603001, Н.Новгород, Нижне-Волжская набережная, д. 4
Телефон/факс: (8312) 61-82-61, 61-82-62, 61-82-63, 61-82-64, 61-82-65, 61-82-66, 61-82-67, 78-04-09
E-mail: info@rarus.nn.ru
Веб-сайт: http://www.rarus.nn.ru

Что такое OLAP-анализ

OLAP - аббревиатура от английского On-Line Analytical Processing - это название не конкретного продукта, а целой технологии. По-русски удобнее всего называть OLAP оперативной аналитической обработкой. Хотя в некоторых изданиях аналитическую обработку называют и онлайновой, и интерактивной, однако прилагательное “оперативная” как нельзя более точно отражает смысл технологии OLAP.

Разработка руководителем решений по управлению попадает в разряд областей наиболее сложно поддающихся автоматизации. Однако сегодня имеется возможность оказать помощь управленцу в разработке решений и, самое главное, значительно ускорить сам процесс разработки решений, их отбора и принятия. Для этого можно использовать OLAP.

Рассмотрим, как обычно происходит процесс разработки решений.

Исторически сложилось так, что решения по автоматизации оперативной деятельности наиболее развиты. Речь идет о системах транзакционной обработки данных (OLTP), проще называемых оперативными системами. Эти системы обеспечивают регистрацию некоторых фактов, их непродолжительное хранение и сохранение в архивах.

Основу таких систем обеспечивают системы управления реляционными базами данных (РСУБД). Традиционным подходом являются попытки использовать уже построенные оперативные системы для поддержки принятия решений. Обычно пытаются строить развитую систему запросов к оперативной системе и использовать полученные после интерпретации отчеты непосредственно для поддержки решений.

Отчеты могут строиться на заказной базе, т.е. руководитель запрашивает отчет, и на регулярной, когда отчеты строятся по достижении некоторых событий или времени. Например, традиционный процесс поддержки принятия решений может выглядеть таким образом: руководитель идет к специалисту информационного отдела и делится с ним своим вопросом. Затем специалист информационного отдела строит запрос к оперативной системе, получает электронный отчет, интерпретирует его и затем доводит его до сведения руководящего персонала. Конечно, такая схема обеспечивает в какой-то мере поддержку принятия решений, но она имеет крайне низкую эффективность и огромное число недостатков. Ничтожное количество данных используется для поддержки критически важных решений.

Есть и другие проблемы. Подобный процесс очень медленен, так как длителен сам процесс написания запросов и интерпретации электронного отчета. Он занимает многие дни, в то время, когда руководителю может быть необходимо принять решение прямо сейчас, немедленно. Если учесть, что руководителя после получения отчета может заинтересовать другой вопрос (скажем, уточняющий или требующий рассмотрения данных в другом разрезе), то этот медленный цикл должен повториться, а поскольку процесс анализа данных оперативных систем будет происходить итерационно, то времени тратится ещё больше. Другая проблема - проблема различных областей деятельности специалиста по информационным технологиям и руководителя, которые могут мыслить в разных категориях и, как следствие, - не понимать друг друга. Тогда потребуются дополнительные уточняющие итерации, а это снова время, которого всегда не хватает.

Ещё одной важной проблемой является сложность отчетов для понимания. У руководителя нет времени выбирать интересующие цифры из отчёта, тем более что их может оказаться слишком много (вспомним огромные многостраничные отчеты, в которых реально используются несколько страниц, а остальные - на всякий случай). Отметим также, что работа по интерпретации ложится чаще всего на специалистов информационных отделов. То есть грамотный специалист отвлекается на рутинную и малоэффективную работу по рисованию диаграмм и т.п., что, естественно, не может благоприятно сказываться на его квалификации. Кроме того, не является секретом присутствие в цепочке интерпретации благожелателей, заинтересованных в преднамеренном искажении поступающей информации.

Вышеуказанные недостатки заставляют задуматься и об общей эффективности оперативной системы, и о затратах, связанных с ее существованием, так как оказывается, что затраты на создание оперативной системы не окупаются в должной степени эффективностью ее работы.

В действительности проблемы эти не являются следствием низкого качества оперативной системы или ее неудачной постройки. Корни проблем кроются в фундаментальном отличии той оперативной деятельности, которая автоматизируется оперативной системой, и деятельностью по разработке и принятию решений. Отличие это состоит в том, что данные оперативных систем являются просто записями о некоторых имевших место событиях, фактах, но никак не информацией в общем смысле этого слова. Информация - то, что снижает неопределенность в какой-либо области. И очень неплохо, если бы информация снижала неопределенность в области подготовки решений.

По поводу непригодности для этой цели оперативных систем, построенных на РСУБД, в свое время высказался небезызвестный E.F. Codd, человек, стоявший в 70-е годы у истоков технологий систем управления реляционными БД: “Хотя системы управления реляционными БД доступны для пользователей, они никогда не считались средством, дающим мощные функции по синтезу, анализу и консолидации (функций, называемых многомерным анализом данных)”. Речь идет именно о синтезе информации, о том, чтобы превращать данные оперативных систем в информацию и даже в качественные оценки. OLAP позволяет выполнять такое превращение.

В основе OLAP лежит идея многомерной модели данных. Человеческое мышление многомерно по определению. Когда человек задает вопросы, он налагает ограничения, тем самым формулируя вопросы во многих измерениях, поэтому процесс анализа в многомерной модели весьма приближен к реальности человеческого мышления.

По измерениям в многомерной модели откладывают факторы, влияющие на деятельность предприятия (например: время, продукты, отделения компании, географию и т.п.). Таким образом получают гиперкуб (конечно, название не очень удачно, поскольку под кубом обычно понимают фигуру с равными ребрами, что, в данном случае, далеко не так), который затем наполняется показателями деятельности предприятия (цены, продажи, план, прибыли, убытки и т.п.). Наполнение это может вестись как реальными данными оперативных систем, так и прогнозируемыми на основе исторических данных. Измерения гиперкуба могут носить сложный характер, быть иерархическими, между ними могут быть установлены отношения.

Структурированные отчеты - это те рельсы, которые сдерживают свободу в подготовке решений. OLAP - автомобиль для эффективного движения по информационным магистралям.

---

Принципы построения OLAP-систем

Программные продукты, которые базируются на OLAP-технологиях, принято называть OLAP-продуктами или OLAP-системами. Иначе говоря, термин OLAP используют для обозначения класса программного обеспечения.

Все OLAP-продукты характеризуются общими принципами построения:

1. В качестве внешнего интерфейса они предоставляют управляемую динамическую таблицу. На вход динамической таблицы подается многомерный массив. Массив состоит из данных двух типов: измерений и фактов. Измерения становятся колонками и строками динамической таблицы. В них отображаются члены измерений. На пересечении колонок и строк размещены факты.

2. Колонки и строки являются основными инструментами управления таблицей. С их помощью пользователь может манипулировать исходными данными: менять местами строки и колонки, устанавливать фильтры по измерениям, детализировать информацию или наоборот обобщать ее. При этом промежуточные и окончательные итоги по фактам автоматически пересчитываются. Выполнение этих операций обеспечивается OLAP-машиной (или машиной OLAP-вычислений). Сами манипуляции с данными носят название OLAP-операций.

3. Еще одной важной стороной OLAP-анализа является графическое отображение данных. График синхронизирован с динамической таблицей. После выполнения любой OLAP-операции данные пересчитываются, а график перерисовывается.

• по способу хранения данных,
• по месту нахождения OLAP-машины.

Начнем с классификации по способу хранения данных. Напомним, что основная идея OLAP заключается в построении многомерных кубов, которые будут доступны для пользовательских запросов. Многомерные кубы строятся на основе исходных и агрегатных данных. И исходные и агрегатные данные для кубов могут храниться как в реляционных, так и многомерных базах данных. Поэтому в настоящее время применяются три способа хранения данных: MOLAP (Multidimensional OLAP), ROLAP (Relational OLAP) и HOLAP (Hybrid OLAP).

Соответственно, OLAP-продукты по способу хранения данных делятся на три аналогичные категории:

1. В случае MOLAP, исходные и многомерные данные хранятся в многомерной БД или в многомерном локальном кубе. Такой способ хранения обеспечивает высокую скорость выполнения OLAP-операций. Но многомерная база в этом случае чаще всего будет избыточной. Куб, построенный на ее основе, будет сильно зависеть от числа измерений. При увеличении количества измерений объем куба будет экспоненциально расти. Иногда это может привести к "взрывному росту" объема данных.

2. В ROLAP-продуктах исходные данные хранятся в реляционных БД или в плоских локальных таблицах на файл-сервере. Агрегатные данные могут помещаться в служебные таблицы в той же БД. Преобразование данных из реляционной БД в многомерные кубы происходит по запросу OLAP-средства. При этом скорость построения куба будет сильно зависеть от типа источника данных.

3. В случае использования Гибридной архитектуры исходные данные остаются в реляционной базе, а агрегаты размещаются в многомерной. Построение OLAP-куба выполняется на по запросу OLAP-средства на основе реляционных и многомерных данных. Такой подход позволяет избежать взрывного роста данных. При этом можно достичь оптимального времени исполнения клиентских запросов.

Следующая классификация - по месту размещения OLAP-машины. По этому признаку OLAP-продукты делятся на OLAP-серверы и OLAP-клиенты.

• В серверных OLAP-средствах вычисления и хранение агрегатных данных выполняются отдельным процессом - сервером. Клиентское приложение получает только результаты запросов к многомерным кубам, которые хранятся на сервере. Некоторые OLAP-серверы поддерживают хранение данных только в реляционных базах, некоторые - только в многомерных. Многие современные OLAP-серверы поддерживают все три способа хранения данных: MOLAP, ROLAP и HOLAP. Самым известным серверным решением является Microsoft Analysis Services - OLAP-сервер компании Microsoft.
• OLAP-клиент устроен по-другому. Построение многомерного куба и OLAP-вычисления выполняются в памяти клиентского компьютера (в кэше внутри адресного пространства такого OLAP-средства). OLAP-клиенты также делятся на ROLAP и MOLAP. А некоторые могут поддерживать оба варианта хранения данных. Среди популярных клиентских OLAP-средств можно назвать Oracle Discoverer (Pivot Table Service, доступ к реляционным БД через OLE DB for OLAP или к многомерным базам через ADO MD).

У каждого из этих подходов, есть свои "плюсы" и "минусы". Нельзя однозначно говорить о преимуществах серверных средств перед клиентскими и наоборот. На практике такой выбор является результатом компромисса "эксплуатационных показателей" и стоимости программного обеспечения.