Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
FINAL (Verdana, 16).docx
Скачиваний:
18
Добавлен:
18.02.2016
Размер:
561.46 Кб
Скачать

30. Объясните понятие бизнес-анализа, общие подходы к организации и созданию систем, предназначенных для хранения и анализа корпоративных данных.

Бизнес-анализ – дисциплина выявления деловых потребностей и нахождения решений деловых проблем. Решения часто включают компонент разработки систем, но могут также состоять из усовершенствования процессов, организационных изменений или стратегического планирования и разработки политики.

Хранилище данных — предметно-ориентированная информационная база данных. Строится на базе систем управления базами данных и систем поддержки принятия решений. Данные, поступающие в хранилище данных, как правило, доступны только для чтения. Данные из OLTP-системы копируются в хранилище данных таким образом, чтобы построение отчётов и OLAP-анализ не использовал ресурсы транзакционной системы и не нарушал её стабильность. Как правило, данные загружаются в хранилище с определённой периодичностью, поэтому актуальность данных может несколько отставать от OLTP-системы. Отличительные черты хранилищ данных Предметная ориентированность. Информация в хранилище данных организована в соответствии с основными аспектами деятельности предприятия; это отличает хранилище данных от оперативной БД, где данные организованы в соответствии с процессами.

  1. Интегрированность. Данные извлекаются из оперативных БД, проверяются, очищаются, приводятся к единому виду, в нужной степени агрегируются и загружаются в хранилище.

  2. Привязка ко времени. Данные в хранилище всегда напрямую связаны с определенным периодом времени. Данные, накапливаются в хранилище в виде "исторических слоев", каждый из которых относится к конкретному периоду времени. Неизменяемость. Попав в хранилище, данные уже никогда не будут изменены. Основные требования к хранилищам данных:

  1. поддержка высокой скорости получения данных; 2. поддержка внутренней непротиворечивости данных; 3. возможность получения и сравнения срезов данных; 4. наличие удобных утилит просмотра данных в хранилище; 5. полнота и достоверность хранимых данных; 6. поддержка качественного процесса пополнения данных.

Типы архитектур ХД:

  1. Независимые витрины (Витрина— срез хранилища данных, представляющий собой массив тематической, узконаправленной информации, ориентированный)

  2. Шина взаимосвязанных витрин данных - создание такой архитектуры начинается с анализа требований для конкретных бизнес-процессов, таких как заказы, клиенты, счета и проч. Первая витрина (DM) строится для одного бизнес-процесса с использованием измерений и показателей, которые в дальнейшем будут применяться в других компонентах. Последующие DM разрабатываются с использованием этих измерений, что в результате приводит к созданию логически интегрированных витрин.

  3. Архитектура «Звезда» - разрабатывается на основе корпоративного анализа требований к данным. Детальные данные хранятся в нормализованной форме в Хранилище. Зависимые витрины получают данные из Хранилища.

Зависимые витрины разрабатываются для конкретных функциональных областей, целей и могут быть как нормализованными, так и денормализованными, либо в виде любой агрегированной структуре данных.

  1. Централизованное Хранилище (Без зависимых витрин) - похожа на архитектуру «звезда», исключая отсутствие зависимых витрин. Хранилище содержит детальные данные, некоторое количество агрегированных данных и логические представления. Запросы и приложения выполняются как на реляционных данных, так и на многомерных представлениях.

  2. Федеративная архитектура - использует уже существующие структуры поддержки принятия решений. Данные логически или физически интегрируются с помощью метаданных, распределенных запросов и других методов.

Общие типовые решения

  • Виртуальное хранилище данных. Архитектура обеспечивает доступ к "живым" данным в режиме реального времени через программное обеспечение промежуточного слоя. В основе такого решения лежит репозиторий метаданных, который описывает источники данных, процедуры их предварительной обработки и форматы представления информации конечному пользователю. Недостатки такого решения — интенсивный сетевой трафик, снижение производительности несущей системы, угроза нарушения целостности данных в случае неудачных действий пользователей ХД.

  • Глобальное хранилище данных. Архитектура представляет собой единый источник интегрированных данных организации.

  • Хранилища данных с многоуровневой архитектурой, или корпоративные ХД. разновидность глобального ХД, в которую технологически реализуются три уровня: 1. корпоративное ХД организации; 2. связанные киоски данных тематической направленности на основе многомерной СУБД; 3. клиентские приложения пользователей с установленными на них средствами анализа данных;

  • Встроенные (комбинированные) хранилища данных. ХД, которые органически встраивается в виртуальное предприятие или используется как компонент аналитической поддержки в информационной реализации бизнес-функций.

  • Корпоративная информационная фабрика. Ее использование предполагает скоординированное извлечение данных из источников, загрузку их в реляционную БД со структурой в третьей нормальной форме, использование построенного ХД для наполнения дополнительных репозиториев презентационных данных.

  • Хранилище данных с архитектурой шины данных. В этой архитектуре ХД не является единым физическим репозиторием (в отличие от CIF). Это "виртуальное" ХД, представляющее коллекцию витрин данных, каждая из которых имеет архитектуру типа "звезда".

  • Объединенное (федеративное) ХД. ХД состоит из ряда экземпляров ХД, которые функционируют на полуавтономной основе и, как правило, организационно или географически разнесены, однако могут рассматриваться и управляться как одно большое ХД.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]