Такие транзакции выполняются тысячи раз в день в сотнях пунктов продаж. Очевидно, что основным приоритетом в данном случае является обеспечение минимального времени отклика при максимальной загрузке системы. Из источников данных всех перечисленных уровней информация в соответствии с некоторым регламентом должна перемещаться в ХД.

• Это объединит выбранные таблицы с выполнением выбранной математической функции в конце.
• При создании файла следует придерживаться нескольких правил.
• Особенно это характерно для файлов, которые создавались без учета перспективы анализа данных.
• Таким образом, будет создано поле, содержащее новую информацию.
• В США это запятая, а в России — точка с запятой, поскольку у нас запятая используется для разделения целой и дробной частей чисел (в отличие от США, где для этого служит точка).

Например, данные могут представлять несомненную ценность для анализа, но сложность их извлечения или некорректность структуры может свести на нет все преимущества от их использования. В другом случае данные легкодоступны и не требуют дополнительной обработки при загрузке в ХД, но при этом практически не представляют интереса с точки зрения анализа. В супермаркете, ежедневно обслуживающем десятки тысяч покупателей, установлена регистрирующая OLTP-система. При этом максимальному уровню детализации регистрируемых данных соответствует покупка по одному чеку, в котором указываются общая сумма покупки, наименования или коды приобретенных товаров и стоимость каждого товара. Оперативная информация, состоящая из детализированных данных, консолидируется в реляционной структуре ХД.

Источники данных

Сопутствующими задачами консолидации являются оценка качества данных и их обогащение. Помимо достоверности и полноты данных, существует еще один фактор, непосредственно влияющий на эффективность их анализа, — информационная насыщенность. Вообще говоря, данные и информация не совсем одно и то же. Каждый сталкивался с ситуацией, когда, несмотря на наличие данных, извлечь из них какую-либо информацию оказывалось невозможно.

Например, вместо информации о каждой из 365 ежедневных продаж в году в результате агрегирования будут храниться 52 записи с обобщением по неделям, 12 — по месяцам или 1 — за год. Если цель анализа — разработка прогноза продаж, то для краткосрочного оперативного прогноза достаточно использовать данные по неделям, а для долгосрочного стратегического прогноза — по месяцам или даже по годам. Следовательно, информация о каждом отдельном событии в бизнес-процессе практически не имеет ценности.

Ситуация, когда для анализа необходима вся информация, содержащаяся в ХД, возникает крайне редко. В большинстве случаев подразделения предприятия или организации используют профильную информацию, касающуюся только того направления деятельности, которое они обслуживают. Как правило, объем такой тематической информации невелик по сравнению с общим объемом хранилища и вполне эффективно может обслуживаться MOLAP-системой. Главный недостаток реляционных хранилищ данных заключается в том, что при использовании высокого уровня обобщения данных и иерархичности измерений в таких хранилищах начинают «размножаться» таблицы агрегатов. В результате скорость выполнения запросов реляционным хранилищем замедляется. В ряде случаев транспонирование позволяет сделать таблицу более наглядной.

На этом этапе данные извлекаются из одного или нескольких источников и подготавливаются к преобразованию. Excel — одно из наиболее популярных офисных приложений, применяемых пользователями всех уровней, поэтому возможность загрузки данных из файлов в формате XLS предусмотрена практически в любой аналитической системе. Однако следует учитывать, что в одном столбце таблицы Excel могут содержаться данные различных типов и форматов, допускаться неправильное использование разделителей целой и дробной частей чисел и групп разрядов в них. В этом плане к ним следует относиться так же внимательно, как и к данным из текстовых файлов.

На лист для сводного отчета вводим названия https://fx-strategy.info/ из консолидируемых диапазонов. Excel объединил информацию по трем магазинам по категориям. Независимо от того, продаются они в одном магазине или во всех трех. Консолидация данных по категориям применяется, когда исходные диапазоны имеют неодинаковую структуру.

Часто данные в источниках хранятся с использованием специальных кодировок, которые позволяют сократить избыточность данных и тем самым уменьшить объем памяти, требуемой для их хранения. Так, наименования объектов, их свойств и признаков могут храниться в сокращенном виде. В этом случае перед загрузкой данных в хранилище требуется выполнить перевод таких сокращенных значений в более полные и, соответственно, понятные. Дополнительная обработка структуры данных также требуется в ситуации, когда одно подразделение фирмы представляет информацию о цене и количестве проданных товаров, а другое — о количестве товаров и общей сумме продаж. В таком случае потребуется привести информацию о продажах, полученную из обоих источников, к общему виду. Этап ETL-процесса, следующий за извлечением, — преобразование данных.

Современный толковый словарь русского языка Ефремовой

Таким образом, метаданные имеют очень большое значение при работе с различного рода информацией. Для выполнения сложных аналитических запросов необходима обработка больших массивов данных из разнообразных источников. Данные, хранящиеся в отдельных (локальных) файлах, например в текстовых файлах с разделителями, документах Word, Excel и т.д. Такого рода источником может быть любой файл, данные в котором организованы в виде столбцов и записей.

вредная гонка торговли на форекс, если загрузка новой информации в ХД осуществляется раз в неделю, а непосредственный доступ к источникам данных не предусмотрен, то пользователю приходится ждать, пока данные не появятся в ХД и не станут доступными. Отсутствие полноценного семантического слоя того уровня, который имеется в ХД. Таким образом, первичная очистка данных в процессе ETL носит в большей степени технический характер. Ее основная задача — подготовить данные к загрузке в хранилище. Вторичная очистка в аналитической системе является пользовательской, она направлена на подготовку данных к решению конкретной аналитической задачи.

Кроме того, многомерная структура труднее поддается модификации; при необходимости встроить еще одно измерение требуется выполнить физическую перестройку всего многомерного куба. Данные в ХД хранятся как в детализированном, так и в агрегированном виде. Данные в детализированном виде поступают непосредственно из источников данных и соответствуют элементарным событиям, регистрируемым OLTP-системами. Такими данными могут быть ежедневные продажи, количество произведенных изделий и т.д. Это неделимые значения, попытка дополнительно детализировать которые лишает их логического смысла.

Хотя ради справедливости заметим, что непрекращающееся развитие информационных технологий приводит к снижению стоимости хранения информации на машинных носителях. При всех положительных сторонах хранилища данных как отдельного консолидированного источника встречаются ситуации, когда эта идея не работает. Дело в том, что устоявшейся практикой является ночная загрузка собранных за день данных из OLTP-систем в ХД. Такой регламент позволяет уменьшить нагрузку на OLTP-систему в течение рабочего дня, то есть в период ее активного использования. Чаще чем один раз в сутки пополнять ХД смысла не имеет. Однако подобное положение вещей не обеспечивает возможности анализировать информацию в течение рабочего дня сразу по мере ее поступления.

Информацию о задержках и суммах поставок можно получить из документов о поступлении товара в учетной системе. После соответствующих вычислений и сравнений в таблицу ХД, где находится информация о поставщиках, будет добавлено новое поле, в котором для каждого из них будет указана категория надежности. Дальнейший анализ в области поставок может производиться с использованием новых данных.

Многопоточная организация процесса загрузки данных

Это не только вызовет рост избыточности, но и повысит вероятность возникновения противоречий (если, например, один и тот же товар ошибочно отнесут к разным группам). Детализация — это процедура, обратная свертке; уровень обобщения данных уменьшается. При этом значения измерений более высокого иерархического уровня заменяются одним или несколькими значениями более низкого уровня, то есть вместо наименований групп товаров отображаются наименования отдельных товаров. В основе многомерного представления данных лежит их разделение на две группы — измерения и факты. Реляционные ХД используют классическую реляционную модель, характерную для оперативных регистрирующих OLTP-систем. Данные хранятся в реляционных таблицах, но образуют специальные структуры, эмулирующие многомерное представление данных.

Очевидно, что в этой ситуации при извлечении данных можно столкнуться с чем угодно. Единственным плюсом является то, что для доступа к типовым структурированным данным можно применять такие стандартные средства, как ODBC и ADO. Вопрос определения глубины выгрузки актуален только при начальной загрузке хранилища, когда требуется определить, информация за какой период времени является актуальной. В простейшем случае, когда никаких соображений на этот счет нет, можно загрузить все имеющиеся записи. Однако этот подход не всегда оптимален, поскольку в хранилище может оказаться много информации, не представляющей ценности для анализа в связи с потерей актуальности.

Словари и энциклопедии на Академике

Другое дело — стратегический анализ, на основании результатов которого можно поднять работу предприятия на качественно новый уровень и существенно увеличить продажи, а соответственно, и прибыль. Как правило, подобные прорывы связаны с освоением новых рынков, технологий, номенклатуры выпускаемых изделий и т.д. Такие бизнес-проекты в случае успеха сулят большие дивиденды, но требуют очень больших временных и финансовых затрат. Использование признаков модифицированных данных или полей Дата/Время для определения последнего изменения записи (если такие поля предусмотрены в источнике данных).

В одном случае запрос связывает фирму с данными из таблицы «Поставки», а в другом — с данными из таблицы «Отгрузки». Таким образом, виртуальное хранилище, формируя запрос «на лету», позволяет минимизировать избыточность и более эффективно использует дисковое пространство. Появляется возможность анализа данных в OLTP-системе сразу после их поступления без ожидания загрузки в хранилище. Кроме того, корпоративная информационная система может эффективно наращиваться за счет добавления новых витрин данных. И наконец, использование витрин данных позволяет снизить нагрузку на централизованное ХД.

Билл Инмон — автор концепции хранилищ данных, обнародованной в 1989 г., крупнейший в мире специалист в этой области. Его идея вызвала настоящий переворот в методах использования при управлении бизнесом гигантских массивов данных, накопленных компаниями. Тем самым был дан мощный толчок дальнейшему развитию технологий Business Intelligence, прежде всего построению информационных витрин. Билл Инмон — соавтор концепций корпоративной информационной фабрики и ее аналога для государственных структур . В его модели атомарные данные организованы в реляционные базы и находятся в нормализованном хранилище данных.

Для такой информации характерна высокая скорость пополнения. Оперативную деятельность, как правило, осуществляют менеджеры по продажам, складские работники и т.д., то есть персонал, уровень компьютерной подготовки которого соответствует офисным приложениям. Более стабильная информация, например о клиентах или поставщиках, хранится в учетной системе, поддерживаемой администратором.