koje su OLAP proizvodi dizajnirani.

Tehnološki aspekti OLAP-a

OLAP sistem uključuje određene komponente. Postoje različite šeme njihovog rada, koje određeni proizvod može implementirati.

Komponente OLAP sistema (od čega se sastoji OLAP sistem?)

Tipično, OLAP sistem uključuje sljedeće komponente:

• Izvor podataka
  Izvor iz kojeg se uzimaju podaci za analizu (skladište podataka, baza podataka operativnih računovodstvenih sistema, set tabela, kombinacije navedenog).
• OLAP server
  Podaci iz izvora se prenose ili kopiraju na OLAP server, gdje se sistematiziraju i pripremaju za brže generiranje odgovora na upite.
• OLAP klijent
  Korisničko sučelje za OLAP server na kojem korisnik radi

Imajte na umu da nisu potrebne sve komponente. Postoje desktop OLAP sistemi koji vam omogućavaju da analizirate podatke uskladištene direktno na računaru korisnika i ne zahtevaju OLAP server.

Međutim, ono što je obavezno je izvor podataka: dostupnost podataka je važno pitanje. Ukoliko su, u bilo kom obliku, kao Excel tabela, u bazi podataka računovodstvenog sistema, u vidu strukturiranih izveštaja filijala, informatičar će moći da se integriše sa OLAP sistemom direktno ili uz međutransformaciju. OLAP sistemi imaju posebne alate za to. Ako ovi podaci nisu dostupni, ili ako im nedostaje kompletnost i kvalitet, OLAP neće pomoći. To jest, OLAP je samo dodatak preko podataka, a ako ih nema, postaju beskorisna stvar.

Većina podataka za OLAP aplikacije potječe iz drugih sistema. Međutim, u nekim aplikacijama (na primjer, za planiranje ili budžetiranje), podaci se mogu kreirati direktno u OLAP aplikacijama. Kada podaci dolaze iz drugih aplikacija, obično je potrebno da se podaci pohranjuju u zasebnom, duplom obliku za OLAP aplikaciju. Stoga je preporučljivo kreirati skladišta podataka.

Treba napomenuti da je pojam "OLAP" neraskidivo povezan sa pojmom "skladište podataka" (Data Warehouse). Skladište podataka je domensko-specifična, vremenski ograničena, nepromjenjiva zbirka podataka za podršku donošenju upravljačkih odluka. Podaci u skladištu dolaze iz operativnih sistema (OLTP sistemi), koji su dizajnirani da automatizuju poslovne procese, skladište se može dopuniti iz eksternih izvora, kao što su statistički izveštaji.

Unatoč činjenici da sadrže očito suvišne informacije koje se već nalaze u bazama podataka ili datotekama operativnih sistema, pohranjivanje podataka je neophodno jer:

• fragmentacija podataka, njihovo skladištenje u formatima različitih DBMS;
• poboljšane performanse preuzimanja podataka
• ako su svi podaci u preduzeću uskladišteni na serveru centralne baze podataka (što je izuzetno retko), analitičar verovatno neće razumeti njihove složene, ponekad zbunjujuće strukture
• složeni analitički upiti za operativne informacije usporavaju trenutni rad kompanije, blokiraju tablice na duže vrijeme i oduzimaju resurse servera
• sposobnost čišćenja i usaglašavanja podataka
• nemoguće je ili veoma teško direktno analizirati podatke operativnih sistema;

Zadatak repozitorija je da na jednom mjestu iu jednostavnoj, razumljivoj strukturi obezbijedi "sirov materijal" za analizu. Odnosno, koncept skladišta podataka nije koncept analize podataka, već je koncept pripreme podataka za analizu. To uključuje implementaciju jedinstvenog integrisanog izvora podataka.

OLAP proizvodi: arhitekture

Kada koristite OLAP proizvode, važna su 2 pitanja: kako i gdje zadržati I ručka podaci. U zavisnosti od toga kako se implementiraju ova 2 procesa, razlikuju se OLAP arhitekture. Postoje 3 načina pohranjivanja podataka za OLAP i 3 načina obrade tih podataka. Mnogi proizvođači nude nekoliko opcija, neki pokušavaju dokazati da je njihov pristup jedini najrazboritiji. Ovo je, naravno, apsurdno. Međutim, vrlo mali broj proizvoda može kvalitativno raditi u više od jednog načina rada.

OLAP opcije skladištenja

Pohrana u ovom kontekstu znači držanje podataka u stalno ažuriranom stanju.

• Relacijske baze podataka: Ovo je tipičan izbor ako vaše preduzeće pohranjuje vjerodajnice u RDB. U većini slučajeva, podaci bi trebali biti pohranjeni u denormaliziranoj strukturi (zvjezdana shema je najprikladnija). Normalizirana baza podataka je neprihvatljiva zbog vrlo loše performanse upita pri generiranju agregiranih vrijednosti za OLAP (često se zbirni podaci pohranjuju u agregirane tablice).
• Fajlovi baze podataka na klijentskom računaru (kiosci ili vitrine): Ovi podaci se mogu unapred distribuirati ili kreirati na zahtev na klijentskim računarima.

Višedimenzionalne baze podataka: Pretpostavlja da su podaci pohranjeni u višedimenzionalnoj bazi podataka na serveru. Može uključivati ​​podatke ekstrahirane i sažete iz drugih sistema i relacijskih baza podataka, fajlova krajnjih korisnika, itd. U većini slučajeva, višedimenzionalne baze podataka se pohranjuju na disk, ali neki proizvodi dozvoljavaju i korištenje RAM-a, izračunavajući najčešće korištene podatke na leti." Vrlo mali broj proizvoda zasnovanih na višedimenzionalnim bazama podataka dozvoljava višestruko uređivanje podataka, mnogi proizvodi dozvoljavaju jednu modifikaciju, ali višestruko čitanje podataka, dok su drugi ograničeni samo na čitanje.

Ove tri skladišne ​​lokacije imaju različite skladišne ​​kapacitete, a raspoređene su u opadajućem redoslijedu kapaciteta. Oni također imaju različite karakteristike performansi upita: relacijske baze podataka su mnogo sporije od posljednje dvije opcije.

OLAP opcije obrade podataka

Postoje 3 iste opcije obrade podataka:

• Korištenje SQL-a: Ova opcija se, naravno, koristi kada se podaci pohranjuju u RDB. Međutim, SQL ne dozvoljava da se višedimenzionalna izračunavanja izvode u jednom upitu, tako da je pisanje složenih SQL upita potrebno da se postigne ništa više od uobičajene višedimenzionalne funkcionalnosti. Međutim, to ne sprječava programere da pokušaju. U većini slučajeva, oni izvode ograničen broj odgovarajućih SQL kalkulacija, sa rezultatima koji se mogu dobiti iz višedimenzionalne obrade podataka ili sa klijentske mašine. Također je moguće koristiti RAM, koji može pohraniti podatke koristeći više od jednog zahtjeva: ovaj dramatično poboljšan odgovor.
• Višedimenzionalna obrada na strani klijenta: OLAP proizvod na strani klijenta sam obavlja proračune, ali ova obrada je dostupna samo ako korisnici imaju relativno moćne računare.

Serverska multidimenzionalna obrada: Ovo je popularno mjesto za obavljanje višedimenzionalnih izračunavanja u klijent-server OLAP aplikacijama i koristi se u mnogim proizvodima. Performanse su obično visoke jer je većina proračuna već urađena. Međutim, ovo zahtijeva puno prostora na disku.

Matrica OLAP arhitektura

Shodno tome, kombinovanjem opcija skladištenja/obrade, možete dobiti matricu arhitektura za OLAP sisteme. Shodno tome, teoretski, može postojati 9 kombinacija ovih metoda. Međutim, budući da su 3 od njih lišene zdravog razuma, u stvarnosti postoji samo 6 opcija za pohranjivanje i obradu OLAP podataka.

Opcije višedimenzionalnog skladištenja podaci Opcije višedimenzionalni obrada podataka	Relaciona baza podataka	Višedimenzionalna baza podataka na strani servera	Klijentski računar
	Cartesis Magnitude
Višedimenzionalna serverska obrada	Kristalni holos (ROLAP način rada) IBM DB2 OLAP poslužitelj CA EUREKA: Strategija Informix MetaCube Speedware Media/MR Microsoft Analysis Services Oracle Express (ROLAP način rada) Pilot Analysis Server Applix iTM1	Crystal Holos Comshare Odluka Hyperion Essbase Oracle Express Speedware Media/M Microsoft Analysis Services PowerPlay Enterprise Server Pilot Analysis Server Applix iTM1
Višedimenzionalna obrada na klijentskom računaru	Oracle Discoverer Informix MetaCube	Dimensional Insight Hyperion Enterprise	Cognos PowerPlay Personal Express iTM1 Perspectives

Budući da je pohrana ta koja određuje obradu, uobičajeno je grupirati se prema opcijama skladištenja, odnosno:

• ROLAP proizvodi u sektorima 1, 2, 3
• Desktop OLAP - u sektoru 6

MOLAP proizvodi - u sektorima 4 i 5

HOLAP proizvodi (omogućavaju i multidimenzionalne i relacijske opcije pohranjivanja podataka) - u 2 i 4 (označeno kurzivom)

Kategorije OLAP proizvoda

Postoji više od 40 OLAP dobavljača, iako se svi ne mogu smatrati konkurentima, jer imaju veoma različite mogućnosti i, zapravo, rade u različitim tržišnim segmentima. Mogu se grupirati u 4 osnovne kategorije, čije su razlike zasnovane na konceptima: složena funkcionalnost - jednostavna funkcionalnost, performanse - prostor na disku. Pogodno je kategorije nacrtati u obliku kvadrata jer jasno pokazuje odnose među njima. Prepoznatljiva karakteristika svake od kategorija prikazana je na svojoj strani, a sličnosti s drugima - na susjednim stranama, stoga su kategorije na suprotnim stranama fundamentalno različite.

	Posebnosti	Prednosti	nedostatke	Predstavnici
Primijenjen OLAP	Kompletne aplikacije, sa bogatom funkcionalnošću. Gotovo sve zahtijevaju višedimenzionalnu bazu podataka, iako neke rade i s relacijskom. Mnoge od ove kategorije aplikacija su specijalizovane, kao što su prodaja, proizvodnja, bankarstvo, budžetiranje, finansijska konsolidacija, analiza prodaje	Mogućnost integracije sa raznim aplikacijama Visok nivo funkcionalnosti Visok nivo fleksibilnosti i skalabilnosti	Složenost aplikacije (potreba za obuku korisnika) Visoka cijena	Hyperion Solutions Crystal Decisions Information Builders
	Proizvod je zasnovan na nerelacionoj strukturi podataka koja obezbeđuje višedimenzionalno skladištenje, obradu i prezentaciju podataka. Podaci u procesu analize biraju se isključivo iz višedimenzionalne strukture. Unatoč visokoj razini otvorenosti, dobavljači uvjeravaju kupce da kupe vlastite alate	Visoke performanse (brzo izračunavanje zbirnih indikatora i razne multidimenzionalne transformacije za bilo koju od dimenzija). Prosječno vrijeme odgovora na ad hoc analitički upit kada se koristi višedimenzionalna baza podataka je obično 1-2 reda veličine manje nego u slučaju RDB-a Visok nivo otvorenosti: veliki broj proizvoda sa kojima je moguća integracija Lako se nosite sa zadacima uključivanja različitih ugrađenih funkcija u informacijski model, provođenja specijalizirane analize od strane korisnika itd.	Potreba za velikim prostorom na disku za pohranjivanje podataka (zbog redundantnosti podataka koji se pohranjuju). Ovo je izuzetno neefikasna upotreba memorije – zbog denormalizacije i prethodno izvršene agregacije, količina podataka u višedimenzionalnoj bazi podataka odgovara 2,5-100 puta manja od količine originalnih detaljnih podataka. U svakom slučaju, MOLAP vam ne dozvoljava rad sa velikim bazama podataka. Pravo ograničenje je baza podataka zapremine 10-25 gigabajta Potencijalna eksplozija baze podataka – iznenadno, dramatično, neproporcionalno povećanje veličine baze podataka Nedostatak fleksibilnosti kada strukture podataka trebaju biti modificirane. Svaka promjena u strukturi dimenzija gotovo uvijek zahtijeva potpuno restrukturiranje hiperkocke. Za višedimenzionalne baze podataka trenutno ne postoje jedinstveni standardi za interfejs, jezike za opisivanje i manipulaciju podacima	Hyperion (Essbase)
DOLAP (Desktop OLAP)	OLAP proizvodi na strani klijenta koji su relativno jednostavni za implementaciju i zahtijevaju nisku cijenu po lokaciji Riječ je o takvoj analitičkoj obradi, gdje su hiperkocke male, njihova dimenzija mala, potrebe skromne, a za ovakvu analitičku obradu dovoljan je personalni računar na desktopu. Cilj proizvođača na ovom tržištu je automatizacija stotina i hiljada poslova, ali korisnici bi trebali napraviti prilično jednostavnu analizu. Kupci su često motivisani da kupe više poslova nego što je potrebno	Dobra integracija sa bazama podataka: višedimenzionalno, relaciono Mogućnost složene kupovine, što smanjuje troškove implementacije projekata Jednostavnost korištenja aplikacija	Vrlo ograničena funkcionalnost (u ovom pogledu nije uporediva sa specijalizovanim proizvodima) Vrlo ograničena snaga (male količine podataka, malo mjerenja)	Cognos (PowerPlay) poslovni objekti Crystal Decisions
	Ovo je najmanji sektor tržišta. Detaljni podaci ostaju tamo gdje su i bili - u relacionoj bazi podataka; neki agregati su pohranjeni u istoj bazi podataka u posebno kreiranim servisnim tabelama	Sposoban za rukovanje vrlo velikim količinama podataka (ekonomično skladištenje) Osigurajte višekorisnički način rada, uključujući i način uređivanja, a ne samo čitanje Viši nivo zaštite podataka i dobre mogućnosti diferencijacije prava pristupa Moguće je često mijenjati strukturu mjerenja (ne zahtijevaju fizičku reorganizaciju baze podataka)	Niske performanse, značajno gube u brzini odgovora na višedimenzionalne (odgovor na složene upite se mjeri u minutima ili čak satima, a ne u sekundama). Ovo su praktičniji graditelji izvještaja od interaktivnih analitičkih alata. Složenost proizvoda. Zahtevaju značajne troškove održavanja od strane IT stručnjaka. Da bi se postigle performanse uporedive sa MOLAP-om, relacioni sistemi zahtevaju pažljiv dizajn šeme baze podataka i podešavanje indeksa, odnosno dosta truda od strane DBA. Skupo za implementaciju Ograničenja SQL-a ostaju realnost, sprečavajući mnoge ugrađene funkcije da se implementiraju u RDBMS koje se lako obezbeđuju u sistemima zasnovanim na multidimenzionalnom predstavljanju podataka.	Prednost informacija Informix (MetaCube)

Treba napomenuti da kupci hibridnih proizvoda koji omogućavaju izbor ROLAP i MOLAP načina rada, kao što su Microsoft Analysis Services, OracleExpress, Crystal Holos, IBM DB2 OLAPServer, gotovo uvijek biraju MOLAP način rada.

Svaka od predstavljenih kategorija ima svoje prednosti i mane, ne postoji jedinstveni optimalan izbor. Izbor utiče na 3 važna aspekta: 1) performanse; 2) prostor na disku za skladištenje podataka; 3) karakteristike, funkcionalnost, a posebno skalabilnost OLAP rješenja. Pritom je potrebno voditi računa o količini podataka koji se obrađuju, snazi ​​tehnologije, potrebama korisnika i tražiti kompromis između brzine i redundancije prostora na disku koji zauzima baza podataka, jednostavnog i multifunkcionalnog.

Klasifikacija skladišta podataka u skladu sa obimom ciljne baze podataka

Nedostaci OLAP-a

Kao i svaka tehnologija, OLAP ima i svoje nedostatke: visoki zahtjevi za hardverom, obukom i znanjem administrativnog osoblja i krajnjih korisnika, visoki troškovi implementacije projekta (i novčane i vremenske, intelektualne).

Odabir OLAP proizvoda

Odabir pravog OLAP proizvoda je težak, ali vrlo važan ako želite da projekt ne propadne.

Kao što vidite, razlike između proizvoda leže u mnogim područjima: funkcionalnom, arhitektonskom, tehničkom. Neki proizvodi su vrlo ograničeni u postavkama. Neki su dizajnirani za specijalizovane oblasti: marketing, prodaja, finansije. Postoje proizvodi za opću namjenu, koji nemaju primjenu u aplikacijama, koji bi trebali biti dovoljno fleksibilni. U pravilu su takvi proizvodi jeftiniji od specijaliziranih, ali su troškovi implementacije veći. Asortiman OLAP proizvoda je vrlo širok - od najjednostavnijih alata za konstruisanje pivot tabela i grafikona koji su dio uredskih proizvoda, do alata za analizu podataka i traženje obrazaca, čija je cijena nekoliko desetina hiljada dolara.

Kao iu bilo kojoj drugoj oblasti, iu polju OLAP-a ne mogu postojati nedvosmislene preporuke za odabir alata. Možete se fokusirati samo na nekoliko ključnih tačaka i uporediti ponuđene softverske funkcije sa potrebama organizacije. Jedna stvar je važna: bez pažljivog razmišljanja o tome kako ćete koristiti OLAP alate, rizikujete da zadate snažnu glavobolju.

U procesu selekcije potrebno je razmotriti dva pitanja:

• procijeniti potrebe i sposobnosti preduzeća
• procijeniti trenutnu tržišnu ponudu, važni su i trendovi razvoja

Zatim uporedite sve ovo i, zapravo, napravite izbor.

Procjena potreba

Nemoguće je napraviti racionalan izbor proizvoda bez razumijevanja za što će se koristiti. Mnoge kompanije žele "najbolji proizvod" bez jasnog razumijevanja kako ga treba koristiti.

Da bi se projekt uspješno implementirao, finansijski direktor mora barem ispravno formulirati svoje želje i zahtjeve prema šefu i stručnjacima službe za automatizaciju. Mnogo problema nastaje zbog nedovoljne pripremljenosti i svijesti za odabir OLAP-a, IT stručnjaci i krajnji korisnici imaju poteškoća u komunikaciji samo zato što u razgovoru manipulišu različitim konceptima i terminima i iznose suprotstavljene preferencije. Unutar kompanije mora postojati dosljednost u svrsi.

Neki faktori su već postali očigledni nakon čitanja pregleda OLAP kategorija proizvoda, a to su:

Tehnički aspekti

• Izvori podataka: korporativno skladište podataka, OLTP sistem, tabelarne datoteke, relacione baze podataka. Mogućnost povezivanja OLAP alata sa svim DBMS-ima koji se koriste u organizaciji. Kako praksa pokazuje, integracija heterogenih proizvoda u stabilan radni sistem jedno je od najvažnijih pitanja, a njegovo rješavanje u nekim slučajevima može biti povezano s velikim problemima. Potrebno je razumjeti koliko se lako i pouzdano OLAP alati mogu integrirati sa postojećim DBMS-om u organizaciji. Također je važno procijeniti mogućnosti integracije ne samo s izvorima podataka, već i sa drugim aplikacijama u koje ćete možda trebati eksportirati podatke: e-mail, uredske aplikacije
• Varijabilnost podataka koja se računa
• Serverska platforma: NT, Unix, AS/400, Linux - ali nemojte insistirati da proizvodi specificirani OLAP specifikacijom rade na sumnjivim ili umirućim platformama koje još uvijek koristite
• Klijentska strana i standardi pretraživača
• Arhitektura koja se može implementirati: PC LAN i modemska veza, brzi klijent/server, intranet, ekstranet, Internet
• Međunarodne karakteristike: podrška za više valuta, višejezične operacije, dijeljenje podataka, lokalizacija, licenciranje, ažuriranja za Windows

Količine ulaznih informacija koje su dostupne i koje će se pojaviti u budućnosti

Korisnici

• Područje primjene: prodaja/marketinška analiza, budžetiranje/planiranje, analiza pokazatelja uspješnosti, analiza računovodstvenih izvještaja, kvalitativna analiza, finansijsko stanje, formiranje analitičkih materijala (izvještaja)
• Broj korisnika i njihova lokacija, zahtjevi za odvajanje prava pristupa podacima i funkcijama, tajnost (povjerljivost) informacija
• Tip korisnika: viši menadžment, finansije, marketing, HR, prodaja, proizvodnja itd.
• Korisničko iskustvo. Nivo korisničkog znanja. Razmislite o pružanju obuke. Veoma je važno da OLAP klijentska aplikacija bude dizajnirana na način da se korisnici osjećaju samopouzdano i da je mogu efikasno koristiti.

Ključne karakteristike: potreba za povratnim upisom podataka, distribuirano računanje, složene konverzije valuta, potrebe za ispisom izvještaja, sučelje proračunske tablice, složenost logike aplikacije, potrebna dimenzionalnost, vrste analize: statistička, pretraživanje cilja, analiza šta ako

Implementacija

• Ko će implementirati i upravljati: eksterni konsultanti, interni IT ili krajnji korisnici
• Budžet: softver, hardver, usluge, prenos podataka. Zapamtite da je plaćanje licenci za OLAP proizvod samo mali dio ukupnih troškova projekta. Troškovi implementacije i hardvera mogu biti više od licencnih naknada, a troškovi dugoročne podrške, održavanja i administracije su gotovo sigurno mnogo veći. A ako donesete pogrešnu odluku da kupite pogrešan proizvod samo zato što je jeftiniji, možete završiti s većim ukupnim troškom projekta zbog viših troškova održavanja, administracije i/ili hardvera, dok ćete vjerovatno dobiti niži nivo poslovne pogodnosti. Prilikom procjene ukupnih troškova, obavezno postavite sljedeća pitanja: Koliko je širok izbor izvora za implementaciju, obuku i podršku? Da li je potencijalni opšti fond (zaposleni, izvođači, konsultanti) povećan ili smanjen? U kojoj mjeri se vaše industrijsko iskustvo može iskoristiti?

Uprkos činjenici da je cijena analitičkih sistema i danas prilično visoka, a metodologije i tehnologije za implementaciju ovakvih sistema tek su u povojima, čak i danas ekonomski učinak koji oni pružaju znatno premašuje učinak tradicionalnih operativnih sistema.

Efekat pravilne organizacije, strateškog i operativnog planiranja razvoja poslovanja teško je unaprijed procijeniti u brojkama, ali je očigledno da može premašiti troškove implementacije ovakvih sistema za desetine, pa i stotine puta. Međutim, ne treba ni pogriješiti. Efekat ne obezbeđuje sam sistem, već ljudi koji s njim rade. Stoga deklaracije tipa nisu sasvim tačne: "Sistem skladišta podataka i OLAP tehnologija pomoći će menadžeru da donese ispravne odluke." Savremeni analitički sistemi nisu sistemi veštačke inteligencije i ne mogu ni pomoći ni ometati donošenje odluka. Njihov cilj je da menadžeru na prikladan način i blagovremeno pruže sve potrebne informacije za donošenje odluke. A koje informacije će se tražiti i kakva će odluka biti donesena na osnovu njih zavisi samo od osobe koja ih koristi.

Ostaje samo da se kaže da ovi sistemi mogu pomoći u rješavanju mnogih poslovnih problema i mogu imati dalekosežne pozitivne efekte. Ostaje samo da se sačeka ko će prvi shvatiti prednosti ovog pristupa i koji će biti ispred ostalih.