Аналитическая обработка данных в реальном масштабе времени (OLAP - технология)

менеджером в своей деятельности новых информационных технологий для быстрого конструирования

требуемых форм отчетности на основе используемых на предприятии БД, является необходимым условием для того, чтобы вовремя и правильно принимать решения.
Российские банки все чаще приходят к мнению, что работа финансового института должна двигаться согласно бизнес-анализу и прогнозным оценкам, предоставляемым банковской АБС, либо системой, интегрированной с ней и предоставляющей такой анализ. Анализ сопровождается обработкой большого количества всевозможных отчетов.
Корпоративная база данных предприятия обычно содержит набор таблиц, хранящих сведения о тех или иных фактах (например, для торгового предприятия это могут быть факты продажи какого-либо товара). Каждая запись такой таблицы содержит лишь сведения о подобном факте, например, что конкретный товар был продан конкретному клиенту из конкретного региона в конкретные день и время конкретным менеджером. Однако совокупность таких записей, накопленных за несколько лет, может служить источником дополнительной информации, которую нельзя получить на основе одной конкретной записи. Это могут быть сведения о том, какова динамика продаж какого-либо товара, как объем продаж того или иного товара зависит от сезона, дня недели, времени суток, а также иные сведения, позволяющие определять закономерности и тенденции, делать на их основе прогнозы и принимать управленческие решения.

помощью СУБД (OLTP-системы). На их основе строятся оперативные отчеты, не

обладающие возможностью их конструирования и изменения “на лету” (в режиме реального времени).
OLAP, Online Analytical Processing, анализ данных в реальном времени - совокупность программных средств хранения, преобразования, агрегирования и выборки данных произвольного формата, основной целью которой является предоставление конечным пользователям структурированной аналитической информации.
OLAP - системы поддержки принятия решения (Decision Support System, DSS), предназначены для экономистов, финансовых аналитиков, менеджеров, начальников подразделений, социологов, маркетологов

кубов и позволяет построить отчеты в нужных руководителю срезах и

ракурсах практически “на лету” - без обращения к программистам и ожидания нужной отчетной формы.
В середине 80-х родился термин EIS (Executive Information System - информационная система руководителя, т.е. конечного пользователя). В конце 80-х среди инструментов конечного пользователя для анализа данных стали доминировать электронные таблицы. В 1993г. американский ученый Кодд, автор реляционного типа баз данных, в работе “OLAP для пользователей - аналитиков”, ввел термин OLAP для систем, претендующих на звание “аналитических” и сформулировал 12 правил для их идентификации (сейчас правил около 300);
В 1995г. авторами журнала “The OLAP Report” для OLAP-систем был сформулирован тест FASMI (Fast Analysis of Shared Multidimensional Information) - Быстрый Анализ Разделяемой Многомерной Информации
Первые ИС для работы с многомерными таблицами – Lotus 1-2-3 и Improve (Lotus), SuperCalc (Computer Associates). Недостатки – отсутствие графического интерфейса, ограничения в объемах информации, отсутствие возможности сохранения многомерного куба.
Предложения компании MS появились только в июне 1999 года в MS Excel 2000.

AG и Express (Oracle), Intelligent Server (MicroStrategy), Pivot Table и

MS OLAP Services (MS), SAS MDDB (SAS Institute), Crystal Reports (Business Objects), DB2 UDB (IBM)




Отечественные системы - Галактика (Галактика), Контур Стандарт (InterSoft Lab), 1С:Предприятие v8.0 (1C), Прогноз (Прогноз), БЭСТ (БЭСТ), Инталев-куб (Инталев).
Сводные таблицы (Pivot Table) были введены в MS Excel (2000) в 1999 году. Они также доступны в MS Access и MS SQL Server (модуль MS OLAP Services или Analysis Services).

получения итогов необходимо перебирать сотни тысяч записей
С ростом потребностей

в информации растет и количество таблиц и их разновидность. Данные, распределенные во времени, представляются в виде набора таблиц.

Кубы OLAP представляют собой мета – отчеты. Разрезая куб по

измерениям, аналитик получает обычные двумерные отчеты (таблицы).
В OLAP-системах данные представлены итоговыми значениями по всевозможным уровням иерархии (недель и месяцев, марок товаров и типов товаров и т.п.).

и пространство запросов для менеджера по каналам сбыта


Представление в текущем

периоде для бухгалтера

доходов
Результаты выборов и социологических опросов
Уровень жизни населения
Структура населения

по результатам переписи
Заболеваемость населения в зависимости от возраста, места проживания и т.д.
Текучесть кадров на предприятии и в регионе
Урожайность сельскохозяйственных культур
Пассажирские и грузовые перевозки, простои транспорта
Анализ аварий и загруженности автодорог
Хит-парады и т.д.

откладывают факторы, влияющие на деятельность предприятия (например: время, продукты, филиалы

компании и т.п.). Наполняют куб показателями деятельности предприятия (цены, продажи, план, прибыли, убытки) с автоматическим вычислением итогов.
Пользователь должен знать структуру исходной базы данных. Он должен определить, какие из полей будут участвовать в формировании строк, столбцов и страниц и какие из них будут использованы для вычисления суммарных значений.

bnkseek.dbf. Исследуем динамику банковской деятельности в Башкирии и соседних регионах.

Поля таблицы: признак банка (20 – головное учреждение, 30 – филиал), регион России, город, банк, дата внесения записи о банке в справочник. Фрагмент файла по состоянию на 8 октября 2007 года:

ТАБЛИЦА.
Области шаблона:
страницы (задают условия отбора обрабатываемых данных);
строки (задают группировку по

строкам);
столбцы (задают группировку по столбцам);
данные (используется для ввода исследуемого показателя, по которому подводятся итоги)

СТРУКТУРА – ГРУППИРОВАТЬ. Данные можно детализировать двойным щелчком мышки на

поле (drill-down и drill-up)

Поля перетаскиваются мышкой из списка на шаблон (drag-and-drop)

Поле регион перенесем в область страниц и выберем в списке кодов значение 80 (Башкирия)

поле банк поместим в область значений:
Из 50 действующих в Башкирии

КО наибольшее их количество было зарегистрировано в 1994 году (25, в том числе 12 РКЦ) и в 2006 году (12). В Уфе сосредоточено 36 КО (в том числе 2 РКЦ).
Таблицу можно сохранить как WEB- страницу по команде СОХРАНИТЬ КАК ВЕБ-СТРАНИЦУ, отметить параметры ЛИСТ, ДОБАВИТЬ ИНТЕРАКТИВНОСТЬ и ОПУБЛИКОВАТЬ. В параметрах просмотра страницы отметить работу со сводными таблицами

57 - Пермская область,
65 - Свердловская область,
75 -

Челябинская область,
80 - Башкирия,
92 - Татария.
Переместим в область значений поле банк. Сортировка записей таблицы выполняется по команде контекстного меню ПАРАМЕТРЫ ПОЛЯ – ДОПОЛНИТЕЛЬНО – ПАРАМЕТРЫ СОРТИРОВКИ – ПО ВОЗРАСТАНИЮ – С ПОМОЩЬЮ ПОЛЯ – КОЛИЧЕСТВО ПО ПОЛЮ БАНК

банков: 20 – головные, 30 - филиалы. Определим соотношение головных

КО и филиалов КО

В 2004 году большинство местных банков Башкирии, являющихся взаимными кредиторами и владельцами ценных бумаг, для координации своей деятельности заключили соглашение, согласно которому они ежемесячно обмениваются балансами.

Подготовим сводные данные для менеджера по продажам и менеджера по

кадрам.

Результат выполнения запроса.

Access (*.mdb) для запроса БД Access или запроса MS Query
Диаграмма,

построенная на основе таблицы, также интерактивная

ей тип “Сводная таблица”. На элементах формы допустимо ограниченное форматирование

и вычисление агрегатных функций

сводной таблицей можно внедрить в форму MS Access в свободную

рамку объекта.
Код VBA на кнопке:
Me!СвободныйOLE1.Verb = acOLEVerbOpen
Me!СвободныйOLE1.Action = acOLEActivate
где КНОПКА1 – имя кнопки, СвободныйOLE1 – имя рамки с внедренным объектом. Выполнение кода приводит к открытию и активизации OLE объекта. Изменения в сводной таблице сохраняются и отображаются на форме.

месте” двойным щелчком мышки по таблице, внедренной в рамку, если

в свойствах рамки параметру АВТОМАТИЧЕСКИЙ ЗАПУСК ОБЪЕКТА задать значение ДВОЙНЫМ НАЖАТИЕМ КНОПКИ

Внедрение сводной таблицы в форму MS Access (2-ый вариант)

MS dBase Driver версии IV). Данные о хозяйственных операциях (проводки)

- файл 1SENTRY.dbf . План счетов - файл 1SACCS.dbf.

Сводная таблица

участку учета: ТВ - реализация товаров (готовой продукции).
В среде 1С

v7.7 сформируем отчет

и серверных БД, на локальных и серверных OLAP-кубах, сохранять локальные

OLAP-кубы.
В MS Access можно строить на основе запросов сводные таблицы и внедрять в формы файлы MS Excel со сводными таблицами.
На сервере Analysis Services (2000) можно создавать OLAP-кубы и модели Data Mining на основе таблиц и запросов БД, а также создавать хранилища данных для построения OLAP-кубов.
В Crystal Reports (9.2) можно загружать локальные OLAP-кубы, созданные средствами MS Excel, и серверные OLAP-кубы, созданные на сервере Analysis Services.
По простоте и наглядности работы с измерениями сводных таблиц, по популярности интерфейса средства создания сводных таблиц в MS Excel являются наиболее предпочтительными.