чч. Конспект лекций по дисциплине Хранилища данных для образовательной программы 09. 04. 03 Прикладная информатика
 Скачать 1.29 Mb.
|
|
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ТОМСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» А.Н.Поляков ХРАНИЛИЩА ДАННЫХ Конспект лекций по дисциплине «Хранилища данных» для образовательной программы 09.04.03 «Прикладная информатика» подготовки магистров по направлению «Информационные технологии в электроэнергетике» СОДЕРЖАНИЕ Введение 3 Эволюция корпоративных информационных систем 4 Понятие хранилища данных 7 Что такое OLAP 8 Многомерные кубы 12 Структура хранилищ данных 19 Таблица фактов 21 Таблицы измерений 24 Технические аспекты многомерного хранения данных 27 Архитектура OLAP 27 Способы хранения многомерных данных 30 Общие свойства хранилищ 33 Ориентированность на предметную область 34 Интегрированность 34 Зависимость от времени 35 Постоянство 36 Данные хранилища 37 Источники данных 37 Хранилище данных в узком смысле 37 Оперативный склад данных 38 Витрины данных 39 Метаданные 39 Компоненты хранилища 40 Подсистема загрузки данных 40 Подсистема обработки запросов и представления данных 41 Подсистема администрирования хранилища 42 Методология построения хранилищ данных 42 Постановка задачи 44 Проектирование 45 Автоматизируемые процессы и функции 45 Информационное обеспечение 46 Компонентная архитектура 49 Техническая архитектура 50 Реализация 50 Внедрение 51 Рынок программных средств хранилищ данных 51 Продукция Microsoft 52 Продукция Sybase 54 Продукция Oracle 59 67 Выбор продукта 69 Data mining 70 Условные сокращения и обозначения 75 Словарь 75 Список использованных источников 78 ВведениеЭффективное управление крупным и средним бизнесом сегодня немыслимо без применения передовых информационных технологий — систем поддержки принятия решений (СППР). Процесс управления сводится к решению 3 задач: Где мы находимся? Куда мы хотим прийти? Как мы туда попадем? Процесс управления — итерационный характер (принятие решения — применение управляющего воздействия — оценка состояния системы — оценка правильности выбранного решения — при наличии отклонений снова принятие решения). Современные информационные технологии позволяют аналитику формулировать и решать следующие классы: Аналитические (вычисление заданных показателей и статистических характеристик). Визуализация данных Добыча знаний (data mining —проверка статистических гипотез, кластеризация, нахождение ассоциаций и временных шаблонов и т.п.) Имитационные (проведение на ЭВМ экспериментов на моделях, описывающих поведение сложных систем, например, в интервалы времени для анализа возможных последствий принятия того или иного решения) Синтез управления (для определения допустимых управляющих воздействий, обеспечивающих достижение заданной цели, оценка достижимости цели, определение множества возможных управляющих воздействий) Оптимизационные (интеграция имитационных, управленческих, оптимизационных и статистических методов моделирования и прогнозирования, выбор наиболее эффективного решения). Однако в настоящее время нет информационных средств для решения всех задач в комплексе. Бизнес — это сложный объект, который состоит из множества различных по свойствам подсистем, между которыми действует большое число разнородных связей. В кибернетике такие объекты получили название сложных систем, а методы их изучения — системным анализом (эта наука развивается с начала 40-х гг. в период 2-й мировой войны). Общая с точки зрения теории познания триада имеет вид: Гипотеза — модель — решение. Гипотеза — это открытие, которое является новым положением, осуществляется на основе интуиции (из глубин человеческого подсознания, сформированного на основе личного опыта). По гипотезе строится модель — формальное математическое описание — и находится решение. Полученное решение проверяется в эксперименте (отвергается или принимается). В результате получается знание, которым можно руководствоваться в практике. Проблемы (в бизнесе): динамичное изменение экономической ситуации, что мешает применять накопленный опыт, не успевает вырабатываться интуиция. в условиях свободного рынка нет возможности проводить целенаправленные эксперименты. В настоящее время актуальна разработка и использование комплексного ПО, реализующего задачи 1, 2 и 3-го классов. Сейчас стремительно развиваются OLAP- технологии. Сейчас более 100 крупных производителей программ включились в конкуренцию. OLAP — это инструменты оперативного анализа данных, содержащихся в хранилище, которые предназначены для общения аналитика с проблемой, а не с компьютером. |