реферат ОЛАП

Типыхранилищданных Обработка информации, аналитическая обработка и добыча данных трех типов хранилищ данных приложений, которые обсуждаются ниже: Эти данные могут быть обработаны с помощью поиску информации основного статистического анализа, с помощью кросс — таблицах отчетности, таблицы, диаграммы, графики или. Эти данные могут быть проанализированы с помощью основных операций , в том числе среза — и — кости, развернуть, свернуть, и поворот. Преимущества Хранилища данных сохраняет копию информации, полученной от источника транзакционные системы. Эта архитектурная сложность обеспечивает возможность: Собирать данные из нескольких источников в единую базу, так что одним запросом двигателя могут быть использованы для представления данных. Смягчить проблему базе уровня изоляции блокировок в системах обработки транзакций, вызванных попытками запуска больших, длительных, анализ запросов в транзакции обработки базы данных. Сохранитьданные истории, даже если исходные транзакционные системы не. Интегрировать данные из нескольких исходных систем, включение центрального зрения всего предприятия. Улучшитькачество данных, предоставляя последовательные коды и описания Представить организации информацию последовательно.

Реферат на тему « – технологии»

Первоначальные данные преобразуются так, чтобы наглядно отразить структуру деятельности организации. При этом пользователю предоставляется ряд различных аналитических и навигационных функций: Для многомерного анализа данных могут быть использованы различные средства.

Сегодня термин OLAP - это понятие для различных технологий, включая системы поддержки принятия решений, Business Intelligence и управленческие.

Сентябрь 5, Последнее обновление: Табличная модель может быть самостоятельно создана офисными сотрудниками в с помощью компонента . Табличная модель в позволяет: Табличный проект позволяет дополнительно использовать секционирование и разграничение доступа к объектам модели вплоть до уровня данных. С точки зрения хранения данных это может быть хранение в ОЗУ сервера режим , объемы данных ограничены только объемом ОЗУ сервера и хранение непосредственно в базе ; при этом рекомендуется использовать индексы хранения на уровне колонок — .

Возможна организация циклического процесса разработки моделей, когда офисные пользователи аналитики модифицируют модель в , а сотрудники ИТ-подразделения импортируют модель в , публикуют ее и применяют к ней дополнительные -скрипты для прописывания прав доступа и других расширений модели. В конечном итоге многомерный проект позволяет реализовать наиболее сложные аналитические модели на максимально возможных объемах данных.

Недостатки многомерной модели — требуется высокая квалификация разработчика модели, а для создания модели должно быть предварительно подготовлено хранилище данных — нет возможности на лету подключать дополнительные источники данных. В следующем докладе рассказывается подробнее о многомерных моделях и показаны демонстрации работы с такими моделями.

Для реализации таких подсистем применяется технология оперативной аналитической обработки данных , использующая концепцию многомерного представления данных; подсистемы интеллектуального анализа, реализующие методы и алгоритмы . Предметная ориентация означает, что ХД интегрируют информацию, отражающую различные точки зрения на предметную область.

Понятие хранилищ данных 12 слайд Описание слайда: Поддержка хронологии означает, что все данные в ХД соответствуют последовательным интервалам времени. В ходе этой загрузки данные фильтруются, поскольку не все из них имеют значение для проведения процедур анализа. Они извлекаются, преобразуются и интегрируются непосредственно при выполнении аналитических запросов в режиме реального времени.

OLAP в отличие от прочих способов автоматизации бизнес-деятельности дает возможность получить пользователю «на выходе» не.

Скачать Часть 2 Библиографическое описание: После установления цели следует предоставить точную информацию, являющейся основной для принятия решений, соответствующим людям, которые отвечают за принятия решения. Такие связи могут быть выявлены посредством интеллектуального анализа данных. поддерживает все источники данных, которые используют интерфейс соединения, реализованный посредством провайдера и. Но для поддержки определенного источника данных требуется установить компоненты провайдера данных.

Описанная схема называется витриной данных. Вместо этого данные применяются для решений -задач. Следует отличать понятие хранилища данных от витрины данных. Под хранилищем понимается глобальный репозиторий, предназначенный для хранения всех данных организации за определенный период времени. Данная структура определяет витрину данных.

– интеллектуальный анализ данных

Попытаемся разобраться в его сути. как методы, технологии, средства извлечения и представления знаний Согласно первоначальным определениям, — это процесс анализа информации, выработки интуиции и понимания для улучшенного и неформального принятия решений бизнес-пользователями, а также инструменты для извлечения из данных значимой для бизнеса информации.

?

Система Business Intelligence (BI система) собирает данные из всех имеющихся в OLAP и OLAP soft, средства для управления бизнес- процессами с.

Список использованных источников Введение В наше время без систем управления базами данных не обходится практически ни одна организация, особенно среди тех, которые традиционно ориентированы на взаимодействие с клиентами. Банки, страховые компании, авиа- и прочие транспортные компании, сети супермаркетов, телекоммуникационные и маркетинговые фирмы, организации, занятые в сфере услуг и другие — все они собирают и хранят в своих базах гигабайты данных о клиентах, продуктах и сервисах.

Ценность подобных сведений несомненна. Такие базы данных называют операционными или транзакционными, поскольку они характеризуются огромным количеством небольших транзакций, или операций записи-чтения. Компьютерные системы, осуществляющие учет операций и собственно доступ к базам транзакций, принято называть системами оперативной обработки транзакций — - или учетными системами.

Учетные системы настраиваются и оптимизируются для выполнения максимального количества транзакций за короткие промежутки времени. Обычно отдельные операции очень малы и не связаны друг с другом. Однако каждую запись данных, характеризующую взаимодействие с клиентом звонок в службу поддержки, кассовую операцию, заказ по каталогу, посещение -сайта компании и т. Набор аналитических функций в учетных системах обычно весьма ограничен.

-технологии и хранилища данных

-технологии в бизнесе Введение В современном мире невозможно переоценить роль компьютерных технологий, они проникли во все сферы жизни общества и помогают решать множество задач. Применение компьютерных технологий разительно облегчает информационные процессы: Информационно-коммуникационные технологии применяются повсеместно: Вследствие многообразия программного и аппаратного обеспечения потенциальные возможности компьютерных технологий безграничны.

Business Intelligence. Классификация OLAP-систем вида xOLAP. А.Н.Андреев , Рязанский государственный радиотехнический университет. Интервью с.

Это утверждение повторяется в экономическом анализе. Агрегация данных в -кубах Статьи В дальнейшем под терминами агрегирование и агрегация будем понимать исключительно процесс суммирования данных. Агрегация данных в -кубах Статья посвящена формальному представлению механизма агрегации данных - куба, а, следовательно, большинство фактов изложено математическим языком, поэтому материал статьи рассчитан в первую очередь на круг 4.

Хранилища данных Выборка данных производится в соответствии с метаданными, так как агрегирование производится в терминах бизнес-понятий. Проекты интеллектуального анализа данных Заметьте, что создаваемое представление источника данных может содержать дополнительные данные, которые непосредственно не используются в анализе. Кубы данных .

В устаревших версиях вы получали доступ к функциям кубов данных только после установки надстройки Пакет анализа Выбор измерения исходного куба мастер Дополнительные сведения см.

Математическое моделирование -куба в контексте агрегирования простых и иерархических измерений

В отличие от традиционных реляционных СУБД, концепция не так широко известна, хотя этот загадочный термин периодически встречается в публикациях технической направленности. Далее мы попробуем разобраться более детально, что конкретно следует понимать под термином . - это не отдельно взятый программный продукт, не язык программирования и даже не конкретная технология.

Если постараться охватить во всех его проявлениях, то это, скорее всего, некая совокупность концепций, принципов и требований, лежащих в основе программных продуктов, облегчающих аналитикам доступ к данным. Несмотря на то, что с таким определением вряд ли кто-нибудь не согласится, сомнительно, чтобы оно хоть немного приблизило нас к пониманию нашего предмета обсуждения.

Службы Microsoft SQL Server Analysis Services используют как для предоставления приложениям бизнес-аналитики функций.

Связи между тремя таблицами представлены следующим образом: Кодд -"изобретатель" реляционных БД. Позже его определение было переработано в так называемый тест , требующий, чтобы -приложение предоставляло возможности быстрого анализа разделяемой многомерной информации подробнее. Быстрый - анализ должен производиться одинаково быстро по всем аспектам информации. предоставляет удобные быстродействующие средства доступа, просмотра и анализа деловой информации. Пользователь получает естественную, интуитивно понятную модель данных, организуя их в виде многомерных кубов .

Осями многомерной системы координат служат основные атрибуты анализируемого бизнес-процесса. Например, для продаж это могут быть товар, регион, тип покупателя. В качестве одного из измерений используется время. На пересечениях осей - измерений - находятся данные, количественно характеризующие процесс - меры . Это могут быть объемы продаж в штуках или в денежном выражении, остатки на складе, издержки и т.

Пользователь, анализирующий информацию, может"разрезать" куб по разным направлениям, получать сводные например, по годам или, наоборот, детальные по неделям сведения и осуществлять прочие манипуляции, которые ему придут в голову в процессе анализа.

Преимущества -систем

Информационные системы масштаба предприятия, как правило, содержат приложения, предназначенные для комплексного многомерного анализа данных, их динамики, тенденций и т. Такой анализ в конечном итоге призван содействовать принятию решений. Нередко эти системы так и называются — системы поддержки принятия решений.

Реферат на тему. «Olap Технологии Internet создают новые бизнес- модели, для которых необходимы новые финансовые модели. OLAP также можно определить как особый способ анализа данных и получения отчетов.

Чем объясняются подобные пессимистичные настроения работников финансовой сферы? Дело в том, что сегодня финансовые директора оказываются под постоянно растущим"давлением" - новые реалии бизнеса требуют более надежной, значимой и точной финансовой информации: Технологии создают новые бизнес-модели, для которых необходимы новые финансовые модели. Изменение бизнес-среды вызвало обострение конкурентной борьбы, когда неоспоримым преимуществом можно считать возможность проведения динамического анализа конкурентной среды.

Бухгалтерские скандалы и реакция надзорных органов повысили требования к целостности и точности данных. В качестве ответа необходимо рассмотреть два момента: Все больше и больше исследований свидетельствуют о наличие проблем, связанные с использованием электронных таблиц. Другими словами, электронные системы, вероятно, далеко не самая лучшая система для финансовых отделов. Здесь логично задать вопрос: В наше время доступны новые технологии, одна из таких - -технология, которая стала мощной альтернативой электронным таблицам.

Это не упоминание какой то конкретной технологии или архитектуры, а как бы формулировка задачи. также можно определить как особый способ анализа данных и получения отчетов. Что такое хранилище данных? Информационные системы масштаба предприятия, как правило, содержат приложения, предназначенные для комплексного многомерного анализа данных, их динамики, тенденций и т.

- технологии - Финансовая академия

По крайней мере, понятия"" и"многомерные данные" устойчиво связаны в нашем сознании. Тем не менее тот факт, что эта тема вновь поднимается, надеюсь, будет одобрен большинством читателей, т. Приведем определение, сформулированное"отцом-основателем" хранилищ данных Биллом Инмоном: Данные в хранилище попадают из оперативных систем -систем , которые предназначены для автоматизации бизнес-процессов. Кроме того, хранилище может пополняться за счет внешних источников, например статистических отчетов.

Реферат: OLAP технологии. многомерной системы координат служат основные атрибуты анализируемого бизнес-. процесса. Например, для продаж.

Сегодня во многих организациях проблема использования большого объема собранных за многие годы данных ощущается все острее. В течение многих лет на предприятиях накапливаются и хранятся огромнейшие массивы информации, но при этом ее большая часть не может быть использована аналитиками и руководителями. Чаще всего эта информация доступна лишь тем подразделениям, в которых она накапливается. Для этих целей используются витрины данных, позволяющих пользователям работать только с теми данными, которые им нужны.

При этом повышается безопасность доступа к данным, а их структура отражает требования пользователя и снижается нагрузка на основное ХД. Предметная ориентация - ключевое отличие оперативных БД от ХД.

Курсовая работа: Технология

Смотрите видео к статье: Что такое ? Все уровни пользователей, от сотрудников до учредителей, получают гибкий доступ к необходимой им управленческой отчетности, не прибегая к помощи -специалистов.

Реферат: «Поддержка OLAP в Oracle». Выполнил: Бегешев А.Ю. гр . Discoverer и Business Objects доступ к данным OLAP Express/Oracle9i.

Незаменимым помощником в определении наиболее распространенных товаров, передовых кадров и перспективных партнеров являются системы . С их помощью визуализируются все данные. Благодаря этому можно легко и быстро найти новые пути снижения затрат. Данные системы позволяют мгновенно оперировать большими объемами данных и широко развертывать аналитические приложения любой сложности, что обеспечивает удовлетворение потребностей даже самых больших компаний. В настоящее время крупные и средние компании, а также представители малого бизнеса вынуждены работать в одинаково сложных условиях экономического кризиса, но при этом возможности у всех разные.

Бизнес сегодня невозможно представить без компьютерных технологий. -решения направлены на проведение различных процессов, в которых задействован человек.