Informácie a analytický systém "monitorovacej analýzy CPP" vám umožňuje monitorovať proces colné odbavenie V rozsahu nomenklatúry, nákladov, váhy sa vydávajú tovar, časovo rozlíšenie colných platieb.
"Monitorovanie analýzy" implementuje integračný proces pre rôzne informačné zdroje (databáza GTD, DB TP NSI, BD Eagruck, Egrn BD) a následné použité akumulované (agregované) údaje o tvorbe rôznych správ a odkazov.
"Monitorovanie analýzy" vykonáva nasledujúce funkcie:
- zabezpečenie prístupu k CBD GTD, ako aj CBD colných zákaziek (TPO);
- poskytovanie možnosti vytvárania a úpravy podmienok, ktoré obmedzujú vzorku údajov z CBD GTD;
- Informácie o vizuálnom zobrazení a výstupnej správe;
- Nastavenie prijatých správ v programe Microsoft Excel.
Informácie o činnostiach colných orgánov v oblasti colného odbavenia GTD na "analýzu monitorovania" sú prezentované v rôznych kritériách vrátane: \\ t
- náklady, hmotnosť a nomenklatúra vydaných tovarov;
- časovo rozlíšené platby;
- krajina pôvodu a krajiny smerovaného tovaru;
- účastníci colného odbavenia (colné orgány, colné inšpektori, účastníci WAD);
- Dynamika procesov colného odbavenia.
"Monitorovacia analýza" umožňuje dostávať všeobecné údaje o colnom odbavení tovaru a podrobné informácie o každej z účastníkov, konkrétneho skladu a colného inšpektora.
Okrem toho, "monitorovacia analýza" poskytuje možnosť prístupu (analýzy a kontrolu) na doručovacie procesy tovaru pod colným kontrolou.
Monitorovacia analýza "má výraznú trojpodlažnú štruktúru. Používateľ (cez internetový dirigent) pošle požiadavku na server www. Server WWW prenáša požiadavku na Oracle DBMS. DBMS spracováva požiadavku a vráti WWW server.
WWW server zase konvertuje prijaté údaje na stránku HTML a vracia výsledok užívateľovi. Preto sa všetky aktualizácie softvéru "monitorovacia analýza" vyskytujú na www serveri a v systéme Oracle DBMS. Zmeny v softvéri, respektíve, sú k dispozícii užívateľovi.
- CBD TPO - monitorovanie procesov colného odbavenia TPP na CDD TPO;
- CBD DKD - monitorovanie dodacích procesov colným kontrolou (prístup k DB Donáška - CDD);
- Vyhľadávanie podľa EGRN, Požadovanie - Hľadanie informácií o právnických osôb - účastníkov colného odbavenia.
3. Všeobecné informácie o ABS ADPR
V databáze EAIS FCS Ruska sa uchovávajú ošetrené obrovské množstvo informácií o rôznych aspektoch colných činností vrátane elektronických kópií colných vyhlásení CARGO (GTD) a colných parietálnych objednávok (vydaných Colnými orgánmi Ruska, od roku 1991), \\ t Miera rastu databázy v priemere sú 600 tisíc záznamov za štvrťrok (asi 2,5 milióna ročne). Toto pole údajov obsahuje najcennejšie informácie o zahraničnej ekonomickej aktivite Ruska.
Významné množstvo informácií o zahraničnej ekonomickej aktivite Ruska si vyžadujú účinné nástroje na spracovanie na zabezpečenie rozhodovacích procesov colného riadenia.
Prvým krokom pri vytváraní systému s úplným rámcom (SPRR) podnikovej úrovne bol spracovaním systému operačnej multidimenzionálnej analýzy údajov elektronických kópií colných dokumentov, ktorý poskytuje novú úroveň analýzy údajov a non -Komared na štatistickú analýzu ukazovateľov výkonnosti.
Systémová totizácia systému Analytics-2000:
- zníženie časových a pracovných nákladov potrebných na získanie agregovaných informácií;
- zvýšená produktivita práce FCS;
- zlepšenie kvality analytických údajov vydaných na žiadosť vyšších organizácií;
- poskytovanie príležitostí na vedenie a stredných manažérov, ako aj analytikov, aby sa navigovali v obrovských množstvách údajov a vybrať si informácie potrebné na rozhodovanie;
- zabezpečenie grafického znázornenia údajov.
Analytická kontrola kvality okolitý Pozostáva z nasledujúcich stupňov:
1. Vyberte miesto výberu vzoriek;
2. Vzorkovanie;
3. Spracovanie vzoriek;
4. Meranie koncentrácie znečisťujúcej látky;
5. Matematické spracovanie a overovanie údajov;
6. Interpretácia a porovnanie získaných údajov.
Pre výber odberu vzoriek (plynné, kvapalné, pevné) by sa mali považovať za faktory: geografické, geologické a \\ t environmentálne funkcie District, charakter distribúcie znečistenia v čase a priestoroch, meteorologických a hydrologických podmienkach.
Môžete sa "pokryť" študovanú oblasť mriežky s vhodnou stupnicou kroku a odoberte vzorky vo všetkých uzlových bodoch. V iných prípadoch môžete užiť vzorky do charakteristických miest s rôznym očakávaným znečistením. Počet bodov odberu vzoriek na tomto území závisí od technických a ekonomických príležitostí stanice alebo príspevku.
Pre vzorkovanie Je potrebné získať štatisticky spriemerovanú vzorku, ktorá sa najviac ľahko dosiahne, keď je vybratá kvapalná vzorka. Získanie štatisticky spriemerovanej vzorky pôdy alebo bioty sa užíva sériu vzoriek v rôznych bodoch, po ktorých nasleduje mechanické priemerovanie v guľovom mlyne alebo rozpustením v kyselinách. Analytická vzorka určitej hmotnosti je vybraná z získaného materiálu. Štatisticky spriemerovaná vzorka vzduchu je možné získať čerpaním veľkých objemov prostredníctvom špeciálnych filtrov alebo absorbérov kvapaliny a potom nakloniť absorbovanú znečisťujúcu látku so špeciálnym riešením.
Liečba skúšky Môže sa vykonať ihneď po výbere. Ak sa predpokladá skladovanie alebo preprava, strata znečisťujúcej látky by sa mala zohľadniť v dôsledku adsorpcie na stenách plavidla, sedimentácie častíc alebo chemických reakcií. Najvhodnejšie sú jedlá z polyetylénu alebo teflónu. Test kvapalina sa naleje "pod zástrčkou". Solidné vzorky sú tiež izolované z kontaktov so vzduchom. Iné druhy liečby vzoriek sú spojené s koncentráciou a oddelením znečisťujúcich látok, ktoré sa zvyčajne vykonávajú v špeciálnom laboratóriu.
Etapa "Meranie" Je to analytické stanovenie koncentrácie znečisťujúcej látky, vrátane výberu spôsobu analýzy, prípravu vzorky podľa šírenia spôsobu, kalibrácie prístrojov, testovanie spôsobu použitím štandardov, vykonávanie nečinných experimentov.
Pri monitorovaní, používaní štandardných alebo všeobecne akceptovaných metód interdepartmentálnej alebo rezortnej analýzy.
| Predchádzajúce materiály: |
Strana 31 z 45
Ekologické a analytické monitorovanie životného prostredia.
Ekologické a analytické monitorovanie - monitorovanie obsahu znečisťujúcich látok vo vode, vzduchu a pôde s použitím fyzikálnych, chemických a fyzikálno-chemických metód analýzy - umožňuje zistiť tok znečisťujúcich látok do životného prostredia, aby sa stanovil účinok antropogénnych faktorov na pozadí prirodzenej a optimalizácie ľudskej interakcie Príroda. Tak, monitorovanie pôdyzabezpečuje stanovenie kyslosti, slanosti pôdy a straty humusu.
Chemické monitorovanie -Časť environmentálneho analytického, je systém pozorovania chemického zloženia atmosféry, zrážok, povrchových a podzemných vôd, oceánov a morí, pôd, spodných sedimentov, vegetácie, zvierat a kontroly nad dynamikou šírenia chemických znečisťujúcich látok. Jeho úlohou je určiť skutočnú úroveň znečistenia životného prostredia vysoko toxickými zložkami; Účel - vedecká a technická podpora systému pripomienok a prognóz; identifikácia zdrojov a faktorov znečistenia, ako aj ich mierku vplyvu; Pozorovanie zavedených zdrojov kontaminantov v prírodnom prostredí a úroveň jeho znečistenia; Hodnotenie skutočného znečistenia prírodného prostredia; Prognóza pre znečistenie životného prostredia a spôsoby zlepšenia situácie.
Takýto systém je založený na sektorových a regionálnych údajoch, zahŕňa prvky týchto subsystémov; Môže zahŕňať miestne oblasti v rámci jedného štátu (Národné monitorovanie)takže ja. Uzemnenie všeobecne (Globálne monitorovanie).
Ekologické a analytické monitorovanie znečistenia pozostávajúce z jednotného štátneho systému monitorovania životného prostredia.S cieľom radikálne zvýšiť efektívnosť práce na ochrane a zlepšovaní životného prostredia, zabezpečenie environmentálnej bezpečnosti 24. novembra 1993 bola prijatá vládna dekrét Ruská federácia № 1229 "o vytvorení jednotného štátneho systému environmentálneho monitorovania" (ESSEM). Organizácia práce na vytváraní HSEM zabezpečuje zaradenie do rozsahu nových typov a druhov znečisťujúcich látok a identifikáciu ich vplyvu na životné prostredie; Rozšírenie geografie environmentálneho monitorovania na úkor nových území a zdrojov znečistenia.
Hlavné úlohy HSEMM:
- rozvoj programov monitorovania životného prostredia v Rusku, vo svojich jednotlivých regiónoch a okresoch;
- organizovanie pozorovania a meraní ukazovateľov environmentálnych monitorovacích objektov;
- presnosť a porovnateľnosť pozorovacích údajov v samostatných oblastiach a okresoch av priebehu Ruska;
- zber a spracovanie pozorovacích údajov;
- skladovanie pozorovacích údajov, vytvorenie osobitných dátových bánk charakterizujúcich environmentálnu situáciu v Rusku av jeho samostatných oblastiach;
- harmonizácia bánk a základne environmentálnych informácií s medzinárodnými environmentálnymi informačnými systémami;
- posúdenie a prognóza stavu environmentálnych predmetov a antropogénnych vplyvov na ne, prírodné zdroje, reakcie ekosystémov a verejného zdravia na zmenu stavu ľudského biotopu;
- vedenie prevádzkovej kontroly a presné merania rádioaktívneho a chemického znečistenia v dôsledku nehôd a katastrof, ako aj prognózovanie environmentálnej situácie a posúdiť škody spôsobené prírodným prostredím;
- dostupnosť integrovaných environmentálnych informácií v širokej škále spotrebiteľov, sociálnych hnutí a organizácií;
- informovanie orgánov o stave životného prostredia a prírodných zdrojov, bezpečnosť životného prostredia;
- rozvoj a vykonávanie jednotnej vedeckej a technickej politiky v oblasti monitorovania životného prostredia.
Esmem poskytuje vytvorenie dvoch vzájomne prepojených blokov: monitorovanie kontaminácie ekosystému a monitorovanie environmentálnych dôsledkov takéhoto znečistenia. Okrem toho by mal poskytnúť informácie o zdroji (základný) stav biosféry, ako aj identifikáciu antropogénnych zmien na pozadí prirodzenej prirodzenej variability.
V súčasnej dobe, pozorovania úrovne znečistenia atmosféry, pôdy, vody a spodných sedimentov riek, jazerách, nádrží a morí vo fyzickom, chemickom a hydrobiologickom (pre vodné útvary), vykonávajú roshydrrome služby. Monitorovanie zdrojov antropogénneho vplyvu na prírodné prostredie a zóny ich priameho vplyvu na svetový a zeleninový svet, pozemná fauna a flóra (okrem lesov) sú zodpovedajúcimi službami Ministerstva Zeme. Monitorovanie pozemkov, geologického prostredia a podzemnej vody vykonávajú divízie Výboru Ruskej federácie na pôdovení a Riadenie pôdy a Výbor Ruskej federácie na geológiu a používanie podložia.
V roku 2000, 150 chemických laboratórií pôsobilo v Roshydrrome systéme, 41 Bush Laboratórium pre analýzu vzoriek vzduchu v 89 mestách s nekrytou kontrolou. Pripomienky znečistenia atmosféry sa uskutočnili na 682 dlimákových pracovných miest v 248 mestách a mestách Ruskej federácie, žiadna pozornosť nebola zanechaná bez pozornosti na poľnohospodársku pôdu.
Sushi povrchové vody sú riadené na 1175 vodných tokoch a 151 zásobníkoch. Odber vzoriek sa vykonáva v roku 1892 bodov (2604 stonku). V roku 2000 bolo analyzovaných 30 000 vzoriek vody o 113 indikátorov. Body pozorovania znečistenia morského prostredia existujú na 11 moriach, ktoré umyjú územie Ruskej federácie. V systéme roshydrometu každoročne analyzuje viac ako 3000 vzoriek v 12 ukazovateľoch.
Sieť staníc pozorovania cezhraničného prevodu znečisťujúcich látok je zameraná na západnú hranicu Ruska. V súčasnosti tu pracujú Pushkin Mountains a Pinega stanice, ktoré sú odber vzoriek atmosférické aerosóly, plyny a zrážky.
Kontrola pre chemické zloženie a kyslosť zrážania atmosféry sa vykonáva na 147 staniciach federálnej a regionálnej úrovni. Vo väčšine vzoriek sa meria iba hodnota pH. Pri sledovaní snehového krytu sú tiež stanovené znečistenie vo vzorkách, amónne ióny, sulfáty, benz (a) pyrénové a ťažké kovy.
Systém monitorovania globálneho atmosférického pozadia zahŕňa tri typy staníc: Základné, regionálne a regionálne s rozšíreným programom.
Vytvorili sa aj šesť integrovaných monitorovacích staníc na pozadí, ktoré sa nachádzajú v biosférických rezerváciách: Barguzinsky, Central Forest, Voronezh, Prioksko-terasa, Astrakhan a Caucasian.
Na monitorovanie žiarenia v krajine, najmä v oblastiach kontaminovaných v dôsledku nehody v Černobyle a iných radiačných katastrofách, použite stacionárnu sieť a mobilné prostriedky. Podľa osobitného programu, AeroGammaker vykonáva aj územie Ruskej federácie.
V rámci Essem, systém operačnej detekcie znečistenia núdzové situácie.
Ekologické a analytické monitorovanie znečistenia zložené z HSEMM možno rozdeliť do troch veľkých blokov: kontrolu znečistenia v zónach podstatného antropogénneho nárazu na regionálnej úrovni na úrovni pozadia.
Všetky údaje z zón s akoukoľvek úrovňou expozície, núdzovými a zovšeobecňovanými, v určitých časových intervaloch sú zapísané do centra zhromažďovania a spracovania informácií. Pre automatizovaný systém, ktorý sa v súčasnosti vyvíja, primárnym krokom je lokálny systém, ktorý slúži samostatnú oblasť alebo mesto.
Informácie o mobilných staniciach a stacionárnych laboratóriách o znečisťovaní životného prostredia dioxínov a súvisiacich zlúčenín sa spracúvajú, triedia a prenášajú na ďalšiu úroveň - na regionálne informačné centrá. Zainteresované organizácie sa zasielajú tieto údaje. Tretia úroveň systému je hlavným centrom údajov, kde sú informácie o znečistení krajiny zovšeobecnené na stupnici krajiny.
Efektívnosť automatizovaných systémov spracovania pre ekologické a analytické informácie je výrazne rastú pri používaní automatických staníc na kontrolu vody a znečistenia ovzdušia. Miestne automatizované riadiace systémy pre znečistenie ovzdušia sú navrhnuté v Moskve, St. Petersburg, Chelyabinsk, Nizhny nangorod, Sterlitamak, UFA a ďalšie mestá. Skúsené skúšky automatizovaných riadiacich staníc sa vykonávajú v kvalite vody vo vode a miesta vody. Nástroje boli vytvorené pre nepretržité stanovenie oxidov dusíka, síry a uhlíka, ozónu, amoniaku, chlóru a prchavých uhľovodíkov. Na automatizovaných staniciach Riadenie znečistenia vody, teploty, pH, elektrickej vodivosti, obsahu kyslíka, chlórové ióny, fluór, meď, dusičnany atď.
Informácie a analytická monitorovacia jednotka vykonáva svoju základnú funkciu, pretože na prijatie informovaných rozhodnutí o riadení sú príslušnými orgánmi dôležitou analýzou a posúdením štátu predmetu a dynamiku jej činností. Efektívne informácie a analytická podpora na riešenie potrebných úloh sú schopné poskytovať systémy na automatizáciu analytických aktivít špecialistov riadiacich orgánov, organizovať procesy zberu, ukladanie a spracovanie informácií. Koncepcia tohto druhu systémov pre širokú triedu riadených objektov by mala byť založená na moderná technológia Integrované dátové sklady a hĺbkové analytické spracovanie akumulovaných informácií založených na moderných informačných technológiách.
Ako už bolo uvedené, tradičné a všeobecne uznávané zdroje primárnych informácií sú štatistické vykazovanie, účtovníctvo a riadenie účtovníctva, účtovná závierka, prieskumy, pohovory, ankety atď.
Fáza analytického a štatistického spracovania štruktúrovaných primárnych informácií je tiež niekoľko tradičných všeobecne prijatých prístupov. Vznik týchto prístupov a systémovej integrácie z nich boli spôsobené cieľom, aby bolo možné automatizovať účtovníctvo a štatistickú prácu s cieľom čo najviac kvalitatívne a včasné odrazy procesov vyskytujúcich sa v analyzovanej oblasti, ako aj identifikácia ich charakteristiky trendy.
Automatizácia štatistických diel sa prejavila v vytváraní a fungovaní automatizovaného štatistického informačné systémy: V sedemdesiatych rokoch - automatizovaný Štátny štatistický systém (ASD) a od roku 1988 - v dizajne jediného štatistického informačného systému (ORIS). Hlavnou úlohou tohto vývoja bola zber a spracovanie účtovných a štatistických informácií potrebných na plánovanie a riadenie národného hospodárstva na základe rozšíreného využívania ekonomických štatistických metód, finančných prostriedkov výpočtových a organizačných techník, komunikačných systémov v štátnych štatistických orgánov.
V štrukturálnom územnom aspekte ASDS tam bol prísny hierarchický, mal štyri úrovne: spojenecká, republikánska, regionálna, okres (mestská). Na každej úrovni spracovania informácií sa vykonala s cieľom vykonávať úlohy predovšetkým na túto úroveň.
V funkčnom aspekte ASDS alokuje funkčné a bezpečnostné subsystémy. Tieto subsystémy, bez ohľadu na obsah špecifických štatistických úloh, implementovali funkcie zhromažďovania a spracovania štatistických informácií, komplexnú štatistickú analýzu, kontrolu výkonu ukazovateľov, získanie štatistických údajov potrebných na aktuálne a prevádzkové plánovanie, včasné predloženie riadiacim orgánom potrebné štatistiky. Z hľadiska používateľa sú úlohy monitorovania v ich zamýšľanom účele rozdelené na:
nariadenia týkajúce sa spracovania údajov o štatistických správach na príslušnej štrukturálnej a územnej úrovni ASD;
Úlohy informačných a referenčných služieb; Ciele hĺbkovej ekonomickej analýzy.
Regulačné úlohy súvisiace so spracovaním údajov o štatistických správach na úrovni ASD. Každá regulačná úloha je spravidla spojená s spracovaním údajov určitej špecifickej formy štatistického vykazovania alebo niekoľkých, úzko súvisiacich foriem podávania správ. Riešenie takýchto úloh vykonáva komplexy elektronického spracovania informácií, ktoré sú kombináciou softvéru, technických a organizačných nástrojov pomocou lokálnych informačných polí.
Úlohy informačných a referenčných služieb zabezpečujú vytvorenie potrebných štatistických údajov o žiadostiach na podávanie správ, analytických poznámok a odkazov, nie sú regulované obsahom. Ich riešenia sú zabezpečené pomocou automatizovanej dátovej banky vo forme systému akumulácie, skladovania, vyhľadávania, spracovania a vydávania informácií o požiadavkách používateľa v správnom formulári.
Úlohy hĺbkovej ekonomickej analýzy sú založené na používaní:
dynamické série (výstavba polygónov, histogramov frekvencií a kumulatívnych línií, výber trendov z vybratej triedy funkcií);
vyhladzovanie originálneho dynamického seriálu, diagnostika na základe zvoleného trendu a modelu autoregresia, analýza rezíduí na autokorelácii a normálnom)
párová regresia (definícia lineárnych a nelineárnych regresných rovníc, posudzovanie ich štatistických vlastností, výber optimálnej formy komunikácie);
viacnásobná regresia (stanovenie matrice párovaných korelačných koeficientov, určenie rovníc viacerých lineárnych regresí), \\ t
faktorová analýza (získanie lineárneho modelu je opísaný malým počtom faktorov, výpočet hodnôt "zaťaženia pre všeobecné faktory" a najbežnejších faktorov, grafický výklad faktorov v rovine a vo vesmíre);
korelačná analýza (získavanie korelácií, stredné a štandardné odchýlky).
Organizačná a technologická forma riešenia tejto triedy úloh - analytických komplexov, ktoré sú súborom balíkov aplikačných programov zameraných na implementáciu matematických štatistických metód. Na dosiahnutie širokých časových rozsahov analyzovaných údajov sa používa registračný formulár monitorovania na základe automatizovaných registrov, čo umožňuje udržiavať a spracúvať významné súbory organizovaných údajov
vo forme polí nezávisle od štruktúry štatistických správ pre každý objekt alebo špecifickú skupinu monitorovacích objektov. Monitorovací formulár pre register je obzvlášť účinný pre štatistické informácie charakterizujúce relatívne udržateľné objekty, takže registre možno považovať za automatizovaný súbor kartových skupín homogénnych jednotiek štatistického pozorovania určitého typu. Jeho aplikácia umožňuje užívateľovi vyplnením formuláru zjednoteného požiadavky na získanie rôznych údajov charakterizujúcich stav konkrétneho objektu.
Dôležitým smerom zlepšenia štatistického monitorovania bolo zvýšiť obsah, presnosť a efektívnosť údajov o vykazovaní na základe kombinácie súčasných vykazovania, jednorazových účtovných, selektívnych a monografických vyšetrení, ako aj optimalizáciou tokov informácií. Osobitný dôraz je dôraz na zlepšenie ekonomických a matematických metód na analýzu a predpovedanie rozvoja systémov. Okrem toho používanie nových informačných technológií bolo nevyhnutné na vývoji monitorovacích metód, konkrétne:
vývoj integrovanej technológie spracovania informácií pri používaní dátových bánk a počítačových sietí;
vytvorenie počítačových simulačných systémov spracovania údajov;
vývoj intelektualizovaných typov koncového používateľského rozhrania s počítačom založeným na automatizovaných pracovných miestach poskytujúcich používanie odborných systémov.
Nový informačné technológie Významne rozšíril možnosť priameho automatizovaného prístupu k potrebným štatistickým informáciám, divertitovanom zložení a obsahu analytickej práce. Možnosť integrácie jednotného štatistického informačného systému na monitorovanie s inými informačnými systémami všetkých úrovní riadiacich kanálov telekomunikačných väzieb.
Avšak, všetky zvažované metódy pre analytické a štatistické spracovanie údajov majú významnú nevýhodu. Celý súbor údajov je spracovaný v nich ako rozptýlený súbor, vďaka ktorej chýba ich systémová jednotka. Medzitým môže byť inštalovaná iba umelá komunikácia kombináciou ich kombináciou do určitej formy správy. Avšak nie je možné poskytnúť všetky formuláre pre všetky možné javy a spojenia. Tradičné metódy analytického a štatistického spracovania údajov neberú do úvahy, že existuje prirodzené spojenie medzi akýmikoľvek druhmi javov a udalostí na základe univerzálnych inherentných ukazovateľov. V prítomnosti systému takéhoto prírodného
vzťahy sa zdá byť porovnané s považovaným fenoménom všetky faktory, udalosti, dáta. Monitorovanie na základe takéhoto prístupu sa vyznačuje úplným pokrytím kauzálnych vzťahov vzájomného vplyvu skrytých trendov. To všetko je zvážené v neoddeliteľnej systémovej jednotici.
Špecifikovaná nevýhodosť môže byť odstránená vďaka samotného spoločného prístupu k problému analytického a štatistického spracovania údajov na základe najnovšej technológie OLAP - Online analýza (operačná analýza údajov).
Termín OLAP označuje metódy, ktoré umožňujú užívateľom databázy v reálnom čase, aby vytvorili popisné a porovnávacie údaje o údajoch a získali odpovede na rôzne analytické dotazy. Medzi definujúce zásady koncepcie OLAP patrí:
multimenzionálne koncepčné zastúpenie - databáza OLAP musí podporovať multidimenzionálnu prezentáciu údajov, poskytuje klasické operácie rozdelenia a otáčajúcej koncepčné dátové kocky;
transparentnosť - Užívatelia nemusia vedieť, že používajú databázu OLAP. Ak chcete získať údaje a prijať potrebné riešenia, môžu použiť dobre známe nástroje. Taktiež nemusia vedieť nič o zdroji údajov;
dostupnosť - Softvér musí vybrať a komunikovať s tým najlepším, aby ste vytvorili odpoveď na túto požiadavku zdroj údajov. Musia poskytnúť automatické zobrazenie vlastnej logickej schémy do rôznych heterogénnych zdrojov údajov;
produktivita bola dohodnutá - výkon prakticky by nemal závisieť od počtu meraní v dotaze. Systémové modely musia byť dostatočne výkonné na to, aby sa vyrovnali so všetkými zmenami v posudzovanom modeli;
podpora pre architektúry Client-Server - Nástroje OLAP musia byť schopné pracovať v prostredí klienta-server, pretože sa predpokladá, že multidimenzionálny databázový server musí byť prístupný z iných programov a nástrojov;
rovnosť všetkých meraní - Každé meranie údajov musí byť ekvivalentné v štruktúre, ako aj v prevádzkových schopnostiach. Hlavná dátová štruktúra, formáty formulárov a prehľadov by sa nemali riadiť nejakým druhom merania údajov;
dynamické spracovanie zriedkavých matríc - Typické multidimenzionálne modely môžu ľahko pristupovať k veľkej množine
odkazy na bunky, z ktorých mnohé nemajú údaje v určitom bode. Tieto chýbajúce hodnoty by sa mali účinne udržiavať a nerobiť negatívny vplyv na presnosť alebo rýchlosť extrakcie informácií;
podpora viacerých nástrojov korodivého - OLAP musí podporovať a podporovať prácu v skupinách a zdieľanie nápadov a výsledkov analýzy medzi užívateľmi. Aby to urobilo, je veľmi dôležité mať prístup k multiplayerovým dátovým údajom;
podporné operácie medzi rôznymi meraniami. Všetky multidimenzionálne operácie (napríklad agregácia) by sa mali určiť a prístupné takým spôsobom, aby boli jednotne a konzistentne, bez ohľadu na počet meraní;
intuitívne riadenie dát - údaje poskytnuté analytickým užívateľom musia obsahovať všetky informácie potrebné na účinnú navigáciu (rezacie časti, zmeny v úrovni podrobnosti informácií) a vykonávať relevantné požiadavky;
flexibilné vykazovanie - Užívateľ má schopnosť extrahovať akékoľvek údaje, ktoré potrebujú a tvoria ich v akejkoľvek forme potrebnej;
neobmedzené merania a úrovne agregácie - nemali by existovať žiadne obmedzenia počtu podporovaných meraní.
Využívanie systémov založených na technológii OLAP je možné:
usporiadajte jednotné ukladanie informácií na základe štatistických a iných údajov o vykazovaní;
poskytnite jednoduchý a efektívny prístup k informáciám o skladovaní so vymedzením prístupových práv
poskytnúť možnosť prevádzkového analytického spracovania uložených údajov, štatistickej analýzy;
triediť, štandardizovať a automatizovať tvorbu foriem analytických prehľadov s displejom údajov v danej forme.
Hlavným rozlišovacím znakom a dôležitou výhodou multidimenzionálnej prezentácie údajov v porovnaní s tradičnými informačnými technikami je možnosť spoločnej analýzy. veľké skupiny Parametre vo vzájomnej komunikácii, ktorá je dôležitá pri štúdiu komplexných javov.
Technológia OLAP výrazne znižuje čas zberu a analyzovania primárnych informácií potrebných na rozhodovanie v jednej alebo inej oblasti ľudskej činnosti, a tiež zvyšuje viditeľnosť a informatívne správy o procesoch a javoch vyskytujúcich sa v týchto oblastiach.
OLAP systémy umožňujú hromadiť veľké množstvo údajov zozbieraných z rôznych zdrojov. Takéto informácie sú zvyčajne
Pred vytvorením takéhoto systému by ste mali zvážiť a zistiť tri hlavné otázky:
Údaje sa hromadia a obaja v koncepčnej úrovni na simuláciu údajov a riadia svoje zachovanie; Ako analyzovať údaje;
ako efektívne sťahovať údaje z niekoľkých nezávislých zdrojov.
Tieto otázky môžu byť korelované s tromi hlavnými zložkami systému podpory rozhodovania: dátový sklad server, operačný analytický nástroj na spracovanie údajov a nástroje na doplnenie dátového skladu.
Keďže organizácia informačných skladov je predmetom iných disciplín, zvážte len otázku spracovania analytických údajov. V súčasnosti existuje niekoľko nástrojov OLAP, ktoré môžu byť použité na analýzu informácií. Jedná sa o softvérové \u200b\u200bprodukty, ako je MicrostAtegi 7 a, Web Inintelligence, Cognos Powerplay, alphablox ako. Špecifikované výrobky preskúmame na základe nasledujúcich kritérií:
jednoduché použitie - Softvérový produkt musí byť dostatočne jednoduchý pre používateľa, ktorý nemá špeciálne školenie;
interaktivita - Softvér musí implementovať interaktívne schopnosti, vrátane: prezeranie dokumentov, dynamickej aktualizácie dostupných dokumentov, poskytuje prístup k najnovším informáciám, dynamickým realizácii požiadaviek na zdroje údajov, dynamické neobmedzené "prehĺbenie údajov";
funkčnosť - Aplikácia musí poskytnúť rovnaké príležitosti ako tradičné analógy klienta / servera;
dostupnosť - informácie musia byť prístupné pre akékoľvek zariadenie a pracovisko a časť klienta má byť malá na splnenie rôznych úrovní šírky pásma siete používateľa a reagovať na štandardizovanú technológiu;
architektúra je kritériom charakterizuje aspekty implementácie softvéru výrobku;
nezávislosť od zdrojov údajov - žiadosť musí poskytnúť prístup k akémukoľvek typu dokumentov a poskytnúť interaktívny prístup k relačným a multidimenzionálnym databázam, \\ t
výkon a škálovateľnosť - Na zabezpečenie výkonu a škálovateľnosti žiadosti je potrebné implementovať možnosti univerzálneho prístupu k databázam, možnosť ukladania dátového servera a podobne;
bezpečnosť - aspekty správy aplikácie na poskytovanie rôznych prístupových práv na rôzne kategórie používateľov;
náklady na implementáciu a správu - náklady na vykonávanie produktu OLAP na užívateľa by mali byť výrazne nižšie ako pre tradičné výrobky.
MicrostAtegi 7 I. : - Softvérové \u200b\u200bprodukty so širokou škálou funkcií postavených na jednotnej architektúre servera. Užívateľská stredu je implementovaná v Misgly Strategi Web Professional.
Užívatelia sú ponúkané množstvo štatistických, finančných a matematických funkcií pre integrované OLAP a relačnú analýzu. Všetci používatelia poskytujú prístup k agregovaným a podrobným informáciám (na úrovni transakcií). Môžete vykonať nové výpočty, údaje o prehľade filtrov, otočiť a pridať hodnoty medziproduktov, rýchlo zmeniť obsah správy.
Hlavná funkcia sa dosahuje na úkor týchto fondov:
MicrostAtegi 7 a OLAP Services - Rozhranie na výrobky tretích strán;
inteligentná technológia Cube - zjednodušuje analýzu a nasadenie, ktoré poskytujú súhrnné informácie, aby sa rýchlo prehľadávali v interaktívnom režime;
MicrostAtegi TighCASTER - dáva užívateľom možnosť posielať indikátory alebo ich zaplatiť cez webové rozhranie. Užívatelia môžu posielať svoje správy na posilnenie svojich správ, naplánovať správy, publikovať ich pre pracovné skupiny a export do formátov programu Excel, PDF alebo HTML.
Tento produkt poskytuje platformu podporu a integráciu, prenosnosť v UNIX, podporu pre aplikačné servery tretích strán.
Produkt je založený na architektúre XML. Užívatelia môžu integrovať XML kód vytvorený v microstrategi web na ich aplikácie, alebo ho formátovať správnym spôsobom.
Tenký klient implementovaný vo formáte HTML eliminuje problémy s kompatibilitou s prehliadačmi, rozvíja prostredníctvom všetkých nástrojov zabezpečenia siete. Pohľad a funkcie programu môžu byť nakonfigurované pre špecifické potreby. Môžete vložiť microategi web na iné aplikácie spustené v sieti.
Počítače, na ktorých Microstrategi webové práce môžu byť kombinované do klastrov, poskytuje škálovateľnosť a spoľahlivosť. Je k dispozícii na pridanie dodatočných zariadení. Ak
stáva sa, keď je úloha vykonaná, je prenášaná do iného počítača z toho istého klastra.
Údaje sú chránené na úrovni buniek pomocou bezpečnostných filtrov a zoznamov riadenia prístupu. Webová návštevnosť zabezpečuje technológiu šifrovania dát na úrovni transportu - SSL (SOCIRE SOCXET - úroveň chránených zásuviek).
Web Inintelligence -Web produkt na vytvorenie dotazov, správ a analýzy údajov. Poskytuje užívateľom siete (intranet aj extranet) chránený prístup k údajom k ďalšiemu štúdiu a ich riadiť. Dostupuje analytické možnosti rôzne kategórie užívateľov. Poskytuje sa široká škála obchodnej analýzy, vrátane vytvorenia komplexných správ, výpočtovej, filtrovania, podrobnosti a agregácie.
WeblNTelligence poskytuje nasledujúce funkcie:
formátovanie a tlačové správy v režime Visual Design;
bagatoBlock Reports. V zložitých správach na prenos komplexných informácií je niekedy potrebné niekoľko tabuliek alebo diagramov. Aby ste to urobili, web incintelligence poskytuje možnosť pridania viacerých blokov a diagramov na jednu správu;
možnosti detailu údajov v interaktívnom režime.
Výrobok poskytuje množstvo funkcií:
prístup k údajom, ktoré sú uložené v tradičných relačných základniach a na serveri OLAP;
funkcie analýzy údajov;
možnosť zdieľania informácií. Web Inintelligence je "tenký" klient, nevyžaduje inštaláciu a udržiavanie softvérových aplikácií alebo stredne pokročilého databázového softvéru na mieste klienta. Pri inštalácii klienta, možnosť vybrať si technológiu. Zabezpečuje sa nasadenie na platformách Microsoft Windows a UNIX.
Pomocou Web Inintelligence môžete preskúmať a analyzovať rôzne zdroje údajov OLAP, ako aj zdieľanie OLAP a relačných údajov.
Výrobok je nakonfigurovaný takým spôsobom, aby väčšinou dodržiavali firemnú štruktúru akéhokoľvek objektu.
Web Inintelligence môže byť vykonaná na jednom serveri aj niekoľko zariadení NT alebo UNIX. Servery môžu byť pridané do systému podľa potreby, ak sa automaticky použije zlyhanie na jednej zo zložiek. Vážené vyvažovanie zaťaženia medzi viacerými servermi optimalizuje systémové zdroje a zaručuje krátky čas odozvy.
WeblNTelligence využíva rôzne technológie ochrany informácií. V prípade potreby sú komponenty označené pomocou technológie digitálnej certifikáty. Ak chcete pracovať s rôznymi systémami ochrany siete, použije sa protokol pre prenos hypertextu.
Aplikácia má štandardné webové rozhranie. Hlavné vlastnosti sú podporované (vzorka údajov so špecifikovanými meraniami a hodnotami, "vybrania" na dáta, vnorené krížové tabuľky, výpočty, zapnutie / vypnutie displeja reťazcov, stĺpcov a grafov; filtre, triedenie) na prezeranie, výskum, reportovanie a Uverejnenie dát OLAP v interaktívnom režime.
Cognos Powerplay poskytuje nasledujúce funkcie: Aplikujte HTML / JavaScript, ktorý poskytuje univerzálny prístup pre používateľa, ktorý pracuje s Netscape Navigator verzia 3.0 a nad alebo Microsoft Internet Experes;
prístup k údajom OLAP akéhokoľvek používateľa používateľa; Vytvorenie a vydavateľstvo BRM správy (Management Business Performance - Manažment účinnosti podnikov) Vo forme PDF dokumentov pre portál Cognos UpFront majú prístup k najdôležitejším firemným údajom vo webovom prostredí;
prevod dát z formátu PDF do dynamických správ, ich ďalší výskum a prenos výsledkov vopred;
server podporuje prácu s platformami: Windows NT, Windows 2000 a vyššie, Sun Solaris, HP / UX, IBM AIX.
Vďaka podpore protokolu SSL PoverPlay zaručuje bezpečnosť údajov, odoslanú cez web. Okrem toho, zadaním tried používateľov môžu správcovia systému ovládať prístup k lokálnym kockam a webovým portálom. Tieto triedy sú uložené v špeciálnom, prístupnom LDAP (Light Directory Access Protocol - Ľahký prístupový protokol do adresára siete), softvérový komponent, ktorý je zodpovedný za centralizovanú správu bezpečnosti celého systému, ako aj na integráciu s aktuálnou ochranou.
Používanie HTML na implementáciu klientskych sedadiel zabezpečuje prevádzku servera PoverPlay v chránenom prostredí. Tým, že zabezpečuje bezpečné nasadenie aplikácií pre zákazníkov, partnerov a dodávateľov.
Alphablox - Binder softvér, ktorý poskytuje nástroje a rozloženie blokov do práce na webe. Vzhľadom k tomu, ťažkosti spojené s ochranou sieťových spojení s databázami, autorizáciou a formátovaním dát Analytical alphablox sa vykonávajú na základe štandardizovanej a 2 kompatibilnej architektúry.
Alphablox produkty sú určené pre analytické výpočty vo vnútri a mimo objektu.
Zvláštnym záujmom sú java komponenty (vome). Z týchto komponentov môžete vytvoriť analytickú webovú aplikáciu. Jedna z časovo náročných úloh pri vytváraní webového produktu OLAP je odráža a formátovania údajov v prehliadači. Veľmi často musia byť údaje uvedené ako tabuľka alebo tabuľka. Pri vytváraní programu pomocou alphablox k nej môžete vložiť ľubovoľný počet Java komponentov a nakonfigurovať ich, aby ste vyriešili potrebné úlohy zadaním určitých parametrov applet, čím sa riadi typ a funkcie komponentov. Tento softvérový produkt poskytuje nasledujúce funkcie: Prístup k informáciám - údaje sa extrahuje z rôznych relačných a multidimenzionálnych databáz;
dotazy a analýza - Komponenty vykonávajú jednoduché a komplexné požiadavky na rôzne zdroje údajov, pričom sa nevyžadujú na programovanie na CQL;
prezentácia je možnosť odosielania údajov v rôznych formátoch (ako správy, tabuľky, diagramy).
Java komponenty majú modulárnu štruktúru a môžu byť použité opakovane. Môžu byť použité pri implementácii analytických schopností pre množstvo obchodných funkcií. Keďže sú ovládané súborom parametrov, ich vlastnosti môžu byť zmenené pomocou textového editora. To zaisťuje flexibilitu pri vývoji a modernizácii analytického roztoku. Komponenty môžu byť nakonfigurované tak, aby spĺňali určité obchodné požiadavky a opätovné použitie, implementáciu ďalších aplikácií v iných oblastiach činnosti. Vývojári aplikácií môžu písať ďalší kód na JSP, Javaserviet alebo Javascript.
Alphablox Solutions Služby používajú služby poskytované aplikačným serverom a životným prostredím Java Runtime Environment (JRE), akékoľvek rozšírenia Java alebo prispôsobené rozšírenia určené pre túto platformu.
Štruktúra aplikácií alphablox je založená na normách a umožňuje integráciu s existujúcimi operačnými systémami, transakčnými infraštruktúrami s tradičnými systémami. Poskytuje prístup užívateľov k údajom z rôznych zdrojov a následnej analýzy.
Alphablox využíva štandardné schopnosti a možnosti aplikačného servera, vrátane HTTP / cache a monitora / procesy, ako aj integrácie s webovými servermi. Okrem toho, 12-kompatibilná architektúra eliminuje zbytočné aktualizácie stránky a umožňuje hlavnú logiku na serveri.
Alphablox používa rovnaký model ochrany a aplikačný server implementovaný pomocou štandardných funkcií platformy J2EE. To eliminuje potrebu vytvoriť nezávislý model ochranného mechanizmu.
Jednou z hlavných výhod webovej aplikácie je jednoduchá nasadenie. Toto sa plne vzťahuje na aplikácie alphablox. Vyžadujú však určité verzie prehliadačov a platformu Java, zatiaľ čo tenký HTML klient funguje vo väčšine prehliadačov.
Prevádzková analýza údajov založených na technológii OLAP umožňuje analytikom, manažérom a výkonným umelcom ponoriť do dát s použitím pevného, \u200b\u200bvšeobecného, \u200b\u200binteraktívneho prístupu k širokej škále možných dátových formátov, ktoré boli získané zo surových dát, aby odrážali skutočnú polohu objektu formou užitočných používateľov. Funkčnosť OLAP je charakterizovaná dynamickou multidimenzionálnou analýzou objektívnych dát objektu potrebného na podporu koncového používateľa analytických akcií, vrátane kalkulus a modelovania, ktoré sa vzťahujú na údaje analýzou trendu cez postupné časové intervaly, ktoré vykonávajú údaje z údajov Gidmrench Ak chcete zobraziť na obrazovke, zmeny v úrovni podrobnosti informácií o viac hlbokých úrovniach zovšeobecnenia a podobne.
Fondy OLAP sú zamerané na zabezpečenie multidimenzionálnej informačnej analýzy. Na dosiahnutie tohto cieľa sa používajú multidimenzionálne skladovacie modely a reprezentácie údajov. Údaje sú organizované v kockach (alebo hypercubs) definovaných v multidimenzionálnom priestore pozostáva zo samostatných meraní. Každé meranie zahŕňa mnoho úrovní detailov. Operácie typu OLAP sú operácie na zmenu úrovne prezentácie informácií (propagácia nahor a nadol meracej hierarchie), výber určitých častí kocky a preorientovanie multidimenzionálneho zobrazenia dát na obrazovke (prijímanie konsolidovanej tabuľky).
Pre databázy OLAP bolo vyvinuté referenčný test ARV-1. Tento test simuluje skutočnú situáciu pre softvér Server OLAP. Štandard definuje súbor meraní, ktoré určujú logickú štruktúru. Logická štruktúra databázy sa skladá zo šiestich metrov: čas, skript, meranie, produkt, zákazník a kanál. Referenčný test nestanovuje špecifický fyzický model: vstupné údaje sú uvedené vo formáte súborov ASCII. Testované operácie starostlivo simulujú štandardné operácie OLAP na veľkých objemoch údajov, ktoré sú dôsledne naložené z interných alebo externých zdrojov. Tieto operácie zahŕňajú informačnú agregáciu, detail údajov na hierarchii, výpočet nových údajov založených na obchodných modeloch a podobne.
Možnosti technológie OLAP je základom organizácie a multidimenzionálnej analýzy informácií o monitorovaní. Zvážte etapy tohto procesu.
Pred odovzdaním informácií na multidimenzionálnu monitorovaciu databázu (BBD) by sa mala odstrániť z rôznych zdrojov, čistých, otáčania a konsolidátu (Obr. 1.3). V budúcnosti musia byť informácie pravidelne aktualizované.
Obr. 1.3.
Vyhľadávanie údajov je proces odberu vzoriek z prevádzkových databáz a iných zdrojov. Analýza dostupných zdrojov informácií ukazuje, že väčšina z nich je prezentovaná vo forme tabuľkových údajov získaných alebo v elektronickej alebo v tlači. Moderné skenovanie a rozpoznávanie obrazu znamená, že vám umožňujú takmer úplne automatizovať túto fázu prípravy údajov.
Pred vykonaním informácií do databázy je potrebné ju vyčistiť. Čistenie sa typicky poskytuje na plnenie chýbajúcich hodnôt, nastavenie preklepov a iných chýb povolených pri zadávaní chýb, definujúcich štandardné skratky a formáty, nahradenie synonymá so štandardnými identifikátormi a podobne. Údaje, ktoré sú definované ako nepravdivé a nemôžu byť opravené sa vyhodia.
Po vyčistení údajov musíte previesť všetky informácie prijaté vo formáte, ktorý spĺňa požiadavky používaného softvéru (Server OLAP). Postup transformácie získava osobitný význam, keď je potrebné kombinovať údaje získané z niekoľkých rôznych zdrojov. Tento proces sa nazýva konsolidácia.
Krok sťahovania informácií v BBD je vytvoriť potrebnú dátovú štruktúru a vyplniť svoje informácie získané pri predchádzajúcich etapách prípravy údajov.
Odstránenie informácií z BBD umožňuje služby Microsoft SQL Server Analysis Služby, ktorý je súčasne dodávateľom oboch multidimenzionálnych dát (poskytovateľom tabuľkových údajov) a tabuľkových dát (poskytovateľom tabuľkových údajov) (tabuľkový poskytovateľ údajov). Vykonanie vrátenia dotazu alebo sadu s viacerými rozmermi, alebo obvyklým tabuľkou v závislosti od používaného jazyka dotazu. Analýza Služby podporuje rozšírenia SQL aj MDX (multidimenzionálne výrazy).
SQL Queries je možné prenášať na analytické služby pomocou dátových nástrojov
Microsoft OLE DB a OLE DB pre OLAP;
Microsoft ActiveX Data Objects (ADO) a ActiveX dátové objekty Multimenzionálne (ADO MD).
OLE DB pre OLAP rozširuje možnosti OLE DB, vrátane objektov špecifických pre multidimenzionálne údaje. ADO MD rozširuje ADO rovnakým spôsobom.
Služby Microsoft SQL Server Analysis Analysis vám umožní vyplniť rozšírenia MDX, ktoré poskytujú bohatý a výkonný syntax dotazu na prácu s multidimenzionálnymi údajmi, uloženým OLAP Serverom v kockách. Analýza Služby podporuje funkcie MDX, aby určili vypočítané polia, vytvorili lokálne kocky a vykonávanie dotazov pomocou komponentu pilotných stolov.
Je možné vytvoriť vlastné funkcie, ktoré fungujú s multidimenzionálnymi údajmi. Interakcia s nimi (prenos argumentov a výsledkov návratu) sa vyskytuje pomocou syntaxe MDX.
Analýza Služby poskytuje viac ako 100 funkcií vloženého MDX na určenie komplexných vypočítaných polí. Tieto funkcie sú rozdelené do nasledujúcich kategórií: Práca s poliami; pracovať s meraniami; práca s hierarchiou; práce s úrovňou hierarchie; logické funkcie; Práca s objektmi; číselné funkcie; pracovať so súbormi; pracovať s radmi; Práca s Novinami.
Je možné vytvoriť lokálne kocky určené na zobrazenie počítačov, kde je nainštalovaný server OLAP. Vytvorenie miestnych kocky vyžaduje použitie MDX Syntax a beží cez komponent pilotných stolových služieb (pilotné tabuľkové služby), čo je server OLE DB Client OLAP Server. Táto zložka tiež funguje s miestnymi kockami v neprítomnosti spojenia s OLAP serverom, ktorý poskytuje rozhraniu zdrojového zdroja údajov OLE DB. Ak chcete vytvoriť miestne kocky, vytvorte kocku a vložte do prevádzkovateľov.
Jazyk dotazu MDX, ktorý je rozšírením SQL, vám umožňuje dotazovať kocky s údajmi a vrátiť výsledok vo forme multidimenzionálnych dátových súborov.
Taktiež, ako v obvyklých SQL, tvorca žiadosti MDX musí najprv určiť štruktúru dátovej sady, návrat. Vo väčšine prípadov sa tvorca dotazu MDX vráti do dátových súborov vo forme multidimenzionálnych štruktúr. Na rozdiel od obvyklého SQL dotazu, ktorý pôsobí s tabuľkami na získanie dvojrozmerného súboru záznamov, požiadavka na MDX sa zaoberá kockami, aby vytvorili multidimenzionálny súbor údajov o produkte. Treba poznamenať, že požiadavka MDX môže vrátiť a dvojrozmerné súbory údajov, ktoré sú konkrétnym prípadom multidimenzionálneho súboru údajov.
Vizualizácia multidimenzionálnych súborov údajov môže byť dostatočne ťažká. Jednou z vizualizačných metód je obmedzenie dodávky plochého, dvojrozmerného stola s použitím množstva vnorených meraní pozdĺž jednej osi. Takéto hniezdenie povedie k vzniku titulkov.
Pilotné stolové služby, ktoré sú súčasťou služby Microsoft SQL Server Analysis Služby, je server OLAP navrhnutý tak, aby získal prístup k údajom OLAP. Táto zložka funguje ako klient analýzy.
Funkcie pilotných stolových služieb majú analyzovať údaje, stavebné kocky a optimálne riadenie pamäte. Komponent poskytuje rozhranie pre multidimenzionálne údaje. Je možné uložiť údaje do miestnej Kuby na počítači klienta a následnú analýzu bez pripojenia k serveru OLAP. Pilotné tabuľkové služby sú potrebné na vykonanie nasledujúcich úloh:
vytvorenie spojenia s OLAP serverom ako klientskej zložky;
poskytovanie programov rozhrania OLE DB s rozšírením OLAP;
fungovanie ako tabuľkový zdroj údajov podporuje podmnožinu SQL;
fungovanie ako multidimenzionálny zdroj údajov podporuje expanziu MDX;
vytvorenie lokálnej dátovej kocky;
fungovanie ako klient Mobile Desktop OLAP.
Konsolidovaný komponent tabuľky môže pracovať len s jednou miestnou sekciou kocky. Nemá tiež zabudovaný riadiaci systém na poskytovanie informácií. Výkonnosť pilotných stolových služieb je preto priamo úmerná objemu údajov, ku ktorým je adresovaný.
Treba poznamenať, že rozhranie OLAP je jednoduché a vyžaduje znalosť nie viac ako tabuľku. OLAP vám umožňuje používať rôzne formy Správy, Interaktívne rozhranie analýzy dát a schopnosť generovať tlačené formuláre. Avšak, v porovnaní s tradičnými metódami programovania a vytvárania vlastných správ OLAP, nielen stokrát znižuje náklady na programovanie, ale tiež mení princíp práce používateľa s prehľadom.
Rozdiel medzi OLAP ako nástroj generácie správy spočíva v schopnosti automaticky a interaktívne vykonávať takéto operácie s údajmi:
rekurzívne zoskupenie dát; výpočty medziproduktov podľa podskupín; Výpočty konečných výsledkov.
Príkazy na vykonávanie týchto operácií poskytuje užívateľ. Časti použitého stola sú rovnako kontroly. Keď užívateľ zmení formulár správy (napríklad Travels), systém vykonáva výpočty medziľahlých výsledkov a odráža novú správu.
Okrem toho môže užívateľ zmeniť triedenie a filter podľa ľubovoľných dátových kombinácií, pozri údaje v percentuálnych podmienkach, zmeňte rozsah a vykonajte inú potrebnú konverziu správy (tieto vlastnosti nie sú nepostrádateľným atribútom technológie OLAP, a závisia od konkrétneho implementácie nástroja ).
V dôsledku toho môže užívateľ nezávisle intuitívne pochopiteľný z dostupného súboru údajov, aby vytvoril všetky typy správ pre túto súpravu. Pomáha prekonať večné obmedzenia informačných systémov, čo je, že sila rozhraní je vždy pod výkonom databázy.
Technológia OLAP vám umožňuje implementovať takmer všetky možné typy obrázkov tabuľky obsahu databázy. Ak je výrobok pomerne flexibilný, úloha programátora je popis sémantickej vrstvy (slovník), po ktorom kvalifikovaný užívateľ môže nezávisle vytvárať nové kocky, prevádzkovanie podmienok predmetu predmetnej sféry, ktorá je jej známa. Zostávajúci používatelia môžu vytvoriť správy pre každú Kubu.
Technológia OLAP slúži tak vývojárom aj užívateľom vo všetkých prípadoch, keď potrebujete vidieť informácie vo forme tabuľkových správ, v ktorých sú údaje zoskupené, a pre skupiny sa vypočítajú konečné ukazovatele.
Skúsenosti ukazujú, že nestačí poskytnúť užívateľom veľkú kocku pozostávajúcu z rôznych meraní a faktov. Je to spôsobené nasledujúcimi dôvodmi.
Po prvé, v každom okamihu užívateľ potrebuje úplne určitú správu.
Po druhé, niektoré algoritmy na výpočet výsledkov sú opísané komplexnými vzorcami a užívateľ nemusí mať dostatočnú kvalifikáciu na ich určenie.
Po tretie, správa OLAP môže mať špecifický špecifikovaný autorom metodiky vykazovania, usporiadanie meraní a počiatočných podmienok triedenia.
Po štvrté, v mnohých prípadoch je ľahšie pochopiť údaje, ak sa nepozeráte na tabuľku s číslami, ale na grafe. Ak chcete konfigurovať diagram OLAP, je niekedy potrebné mať dobrú priestorovú predstavivosť, pretože kocka s množstvom meraní sa musí prejaviť ako sada obrázkov alebo čiar v trojrozmernom obrázku. Počet vlastností moderných grafických komponentov sa vypočíta tisíce, takže predbežná konfigurácia grafu alebo grafiky pre správu OLAP môže trvať dlho.
Piaty, Pokiaľ ide o akúkoľvek inú správu, je dôležité pre správu OLAP, jeho veľkolepý dizajn, ktorý obsahuje nastavenia hlavičiek a podpisov, farieb a fontov.
Takže pre pohodlnú prevádzku používateľa musí správa OLAP obsahovať určitý súbor metaúdajov aplikácie, ktorý opisuje algoritmy agregácie, predbežné filtrovanie a triediace podmienky, titulky a pripomienky, pravidlá vizuálneho dizajnu.
S vizualizáciou informácií o multidimenzionálnom kocku je významným faktorom zefektívniť merania podľa ich podobnosti. Základnou myšlienkou je, že merania, ktoré charakterizujú podobné parametre, sa nachádzajú v blízkosti. Na stanovenie takýchto meraní sa používajú rôzne metódy klastrov, najmä, heuristické algoritmy.
Opísané informácie a analytické technológie nie sú jediným možným. Ale všetci z nich sú rozvoj podnikateľskej inteligencie (WS), ktorej úloha je zber, systematizácia, analýza a prezentácia informácií. Výber špecifických informácií a analytických technológií zostáva pre užívateľa, pričom sa zohľadní zvláštnosti predmetu oblasti.
