Специфика построения карьеры в различных сферах деятельности
 Скачать 136.56 Kb.
|
|
НЕГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ ЧАСТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ФИНАНСОВО-ПРОМЫШЛЕННЫЙ «УНИВЕРСИТЕТ СИНЕРГИЯ» Доклад по Индивидуальной траектории профессионального развития на тему: Специфика построения карьеры в различных сферах деятельности Студент Яковлев Александр Андреевич Ф.И.О. Группа СлБИ-211рсоб Руководитель Тишкина Надежда Павловна Ф.И.О. Москва 2022 Специфика оперативной аналитической обработки данных. Оперативная аналитическая обработка данных выражается термином OLAP (On-Line Analytical Process) и очень часто понимается как интерактивная аналитическая обработка данных. Именно возможность работы в интерактивном режиме при анализе данных выгодно отличает OLAP-системы от любых других систем подготовки отчетности, в том числе и регламентированной. Для эффективной работы аналитику требуется централизация всех данных и соответствующее структурирование информации, а также удобные инструменты для просмотра и визуализации информации. OLAP организует данные в виде многомерных кубов (Cubes). В качестве осей многомерной системы координат выступают основные атрибуты анализируемого бизнес-процесса. Многомерный анализ определяется как одновременный анализ по нескольким измерениям. По каждому измерению производится консолидации данных. Любое направление консолидации включает серию последовательных уровней обобщения, где каждый вышестоящий уровень соответствует большей степени агрегации данных по соответствующему измерению. Средства оперативной аналитической обработки данных позволяют в любой момент перейти на нужный уровень иерархии. Аналитик при анализе показателей деятельности, например, объема продаж, оперирует многомерными представлениями. Он рассматривает продажи в зависимости от потребительского спроса на конкретный товар, от региона продаж, от конкретного интервала времени. Исходя из этого, объем продаж можно представить в виде трехмерного куба (рис. 1), грани которого изображают массивы данных по товарам, регионам и времени, а внутри куба находятся значения объема продаж.  Рис. 1. Информационный куб «Объем продаж» Однако сам информационный куб для анализа не пригоден. Представить или изобразить адекватно трехмерный куб пользователь еще в состоянии, а вот восьми- или двенадцатимерный – просто невозможно. Поэтому при анализе из многомерного куба извлекают обычные двумерные таблицы. Методы извлечения информации из кубов данных. Для извлечения информации из кубов данных используются различные операции манипулирования Измерениями: 1. Операция «Вращение». Изменение порядка представления (визуализации) Измерений называется Вращением (Rotate). Эта операция обеспечивает возможность визуализации данных в форме, наиболее комфортной для их восприятия. 2. Отношения и Иерархические Отношения. При рассмотрении информационного куба значения Показателей определяются только тремя измерениями. На самом деле их может быть гораздо больше и между их значениями обычно существуют множество различных Отношений (Relation). В свою очередь, множество Отношений может иметь иерархическую структуру – Иерархические Отношения. 3. Операция Агрегации. В процессе анализа пользователь переходит от детализированных данных к агрегированным (обобщенным), т.е. производит операцию Агрегации (Drill Up). При этом значения детальных показателей суммируются в агрегируемый показатель. 4. Операция Детализации. Переход от более агрегированных к более детализированным данным называется операцией Детализации (Drill Down). При этом осуществляется декомпозиция признака агрегации на компоненты, например, признак года разбивается на кварталы. При этом автоматически детализуются числовые показатели. 5. Формирование «Среза». Пользователя редко интересуют все потенциально возможные комбинации значений Измерений. Более того, он практически никогда не работает одновременно сразу со всем кубом данных. Подмножество куба, получившееся в результате фиксации значения одного или более Измерений, называется Срезом (Slice), а сама операция называется «разрезанием» куба. Аналитик как бы берет и «разрезает» измерения куба по интересующим его меткам. Этим способом аналитик получает двумерный срез куба (отчет) и с ним работает. Структура отчета представлена на рисунке 2.  Рис. 2. Структура аналитического отчета Например, если мы ограничим значение Измерения Товар – Товаром 2 (рис. 3), то получим подмножество куба (в данном случае – двухмерную таблицу), содержащее информацию об истории продаж данного товара 2 в разные регионы в различные временные периоды (рис. 3). Объем продаж здесь выражается одной мерой, например, количеством проданного товара.  Рис. 3. Поквартальный отчет о продажах товара 2. С точки зрения конечного пользователя суть OLAP-технологии состоит в том, что данные ему предоставляются в динамической таблице, автоматически суммирующей их в различных разрезах, и позволяющей интерактивно управлять вычислениями и формой отчета. Инструментами управления отчетом являются элементы самой таблицы. На рисунке 4 представлен OLAP – отчет, созданный в системе Contour Reporter (компании Contour Components). OLAP-отчет – управляемая динамическая OLAP-таблица, которая сопровождается синхронной диаграммой (графиком). Измерения отображаются в названиях строк и столбцов таблицы, соответствующие им факты и итоги (агрегированные факты) – в ячейках таблицы. Колонки и строки являются инструментами управления таблицей. Пользователь может перемещать их, фильтровать, сортировать, детализировать/обобщать и выполнять другие OLAP-операции. При этом таблица автоматически вычисляет новые итоги (агрегаты). Управляя OLAP-таблицей, можно из одного набора данных сформировать множество отчетов. В OLAP-таблице можно условно выделить несколько рабочих областей (рис. 4): Область активных измерений – строки и столбцы OLAP-таблицы. Область неактивных измерений (фильтры) – область, содержащая измерения, не отображенные в OLAP-таблице, но влияющие на представленные в ней данные. Область фактов – таблица с числовыми данными, над которыми выполняются вычисления.  Рис. 4. OLAP-отчет Диаграмма – синхронное с OLAP-таблицей графическое представление данных. Диаграмма строится по расположенным в крайнем левом положении элементам динамической таблицы, т.е. по крайнему левому измерению-строке, измерению-колонке и фактам (крайне левому или по всем). Меняя колонки и строки, пользователь самостоятельно меняет вид отчета и группировки данных, система вычисляет новые итоги, суммируя тысячи, а то и миллионы строк. Один из базовых принципов OLAP – способность интуитивно манипулировать данными, требует быстрого извлечения информации. Средства OLAP как раз и являются такими инструментами, обеспечивающими оперативность и гибкость в получении различных отчетов, существенно расширяя возможности участников процесса подготовки и принятия решений. СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 1. Асеев Г.Г. Электронный документооборот /Г.Г. Асеев. — К.: Кондор, 2007. — 500 с. 2. Асеев Г.Г. Электронный документооборот /Г.Г. Асеев. — Х.: ХДАК, 2000. — 470 с. 3. Заботнев М.С. Методы представления информации в разреженных гиперкубах данных [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.olap.ru/basic/theory.asp 4. Введение в OLAP. [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.olap.ru/basic/oolap.asp 5. Стариков. Ядро OLAP системы. [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.masters.donntu.edu.ua/2004/kita/petrov/library/lec8.htm 6. Альперович М. Введение в OLAP и многомерные базы данных. [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.olap.ru/basic/alpero2i.asp |