До сих пор мы рассматривали способы и возможные архитектуры информационных систем, предназначенных для оперативной обработки данных, т.е. для получения текущей информации, позволяющей решать повседневные проблемы корпорации. Однако у аналитических отделов корпорации и у высшего звена управляющего состава имеются и другие задачи: проанализировав поведение корпорации на рынке с учетом сопутствующих внешних факторов и спрогнозировав хотя бы ближайшее будущее, выработать тактику, а возможно, и стратегию корпорации. Понятно, что для решения таких задач требуются данные и прикладные программы, отличные от тех, которые используются в оперативных информационных системах. В последние несколько лет все более популярным становится подход, основанный на концепциях хранилища данных и системы оперативной аналитической обработки данных.
Рассмотрим основные черты и отличия оперативных и аналитических информационных приложений с точки зрения обеспечения требуемых данных. Речь идет о так называемых OLAP-системах (от On-Line Analitical Processing), т.е. аналитических системах, помогающих принимать бизнес-решения за счет производимых анализа, моделирования и/или прогнозирования данных [5].
1. Основным источником информации, поступающей в оперативную базу данных, является деятельность корпорации. Для проведения анализа данных требуется привлечение внешних источников информации (например, статистических отчетов). Тем самым, хранилище данных должно включать как внутренние корпоративные данные, так и внешние данные, характеризующие рынок в целом.
2. Если для оперативной обработки, как правило, требуются свежие данные (как правило, в оперативных базах данных информация сохраняется не более нескольких месяцев), то в хранилище данных нужно поддерживать хранение информации о деятельности корпорации и состоянии рынка на протяжении нескольких лет (для проведения достоверных анализа и прогнозирования). Как следствие, аналитические базы данных имеют объем как минимум на порядок больший, чем оперативные.
3. Во многих достаточно крупных корпорациях одновременно существуют несколько оперативных информационных систем с собственными базами данных. Оперативные базы данных могут содержать семантически эквивалентную информацию, представленную в разных форматах, с разным указанием времени ее поступления, иногда даже противоречивую (например, из-за ошибок ввода данных). Хранилище данных корпорации должен содержать единообразно представленные данные из всех оперативных баз данных. Эта информация должна максимально полно соответствовать текущему содержанию оперативных баз данных и быть согласованной. Отсюда следует необходимость наличия компонента хранилища данных, извлекающего информацию из оперативных баз данных и "очищающего" эту информацию.
4. Оперативные информационные системы проектируются и разрабатываются в расчете на решение конкретных задач. Обычно набор запросов к оперативной базе данных становится известным уже на этапе проектирования системы. Информация из базы данных выбирается часто и небольшими порциями. Поэтому при проектировании оперативной базы данных можно и нужно учитывать этот заранее известный набор запросов (с известными оговорками в связи с возможными переделками информационной системы). Набор запросов к аналитической базе данных предсказать невозможно. Хранилища данных для того и существуют, чтобы отвечать на неожиданные запросы аналитиков. Можно рассчитывать только на то, что запросы будут поступать не слишком часто и затрагивать большие объемы информации. Размеры аналитической базы данных стимулируют использование запросов с агрегатами (сумма, минимальное, максимальное, среднее значение и т.д.).
Рис. 2.11. Схематическое представление архитектуры аналитической информационной системы
5. Оперативные базы данных по своей природе являются сильно изменчивыми. Аналитические базы данных меняются только тогда, когда в них загружается оперативная или внешняя информация. В результате оказывается разумным использовать другие, более быстрые при выполнении операций массовой выборки методы индексации, поддерживать упорядоченность информационных массивов, сохранять заранее вычисленные значения агрегатных функций и т.д.
6. Для оперативных информационных систем обычно хватает защиты информации на уровне таблиц, в то время, как информация аналитических баз данных настолько критична для корпорации, что для ее защиты требуются более тонкие приемы (например, при использовании реляционных баз данных установка индивидуальных привилегий доступа для индивидуальных строк и/или столбцов таблицы).
С учетом приведенных замечаний общая архитектура хранилища данных и системы аналитической обработки данных может выглядеть так, как показано на рисунке 2.11 [5].
Вообще говоря, подход хранилищ данных еще слишком молод, чтобы вокруг него сложился круг общепринятых понятий, терминов, технологических приемов. Тем не менее, он кажется настолько важным и перспективным, что многие компании (в том числе и ведущие производители СУБД) ведут активную работу, чтобы быть в авангарде этого направления [5].
СУБД
C самого начала развития вычислительной техники образовались два основных направления ее использования. Первое направление - применение вычислительной техники для выполнения численных расчетов, которые слишком долго или вообще невозможно производить вручную. Становление этого направления способствовало интенсификации методов численного решения сложных математических задач, развитию класса языков программирования, ориентированных на удобную запись численных алгоритмов, становлению обратной связи с разработчиками новых архитектур ЭВМ.
Второе направление - это использование средств вычислительной техники в автоматических или автоматизированных информационных системах. Обычно объемы информации, с которыми приходится иметь дело таким системам, достаточно велики, а сама информация имеет достаточно сложную структуру. Одними из естественных требований к таким системам являются средняя быстрота выполнения операций и сохранность информации.
