Принятие любого управленческого решения невозможно без обладания необходимой информацией. Для этого необходимо создание интегрированной информационной базы. Хранилище данных – важнейший инструмент управления и развития бизнеса для современных предприятий. С концептуальной точки зрения хранилище — это, прежде всего, единый прозрачный источник данных о бизнесе компании для ее руководства.
Хранилище данных — предметно-ориентированная информационная база данных, специально разработанная и предназначенная для подготовки отчётов и бизнес-анализа с целью поддержки принятия решений в организации. Строится на базе систем управления базами данных и систем поддержки принятия решений [1].
Хранилища данных разрабатываются для помощи в принятии управленческих решений. Основной задачей хранилищ является обработка сведений, аккумулированных со всего предприятия, обеспечение их доступности и полезности для принятия решений.
При внедрении корпоративного хранилища данных на предприятии возникает консолидированная информационная система хранения корпоративных данных, которая базируется на общей справочной информации и появляется возможность проведения многогранного анализа бизнеса, конкатенации и анализа информации, содержащейся в разрозненных информационных системах.
В настоящее время самым популярным и успешно применяемым типом хранилища данных являются киоски данных. Узкая специализация, пошаговый процесс проектирования и внедрения, высокая финансовая эффективность затраченных на киоск ресурсов их равноценно привлекательными для предприятий различных форм организации и сфер деятельности.
Как и прочие хранилища данных, киоски представляют собой системы поддержки принятия решений. Однако, в отличии от крупных хранилищ данных киоски данных имеют ограниченный информационный диапазон, который удовлетворяет потребности отдельно взятого подразделения или бизнес-процесса. Подобная узкая специализация киосков данных позволяет строит их гораздо быстрее полномасштабных корпоративных хранилищ данных, для планирования и анализа которых зачастую необходимы годы.
Рассмотрим пример представления многомерной модели для киоска данных на примере компании-разрабочика программного обеспечения. Многомерная модель типа «схема звезда» (star schema), состоящая из таблицы факта и таблиц измерений. Модель строится в инструментарии CA ERwin Data Modeler в нотации Dimensional.
Компания предлагает программные продукты в сфере электронных платежей и банковского обслуживания.
Программное обеспечение, разрабатываемое компанией помогает финансовым институтам, в том числе розничным банкам и процессинговым компаниям построить высокопроизводительные и надежные системы различного типа и масштаба.
Предприятие имеет более чем двадцатилетний опыт в сфере разработки технологий для автоматизации деятельности банков. Продукты, производимые компанией отличаются уникальностью и высокой технологичностью. А средний размер компании способствует быстрому отклику на безостановочно изменяющиеся рыночные условия.
Киоск данных компании предназначен для решения задач анализа показателей работы сотрудников. Типовые запросы, на которые система должна давать ответы, следующие:
- Какие задачи и в каком количестве были выполнены каждым сотрудником в определенный момент времени?
- Какого качества работы, выполненные сотрудником?
- Каковы должны быть объемы надбавки для каждого конкретного сотрудника?
- Каковы периоды выполнения конкретной задачи, ее стоимость.
Источником данных для киоска данных является фрагмент БД системы оперативной обработки данных.
Модель киоска данных для анализа портала компании-разработчика программного обеспечения представлена на рисунке 1.
Рис. 1 – Многомерная модель киоска данных для анализа деятельности сотрудников
BPwin предоставляет возможность прописания метаданных уровня моделей, фактов, измерений и источников. Описание метаданных для киоска данных представлена на рисунках 2, 3.
Рис. 2 – Свойства метаданных уровня модели (Model UDP)
Рис. 3 – Column Data Source
Нормализация данных в реляционных СУБД делает модель хранилища слишком сложной, осложняет понимание модели и снижается эффективность выполнения запроса.
Моделирование же Dimensional, методологии моделирования хранилищ ERwin, сходно с моделированием связей и сущностей для реляционной модели, но отличаются целями и ориентирована в первую очередь на выполнение сложных запросов к БД.
А схемой звезда обеспечивается высокая скорость выполнения запроса благодаря разделению данных и денормализации. Схема звезда обеспечивает высокую производительность при выполнении самого важного запроса, а так же для группы схожих запросов.
Список использованных источников
- DPGroup. Разработка программного обеспечения на заказ URL: http://www.dpgrup.ru/data-warehouse.htm
- ServerSQL. Хранилище данных и киоск данных URL: http://serversql.ru/vvedenie-v-business-intelligence/hranilishche-dannyh-i-kiosk-dannyh.html
Количество просмотров публикации: -